Что изменилось в изучении способов общения животных с появлением искусственного интеллекта рэш

Один и тот же звук может использоваться для обозначения разных вещей в разных контекстах, и только изучая контекст — кто конкретно слушает сообщение, как эта особь связана с другими, какое место она занимает в иерархии, с кем она взаимодействует — можно надеяться установить значение звука.

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.

Вне всякого сомнения, животные общаются между собой с помощью разнообразных сигнальных систем, и многие из этих систем настолько сложны, что тысячелетия наблюдений не слишком приблизили человечество к расшифровке «речей» животных. Сегодня целый ряд исследовательских проектов делает ставку на искусственный интеллект. По замыслу ученых, нейросети, обученные на огромном объеме данных о сигналах животных, смогут выстраивать из них цельные системы, подобные тем, что уже существуют для человеческих языков. Зои Корбин разобралась, как может быть устроен Google Translate для межвидового общения и почему некоторые ученые относятся к этой идее с большим скепсисом.

Люди давно пытаются понять, что животные «говорят» с помощью своих сигналов. Различные приматы издают тревожные крики, которые различаются в зависимости от того, какого именно хищника они заметили, дельфины общаются друг с другом характерными свистками, а некоторые певчие птицы используют пение, чтобы что-то сообщить. Но большинство экспертов воздерживаются от того, чтобы называть эти сигнальные системы языками.

Отслеживание дикой природы и ее обитателей необходимо для сохранения популяции и изучения огромного количества растений и животных, в том числе занесенных в Красную книгу, пояснил «Известиям» депутат Московской областной думы, член комитета по природопользованию и экологии Сергей Маликов. По его словам, ИИ помогает безопасно для человека и зверей вести наблюдение за окружающей средой, в прямом эфире передавать информацию, проводить анализ поведения особей и помогать в дальнейшем в изучении флоры и фауны. — Ученые МФТИ прививают нейросетям способность анализировать снимки фотоловушек. Задачи, на которые сотрудники заповедников тратят до полугода, искусственный интеллект сможет решить за несколько часов. Программа уже легко отличает животных от людей, классифицирует их по видам и учится по особым приметам узнавать конкретных особей. Это непростая задача, если речь не идет о леопардах или тиграх, имеющих уникальные рисунки на шкуре, — поделился эксперт.

Сделать это не легче, чем полететь на Луну, признается Раскин. Правда, исследователи вовсе не пытаются расшифровать все сигнальные системы в мгновение ока. Скорее, стратегия их проекта предполагает решение ряда небольших проблем, по мере чего будет выстраиваться общая картина. Конкретные решения лягут в основу конкретных инструментов для исследователей, изучающих поведение какого-либо вида с помощью ИИ.

Кроме того, благодаря мониторингу ученые могут увидеть, как изменение климата или антропогенные факторы влияют на поведение животных. Например, согласно исследованию, в 2010 году кашалоты в Мексиканском заливе почувствовали разлив нефти на платформе Deepwater Horizon и отступили из непосредственной зоны аварии. В работе ученым помогают эксперты природоохранной миссии Национального аквариума (в Балтиморе). Вместе они маркируют, отслеживают и изучают дикую природу.

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.

Одной из главных опасностей для животных, живущих рядом с населенными пунктами, являются автотрассы и железнодорожные пути. Создание коридоров и зеленых мостов поверх трасс (экодуков) обеспечивает животным возможность безопасного передвижения. Причем звери быстро привыкают к появлению новых маршрутов. В России строительство экодуков ведется с 2016 года, первый такой мост был построен на трассе М-3 в Калужской области. С тех пор новые экодуки регулярно появляются в разных регионах России, пояснил «Известиям» менеджер проектов в области ML-based продуктов Глеб Синев.

Отслеживание популяций

Разработчики из Университета штата Огайо с помощью нейросетей извлекают биологические данные из общедоступных фотографий и видео. Медиафайлы поступают из СМИ, социальных сетей, оцифрованного контента музеев, научных книг и статей. На текущий момент нейросети помогли экспертам проанализировать уже более 17 млн фотографий. Благодаря такому подходу ученые из Норвегии проанализировали вероятность исчезновения малоизученных видов животных. Если традиционные методы позволяют делать выводы только о ранее изученных животных, то с малоизученными возникает проблема. Теперь выяснилось, что более половины малоизученных видов находятся под угрозой исчезновения. Подробности «Известиям» рассказал основатель и СЕО Mirey Robotics Андрей Наташкин.

Раскин — соучредитель и президент Earth Species Project (ESP), калифорнийской некоммерческой организации со смелыми амбициями: расшифровать язык животных с помощью искусственного интеллекта на основе машинного обучения, а затем сделать так, чтобы общаться с животными могли все — это должно помочь наладить отношения между видами и способствовать сохранению некоторых из них. Альбом 1970 года с песнями китов спровоцировал общественное движение, добившееся запрета на коммерческий китобойный промысел. К чему тогда может привести настоящий Google Translate для сигнальных систем животных?

Информация о местоположении животных необходима ученым, чтобы обеспечить их безопасность на территории обитания. Например, на шотландских железнодорожных линиях создаются так называемые ежовые шоссе: более крупные звери не могут попасть внутрь, а сами ежи могут здесь свободно перемещаться. А про летучих мышей (животные занесены в Красную книгу России и некоторых других стран) известно, что они часто выбирают для ночлега железнодорожные тоннели и платформы. Зная, где они гнездятся, ученые смогут обеспечить им большую безопасность, сохранить и восстановить среду обитания.

