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人類一直想搞懂的動(dòng)物語(yǔ)言，現(xiàn)在終于有希望了。

差評(píng) 整合編輯：黃安莉 發(fā)布于：2023-12-27 17:19

一小時(shí)花幾十到上百元不等，你就能獲得一個(gè)跟自家寵物交流的機(jī)會(huì)。

這，就是今年風(fēng)很大的寵物溝通師。

大概流程是，你給所謂的寵物溝通師發(fā)自家毛孩子的名字、照片、年齡還有你想問(wèn)的問(wèn)題，他們就能跟寵物進(jìn)行對(duì)話。

說(shuō)實(shí)話，世超第一次看到的時(shí)候，還以為是基于動(dòng)物行為學(xué)進(jìn)行一波分析，至少得有點(diǎn)依據(jù)吧。

但沒想到，這些大都是打著寵物溝通的旗號(hào)，做著忽悠人的生意。。。

果不其然，打開某書一搜，一水的避雷貼。

把一些話術(shù)復(fù)制粘貼、胡扯瞎編，半小時(shí)就要收 100 塊，有這錢多給小貓買倆罐頭不香嗎？

反正這事兒，很快就有媒體出來(lái)辟謠說(shuō)是騙局了。

而且世超發(fā)現(xiàn)，這種抓住了寵物主人好奇心的生意，還不止一個(gè)。

市面上的各種動(dòng)物翻譯 App ，你還沒開始用呢就要收費(fèi)，純純割韭菜。。。

但好消息是，以后類似的騙局可能會(huì)越來(lái)越少，因?yàn)樵谖磥?lái)， AI 很可能可以代替玄學(xué)，讓咱們 “ 科學(xué)地 ” 和動(dòng)物交流溝通。

首先，咱們得先明白，跟動(dòng)物交流，并不是一件簡(jiǎn)單的事兒。

畢竟，動(dòng)物并不擁有咱們?nèi)祟悅鹘y(tǒng)意義上的語(yǔ)言，至少在語(yǔ)言學(xué)的范疇里，動(dòng)物是沒有語(yǔ)言的。

它們的 “ 語(yǔ)言 ” ，更多的是通過(guò)動(dòng)作、聲音、氣味、甚至色彩變化等方式來(lái)表達(dá)，說(shuō)成 “ 通訊行為 ” 或許會(huì)更貼切。

就比如，科學(xué)家弗里希，就研究出來(lái)了蜜蜂能通過(guò) “ 8 字型 ” 的搖擺舞，來(lái)給同伴傳遞哪里有花蜜、花蜜質(zhì)量高低、距離蜂巢的距離等信息。

他也因此拿到了 1973 年的諾貝爾獎(jiǎng)。

另外，大部分動(dòng)物也是有方言的，即便是同類，也常常聽不懂對(duì)方的口音。

之前就有鳥類研究學(xué)者提出，美國(guó)密執(zhí)安湖畔的烏鴉，沒法兒跟意大利佛羅倫薩郊區(qū)的烏鴉進(jìn)行交流。

而咱們?nèi)�，要搞明白�?dòng)物到底在想表達(dá)啥，就少不了長(zhǎng)時(shí)間的觀察和實(shí)驗(yàn)。

動(dòng)物的身份、狀態(tài)、行為和所處環(huán)境都得一一記錄和總結(jié)。

像前面提到的弗里希，觀察蜜蜂一觀察就是二十多年。

而之前的學(xué)界，一直都在用這種傳統(tǒng)的法子，用人力去破解動(dòng)物的 “ 語(yǔ)言 ” 。

不過(guò)在這兩年， AI 開始派上用場(chǎng)了。

先是米蘭大學(xué)，在之前收集了 440 段貓?jiān)诓煌瑘?chǎng)景下的叫聲，用 AI 模型來(lái)區(qū)別貓?jiān)诓煌瑘?chǎng)景下叫聲的差異。

一個(gè)叫 “ 鯨語(yǔ)翻譯計(jì)劃 ”（ Project CETI ）的組織，也專門用 NLP （自然語(yǔ)言處理）來(lái)研究，怎么跟抹香鯨交流。

