هوش مصنوعی مترجم زبان طوطی ها در راه است

.

پیشرفت‌های هوش مصنوعی در رمزگشایی ارتباطات حیوانات

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشم‌گیر در حوزهٔ هوش مصنوعی (AI) ما را به یکی از جذاب‌ترین چالش‌های علمی نزدیک‌تر کرده است: رمزگشایی و تفسیر صداها و رفتارهای حیوانات خانگی و وحشی.

محققان در سراسر جهان در حال توسعه مدل‌های یادگیری ماشین هستند که بتوانند الگوهای پیچیده‌ای از صدا، زبان بدن، و رفتار حیوانات را تحلیل و تفسیر کنند. به‌عنوان مثال، تیم‌هایی از دانشمندان مشغول آموزش هوش مصنوعی با استفاده از مجموعه داده‌های عظیمی از صدای گربه‌ها، سگ‌ها، پرندگان، دلفین‌ها و حتی نهنگ‌ها هستند تا بتوانند زبان و احساسات آن‌ها را بهتر درک کنند.

پروژه Earth Species: گامی بزرگ در فهم زبان حیوانات

یکی از پیشگام‌ترین تلاش‌ها در این حوزه، پروژهٔ گونه‌های زمین (Earth Species Project) است؛ یک سازمان غیرانتفاعی که در سال 2017 تأسیس شد و هدفش استفاده از هوش مصنوعی برای رمزگشایی سیستم‌های ارتباطی حیوانات است. این پروژه از ابزارهای پیشرفتهٔ هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP)، بهره می‌برد تا سیگنال‌های صوتی حیوانات را تحلیل کند.

تیم پروژه متشکل از متخصصان در حوزه‌های ریاضیات، علوم اعصاب، زیست‌صوت‌شناسی، زبان‌شناسی محاسباتی و یادگیری ماشین است. آن‌ها با بیش از 40 نهاد تحقیقاتی و دانشگاهی، از جمله دانشگاه کالیفرنیا در سانتا کروز و موسسهٔ اقیانوس‌شناسی وودز هول همکاری می‌کنند.

آزمایش‌هایی برای فهم تعامل

در یکی از پروژه‌های مهم، آن‌ها روی فنچ‌های گورخری (Taeniopygia guttata) مطالعه می‌کنند. این پرندگان به دلیل الگوهای صوتی قابل پیش‌بینی و ساختار اجتماعی پیچیده‌شان، گزینه‌ای ایده‌آل برای آزمایش مدل‌های یادگیری زبان حیوانی هستند. در محیط‌های کنترل‌شده، مدل‌های AI تلاش می‌کنند تفاوت بین آوازهای عادی، هشداردهنده یا اجتماعی فنچ‌ها را تحلیل و طبقه‌بندی کنند.

فراتر از صدا: ترکیب صدا با تصویر و رفتار

پژوهشگران نه‌تنها صدا، بلکه زبان بدن، موقعیت مکانی، ریتم حرکات و حتی الگوهای نگاه حیوانات را نیز بررسی می‌کنند. ترکیب این داده‌ها با الگوریتم‌های چندوجهی می‌تواند ما را به ساخت مدل‌هایی برساند که نه‌تنها "چه چیزی گفته می‌شود" بلکه "چرا و چگونه گفته می‌شود" را نیز درک کنند.

کاربردهای آینده

پیشرفت در این زمینه می‌تواند تأثیرات عمیقی بر دامپزشکی، نگهداری از حیوانات خانگی، حفاظت از گونه‌های در خطر انقراض، و حتی اخلاق انسانی در برخورد با سایر گونه‌ها داشته باشد. تصور کنید روزی بتوانیم با حیوان خانگی‌مان مانند یک دوست، گفت‌وگو کنیم یا پیش از بروز مشکل، از طریق تحلیل صدا و رفتار، درد یا استرس آن را شناسایی کنیم.