Еще один проект разрабатывает алгоритм, который будет определять, сколько типов крика использует определенный вид животных. Для этого применяется ИИ, не требующий в ходе своего обучения какой-либо маркировки данных со стороны экспертов-людей. Команда во главе с Кристианом Рутцем, профессором биологии в Университете Сент-Эндрюс, сделала множество аудиозаписей сигналов гавайской вороны — вида, который, как обнаружил Рутц, обладает способностью создавать и использовать инструменты для добывания пищи и, как считается, обладает значительно более сложным набором вокализаций, чем другие виды ворон. ИИ будет исследовать эти записи, чтобы составить вокальный репертуар гавайской вороны.

Задача ESP состоит в том, чтобы создать такие же модели для «языков» животных — работая как с конкретными видами, так и с совокупностью видов — а затем понять, можно ли их соотнести с человеческим языком. Мы не знаем, как животные воспринимают мир, говорит Раскин, но есть эмоции, например горе и радость, которые, похоже, некоторые виды вполне разделяют с нами — и могут об этом сообщить.

Российская система по распознаванию лиц NtechLab в начале этого года приступила к тестированию распознавания диких животных с оповещением МЧС. Как утверждает разработчик, система актуальна для ряда российских регионов, где дикие животные достаточно часто появляются в городах и поселках и могут стать причиной непредвиденных инцидентов. Кроме того, компания планирует заняться тестированием системы по поиску утерянных домашних животных. По версии разработчиков, люди, потерявшие питомцев, смогут загрузить фотографию, а искусственный интеллект сравнит снимки с камер. — На последнем Петербургском международном экономическом форуме эксперты анонсировали проведение масштабного исследования, целью которого является сохранение биоразнообразия в Арктике. В исследовании будут использоваться крупные беспилотники, способные снимать популяции белых медведей и моржей, а также квадрокоптеры, решающие более точечные задачи. Нейросеть будет оценивать снимки, отсеивать неверные кадры и осуществлять подсчет популяций. Важно, что нейросеть может не просто определить вид животного, но и идентифицировать конкретную особь, — рассказал Андрей Наташкин.

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:

Этот процесс начинается с разработки алгоритма, который визуализирует отношения между словами. В многомерном геометрическом пространстве соотношения слов (то есть их семантические отношения) выражаются с помощью направления и длины отрезков, которые можно прочертить между точками (то есть словами). Например, если протянуть отрезок между словами «король» и «мужчина», то расстояние и направление отрезка будут такими же, как у отрезка между словами «королева» и «женщина». (Подобные соотношения выстраиваются без учета содержания слов, но путем наблюдения, например, за тем, как часто они встречаются рядом друг с другом.)

До недавнего времени расшифровка сигналов животных основывалась преимущественно на кропотливом наблюдении. Не так давно ученые решились применить машинное обучение для обработки огромных объемов данных с датчиков, прикрепленных к животным.

Элоди Брифер, адъюнкт-профессор Копенгагенского университета, изучающая вокальную коммуникацию у млекопитающих и птиц, разработала алгоритм, который анализирует хрюканье свиньи, чтобы определить, какую эмоцию испытывает животное — положительную или отрицательную. Другой алгоритм, который получил название DeepSqueak, определяет, испытывают ли грызуны стресс, по издаваемым ими ультразвуковым сигналам. Еще одна инициатива — проект CETI (Cetacean Translation Initiative — «Инициатива по переводу с языка китообразных») — планирует использовать машинное обучение для расшифровки «речи» кашалотов.

По словам эксперта, использование нейросетей для борьбы с утратой биоразнообразия выглядит логичным. Ученым приходится собирать и анализировать огромный массив данных, и помощь ИИ здесь просто необходима. Кроме того, текущая климатическая повестка лишь усугубляет проблему биоразнообразия. Формальной экологической экспертизы явно недостаточно, чтобы оценить последствия оскудения флоры и фауны.

— Для получения полноценной картины необходимо использование экосистемного подхода, в котором заложена стратегия комплексной оценки и управления земельными, водными и «живыми» ресурсами. В данном случае искусственный интеллект выступает в качестве прикладного инструмента, оценивающего и нынешнюю ситуацию, и прогноз на будущее, — считает эксперт.

Исследователи из Великобритании разработали камеры и микрофоны на основе искусственного интеллекта (ИИ) для мониторинга диких животных. ИИ-технологии позволяют как распознавать зверей и птиц, так и следить за их перемещениями в дикой природе. Благодаря технологии удалось распознать десятки видов птиц, ежей, оленей и лис и определить их ареал обитания в трех областях страны. Ученые надеются, что нейросети помогут справиться с утратой биоразнообразия в британской фауне. Как в России отслеживают популяции животных и зачем это нужно — разбирались «Известия».

Рутц особенно взволнован экологической пользой от своего проекта. Гавайская ворона находится под угрозой исчезновения и размножается только в неволе, где ее разводят для заселения в дикую природу. Есть надежда, что с помощью записей, сделанных в разное время, можно будет отследить, не сократился ли репертуар сигналов этого вида в неволе — например, могут быть утрачены специфические сигналы тревоги, что может иметь последствия для заселения гавайский ворон в дикую природу.

В целом же сама концепция может оказаться полностью провальной — как минимум потому, что «геометрия» общения животных может вовсе не пересекаться с «геометрией» языка людей. Применение компьютерного анализа к человеческому языку, с которым мы хорошо знакомы — это одно, говорит Сейфарт. Но всё может быть совсем по-другому в случае животных.