Zamislite da se jednodnevnom ChatGPT-u pridruži CatGPT – stroj temeljen na umjetnoj inteligenciji koji nam omogućuje komunikaciju s našim kućnim ljubimcima mijaukanjem, predenjem...
Sada kada su veliki jezični modeli postali stručnjaci za ljudski govor, mnogi se pitaju što je potrebno umjetnoj inteligenciji da razgovara sa životinjama.
Dva neurobiologa raspravljaju o odgovoru u novom eseju objavljenom u Current Biology.
U čast Turingovom testu – koji daje prag ljudske inteligencije u strojevima – Yossi Yovel i Oded Rechavi sa Sveučilišta u Tel Avivu u Izraelu predstavljaju ono što su sami skovali, "izazov doktora Dolittlea".
Izazov zahtijeva veliki 'jezični' model temeljen na umjetnoj inteligenciji kako bi se prevladale tri glavne prepreke pri komunikaciji sa životinjom.
Mora koristiti vlastite komunikativne signale životinje.
2. Mora koristiti te signale u raznim kontekstima ponašanja
3. I mora proizvesti mjerljiv odgovor u životinji "kao da komunicira s istorodnom životinjom, a ne sa strojem.
Uzmimo, na primjer, medonosnu pčelu. Izvodi gegajući ples kako bi komunicirala s kolonijom o lokaciji hrane. Znanstvenici su uspjeli 'hakirati' to znanje i stvoriti robotsku pčelu koja svojim potezima može regrutirati druge pčele i dovesti ih na određeno mjesto.
Ovo ispunjava izazov doktora Dolittlea u prvoj i trećoj točki. Ali ples funkcionira samo u ovom jednom kontekstu. Znanstvenici još uvijek ne mogu pitati pčelu što želi ili kako se osjeća.
Osim toga, čak i ako su sva tri uvjeta navedena okvira označena, možda nikada nećemo moći komunicirati sa životinjama na razini koju bi mnogi vlasnici kućnih ljubimaca ili ljubitelji životinja željeli.
Dok bi nam algoritam jednog dana mogao reći da naš kućni ljubimac mačka izražava ljubav ili frustraciju, možda ne postoji način da pitamo kako se osjeća. Ljudski jezik može jednostavno biti jedinstven na načine koji se ne protežu na druge životinje. Naš 'sebični svijet', ili umwelt, ograničava sve što shvaćamo.
Kao što je tvrdio filozof Ludwig Wittgenstein, "čak i da lav može govoriti, mi ga ne bismo mogli razumjeti."
Onaj ples pčela za koji smo mislili da smo savladali? Vjerojatno sadrži puno više informacija nego što smo primijetili, primjećuju Yovel i Rechavi, "uključujući suptilne taktilne i akustične signale o kvaliteti izvora".
"Ti bi podaci također trebali biti prikupljeni i uneseni u algoritam umjetne inteligencije ako bi se od njega tražilo da probije kod, ali nismo sigurni koje bi druge vrste podataka trebalo zabilježiti", dodaju autori.
Trebamo li bilježiti i električna polja?
Savladavanje komunikacije primata, s druge strane, moglo bi biti lakše, budući da je najbliža našoj. Ali modeli umjetne inteligencije i dalje bi morali biti uvježbani na ogromnoj količini podataka koji bi zahtijevali dugoročni nadzor nad primatima u divljini. Odakle bi ta informacija došla?
Čak i kad bi se moglo prikupiti i upotrijebiti, znanstvenici bi morali izmjeriti 'prirodnu reakciju' primata, pokazujući da su čuli i razumjeli pokušaj stroja da komunicira s njima.
Neuralne snimke mogu pomoći u tome, ali u nekim slučajevima dokazivanje objektivnog razumijevanja može biti potpuno nemoguće.
U budućnosti, Yovel i Rechavi misle da se umjetna inteligencija može iskoristiti za bolje razumijevanje komunikacije životinja, ali priznaju da nam možda neće moći pomoći u komunikaciji sa životinjama kao što to radi doktor Doolittle.
Neurobiolozi kažu da čak i ako se moć umjetne inteligencije poveća "milijun puta", neke od prepreka koje nas trenutno sprječavaju da razgovaramo sa životinjama će ostati.
"Čak i ako nikada nećemo moći razgovarati sa životinjama na ljudski način, razumijevanje koliko je složena životinjska komunikacija i pokušaj da je iskoristimo i oponašamo je fascinantan znanstveni pothvat", zaključuju istraživači.
"Stoga pozivamo znanstvenike da primijene umjetnu inteligenciju za dešifriranje komunikacije životinja prema kriterijima izazova Doctora Dolittlea..."
Izvor: Science Alert