تهیه شده توسط تیم دانشکده طوطی

پروژه Earth Species Project (ESP) تاکنون چه دستاوردهایی داشته؟

1. مدل‌های پیشرو: NatureLM‑audio

در سال 2024، ESP اولین مدل بزرگ برای تحلیل صداهای حیوانی تحت عنوان NatureLM‑audio را معرفی کرد؛ این مدل قادر است گونه‌ها را تشخیص دهد، انواع تماس‌ها را دسته‌بندی کند و مرحله زندگی یا وضعیت گونه را پیش‌بینی نماید .

در استفاده آزمایشی روی فنچ‌های زبرا (zebra finch)، حتی بدون آموزش قبلی، توانست تعداد پرندگان را با دقتی بیش از شانس محاسبه کند—نشان‌دهنده قابلیت تعمیم مدل در گونه‌های مختلف .

2. حمایت مالی و رشد تیم

ESP بالغ بر 17 میلیون دلار بودجه از افراد و سازمان‌هایی مانند Reid Hoffman و Waverley Street Foundation جذب کرده تا پروژه‌های مرتبط را توسعه دهد .

در سال 2025، تیم تحقیقاتی ESP تقریباً دو برابر شد و در حال جذب مهندس، دانشمند و زیست‌شناس بیشتر برای اجرای برنامه‌های آینده است .

3. تلاش‌های چندگونه‌ای و همکاری با دیگر پژوهشگران

پروژه‌هایی در حال انجام با گونه‌هایی مانند بلوجا و بلگاوال (پره‌ای در رودخانه سنت لارنس)، زبرا فنچ، کلاغ‌ها، خرگوش‌ها و حتی عنکبوت‌ها است؛ هدف تولید مدل‌های عمومی و چندگونه‌ای است که کارامدی بالایی داشته باشند .

فناوری‌هایی مانند source separation برای حل مشکل ترکیب چندین صدا در ضبط‌های جمعی (مشابه مسئله «پارتی کوکتل») توسعه یافته‌اند؛ این ابزار به‌ویژه در مطالعه بلوجاها برای جداسازی افراد مجزا از داده‌های جمعی استفاده شده است .

4. ابزارها و مدل‌های دیگری که منتشر شده‌اند

مدل‌هایی مانند BirdAVES برای پرندگان، Biodenoising جهت کاهش نویز در صداهای ضبط‌شده و BEBE برای تحلیل رفتار حیوانات معرفی و منتشر شده‌اند .

ESP ابزارها و مدل‌های خود را به‌صورت open‑source در GitHub و HuggingFace منتشر کرده تا به گسترش تحقیق در حوزه ارتباط انسانی–حیوان کمک کند .

5. افق آینده

برنامه‌ی بلندمدت ESP این است که تا سال 2030 بتوانند بینش‌های معناداری از زبان حیوانات ارائه کنند و به ابزارهایی برای راهبری سیاست‌های حفاظت از زیست‌بوم و حقوق حیوانات تبدیل شوند .

با توسعه مدل‌های مولد و تولید صوت مصنوعی (Generative Vocalization)، قصد دارند برای گونه‌هایی مانند فنچ زبرا و نهنگ‌های گوژپیکر، آزمایش‌های تعاملی انجام دهند، موضوعی که همراه با ضرورت تعالیت اخلاقی و فرهنگی حیوانات است .

🧭 جمع‌بندی

ESP در حال حاضر در مسیر تبدیل شدن به پیشرو در زمینه تحلیل چندگونه‌ای ارتباطات حیوانات با هوش مصنوعی قرار دارد.

از برجسته‌ترین فناوری‌های آن می‌توان به NatureLM‑audio اشاره کرد که عملکردی فراتر از گونه‌های آموزشی خود ارائه داده است.

فعالیت‌های آنها شامل توسعه ابزارهای متن‌باز، همکاری با دانشمندان در سرتاسر دنیا و اجرای پروژه‌های چندگونه‌ای است.

چشم‌انداز نهایی: ایجاد «واژه‌نامه‌های ابتدایی» برای زبان حیوانات جهت ارتقا حفاظت و فهم انسانی از طبیعت.

تهیه شده توسط تیم دانشکده طوطی