人工知能
クジラは初接触のためのAIトレーニングの鍵になるかもしれない
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最初のクジラは、現在私たちが知っている形とは異なる形で、ほぼ 5,000万年前に出現しました。対照的に、今日私たちが目にするArtificial Intelligenceに関する大規模な進展は、もしかすると現代の最も新しい特徴と言えるでしょう。これら二つの要素の融合は、文明の歴史を通じて達成した広範な科学技術の進歩を反映しています。ニュースは最初は驚くほど信じがたいものに聞こえるかもしれませんが、できる限り徹底的に解き明かすことから始めなければなりません。
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クジラと非人間知性のコミュニケーション
SETI Institute、カリフォルニア大学デイビス校、そしてアラスカ・ホエール・ファウンデーションの科学者チームは、ザトウクジラのコミュニケーションを研究しています。彼らは地球外知性の探索に役立つインテリジェンスフィルタを開発することを目指しています。
チームは、トゥインという名前のクジラが科学者が海中スピーカーを通じて再生した『コンタクト』コールに応答したことで大きな成功を収めました。コンタクトコールは、クジラの『挨拶信号』に似た会話形式でモデル化されました。このやり取りは20分間続き、クジラは各再生コールに応答し、各信号間の間隔変動に合わせました。
研究の重要性
カリフォルニア大学デイビス校の主任著者ブレンダ・マッコーワンによれば、これは「ヒトとザトウクジラがザトウクジラの言語で行う初めてのコミュニケーション交換」と考えられています。
研究の共同著者であるフレッド・シェイプ博士によれば：
「ザトウクジラは非常に知能が高く、複雑な社会システムを持ち、道具—魚を捕まえるための泡の網—を作り、歌と社会的呼び声の両方で広範にコミュニケーションを行います。」
この研究の重要性は、知能を持ち複雑な社会システムの一部である非人間的存在と人間との間で初めてコミュニケーションが確立された点にあります。
研究論文は、ザトウクジラのコミュニケーション様式のいくつかの特徴を引用しており、これが人工知能を用いた初接触の訓練への潜在的な入口としてさらに重要であることを示しています。
- ザトウクジラの脳は大きな聴覚皮質と紡錘状ニューロンのクラスターを持っています。
- 研究は、印象的な精神能力がザトウクジラの「卓越した音響能力」の基盤であると考えています。
- ザトウクジラの音響的成果はランダムな音や呼び声にとどまらず、長大でリズミカル、かつ常に進化し続ける歌を含みます。
- 人間と同様に、ザトウクジラの歌は有声音と無声音の要素で構成された類似の周波数帯を使用し、可変長の発声の間に無音が挿入されます。
これらの特徴により、研究者はクジラが生成できる信号の多様性が行動的柔軟性の重要な指標であり、したがって潜在的な非人間知性との相互作用技術をテストする絶好の機会を提供すると考えました。
初接触の確立は、常に研究者にとって大きな関心事でした。 National Geographicは初接触を「以前は互いに認識していなかった文化間の最初の出会い」と定義しています。
現在私たちが見る世界は、ある文化が自らの言語と社会慣習を持ち、新たな場所へ移住し、別の言語と慣習を持つ現地の人々と交わることで構成されています。例えば、アメリカ大陸における初接触は、16世紀から17世紀にかけて先住民がヨーロッパ人と交流した時期を指します。
これまでの初接触の確立は、口頭・身体・書面といった新たなサインを学ぶ必要があるため、時間がかかり手間がかかってきました。これらの信号やコミュニケーションパターンを学ぶことは、記録し、内部のパターンを発見し、異なる相手が理解・解釈できるように再現することなどを含みます。
科学者は常に未知とのコミュニケーションに技術を利用することに関心を持っており、AIはその取り組みの最新の要素です。
非人間と対話するためのAIの活用
ブリティッシュコロンビア大学の教授でラドクリフ高等研究所のフェローであるカレン・バッカーによれば：
「非人間のコミュニケーションをそれ自体の観点から理解する必要があります。」
この目標に向けた取り組みは、『デジタルバイオアコースティクス』という分野を生み出しました。この分野は、人工知能と高度なセンサーが植物を含むさまざまな種が独自の方法で情報を共有する様子を観測・解読するのにどのように役立つかを研究します。
