Hvaler kan være nøkkelen til å trene AI for første kontakt

De første hvalene dukket opp i en form som er forskjellig fra det vi kjenner i dag for nesten 50 millioner år siden. I kontrast er de enorme utviklingene vi ser rundt Artificial Intelligence i dag kanskje det mest moderne trekket ved vår tid. Sammensmeltingen av disse to elementene reflekterer den omfattende vitenskapelige og teknologiske fremgangen vi har gjort gjennom vår sivilisasjon. Gitt at nyheten kan høres utrolig utrolig ut – i begynnelsen – må vi begynne med å avdekke den så grundig som mulig. 

Klikk her for å lære alt om investering i AI.

Hvaler og ikke-menneskelig intelligenskommunikasjon

Et team av forskere fra SETI Institute, University of California Davis og Alaska Whale Foundation har studert sanghvalenes kommunikasjon. De har som mål å utvikle intelligensfiltre som kan hjelpe i søket etter utenomjordisk intelligens. 

Teamet oppnådde betydelig suksess da en hval ved navn Twain responderte på ‘kontakt’-kallet som forskerne spilte inn i havet via en undervannshøyttaler. Kontaktkallet var modellert i en samtalestil som lignet en hvals ‘hilsningssignal.’ Utvekslingen varte i 20 minutter, og hvalen svarte på hvert avspillingkall, og matchet intervallvariasjonene mellom hvert signal. 

Betydningen av studien

Ifølge Brenda McCowan, hovedforfatter ved UC Davis, antas dette å være den “første kommunikative utvekslingen mellom mennesker og sanghvaler på sanghvalens språk.” 

Ifølge Dr. Fred Shape, medforfatter av studien:

“Sanghvaler er ekstremt intelligente, har komplekse sosiale systemer, lager verktøy – nett laget av bobler for å fange fisk – og kommuniserer omfattende både med sanger og sosiale rop.” 

Studiets betydning ligger i at dette var første gang kommunikasjon kunne etableres mellom et menneske og en ikke-menneskelig enhet som er intelligent og del av et komplekst sosialt system. 

Forskningsartikkelen siterte noen egenskaper ved sanghvalenes kommunikasjonsstil som gjør den enda viktigere som et potensielt inngangspunkt for å trene Kunstig intelligens for første kontakt. 

• Sanghvalens hjerne har en stor auditiv cortex og klynger av spindelnevroner.
• Forskningen mener at imponerende mentale evner sannsynligvis ligger til grunn for sanghvalens “overlegen akustiske dyktighet.”
• Sanghvalens akustiske prestasjoner er ikke begrenset til tilfeldige lyder og rop. De inkluderer lange, rytmiske og stadig utviklende sanger. 
• Som mennesker inkluderer sanghvalens sang bruk av et lignende frekvensbånd bestående av stemte og ustemte elementer, med stillhet som avbryter vokaliseringene av variabel varighet. 

Disse egenskapene fikk forskerne til å tro at mangfoldet av signaler en hval kunne produsere var en nøkkelindikator på hvor atferdsmessig fleksible de var, og – derfor – kunne gi en utmerket mulighet til å teste teknologier for å samhandle med en potensiell ikke-menneskelig intelligens. 

Å etablere første kontakter har alltid vært av stor interesse for forskere. National Geographic definerer første kontakt som den “innledende møtet mellom kulturer som tidligere var uvitende om hverandre.” 

Verden slik vi ser den i dag er bygget av én kultur, med sitt eget språk og sosiale skikker, som migrerer til et nytt sted og blander seg med folk som lever der med et annet språk og andre skikker. For eksempel, i Amerika refererer første kontakt til da de innfødte folkeslagene på kontinentet kom i kontakt med europeerne på 1500- og 1600-tallet. 

Å etablere første kontakt har hittil vært tidkrevende og tungvint, da det innebærer å lære nye tegn – verbale, fysiske og skriftlige. Å lære disse signalene eller kommunikasjonsmønstrene innebærer også å dokumentere dem, oppdage mønstrene i dem, gjenskape dem slik at den fremmede gruppen kan forstå og tolke dem, og mer. 

Forskere har alltid vært interessert i å bruke teknologi for å kommunisere med det ukjente, og AI har vært det siste tilskuddet til den innsatsen.

Bruken av AI for å snakke med ikke-mennesker

Ifølge Karen Bakker, professor ved University of British Columbia og Fellow ved Radcliffe Institute for Advanced Study:

“Vi må forstå ikke-menneskelig kommunikasjon på dens egne premisser.”

Innsatser mot dette målet har født feltet ‘digital bioakustikk’ som studerer hvordan kunstig intelligens og forbedrede sensorer kan hjelpe med å observere og dekode hvordan en rekke arter, inkludert planter, deler informasjon på sine egne måter. 

