Theo WSJ, mục tiêu của việc sử dụng AI để phân tích cú pháp "lời nói" của động vật là nhằm tạo ra các hệ thống phục vụ lĩnh vực chuyên dụng, chẳng hạn phát hiện và theo dõi tiếng kêu của cá voi để cảnh báo tàu thuyền tránh va chạm.
"Thật thú vị khi dùng AI, cụ thể là công nghệ học sâu, để nghiên cứu ngôn ngữ động vật và tìm hiểu trí thông minh từ chúng", Oren Etzioni, chuyên gia về AI thuộc viện nghiên cứu Allen Institute, nhận xét. "Điều này có thể giúp bảo tồn động vật, cũng như thu hẹp khoảng cách giữa trí tuệ giữa con người và những loài khác".
Ảnh: WSJ
Các nhà nghiên cứu về giao tiếp động vật hiện sử dụng một nhánh của AI gọi là học tập tự giám sát - nền tảng gần đây đã chứng minh hiệu quả trong việc xử lý ngôn ngữ của con người. Theo Aran Mooney, chuyên gia của Viện Hải dương học Woods Hole, nhánh AI này có tính ứng dụng cao trong việc phân tích các tiếng kêu của động vật.
Khác với AI thông thường chỉ cần "học" dựa trên một lượng dữ liệu nhất định được gắn nhãn phân loại theo từng lĩnh vực, AI học tập tự giám sát có thể tự phân tích các dữ liệu sẵn có, đồng thời thu nhận thêm nội dung ở các nơi khác một cách thường xuyên và chủ động. Một ví dụ về sức mạnh của loại thuật toán này là hệ thống xử lý và tạo ngôn ngữ GPT-3 của OpenAI, với hơn 45 TB văn bản được lấy từ khắp nơi trên Internet những năm qua. Với dữ liệu khổng lồ này, GPT-3 có thể tạo nên các đoạn văn bản gần như y hệt con người, hay trả lời các câu hỏi đố vui, tạo công thức nấu ăn...
Theo các chuyên gia, những AI như GPT-3 được đánh giá rất hữu ích cho việc phân tích "lời nói" của động vật bởi hai lý do. Đầu tiên, các hệ thống học tập tự giám sát không yêu cầu dữ liệu do con người gắn nhãn - yếu tố vừa gây tốn kém vừa mất thời gian tạo ra. Thứ hai, các nhà nghiên cứu không biết động vật đang "nói gì", vì vậy việc tạo ra dữ liệu gắn nhãn về âm thanh của động vật bằng AI thông thường là điều không thể.
Kevin Coffey, nhà khoa học thần kinh tại Đại học Washington, hiện nghiên cứu âm thanh của chuột. Ông nhận thấy loài này có khả năng tạo một mức độ phức tạp đáng ngạc nhiên trong các tiếng kêu và tin chúng có thể mang thông tin. Tuy vậy, cụ thể thông tin này có "cảm xúc" gì, ông chưa hiểu. Đó là lý do mà Coffey tạo ra "DeepSqueak" - phần mềm tự động ghi, tạo nhãn các tiếng kêu động vật và phân loại. Nhờ phần mềm này, ông đã bắt đầu cảm nhận được cảm xúc của chuột đang vui vẻ hay buồn chán ở một mức độ nhất định.
Whale Safe, một dự án của tổ chức phi lợi nhuận Benioff Ocean Initiative, đang triển khai hệ thống phao có kích thước như một chiếc ôtô ở ngoài khơi. Trên đó, hệ thống AI làm nhiệm vụ phát ra tiếng kêu để xua cá voi mỗi khi có tàu thuyền đi qua, cũng như thu thập những tiếng kêu này để phân loại và hiểu ngôn ngữ của chúng.
"Trong trường hợp này, thay vì nhận âm thanh từ con người như Alexa hay Siri, hệ thống sẽ lắng nghe những tiếng brrrrrrr, gmmmm, awwrrrghgh", đại diện Whale Safe cho biết. "Tương tự trợ lý ảo, hệ thống phao của Whale Safe phải xử lý nhiều âm thanh khác nhau từ cá voi, xác định tiếng kêu của từng loài cũng như loại bỏ tiếng ồn xung quanh".
Một hệ thống dựa trên AI khác là BirdNET do Đại học Cornell và Đại học Công nghệ Chemnitz ở Đức nghiên cứu, hiện có thể nhận ra tiếng gọi của hơn 3.000 loài chim. Một ứng dụng của AI này đang có mặt trên thiết bị di động, cho phép hơn hai triệu người dùng thường xuyên có thể định vị vị trí hay theo dõi đường di cư của các loài chim.
Dù vậy, giới khoa học thừa nhận việc hiểu ngôn ngữ động vật hiện chỉ dừng ở mức phân tích âm thanh và nhận biết thói quen của chúng, chứ chưa thể giải mã ngôn ngữ theo cách chi tiết. "Để hiểu động vật nói gì, có thể mất nhiều thập kỷ nữa", Etzioni nói.
(theo WSJ)
