Содержание статьи
- 1Комлексное задание (Функциональная грамотность: читательская грамотность)
- 1.1Как менялся подход к попыткам межвидового общения
- 1.2Инопланетяне в океане: как проект CETI хочет заговорить с кашалотами
- 1.3Небольшие электронные устройства, прикрепленные к животным, фиксируют их местоположение, тип движения и даже то, что они видят (устройства могут включать видеокамеры). В лаборатории также поступают данные с расположенных в океане звукозаписывающих устройств.
Комлексное задание (Функциональная грамотность: читательская грамотность)
Как менялся подход к попыткам межвидового общения
«За последние годы ученые установили цифровые записывающие устройства почти в каждой экосистеме на планете — от Арктики до Амазонки. Эти микрофоны компьютеризированы, автоматизированы и объединены в мощную сеть с помощью цифровых датчиков, дронов и спутников, благодаря чему мы можем подслушивать даже мать-китиху, которая что-то нашептывает своему китенку в глубинах океана», — пишет исследовательница цифровой трансформации, экологического управления и устойчивости Карен Баккер в книге «Звуки жизни. Как цифровые технологии приближают нас к миру животных и растений».
Другой проект предполагает использование искусственного интеллекта для генерации «сообщений» животных — в качестве тестового вида используются горбатые киты. Новые «сообщения» создаются путем разделения вокализаций на микрофонемы (отдельные единицы звука продолжительностью в сотую долю секунды), которые ИИ использует для «говорения» чего-то на «китовьем»; затем исследователи смотрят, как киты на это реагируют. Если ИИ в итоге сможет определить, где говорится бессмыслица, а где присутствуют какие-то семантические значения, это приближает нас к пониманию коммуникации, объясняет Раскин:
Кроме того, с помощью специальных «чатботов» исследователи попытаются предсказать, что кашалот может сказать дальше, основываясь на контекстуальной информации о конкретной особи. Помимо этого, ученые будут проигрывать кашалотам записанные звуки, чтобы посмотреть, будут ли они реагировать на них так, как ожидают исследователи.
В результате нейросети научились создавать «галактики» из слов, в которых звезды-слова собирались в смысловые «созвездия». Эти галактики многомерны — потому что каждое слово может состоять в бесчисленных отношениях со множеством других слов. Так, например, выглядит «галактика» из десяти тысяч наиболее употребляемых английских слов.
Раскин признает, что одного ИИ может быть недостаточно, чтобы наладить связь с другими видами. Но он ссылается на исследования, которые показали, что многие виды общаются способами, «более сложными, чем люди когда-либо могли себе представить». Камнем преткновения стала наша способность собирать достаточное количество данных и анализировать их, а также наше собственное ограниченное восприятие.
В 2013 году в компьютерной лингвистике произошел еще один прорыв. Томас Миколов и его коллеги из Google научили нейросети искать закономерности в отношениях между словами. Слово «лед», например, часто встречается рядом со словом «холодный» и реже — со словом «кресло». Даже если нейросеть не знает, что означают эти слова, для нее это намек, что «лед» и «холодный» связаны по смыслу, а «лед» и «кресло» — нет. Кроме того, выяснилось, что нейросети могут применить к языку математику. Например, если попросить программу взять слово «король», вычесть из него «мужчина» и добавить «женщина», получится «королева».
Инопланетяне в океане: как проект CETI хочет заговорить с кашалотами
Идея проекта, запущенного в 2021 году, зародилась в 2017-м, когда группа ученых из разных стран проходила обучение в Гарвардском университете по стипендиальной программе Radcliffe Fellowship. В один из дней специалистка по компьютерной криптографии Шафи Гольдвассер зашла в офис морского биолога Дэвида Грубера. Гольдвассер услышала из компьютера Грубера щелчки, которые напомнили ей азбуку Морзе. Так кашалоты общаются друг с другом, объяснил биолог.
Даже если мы сможем изучить «языки» животных, может выясниться, что в них нет ничего похожего на содержание человеческих языков. Однако Мастилл считает: «Обнаружить богатые, сложные структуры и отношения в нечеловеческих коммуникативных системах, не имеющие ничего общего с человеческими языками, было бы само по себе откровением».
Королёк не улетает на юг и не замерзает в заснеженном лесу. Секрет прост: желтоголовый королёк склёвывает мельчайших насекомых, забившихся в основание хвоинок. А лютый мороз для него не беда. Шуба у птички отличная, и воздух между сильно распушёнными пёрышками хорошо защищает даже в самые жгучие январские морозы. Так что, видимо, не все маленькие птицы плохо переносят голод и холод.
Комплексное задание на проверку уровня читательской грамотности по английскому языку. В разработке представлен текст по теме «История воинских званий в России», 8 заданий разной степени сложности на проверку навыков работы с текстом, ответов к заданиям и критериев оценки.
Все изменилось, когда появились новые инструменты в области искусственного интеллекта (ИИ) вроде искусственных нейросетей, а в интернете накопилось огромное количество доступных текстов, переведенных на несколько языков, включая, например, «Википедию», субтитры к фильмам и стенограммы заседаний международных организаций. ИИ-инженеры стали «скармливать» нейросетям эти тексты и просили перевести их. При этом инженеры не давали алгоритмам никаких грамматических правил: нейросети должны были самостоятельно сформулировать их. Вскоре методом перебора нейросети научились переводить довольно сносно, но им было нужно большое количество существующих примеров перевода.