カレン・バッカーとScientific Americanとのインタビューでは、技術がミツバチとのコミュニケーションにどのように役立つかの詳細が提供されました。
ミツバチとのコミュニケーション
この関連研究はベルリン自由大学のティム・ラングラフが主導しました。コンピュータとディープラーニングアルゴリズムを用いて、ミツバチが身体の動きや音声を通じて相互にコミュニケーションする様子を追跡することに成功しました。
この好結果は、コンピュータビジョンと自然言語処理機能を慎重に組み合わせた結果です。研究者らは、個々のミツバチを追跡し、あるミツバチのコミュニケーションが別のミツバチに与える影響を測定するアルゴリズムを完成させたと報告されています。
ラングラフはこの情報をロボットにエンコードし、RoboBeeと名付けました。彼は7〜8個のプロトタイプを設計し、最終的に巣箱に入り、ミツバチが従う指令を発する『ミツバチ』を実現しました。これにより、ミツバチに指令を出し、停止を指示するなど、単なる『初接触』の概念を超えるロボット的介入が可能となりました。
このような、AIを用いた非人間コミュニケーションをモデルとした取り組みは、世界各地でも採用されています。例えば、Earth Species Projectは非人間コミュニケーションの解読にAIを活用することに専念する非営利団体です。
1. Earth Species Project
Earth Species Projectの主なビジョンは、最新の機械学習を活用して言語の強力な意味表現を構築し、他の種とのコミュニケーションを解き放つことでした。このプロジェクトは、これまでに非人間がどのように相互作用するかを理解するためのいくつかの成功した試みを行っています。
例えば、Crow Vocal Repertoireプロジェクトでは、シニアAI研究科学者が2種のカラスの声のレパートリーのマッピングに取り組みました。プロジェクトの目的は、群れの協調における音響コミュニケーションの役割を理解することです。研究者は、ハワイアンカラスとカリオンカラスの声のレパートリーをマッピングすることで、効果的な非人間会話戦略の計画に不可欠な文化的・行動的複雑性を明らかにできると考えました。
プロジェクトの別のグループであるシニアAI研究科学者は、自己教師あり民族誌発見に取り組んでおり、動物に装着されたタグ（バイオロガー）から収集されたデータを解釈する自己教師あり手法を開発しています。バイオロガーは、動物の動きを記録し、動物の視点から音声・映像を取得するのに役立ちます。
バイオアコースティクスは、多くの大規模組織が取り組んでいる分野でもあります。Microsoftがその一例です。
2. Microsoft Research Working on BioAcoustics
Microsoft (MSFT ) Researchのバイオアコースティクスの取り組みは、AIを活用して多様な種の音声録音を処理することを目指しています。動物における音の生成、拡散、受容のさまざまな側面を研究・探求しています。
プロジェクトの一つでは、Microsoft Researchラボは複数の動物種のコールクラスターを探求しています。異なる種からのコールや同一種内の異なるステレオタイプのコールをクラスター化する自己教師あり学習モデルを開発しています。
Microsoft Researchの別のプロジェクトでは、Akoustosという自動バイオアコースティック分析プラットフォームを開発しています。この分析プラットフォームは、機械学習技術を用いた自動音響アノテーションと分析で保全団体や研究者を支援することを目的としています。ユーザーは音声ファイルと対応するラベルをプラットフォームにアップロードでき、プラットフォームは音声データを自動的に処理し、複雑な機械学習モデルを構築することも可能です。
Microsoft Researchの別のプロジェクト『バイオアコースティクスを用いた多種分類』では、24種の鳥類と両生類のコールを分類するために深層畳み込みニューラルネットワークを評価しています。
MSFT 価格チャート
2022会計年度において、Microsoftは売上高1,980億米ドル、営業利益830億米ドルを報告しました。Microsoft Cloudが年間売上で1,000億米ドルを初めて超えたのもこの年でした。
