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【動物語言】ESP AI大數據推測動物語言 解碼神秘溝通實現與動物交流?靈長類研究員質疑AI研究動物發聲的意義?

人類一直以來都不斷觀察並嘗試了解動物的行為及語言,理解動物的叫聲與溝通系統。雖然經過長年累月的觀察,我們對動物溝通的慣性與方法開始有所理解,例如海豚會獨特的高頻口哨聲與同伴交流,而靈長類動物被驚動會發出各種警報聲,但直至現在,我們只要知道他們溝通的方法而非內容。美國非牟利組織 Earth Species Project(ESP)希望借助人工智能的機器學習方式,配合大數據分析,嘗試找出這些「非人類語言」,促進生物研究和保護,或能實現與動物溝通的願景。 

ESP 被機器學習翻譯的原理啟發,演算法毋須任何先驗知識,也可翻譯各種語言,每個字詞都的點線連結的關係,詞與詞之間的距離與方向,描繪了彼此間的語義關係,例如「king」和「man」就跟「queen」和「woman」的距離與方向相同,系統可以根據語意排列推斷出其他字詞的關係,從而開發適用於整個動物王國的解碼工具。 

研究希望創立動物版本的「路線圖」,並探索其與人類語言有否重疊之處。 ESP 聯合創辦人兼總裁 Aza Raskin 明白,不可能一下子實現解碼的目標,最重要是讓研究員藉此嘗試應用人工智慧,逐步解開物種的奧秘。近日 ESP 透過大數據運算,在一大群相同物種同時發聲的嘈雜環境下,分辦到各個發聲的個體,邁出了研究的一大步。 

然而,賓夕凡尼亞大學心理學名譽教授 Robert Seyfarth 指出,他從事靈長類動物研究已有 40 多年,即使不同個體發出同樣叫聲,根據其族群地位、與誰互動,意思可能已經改變,所以他質疑以人工智能研究動物發聲的意義和功能並不大,必須通過親身觀察,才能準確了解。 

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