Sumário
A organização californiana Earth Species Project quer decifrar a linguagem dos animais. A inteligência artificial deve tornar isso possível.
O Projeto Espécies da Terra (ESP) depende de código aberto. É uma organização sem fins lucrativos fundada em 2017, financiada em parte por doações do cofundador do LinkedIn, Reid Hoffman. A preocupação central da organização é decodificando a linguagem não humana.
A equipe de dez pessoas acredita que a compreensão de línguas não humanas aprofundará nossa conexão com outras espécies e fortalecerá nossa capacidade de protegê-las e, assim, mudar positivamente a nossa pegada ecológica. ESP visa atingir seu objetivo em nossa vida. Ao longo do caminho, também quer desenvolver outras tecnologias que já estão ajudando a biologia e a conservação.
Earth Species Project se concentra em modelos de linguagem em grande escala
Se ESP tem o seu caminho, inteligência artificial permitirá a compreensão da linguagem não humana. Usar o aprendizado de máquina para analisar a comunicação e outros comportamentos no reino animal não é novidade. Um grupo de pesquisa liderado por a Universidade de Copenhague demonstrou um sistema de IA que analisa grunhidos de porco. Projeto CETI tem como objetivo traduzir as chamadas cachalotes. DeepSqueak ajuda a entender as chamadas de camundongos e ratos.
A equipe do ESP está mirando muito mais alto. Não se trata de decodificar a comunicação de uma única espécie, mas de todas as espécies. “Somos agnósticos de espécies “, diz Aza Raskin, cofundador da ESP. “As ferramentas que desenvolvemos (…) podem funcionar em toda a biologia, de vermes a baleias.”
Raskin, seus cofundadores e a equipe se inspiram nos avanços recentes no processamento de máquinas de linguagem natural. Raskin cita trabalhos que mostraram O aprendizado de máquina pode traduzir entre vários idiomas mesmo sem conhecimento prévio, como a intuição motivadora da PES.
A comunicação é uma multiplicidade de vetores no espaço multidimensional
Algoritmos que representam geometricamente palavras ou componentes de palavras em múltiplas dimensões formam a base desses sucessos. A distância e a direção para outras palavras no espaço, portanto, representam relações semânticas rudimentares de palavras individuais entre si. Em 2017, várias publicações mostraram que as traduções podem ser geradas pela sobreposição das representações geométricas de duas línguas.
Outro avanço foi feito, por exemplo, em um artigo de 2018 do AI Lab do Facebook . O time treinamento auto-supervisionado combinado com retrotraduções. Eles alcançaram alta qualidade de tradução sem conhecimento prévio, pelos padrões da época.
Hoje, língua gigante os modelos traduzem até 200 idiomas simultaneamente como NLLB-200 da Meta. A equipe do ESP quer habilitar tais representações para a comunicação animal, tanto para uma única espécie quanto para várias espécies simultaneamente.
De acordo com Raskin, isso também deve incluir formas não verbais de comunicação como as danças das abelhas. Esses modelos em grande escala poderiam então ser usados para investigar, por exemplo, se há sobreposição em representações geométricas entre humanos e outras criaturas.
“Não sei o que será mais incrível – as partes em que as formas se sobrepõem e podemos nos comunicar ou traduzir diretamente, ou as partes em que não podemos”, disse Raskin.
AI pode ajudar a tirar os óculos humanos
Raskin compara a jornada para tal modelo à jornada para a lua – a estrada será longa e difícil. Ao longo do caminho, entretanto, haveria muitos outros problemas para resolver, e a ESP tem algumas ideias sobre como eles planejam resolvê-los.
No um artigo publicado recentemente , por exemplo, a equipe analisa o “problema do coquetel”. Isso é basicamente sobre identificar vozes individuais em um ambiente social. Google, meta e Amazonpor exemplo, usam soluções de IA para esse problema para reconhecer melhor a entrada de voz para seus assistentes digitais.
O problema do coquetel também existe no estudo da comunicação não humana, diz a equipe. Em seu trabalho, eles fornecem um algoritmo de IA que pode isolar vozes de animais individuais em uma paisagem sonora natural.
Em outro projeto, um O sistema de IA gera chamadas aleatórias de baleias jubarte e analisa como elas respondem. O objetivo é desenvolver um sistema que aprenda a distinguir mudanças aleatórias de mudanças semanticamente significativas. Isso nos deixa um passo mais perto de entender os cantos das baleias jubarte, acredita Raskin.
Ainda outro projeto envolverá um sistema de IA de aprendizado auto-supervisionado aprendendo o repertório de canções do corvo havaiano, enquanto outro usará os chamados etogramas para registrar todos os padrões de comportamento possíveis, sua frequência e condições gerais de uma espécie.
A IA sozinha será suficiente para permitir a comunicação com outras espécies? Raskin acredita que a IA pelo menos nos aproximará um grande passo. Muitas espécies se comunicam de maneiras muito mais complexas do que se pensava anteriormente. A IA poderia ajudar a coletar dados suficientes e analisá-los em larga escala, disse ele. Eventualmente, poderemos tirar nossos óculos humanos e entender sistemas de comunicação inteiros, disse Raskin.