Et intervju mellom Karen Bakker og Scientific American ga detaljer om hvordan teknologi kan hjelpe med å kommunisere med honningbier. 

Kommunikasjon med honningbier

Den relevante forskningen ble ledet av Tim Langdraf ved Freie University Berlin. Den klarte å bruke datamaskiner og dyp‑læringsalgoritmer for å følge honningbier som snakket med hverandre gjennom kroppslige bevegelser samt lyder. 

De positive resultatene var et resultat av en forsiktig kombinasjon av datavisjon med naturlig språkbehandlingskapasitet. Forskerne har angivelig perfeksjonert algoritmer for å spore individuelle bier og påvirkningen den enkelte bies kommunikasjon kan ha på en annen bie. 

Landgraf kodet deretter denne informasjonen inn i en robot, og kalte den RoboBee. Han designet syv eller åtte prototyper for å til slutt komme opp med en ‘bie’ som kunne gå inn i bikuben og sende kommandoer som honningbier ville adlyde. Dette førte til en robotisk inkludering som gikk utover idéen om å etablere ‘Første kontakt’ med en bie som gir kommandoer, forteller en bie når den skal stoppe, og mer.

Innsatser som dette, modellert rundt bruk av AI for å ha ikke-menneskelig kommunikasjon, har også blitt tatt opp andre steder i verden. For eksempel er Earth Species Project en ideell organisasjon som er dedikert til å bruke AI for å dekode ikke-menneskelig kommunikasjon.

1. Earth Species Project

Den drivende visjonen til Earth Species Project var å utnytte moderne maskinlæring for å bygge kraftige semantiske representasjoner av språk som vi kan bruke til å låse opp kommunikasjon med andre arter. Prosjektet har gjort flere vellykkede forsøk på å forstå hvordan ikke-mennesker interagerer til dags dato. 

Crow Vocal Repertoire-prosjektet, for eksempel, involverte senior AI-forskningsvitenskapsmenn som arbeidet med å kartlegge vokalrepertoaret til to kråkearter. Målet med prosjektet var å forstå rollen til akustisk kommunikasjon i gruppekoordinering. Forskerne mente at kartlegging av vokalrepertoaret til den hawaiiske kråken og åtseldrapskråken kunne hjelpe med å avdekke kulturelle og atferdsmessige kompleksiteter som er avgjørende for å planlegge effektive ikke-menneskelige samtalestrategier.

En annen gruppe senior AI-forskningsvitenskapsmenn involvert i prosjektet for selv-supervisert etnografisk oppdagelse har arbeidet med selv-superviserte metoder for å tolke data samlet inn fra dyre-bårne merker, kjent som bio‑loggere. Bio‑loggerne vil hjelpe forskere med å registrere et dyrs bevegelser og få lyd‑visuell informasjon fra dyrets perspektiv.

Bioakustikk er noe mange store organisasjoner også arbeider med. Microsoft (MSFT ) er et slikt eksempel.

2. Microsoft Research Working on BioAcoustics

Microsoft Researchs bioakustiske innsats er rettet mot å utnytte AI for å behandle lydopptak av ulike arter. Den studerer og utforsker forskjellige aspekter av lydproduksjon, spredning og mottak hos dyr.

I ett av prosjektene utforsker Microsoft Research‑labbet anropsklynger for flere dyrearter. Det utvikler selv‑superviserte læringsmodeller som hjelper med å utforske klynger av dyrelyder som enten kommer fra forskjellige arter eller inneholder ulike stereotypier av lyder fra samme art.

Et annet prosjekt fra Microsoft Research utvikler en automatisert bioakustisk analyseplattform kalt Akoustos. Analyseplattformen har som mål å hjelpe bevaringsorganisasjoner og forskere med automatisert akustisk annotering og analyse ved hjelp av maskinlæringsteknikker. Den vil tillate brukere å laste opp lydfiler og tilhørende etiketter til plattformen. Plattformen vil også kunne automatisk behandle lyddata og bygge komplekse maskinlæringsmodeller.

I et annet prosjekt fra Microsoft Research, med tittelen ‘Using bioacoustics for multi-species classification’, evaluerer teamet dype konvolusjonsnevrale nettverk for å klassifisere anropene til 24 fugle- og amfibiearter.

I regnskapsåret 2022 rapporterte Microsoft en omsetning på 198 milliarder USD og en driftsinntekt på 83 milliarder USD. Det var første gang Microsoft Cloud overgikk 100 milliarder USD i årlig inntekt.

I 2022 ga Microsoft 3,2 milliarder USD i donert og rabattert teknologi til 302 000 ideelle organisasjoner som betjener over 1,2 milliarder mennesker globalt.