«Если вы хотите понять, как они это делают, подумайте об ИИ как о детях, — пишет Мастилл. — У них информационный голод. Когда вы обучаете ребенка говорить, вы не заставляете его сидеть за книжкой по синтаксису и грамматике. Вы говорите с ним, много говорите. Ребенок повторяет за вами, подражая данным, которые вы ему предоставили. Он отвечаем вам, а если он говорит что-то неправильное или неуместное, вы просто даете ему верный вариант и ждете, пока он не сможет произнести эту фразу в правильном контексте. Мозг ребенка делает остальную работу: запоминает ситуацию и в следующий раз пробует снова, возможно, с новыми переменными — пока не добьется корректного результата. Это, конечно, сильное упрощение, и есть множество разных ИИ-техник, но какой бы тип ИИ не использовался, компьютерный „мозг“, сосредоточенный на одной задаче, может делать это снова и снова, днем и ночью и гораздо быстрее человека».
Сначала она отправилась в океанариум в Валенсии, где в течение двух месяцев круглосуточно записывала вокализации тринадцати дельфинов. Она собрала примерно 1500 часов аудиоданных, а затем обработала их с помощью нескольких программ. Одна из них отделила свистки дельфинов от посторонних звуков. Другая «очистила» данные: сделала длительность всех свистков одинаковой — для более легкого сравнения. Затем Освальд использовала еще одну программу, чтобы выяснить, как много свистков было на записях.
Earth Species Project — хоть и самый амбициозный, но далеко не единственный проект, в рамках которого ученые пытаются с помощью ИИ расшифровать коммуникацию животных. Канадская исследовательница Джули Освальд из Сент-Эндрюсского университета использовала нейросети, чтобы оценить разнообразие дельфиньих свистков.
Небольшие электронные устройства, прикрепленные к животным, фиксируют их местоположение, тип движения и даже то, что они видят (устройства могут включать видеокамеры). В лаборатории также поступают данные с расположенных в океане звукозаписывающих устройств.
ESP стремится сначала применить машинное обучение к данным тегов, чтобы понять, что делает животное (например, кормится ли оно, отдыхает, путешествует или общается), а затем добавить к этим данным аудиоданные, чтобы увидеть, можно ли придать функциональный смысл сигналам, привязанным к этому поведению. Сначала метод опробуют на данным о горбатых китах — сотрудники лаборатории уже пометили несколько животных в одной группе, чтобы можно было видеть, как передаются и принимаются сигналы между ними.
«Что, если бы мы смогли записать не просто целые разговоры, а сотни тысяч бесед, в которых участвовали бы разные киты и которые состояли бы из миллионов или миллиардов вокализаций? — спрашивает Мастилл. — Может, тогда у вас появится шанс заговорить с китами? Как раз в этом и заключается план проекта Cetacean Translation Initiative („Инициатива по переводу китообразных“), или CETI».
«Умвельт» (в переводе с немецкого — «среда, окружение») — это понятие, которое ввел в 1909 году зоолог Якоб фон Икскюль. Этим термином он хотел описать картину мира, субъективное восприятие окружающей среды каждым отдельным видом. Умвельт клеща, например, — безглазого, но чувствительного к теплу животных, — совершенно не похож на умвельт синего кита, который умеет передавать на огромные расстояния и воспринимать инфразвуковые сигналы.
− Когда ты сажал меня, то мечтал, чтобы выросла именно жимолость. Если бы ты хотел вырастить дуб, сосну, виноград или розу, то их бы и посадил. Вот я и решила: раз мне суждено быть жимолостью, то попытаюсь-ка я стать лучшей жимолостью на свете! Конечно, я вовсе не уверена, что полностью справляюсь. Но я просто стараюсь хорошо делать то, что умею.
Задумка CETI не менее грандиозна, чем планы Earth Species Project. Команда проекта хочет бросить все свои силы на исследование всего одной популяции кашалотов у берегов острова Доминика в Карибском море. Ученые планируют расставить на площади в двадцать квадратных километров плавучие станции, от каждой из которых ко дну будет спускаться трос с множеством микрофонов, ведущих круглосуточную запись. Группы активных кашалотов будут выслеживать дроны. Выследив их, они будут аккуратно снижаться и опускать гидрофоны в воду рядом с животными. А под водой вместе с китообразными будут плавать мягкие роботы, напоминающие рыб и оборудованные аудио- и видеотехникой, чтобы фиксировать жизнь кашалотов, не тревожа их. Для подробных записей отдельных особей к кашалотам будут прикрепляться акустические метки со встроенными гидрофонами. Они позволят следить за конкретными животными целыми днями и неделями, даже если те будут уходить на глубины, недостижимые для других записывающих устройств.
Затея Раскина и его коллег многим кажется захватывающей. Например, одним из спонсоров проекта стал сооснователь LinkedIn Рид Хоффман. А другие ученые начали делиться с командой записями вокализаций разных животных. Например, Диана Райсс, исследовательница коммуникации дельфинов, предоставила Раскину и его коллегам тысячи часов записей дельфиньих вокализаций. А биолог-океанограф Джон Райан из проекта MBARI передал Раскину и Селвителлу жесткий диск с тысячами часов вокализаций горбатых китов. Делиться своими базами данных стали даже Корнелльский и Оксфордский университеты. В свою очередь, основатели Earth Species Project сделали код своего проекта открытым.