另外，還有個(gè)叫 ESP （ 地球物種計(jì)劃 ）的非營(yíng)利組織，他們成立最終目的，就是想用AI 破解動(dòng)物的語(yǔ)言，并且讓咱們能和動(dòng)物們搭上話兒。說(shuō)是這樣，才能更好地保護(hù)它們。

世超也去翻了翻他們的官網(wǎng)，找到了不少他們公開的技術(shù)細(xì)節(jié)和成果。

按照 ESP 的說(shuō)法， AI 要聽懂動(dòng)物語(yǔ)言，關(guān)鍵點(diǎn)在數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)模型、解碼和交流四個(gè)部分。

數(shù)據(jù)好理解，其實(shí)就是動(dòng)物學(xué)家們用各種設(shè)備記錄下來(lái)的動(dòng)物信息，只不過(guò)，以前這些錄像帶、錄音帶的處理，都得學(xué)者們親力親為。

但對(duì)于 ESP 來(lái)說(shuō)，這些可都是用來(lái)訓(xùn)練模型的好東西啊。

所以在去年， ESP 就發(fā)布了一個(gè)基礎(chǔ)模型 AVES ，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一波分析，學(xué)習(xí)動(dòng)物聲音和特定行為之間的聯(lián)系。

但這個(gè)過(guò)程中，還需要有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)控制模型分析的方向和結(jié)果不出岔子。

于是， ESP 又發(fā)布了一個(gè) BEANS （ 動(dòng)物聲音基準(zhǔn) ），專門用基準(zhǔn)來(lái)對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

接著就是對(duì)動(dòng)物聲音進(jìn)行解碼翻譯，搞清楚哪種聲音代表的是哪種含義。

最后，還要給動(dòng)物發(fā)送某一生成的信號(hào)，觀察動(dòng)物的反應(yīng)。

相當(dāng)于做一次驗(yàn)證，看看解碼出來(lái)的東西到底是不是這個(gè)意思。

反正目前， ESP 的整個(gè)研究項(xiàng)目已經(jīng)有了不小的進(jìn)展。

比如，他們的團(tuán)隊(duì)正在研究，怎么用 AI ，對(duì)白鯨種群的未標(biāo)記叫聲進(jìn)行分類。

不過(guò)，這種AI 翻譯動(dòng)物語(yǔ)言的路線，還處于驗(yàn)證階段，很多地方其實(shí)都不太成熟。

就比如數(shù)據(jù)還是不夠多，質(zhì)量也不夠高。

畢竟動(dòng)物在發(fā)出聲音的同時(shí)，它還干了些啥，周圍的環(huán)境是不是對(duì)它產(chǎn)生了啥影響。

這些數(shù)據(jù)，恰恰是模型所需要的。所以現(xiàn)在包括 ESP 在內(nèi)，很多機(jī)構(gòu)的大部分工作，都還集中在數(shù)據(jù)的收集和標(biāo)注上。

此外，在 ESP 最后設(shè)置的回放實(shí)驗(yàn)里，也還存在著倫理風(fēng)險(xiǎn)。

人動(dòng)物在那好好的，你突然給它發(fā)送某種信號(hào)，很有可能會(huì)干擾它們?cè)菊５幕顒?dòng)。

有不懷好意的人，還會(huì)模仿一些瀕危動(dòng)物的叫聲，借此來(lái)捕捉動(dòng)物。

就比如，現(xiàn)在已經(jīng)有人開始利用播放代表交配的錄音，來(lái)引誘黑冠黃雀鹀。

但不管怎么說(shuō)， AI 也算是又為我們打開了一個(gè)通往新世界的大門。

就像 ESP 官網(wǎng)上所說(shuō)的那樣， “ 超過(guò) 800 萬(wàn)個(gè)物種共享我們的星球，而我們只能聽懂一種語(yǔ)言。 ” 

想象一下，有一天我們可以自由地跟小貓小狗說(shuō)話，這件事情真的太酷了。

本文來(lái)源：差評(píng)

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