محاورة الكلاب وفهم مشاعر القطط.. الذكاء الاصطناعي يفك شفرة لغة التواصل بين البشر والحيوانات
تاريخ النشر: 28th, February 2024 GMT
هل كنت تتخيل أنه يمكنك التحدث مع حيوانك المفضل؟.. نعم!! إذ يعمل فريق من العلماء على بناء برمجيات بقواعد بيانات ضخمة تسمح بفك تشفير لغة التواصل المشتركة بين الإنسان والحيوان، ما قد يتيح المجال للحديث بين الطرفين مستقبلًا.
ويبدو أن الذكاء الاصطناعي سيجعل البشر قادرين على محاورة الكلاب وفهم مشاعر القطط والتغريد مع الطيور، وتجسيد عالم "أليس في بلاد العجائب" وجعله حقيقة واقعة.
ويسعي باحثون وخبراء في "الصوتيات الحيوية" على استخدام قواعد البيانات في تدريب الذكاء الاصطناعي لفك شفرة لغة التواصل بين الحيوانات وترجمتها إلى لغة يفهمها الإنسان.
وتستخدم "الصوتيات الحيوية الرقمية" لالتقاط أصوات وحركات وسلوكيات الحيوانات التي تكون هادئة جدًا أو دقيقة للغاية بحيث لا يستطيع البشر رصدها.
ويتوقع الخبراء أن المشاريع مثل "مشروع أنواع الأرض"، ستحقق تقدمًا كبيرًا خلال السنوات الثلاثة المقبلة.، كما ستحقق تقنيات الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال الحديث إلى الحيوانات.
وتتضمن تجارب "مشروع أنواع الأرض" الحالية محاولات لرسم خريطة للمخزون الصوتي للغربان، وكذلك تجربة أخرى تهدف إلى توليد أصوات جديدة يمكن للطيور فهمها.
ترجمة نباح الكلاب.. وفهم تعابير القططويستخدم باحثو جامعة لينكولن الذكاء الاصطناعي أيضًا لتصنيف وفهم تعبيرات القطط. كما يهدف نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد إلى ترجمة تعابير الوجه ونباح الكلاب.
وتحدث الخبراء أيضا عن الخفافيش التي تمتلك لغة معقدة جدًا، خاصة أنها تتجادل حول الطعام مع بعضها البعض، وتستخدم الخفافيش الأم "لغة الطفل" عند التواصل مع صغارها.
فك رموز لغة الخفافيشوأوضحوا أن "التعلم العميق" قادر على فك رموز لغة الخفافيش التي تعتمد إلى حد كبير على الموجات فوق الصوتية.
ويحاول العلماء عبر الميكروفونات المثبتة على العوامات والأسماك الآلية كشف "أصوات" حيتان العنبر، التي تعد أكبر الحيوانات المفترسة في العالم.
وتحدد موقع طعام تلك الحيتان باستخدام النقرات، ولكنها تستخدم أيضًا سلسلة أقصر من النقرات تسمى "الكودا" للتواصل مع بعضها البعض.
ويرى البعض أن الأكثر إثارة في كسر الحاجز اللغوي مع الحيوانات هو ما ستقوله لنا وليس ما سنقوله لها.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي مجرد وهم.. باحثون يكشفون السبب
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
في تطور جديد يعيد تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي، أعلن باحثون بإحدى شركات التكنولوجيا العملاقة أن الذكاء الاصطناعي، وخصوصًا النماذج اللغوية الكبيرة، يُظهر سلوكًا يُوحي بالذكاء ولكنه في الواقع مجرد وهم، هذه النماذج تُظهر قدرة على الاستجابة والتفاعل مع المستخدمين، إلا أنها تفتقر إلى التفكير المنطقي الحقيقي وفهم السياق العميق.
