Thị trường hàng hóa
Giao tiếp với động vật là chủ đề được các nhà khoa học nghiên cứu từ lâu. Mặc dù phương thức giao tiếp trong thế giới động vật phong phú là vậy nhưng hầu hết các chuyên gia không bao giờ gọi đó là ngôn ngữ, vì không có giao tiếp nào đáp ứng tất cả các tiêu chí như ở con người. Do đó, thấu hiểu "tiếng nói" của động vật cần phải được dựa trên những nguyên lý nghiên cứu riêng.
Từ trước tới nay, việc giải mã chủ yếu dựa vào việc quan sát cẩn thận. Cho tới gần đây, tiến bộ hơn cả là việc áp dụng phương pháp máy học để xử lý lượng dữ liệu cảm biến khổng lồ do động vật tạo ra.
Các nhà khoa học đã đồng phát triển một thuật toán phân tích tiếng kêu của lợn để biết con vật đang trải qua cảm xúc tích cực hay tiêu cực.
Một ứng dụng khác, được gọi là DeepSqueak, đánh giá liệu loài gặm nhấm có ở trong trạng thái căng thẳng hay không dựa trên tiếng kêu siêu âm của chúng. Một sáng kiến khác có kế hoạch sử dụng máy học để phiên dịch cách giao tiếp của cá nhà táng.
Nhưng đến nay, phương pháp máy học vẫn chỉ được áp dụng riêng lẻ để theo dõi từng loài động vật.
Aza Raskin là nhà đồng sáng lập kiêm chủ tịch của Dự án các loài trên Trái Đất (ESP), tổ chức phi lợi nhuận với mục tiêu giải mã giao tiếp với động vật thông qua một dạng trí tuệ nhuân tạo (AI) gọi là học máy, giúp tăng cường sự gắn kết với những sinh vật còn tồn tại và bảo vệ chúng.
Elodie Briefer, chuyên gia về hành vi động vật, từng đồng phát triển thuật toán phân tích tiếng kêu ủn ỉn của lợn để xác định chúng đang trải qua cảm xúc tích cực hay tiêu cực. Một công ty tên DeepSqueak đánh giá liệu những con chuột có căng thẳng hay không dựa trên tiếng kêu siêu âm của chúng. Dự án CETI (Cetacean Translation Initiative) lên kế hoạch sử dụng học máy để tìm cách giao tiếp với cá nhà táng.
Tuy nhiên, cách tiếp cận của ESP rất khác biệt bởi họ không tập trung vào giải mã cách giao tiếp của một loài mà của mọi loài. Theo Raskin, dù ngôn ngữ ký hiệu nhiều khả năng tồn tại giữa những động vật có tính xã hội cao như linh trưởng, cá voi và cá heo, ESP hướng tới mục tiêu phát triển công cụ có thể ứng dụng với toàn bộ thế giới động vật, từ giun tới cá voi. Động lực thành lập ESP đến từ nghiên cứu chỉ ra học máy có thể dịch những ngôn ngữ khác nhau mà không cần hiểu biết từ trước.
Thuật toán do ESP phát triển biểu đạt từ ngữ thông qua không gian vật lý. Dựa theo hình học đa chiều, khoảng cách và hướng giữa các điểm (từ) mô tả quan hệ về mặt ý nghĩa giữa chúng (quan hệ ngữ nghĩa). Ví dụ, từ "vua" có quan hệ với từ "đàn ông" theo khoảng cách và phương hướng tương tự từ "nữ hoàng" và "phụ nữ".
ESP muốn tạo ra cách biểu đạt tương tự để giao tiếp với động vật, có thể sử dụng cho từng loài và nhiều loài. "Chúng ta không biết cách động vật trải nghiệm thế giới, nhưng chúng cũng có những cảm xúc như niềm vui và nỗi buồn dường như giống chúng ta và có thể truyền đạt trong giao tiếp", Raskin nói.
Aza Raskin cũng thừa nhận rằng vẫn còn hành trình dài cho tới khi tham vọng của ESP trở thành hiện thực.
Có quá nhiều loài động vật trên thế giới, bao gồm cả những loài bậc thấp và những loài bậc cao. Những loài bậc thấp phải đặt câu hỏi về việc liệu chúng có đủ cảm xúc để thể hiện cho con người thấy hay không?
Trong khi đó, công nghệ của ESP cũng chỉ lý tưởng trong môi trường phòng thí nghiệm. Nếu giả dụ áp dụng nó trong môi trường tự nhiên, nơi có quá nhiều các tín hiệu giao tiếp hỗn tạp, công nghệ mới dường như gặp khó trong việc gỡ rối cả một mớ hỗn hợp như vậy. Cuối cùng, công nghệ sẽ không thể bóc tách và phân biệt được đâu là thông điệp giao tiếp của đối tượng cần nhắm tới.
Tuy nhiên, Raskin cũng thể hiện sự lạc quan khi cho rằng công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) ngày càng phát triển sẽ dần giúp gỡ bỏ vấn đề khó khăn này.
Cùng với sự quan tâm, cũng có nhiều chuyên gia động vật đang tỏ ra nghi ngờ về phương pháp mới của ESP. Họ nhận định phương pháp AI tuy thú vị nhưng sẽ không đủ cho việc thấu hiểu các loài động vật. Bên cạnh việc theo dõi một kho dữ liệu máy học khổng lồ, con người vẫn cần ra ngoài thực tế để quan sát kỹ lưỡng từng loài động vật.
Bản thân Raskin thừa nhận rằng chỉ riêng AI có thể không đủ để mở khóa giao tiếp với các loài khác. Nhưng ông đề cập đến nghiên cứu cho thấy nhiều loài giao tiếp theo những cách phức tạp hơn con người từng tưởng tượng. Raskin tin chắc công trình nghiên cứu của mình sẽ giúp tạo ra một thư viện dữ liệu khổng lồ và có ích cho việc phân tích chúng trên quy mô lớn.
Tag
ĐANG HOT
BÀI VIẾT LIÊN QUAN
Đọc thêm
Business Networking
Mạng lưới kết nối của Trí Tuệ Mới