3. Google AI for Social Good

Det har nå gått nesten fire år siden Google AI for Social Good sitt bioakustikteam laget en ML-modell som hjelper det vitenskapelige fellesskapet med å oppdage sanghvallyder ved hjelp av akustiske opptak. Google utviklet dette verktøyet i samarbeid med National Oceanic and Atmospheric Association for å hjelpe biologer med å studere hvalenes atferd, mønstre, populasjoner og potensielle menneskelige interaksjoner.

Prosjektet er utviklet i samsvar med Googles AI-prinsipper, som «erkjenner at avanserte teknologier kan reise viktige utfordringer som må håndteres tydelig, gjennomtenkt og positivt».

Googles prosjekt gir brukere mulighet til å utnytte AI for å utforske tusenvis av timer med sanghvalens sanger og gjøre sine egne oppdagelser med Pattern Radio.

Alphabet (GOOG ), morselskapet til Google, registrerte en omsetning på 76,69 milliarder USD for kvartalet som avsluttet 30. september 2023. Nettoinntekten for kvartalet var nesten 20 milliarder USD, med en utvannet EPS på 1,55 USD.

4. Arbimon by Rainforest Connection

Den ideelle organisasjonen Rainforest Connection, som jobber med bevaringsteknologi, har utviklet en nettbasert lydanalyseplattform kalt Arbimon. Formålet er å gjøre analyse av bioakustiske data enklere og mer tilgjengelig.

Arbimon er en gratis nettplattform. Forskere og økologer kan bruke den til å laste opp sine lyddata og analysere dem på den mest avanserte måten mulig. Plattformen gir brukerne verktøy for å oppdage lyder fra lyddata og gruppere dem basert på rekkevidde, frekvens og lignende faktorer.

Ved å bruke Arbimon vil det være mulig å behandle 10 000 filer på noen få sekunder. Og ifølge Burhan Yassin, administrerende direktør i Rainforest Connection:

“Plattformen ble designet for spesifikt å tette gapet mellom forskning og bevaring slik at vi kan komme til et punkt hvor vi kan drive bevaringsarbeid på bakken.” 

Etter hvert som den samler inn mer data, planlegger Arbimon å begynne å kartlegge hvordan biologisk mangfold ser ut på et helhetlig nivå. Hver noen dager legger Arbimon til mellom 2 og 3 millioner opptak. Det tar forskningsinstitusjoner år å samle inn så mye data.

Plattformen har nå mer enn 114 millioner opptak lastet opp, med rundt 3 000 forskere som har brukt den eller bruker den.

Hovedkontoret ligger i Katy, Texas, USA, og Rainforest Corporation er en ideell organisasjon. Den fikk inn 500 000 USD i tilskudd fra Patrick J. McGovern Foundation den 20. desember 2023.

5. Bioacoustic AI Consortium

Dette forskningsdrevne konsortiet spenner over åtte land og ti doktorgradsprosjekter. Det inkluderer 23 erfarne etterforskere, ni universiteter/forskningsinstitusjoner, to museer, 5 SMB-er, 3 NGO-er og én offentlig organisasjon.

Visjonen eller formålet med konsortiet er å «gjøre dyrelyder forståelige ved hjelp av AI». På et funksjonelt nivå utvikler konsortiets forskningsprogram nye AI‑metoder for lyd direkte innenfor den anvendte konteksten av akustisk overvåkning av dyreliv. Prosjektet tror at bedre forståelse av dyr vil bidra til å beskytte biologisk mangfold, og AI kan hjelpe med å overvåke en rekke arter.

Konsortiet er i ferd med å utvikle AI‑oppgaveformuleringer i verdensklasse som passer til de spesielle begrensningene ved overvåkning av dyreliv, inkludert overvåkning av vanskelig å oppdage fugler og pattedyr i europeiske og tropiske lydlandskap. AI‑teknikkene vil hjelpe med å knytte dyrelyder til den sosiale og atferdsmessige strukturen i dyrenes liv.

AI-basert første kontakt for det gode

Jakten på å avdekke det ukjente har konsekvent vært drivkraften bak å skape den omfattende kunnskapsbasen i menneskelig sivilisasjon over tid. AI akselererer tempoet vi gjør fremskritt i å tyde tidligere ukjente signaler og språk. Å bygge relasjoner med ikke-menneskelige enheter vil forbedre vår forståelse av dem, og føre til mer effektiv beskyttelse. Etter hvert som biologisk mangfold og bærekraft blir universelle prioriteringer, er det nesten på tide å utnytte den enorme kunnskapsrikdommen som er tilgjengelig i den ikke-menneskelige verden.