ووفقا لموقع techxplore أن الباحثون يقولون رغم التقدم الكبير الذي حققته تطبيقات الذكاء الاصطناعي، توضح دراسة باحثي شركة التكنولوجيا أن هذه التقنيات ما زالت بعيدة عن تحقيق ذكاء حقيقي، والنماذج الحالية تعتمد على تقنيات تحليل الأنماط بدلاً من الفهم العميق أو التفكير المنطقي، مما يجعلها أداة مفيدة ولكنها ليست بديلاً عن العقل البشري، ونُشر البحث عبر منصة arXiv preprint.
نقاط البحث الأساسية:
• أجريت الدراسة على نماذج لغوية كبيرة، مثل تلك المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.
• أظهرت النتائج أن هذه النماذج لا تفهم الأسئلة المطروحة فهمًا حقيقيًا، بل تعتمد على بنية الجمل والخوارزميات المكتسبة.
الفرضية الأساسية للدراسة:
افترض الباحثون أن الذكاء الحقيقي، سواء للكائنات الحية أو الآلات، يتطلب القدرة على:
1. التمييز بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة: مثال ذلك، إذا سأل طفل والده عن عدد التفاح في حقيبة تحتوي على تفاح صغير الحجم، يمكن للعقل البشري تجاهل حجم التفاح كعامل غير ذي صلة بالإجابة.
2. إظهار التفكير المنطقي: القدرة على استخلاص الاستنتاجات الصحيحة بناءً على المعطيات المتاحة.
اختبار النماذج اللغوية الكبيرة:
• استخدم الباحثون مئات الأسئلة التي استُخدمت سابقًا لتقييم قدرة النماذج اللغوية.
• أضيفت معلومات غير ذات صلة إلى هذه الأسئلة لقياس قدرة الذكاء الاصطناعي على تجاهلها.
• النتيجة: أدى وجود معلومات زائدة إلى إرباك الذكاء الاصطناعي، مما نتج عنه إجابات خاطئة أو غير منطقية.
نتائج البحث:
1. عدم الفهم الحقيقي للسياق
النماذج اللغوية الكبيرة لا تفهم الأسئلة فهمًا عميقًا. بدلاً من ذلك، تستند إلى التعرف على الأنماط وتوليد إجابات تعتمد على البيانات السابقة.
2. إجابات مضللة
أعطت النماذج إجابات بدت صحيحة ظاهريًا، لكنها عند الفحص الدقيق تبين أنها خاطئة أو غير متسقة مع المنطق.
3. الوهم الذكي
النماذج تظهر وكأنها “تفكر” أو “تشعر”، لكنها في الواقع تعتمد على خوارزميات تعليم الآلة للتفاعل مع المستخدم، دون وجود ذكاء حقيقي أو إدراك.
أمثلة توضيحية من البحث:
• سؤال بسيط: عند طرح سؤال على الذكاء الاصطناعي يتضمن معلومات غير ضرورية، غالبًا ما يدمجها في إجابته بدلاً من تجاهلها.
• الشعور والإحساس: عند سؤال الذكاء الاصطناعي عن “شعوره” تجاه أمر معين، قد يقدم إجابات تُوحي بأنه يشعر، لكن هذه مجرد خدعة لغوية تعتمد على بيانات التدريب.
دلالات البحث:
• النتائج تعزز وجهة النظر التي ترى أن الذكاء الاصطناعي ليس “ذكاءً” حقيقيًا بالمعنى البشري، بل هو نموذج إحصائي معقد.
• تؤكد الدراسة أن الذكاء الاصطناعي الحالي غير قادر على التفكير المنطقي أو فهم السياق كما يفعل الإنسان.
التحديات المستقبلية:
• تحسين قدرة النماذج اللغوية على الفصل بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة.
• تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تفهم السياق بشكل أفضل وتُظهر منطقًا أقرب للإنسان.
• تقليل الاعتماد على الأنماط الإحصائية وزيادة التركيز على التفاعل الديناميكي.