Моделите с изкуствен интелект (ИИ) могат да разпознават модели в звуците, издавани от животни, но все още срещат трудности при определянето на това какво означават тези звуци за животните, които ги чуват, сочи ново международно проучване, ръководено от израелски изследователи, за което разказва израелската новинарска агенция ТПС. 
„Идентифицирането на акустични модели невинаги е равносилно на разчитане на смисъла“, заяви проф. Йоси Йовел от университета в Тел Авив, един от изследователите в екипа. 
„За да разберем какво „казва“ едно животно, трябва да знаем как животното, което получава съобщението, го възприема и как реагира на него“, обясни той. 
Проучването предполага, че разчитането единствено на ИИ за анализ на физическите характеристики на животинските вокализации може да даде непълна представа за комуникацията между животните. Звуци, които са акустично сходни, могат да носят различни послания, докато звуци, които звучат различно, могат да имат едно и също значение.
Изследователите тестваха този проблем, като използваха вокализации на малки деца, които все още не са развили напълно речта си. За разлика от животинските сигнали, комуникативният контекст на тези звуци може да бъде оценен до известна степен, тъй като изследователите могат да наблюдават обстоятелствата, при които те възникват, както и реакциите на хората. 
Записите включваха вокализации, направени в три ситуации: състояние на дистрес (сигнал за помощ/недоволство), зов, насочен конкретно към майката или бащата, и искане на храна.
Изследователите анализираха записите чрез традиционен акустичен метод и две усъвършенствани невронни мрежи. Едната беше обучена с вокализации на животни, а другата – с реч на възрастни хора. Това сравнение позволи на учените да проверят дали модели, обучени върху различни видове гласова комуникация, могат да разпознаят разликите във вокализациите на малките деца.
Невронните мрежи се представиха по-добре от традиционния акустичен метод, но нито една от тях не успя надеждно да класифицира вокализациите според техния комуникативен контекст.
В някои случаи моделите с ИИ групираха заедно звуци, свързани с различни ситуации. В други – разделяха звуци, свързани с една и съща ситуация. Моделите също така не успяха да засекат нарастващата спешност в поредици от вокализации – разлика, която хората възприемат естествено.
ИИ среща трудности при разчитането на животински звуци 
Резултатите повдигат въпроси относно скорошните опити за използване на ИИ за изучаване на комуникацията при прилепи, китове, птици и други животни. Според изследователите подобни опити често изхождат от предположението, че идентифицирането на модели във физическите характеристики на звуците може да разкрие какво съобщават те. 
Но смисълът на една вокализация зависи не само от начина, по който тя се издава, но и от начина, по който се възприема от животното, което я получава. Изследователите отбелязват, че различните видове имат свои собствени светове на възприятие, което означава, че значението на даден звук невинаги може да се определи единствено въз основа на акустичните му характеристики.
Те твърдят, че бъдещите опити за разшифроване на комуникацията при животните трябва да съчетават ИИ с поведенчески наблюдения, експерименти с възпроизвеждане на звуци и, където е възможно, измервания на мозъчната активност. Подобни методи биха могли да помогнат на учените да установят не само кои звуци се появяват заедно, но и как животните ги тълкуват и как реагират на тях.
„През последните години нараства ентусиазмът относно възможността за използване на ИИ за разшифроване на комуникацията при животните, но нашето проучване показва, че към тези очаквания трябва да се подхожда предпазливо“, заяви Йовел.
„Изкуственият интелект е мощен инструмент, но не може да замени гледната точка на самото животно“, добави той.
Изследователският екип включваше учени от университета в Тел Авив, Еврейския университет в Йерусалим, Единбургския университет във Великобритания, германския Музей за естествена история – Институт „Лайбниц“ за изследване на еволюцията и биоразнообразието, както и от университета „Хумболт“ в Берлин.
Изследователите посочват, че резултатите не изключват ИИ като инструмент за изучаване на комуникацията при животните, но показват, че акустичният анализ сам по себе си може да не е достатъчен, за да се установи какво точно си предават животните.
(Тази информация се разпространява по споразумение между БТА и ТПС)