Một công ty có trụ sở tại California đang muốn khai thác sức mạnh của máy học để giải mã thông tin giao tiếp của toàn bộ động vật.
Tìm hiểu về cách thức giao tiếp của động vật từ lâu đã trở thành chủ đề được con người say mê và nghiên cứu. Các loài linh trưởng thực hiện các tiếng gọi rõ ràng để báo động về sự nguy hiểm. Cá heo giao tiếp với nhau bằng tiếng huýt gió đặc trưng, trong khi một số loài chim nhận biết được các thông điệp thông qua việc phân tích âm thanh tiếng hót.
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.
Phương pháp máy học
Từ bấy lâu, 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.
Đàn lợn được thí nghiệm phương pháp máy học.
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.
Bước đi tham vọng của ESP
Aza Raskin là đồng sáng lập và chủ tịch của Earth Species Project (ESP), một tổ chức phi lợi nhuận ở California với tham vọng táo bạo là giải mã tất cả các loại giao tiếp phi con người bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) được gọi là máy học.
Qua tuyên bố của Raskin cho thấy ESP hướng mục tiêu tới việc nâng cấp mạnh mẽ phương pháp máy học, giúp con người có thể giải mã được "tiếng nói" của tất cả các loài động vật nào trên Trái Đất. Nếu thành công, Esp sẵn sàng công khai bí quyết nhằm cống hiến cho mục đích làm sâu sắc thêm mối liên kết giữa con người với các loài động vật khác.
Aza Raskin cho biết các loài động vật khác không có ngôn ngữ nhưng có thể dạy cho chúng một "ngôn ngữ chung" tương tự những cách thức giao tiếp giàu tính biểu tượng. Giống như việc con người thường dùng các dấu hiệu cánh tay để giao tiếp với cá heo và các loài linh trưởng.
Phương pháp giao tiếp với cá heo bằng các dấu hiệu tay.
Quá trình của ESP bắt đầu với việc phát triển một thuật toán để biểu diễn các từ ngữ trong một không gian vật lý. Trong biểu diễn hình học nhiều chiều này, khoảng cách và hướng giữa các điểm (từ) mô tả cách chúng có liên hệ ý nghĩa với nhau. Ví dụ: từ "vua" và "đàn ông" có nhiều tương đồng trong khoảng cách và hướng biểu diễn trong không gian.
Thông qua việc phân tích những được hình tượng giao tiếp này, chúng ta có thể phiên dịch được hầu hết các từ khác nhau. ESP đang muốn áp dụng chính nguyên lý biểu đạt này để giao tiếp với động vật, có thể sử dụng cho nhiều loài khác nhau, từ giun cho tới cá voi.
Mô hình dựa trên AI do ESP phát triển, đã được thử nghiệm trên tiếng huýt gió đặc trưng của cá heo, tiếng kêu của khỉ đuôi dài và âm thanh siêu âm của dơi. Mô hình tỏ ra hiệu quả đối với các cá thể động vật trong môi trường lý tưởng của phòng thí nghiệm. Qua đó, ESP kết luận họ đã hiểu được rõ hơn các tín hiệu cảm xúc của các loài này.
Những điểm bất an của công nghệ mới
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?
Ngoài ra, rất khó để thu thập được chuẩn xác dữ liệu trong môi trường có quá nhiều cá thể.
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.
