目前，相关研究只是在一定程度上实现了人与动物之间简单的信息传递，距离实现真正的跨物种交流还有很长的路要走。短期内，跨物种交流将难以实现，但越来越多的研究无疑正在为其打开大门。在《安徒生童话》等文学作品，以及众多优秀的影视作品中，都体现了同一个主题——人与动物的互动。如今，世界各国学者都在尝试通过人工智能等手段打破人与动物之间的语言障碍，真正实现跨物种交流乃至情感交流。近日，由丹麦哥本哈根大学、瑞士苏黎世联邦理工学院和法国国家农业、食品与环境研究所的研究人员组成的国际研究团队开发出一种人工智能产品，可以将家猪翻译成各种场景。它发出的声音成功解码了它叫声中传达的“喜怒哀乐”。研究成果发表在最新一期的《科学报道》期刊上。那么，人工智能能否实现人与动物的交流呢？该算法如何区分动物的情绪？目前，人类通过AI理解动物语言需要克服哪些困难？算法已被用于研究各种动物语言。动物和人一样。也有自己的情绪。它们可以快乐、悲伤、恐惧、愤怒，但受限于语言和表情，动物很难理解它们的情绪。事实上，在与我们听起来相似的动物的声音中，可能隐藏着它们不同的情绪。上述论文显示，为了训练AI翻译猪的语言，研究人员特地记录了19种不同场景下411头家猪的7000余次叫声。算法执行的结果表明，与消极情绪的猪相比，具有积极情绪的猪的叫声更短、振幅更低。据研究人员称，该算法的准确率为92%，几乎可以从猪的喵喵声中准确识别猪的情绪。巧合的是，剑桥大学的一个研究团队此前曾使用AI仅根据羊的面部表情来识别它是否遇到麻烦。AI系统首先根据绵羊痛苦的面部表情，列出了几个与不同程度的痛苦相关联的“面部动作单元”（AU），然后在480张绵羊的照片中给这些AU做了标记——鼻孔的变形、每只耳朵的旋转以及眼睛的收缩等，来判断羊的情况。“其实，用算法来研究动物的语言以及人与动物之间的交流，早有先例。之前也有过关于宠物狗和猫的项目，这些研究的目的是为了让人类更容易相处跟他们。”5月4日，远望智库人工智能事业部总监、图灵机器人首席战略官谭明洲在接受科技日报记者采访时指出。例如，为了实现人与宠物之间的交流，日本著名声学专家铃木松美博士曾利用基于机器学习的动物翻译技术，发明了一种“宠物狗翻译器”。宠物主人只需在项圈上别上一个迷你麦克风，收集到的宠物声音就会传输给翻译器进行语音识别和转换，进而将宠物想要表达的意思传达给主人，了解主人的情绪。“此外，还有研究人员研究简单动物的群体智能，如蜜蜂和蚂蚁的通讯方式等，这些研究对军事战术和装备具有一定的仿生参考意义；还有研究动物的组织能力，如海豚和鲸鱼的跨学科研究，这类研究对于探索生物进化史非常有价值。”谭明舟进一步解释道。动物有自己的语言吗？如果是这样，他们在谈论什么？了解动物可以说是人类长期研究的课题，而AI目前正在帮助我们寻找答案。谭明洲说：“动物没有人类特有的语言系统，因此研究人员可以结合它们的叫声、行为和习性来分析它们的诉求，以便更好地了解它们。”相对静止的抹香鲸之间断断续续的40分钟“对话”，它们“对话”的几乎每一句话都不相同，还伴随着各种动作。这不禁让人疑惑：这两只母鲸是不是在“聊家常”，分享育儿经验？对抹香鲸“对话”内容的研究，正是近年来由国际科学家团队发起并得到《国家地理》支持的“鲸鱼语言”。CETI计划的研究内容之一。据报道，研究人员正在使用自然语言处理(NLP)来分析抹香鲸的40亿个通信代码。NLP是人工智能的一个子领域，专注于处理人类的书面和口头语言。研究团队计划让人工智能将每种声音与特定背景相关联，这一过程预计至少需要五年时间。