Gekissimo.net - Opi ansaitsemaan rahaa webilläsi Internetissä!

Breaking the Silence: LLMs Docode Enigmatic World of Animal Language

Seuraava artikkeli auttaa sinua: Breaking the Silence: LLMs Docode Enigmatic World of Animal Language

“Lumottujen LLM:ien alueella GPT-4:n taika pelasti äskettäin koiran hengen havaitsemalla taudin oireiden kautta. Nyt tiedemiehet yhdistävät eläinten viisauden LaMDA:n salaisuuksiin ja omaksuvat GPT-3:n olemuksen. Earth Species Projectissa he pyrkivät pyhään maljaan: eläinten kielten dekoodaukseen. Aiempi tieto kutoo kuvakudoksen, synnyttää melodisen “Rosetta Stonen”, paljastaen olentojen salaiset sinfoniat.

Ongelman muoto

Vaikka näyttää luonnolliselta antaa NLP-algoritmien löytää eläinviestinnän rakenne, ongelmalla on monia muita puolia. Yksi perustavanlaatuisimmista sudenkuopista on se, että äänet ovat vain yksi niistä tavoista, joita eläimet käyttävät kommunikoidakseen. Visuaalisilla ja tuntoärsykkeillä on yhtä tärkeä rooli eläinten kommunikaatiossa kuin kuuloärsykkeillä.

Ihmisten kommunikaatio rakentuu monille sosiaalisille normeille ja rakenteille, mikä toimii takaperin muinaisten kielten dekoodauksessa. Eläinten kommunikaatiolla ei kuitenkaan ole tällaista vertailukohtaa, koska jokaisella lajilla on oma viestintäsyntaksi.

Eläintietojen keräämiseen liittyy myös omat eettiset ongelmansa. Tutkimukset ovat osoittaneet, että vaikka kokeita ei olekaan rakennettu manipuloiviksi ja ne ovat puhtaasti havainnoitavia, tutkijat puuttuvat silti valvontaan. Tämä voi aiheuttaa ahdistusta tutkimilleen eläimille, myrkyttää tiedot ja herättää eettisiä huolenaiheita, joita tutkijoiden on nyt arvioitava.

Viestinnän purkamisen lisäksi eläintietojen ymmärtäminen on myös hirvittävää työtä. Toisin kuin ihmisillä tehdyistä tiedoista, jotka merkitään intuitiivisesti (ihmisille), eläindataa ei ole vain vaikea hankkia, vaan se vaatii myös erityistä tutkimusta.

Nämä ovat vain osa ongelmista, jotka tutkijoiden on kohdattava tarkastellessaan eläinten viestintää. Itse asiassa tiedemiehet ovat yrittäneet purkaa eläinten kommunikaatiota 1950-luvun lopulta lähtien, mikä on johtanut kattavaan aiheeseen liittyvään tutkimusaineistoon.

Tämän perinnön pohjalta Earth Species Project (ESP) pyrkii ratkaisemaan joitain alan pitkäaikaisia ​​ongelmia tekoälyn avulla. ESP luo pohjan alan tulevalle tekoälytutkimukselle varisten laulujen kartoittamisesta eläinten äänien vertailuarvon rakentamiseen. Tätä varten hankkeessa on myös tiekartta, jossa kerrotaan, kuinka he haluavat käyttää tekoälyä lyhentääkseen lajien välistä kommunikaatiokuilua.

🔥 Empfohlen:  Vuotaneet kuvat saattavat olla Sonyn seuraavat langattomat kuulokkeet

Ratkaisu: SSL

ESP:n mukaan viestintäongelmalla on neljä pääpuolta: data, perusteet, dekoodaus ja viestintä. Projektin tavoitteena on tuoda tekoälyratkaisuja jokaiseen näistä osa-ongelmista. Dataa varten se rakentaa muun muassa itsevalvottuja malleja kerätyn tiedon kommentoimiseksi ja tulkitsemiseksi. Perusperiaatteella se keskittyy perustavien mallien rakentamiseen, kuten AVES-malliin (animal vocalisation encode perustuu itsevalvontaan).

Dekoodausta varten ESP rakentaa itsevalvottuja kuviontunnistusmalleja. Lopuksi viestintää varten se luo generatiivisen tekoälyratkaisun Googlen avulla eläinten kommunikatiivisten signaalien luomiseksi. Tätä tarkoitusta varten yksi heidän mielenkiintoisimmista projekteistaan ​​tällä hetkellä on generatiivinen vokalisaatiokoe, joka täydentää tutkijoiden bioakustiikan tutkimusvälineiden arsenaalia. Tätä lähestymistapaa käyttämällä tutkijat voivat toistaa muokattuja ääntelyjä ja syventää ymmärrystään eläinten kommunikaatiosta.

Tekoälyä käyttämällä ESP pystyi muuttamaan semanttiset suhteet geometrisiksi suhteiksi – sama prosessi, jota käytettiin NLP-algoritmien tehostamiseen aiemmin. Visualisoimalla eri sanojen välisiä suhteita on mahdollista luoda muoto tietylle kielelle. Tämä on onnistuneesti toteutettu ihmiskielissä, mutta ESP uskoo, että ne voivat mennä pidemmälle. Aza Raskin, yksi Earth Species -projektin perustajista, sanoi,

”Rakennamme ihmisalan tutkimuksen päälle ja kehitämme malleja, jotka voivat toimia lepakoiden ja valaiden kanssa. Ihmisten kanssa tiedät melkein aina, että voit maadoittaa totuuden jossain vaiheessa, voit aina tarkistaa. Näin ei ole eläinten kohdalla.”

Tietyt itsevalvontaalgoritmit voivat kuitenkin lähestyä tätä ongelmaa eri näkökulmasta. LLM:ien luoma piilevä tila voi tarjota tärkeitä näkemyksiä eläinten kommunikaatiosta löytämällä malleja suuresta määrästä samankaltaisia ​​tietojoukkoja. On kuitenkin olemassa vaara, että ongelma ratkeaa eläinten kanssa kommunikoinnissa tietämättä, mitä viestimme heille.
Ajatus itseohjatun oppimisen (SSL) valitsemisesta tämän ongelman ratkaisemiseksi on myös mielenkiintoinen valinta. SSL-algoritmit ovat luultavasti vähiten selitettävissä oleva tekoälyn muoto, mutta ne saattavat vain sopia parhaiten eläinten ääntelyn ymmärtämiseen. ESP uskoo nykyisten perusperiaatteiden avulla “rakentaa äänichatbotin eläinten viestintään, jota kukaan ei vielä ymmärrä”.