2022年、Microsoftは30万2千の非営利団体に対し、総額32億米ドル相当の寄付・割引技術を提供し、世界で12億人以上にサービスを提供しました。
3. Google AI for Social Good
Google AI for Social Goodのバイオアコースティクスチームが、音響録音を用いて科学界がザトウクジラの音を検出するための機械学習モデルを作成してから、ほぼ4年が経過しました。Googleはこのツールを米国海洋大気庁（NOAA）と協力して開発し、海洋学者がクジラの行動、パターン、個体数、そして人間との潜在的な相互作用を研究するのに役立てています。
このプロジェクトはGoogleのAI原則に沿って開発されており、同原則は「高度な技術が重要な課題を提起する可能性があることを認識し、明確かつ慎重に、積極的に対処すべきである」と述べています。
Googleのプロジェクトは、ユーザーがAIを活用して何千時間ものザトウクジラの歌を探索し、Pattern Radioで独自の発見を行えるようにします。
GOOGL 価格チャート
Googleの親会社であるAlphabet (GOOG ) は、2023年9月30日終了の四半期に売上高766億9,000万米ドルを計上しました。四半期の純利益は約200億米ドルで、希薄化後1株当たり利益（EPS）は1.55米ドルでした。
4. Arbimon by Rainforest Connection
保全技術の非営利団体Rainforest Connectionは、Arbimonというオンライン音声分析プラットフォームを開発しました。その目的は、バイオアコースティクスデータの分析をより簡単かつアクセスしやすくすることです。
Arbimonは無料のオンラインプラットフォームです。科学者や生態学者は音声データをアップロードし、可能な限り高度に分析できます。このプラットフォームは、音声データから音を検出し、範囲や周波数、その他類似の要因に基づいてグループ化するツールをユーザーに提供します。
Arbimonを使用すれば、数秒で10,000ファイルを処理することが可能です。また、Rainforest ConnectionのCEOであるBurhan Yassinによれば：
「このプラットフォームは、研究と保全の間のギャップに特化して設計されており、現場で保全活動を推進できる段階に到達することを目指しています。」
データ収集が進むにつれ、Arbimonは生物多様性を包括的にマッピングする計画です。数日ごとに、Arbimonは200万〜300万件の録音を追加します。研究機関が同等のデータを収集するには何年もかかります。
現在、このプラットフォームには1億1400万件以上の録音がアップロードされており、約3,000人の科学者が利用しています。
米国テキサス州ケイティに本拠を置くRainforest Corporationは非営利組織です。2023年12月20日にPatrick J. McGovern Foundationから50万米ドルの助成金を受け取りました。
5. Bioacoustic AI Consortium
この研究主導のコンソーシアムは8か国、10件の博士課程プロジェクトにまたがり、23名の経験豊富な研究者、9つの大学/研究機関、2つの博物館、5つの中小企業、3つのNGO、そして1つの政府機関が参加しています。
コンソーシアムのビジョンまたは目的は「AIを用いて動物の音を解釈する」ことです。機能的には、音響野生動物モニタリングの応用文脈で直接音に対する新しいAI手法を開発しています。プロジェクトは、動物の理解が深まれば生物多様性の保護に役立ち、AIがさまざまな種のモニタリングを支援できると考えています。
コンソーシアムは、ヨーロッパや熱帯の音響環境における検出が難しい鳥類や哺乳類のモニタリングを含む、野生動物モニタリングタスクの特別な制約に適した最高水準のAIタスク定式化の開発に向けて進んでいます。これらのAI技術は、動物の音とその社会的・行動的構造を結びつけるのに役立ちます。
AIベースの善なる初接触
未知を探求する探求は、長年にわたり人類文明の広範な知識基盤を築く原動力となってきました。AIは、これまで未知であった信号や言語を解読する速度を加速させています。非人間的存在との関係構築は、彼らへの理解を深め、より効果的な保護につながります。生物多様性と持続可能性が普遍的な優先事項となる中、非人間領域に存在する膨大な知識を活用する時がほぼ来ています。