如果团队实现了这些目标，下一步将是开发和部署一个交互式聊天机器人，与生活在野外的抹香鲸交谈。《自然》期刊上发表的科学研究证明，人工智能在破译古代人类语言方面非常有效。这开启了使用AI探索动物语言的可能性。该研究称，机器学习技术提供了新工具，可以帮助考古学家更快地了解过去，尤其是在破译古代文本时。人工智能系统是使用古希腊语和整个古地中海世界的铭文进行训练的。训练数据来自相关人文学院提供的最大的希腊铭文数字数据集，这些铭文中的每一个都带有元数据注释，这些元数据描述了历史学家检查的铭文的书写地点和时间。有了这些数据，人工智能就可以在这些信息中寻找模式和规律，并使用复杂的数学模型对这些信息进行编码，然后进一步使用这些推断的信息来分析其他铭文的内容、地点和年代。推断。研究表明，AI在修复损坏的文本方面达到了62%的准确率。这也为翻译动物语言提供了灵感。人工智能在破译古代文字和翻译动物语言时，往往遵循相同的方法和原理。谭明洲说：“在经典的翻译任务中，机器不需要理解语言，只需要依靠单一语言的语料库来掌握语言的句法和语法等关键要素。换句话说，深度学习不懂英文和中文，但是通过学习大量的语料库可以获得中英文互译的能力。”“归根结底，AI可以翻译和理解动物语言，其背后还是建立在人类对语言的有效解读之上。”谭明舟说道。实现跨物种交流还有很长的路要走“人类的语言是有规律可循的，所以不同国家的语言都可以按照规律学习。但是动物的语言规律却有未知的障碍，所以AI要实现跨物种语言翻译还有很长的路要走，需要克服一些困难。”谭明舟说道。首先，事实证明，在受人为偏见影响的数据上训练的算法很容易导致其结果误入歧途。例如，狗叫得很快，可能是想向主人讨食，也可能是提醒主人提防陌生人，也可能是责怪主人不陪它玩。但是，如果研究人员仅仅根据自己的认知对吠叫数据进行标记，认为吠叫只是表达了宠物对主人的食物需求，然后对数据进行单一的标记过程，那么人工智能就会在学习数据和翻译，往往有很大的局限性。这种翻译很容易造成人与宠物之间的交流障碍，从而失去宠物语言翻译的意义。“在研究中，研究人员需要‘以人为本’，也就是说，借助算法进行跨物种交流，需要算法避免某些人为偏见。”谭铭洲指出。其次，通过AI算法实现人类语言与动物语言的对应，需要大量广泛而完整的数据采集和场景训练，才能完成对动物语言的解读，实现对“规则”的总结。这需要在将动物声音和脑电波数据合并到数据库之前对其进行广泛的同步收集和比较。然而，不同犬种的声带特征不同，在同一场景中的发声表现也各不相同，而此类场景和叫声的组合更是数不胜数，这给数据采集带来了极大的挑战。谭明洲表示，在技术上，一款AI翻译产品要实现精准翻译，至少需要克服几个问题：形式方面，如果采用电影翻译的形式来克服图像识别相关的问题，形式同声传译必须克服与语音识别相关的问题；在内容端，AI翻译产品还需要攻克文本语言分析、大数据采集等问题。由于AI缺乏对视觉场景、听觉场景、自然语言处理的常识性判断，这就需要AI发展到能够极其准确地处理这些问题的阶段。此外，也有学者指出，动物语言与人类语言的代沟是客观存在的，AI能做的是不断完善自身功能，用科学手段完善数据库、内容、语料库和场景；形式与内容双管齐下，可以弥合动物与人类之间的语言鸿沟，在坚实的基础上实现人与动物之间的有效交流。“虽然一些研究取得了长足的进步，但其中存在的问题也不容忽视。目前，相关研究只是在一定程度上实现了人与动物之间简单的信息传递，距离真正实现恐怕还有很长的路要走。”跨物种交流还有很长的路要走，短期内实现跨物种交流还有一定难度，但越来越多的研究无疑正在为其打开大门。”谭明舟说道。记者华玲
