Ancora una volta, i progressi tecnologici stanno abbattendo i muri tra realtà e finzione. Molti di noi ricordano la bravura di Jim Carrey in Ace Ventura: Pet Detectiveun film in cui il protagonista ha la capacità unica di comunicare con gli animali. Ora, un intelligenza artificiale che traduce i latrati dei cani trasforma questa folle idea in una realtà che un giorno potrebbe essere a disposizione dei proprietari di animali domestici.
Verso la decodifica dei latrati dei cani sfruttando l’elaborazione vocale umana. Questo è il titolo del pubblicazione scientifica che illustra i dettagli dell’ingegno dei ricercatori dell’Università del Michigan, negli Stati Uniti. Il sistema che stanno sviluppando, di cui abbiamo parlato in precedenza su questo sito, cerca di identificare la razza, il sesso e le emozioni di un cane con un abbaio come un unico dato. L’efficacia del modello sarà una grande notizia per coloro che un tempo desideravano capire cosa significano questi piccoli animali con ogni “bau” che esce dalla loro bocca.
Per maggiori dettagli sull’invenzione basata sull’intelligenza artificiale, Hipertestuale ha parlato con i ricercatori responsabili dello studio. È possibile identificare emozioni come la gioia o l’aggressività da un abbaio? Inoltre, quali sono i vantaggi di un tale sistema, se dovesse essere lanciato a livello generale?
Intelligenza artificiale che traduce i latrati dei cani con l’aiuto del linguaggio umano
Per modellare l’algoritmo dell’IA, sono stati inseriti i latrati di 74 cani di diverse razze. I ricercatori hanno eseguito una serie di azioni per generare emozioni negli animali. Ad esempio, quando giocavano con loro, hanno registrato le loro reazioni e le hanno etichettate come “locuzioni” associate alla gioia e al benessere. Con questo metodo, ha identificato 14 diversi tipi di espressioni nei cani, positive, negative e neutre.
Come abbiamo sottolineato nella nostra precedente recensione dell’intelligenza artificiale che traduce l’abbaiare, uno degli aspetti più interessanti della ricerca è l’utilizzo di registrazioni del parlato umano. Poiché il nostro linguaggio è sostanzialmente diverso da quello dei cani, in che senso è utile per capire cosa vogliono comunicare questi animali? Un dato rilevante: il tasso di successo è stato significativamente più alto quando si è utilizzato l’algoritmo che include i vocalizzi umani.
Come commenta in un dialogo con ipertestuale Artem Abzalievautore principale e dottorando in informatica e ingegneria presso l’Università del Michigan, non hanno ancora chiarito perché il sistema migliora includendo questi modelli. nel database. “Il fatto che il pre-training del parlato umano aiuti a decodificare i latrati dei cani non ci è del tutto chiaro. Pensiamo che possa essere dovuto al fatto che la rete neurale apprende alcuni segnali sonori astratti dal parlato e questi suoni aiutano a capire gli animali”, spiega l’esperto.
“Il nostro sistema potrebbe aiutare i cani”, afferma Artem Abzaliev.
L’immagine accanto a questo paragrafo mostra Abzaliev in una delle strade di Norimberga, in Germania, con il suo cane Nova. “In termini di logistica, le vocalizzazioni degli animali sono difficili da richiedere e registrare“, osserva. In questo caso, come abbiamo indicato, i ricercatori hanno forzato le emozioni per indurre l’abbaio. Ad esempio, hanno giocato con i cani e simulato discussioni tra umani, per associare le espressioni – i “bau” – alle emozioni.
Come è nato l’interesse di sviluppare un’intelligenza artificiale che traduca i latrati dei cani, decodificandoli in modo da comprendere il messaggio?
Personalmente, mi sono interessato quando ho sentito per la prima volta che i cani abbaiano. cani della prateria codificare forme e colori. Questo studio mi ha ispirato a provare qualcosa di simile in altri animali. Ho scelto i cani perché li amo. Ma soprattutto, perché Humberto Pérez-Espinosaun collaboratore dell’Istituto Nazionale di Astrofisica, Ottica ed Elettronica (INAOE) di Puebla, aveva già raccolto i dati e li aveva resi disponibili a tutti. Humberto ha guidato il team di raccolta dati.
Dopo l’addestramento del sistema sono arrivati i test: che tipo di emozioni hanno identificato i cani?
In totale abbiamo trovato 14 stimoli diversi, che non sono necessariamente emozioni.. In questo articolo ci concentriamo solo su quattro di essi. L’abbaiare molto aggressivo a un estraneo, l’abbaiare normale a un estraneo, lo stridio negativo (in presenza di un estraneo) e il ringhio negativo (in presenza di un estraneo). Ci siamo concentrati su questo gruppo perché ha il maggior numero di dati e i moderni sistemi di intelligenza artificiale richiedono molte informazioni. Abbiamo anche sperimentato il rilevamento dell’abbaio positivo/negativo, ma non siamo riusciti a farlo funzionare.
Qual è stato l’ostacolo principale che avete incontrato durante la creazione dell’intelligenza artificiale che riconosce l’abbaio?
La sfida più grande per noi sono sempre i dati. Succede che non esiste un “Internet per cani”.dove questi animali comunicherebbero in modo naturale. Pertanto, tutto deve essere raccolto, annotato ed etichettato manualmente.
Quando il sistema sarà perfezionato, quali vantaggi offrirà, oltre a soddisfare la curiosità di coloro che vorrebbero sapere cosa dicono i nostri cani quando abbaiano?
Penso che a breve termine il beneficio maggiore sarebbe quello di capire l’ansia nei cani e come affrontarla. Abbaiare in modo giocoso è fantastico. Ma credo che il nostro sistema possa contribuire a mitigare gli effetti negativi sulla vita dei cani..
Paralleli con il traduttore del pianto del bambino
L’uso di intelligenza artificiale per decodificare codici che non comprendiamo non è emerso con lo sviluppo recensito qui all’Università del Michigan, guidato da Rada Mihalceaprofessore di informatica presso l’istituto. Per citare un caso, l’anno scorso sono circolate notizie di un sistema algoritmico che identifica modelli di comunicazione nel chiocciare dei polli.. Una più recente: questa settimana, Reuters ha recensito un’applicazione molto popolare in Giappone che utilizza AI per identificare i disturbi dei gatti.
L’intelligenza artificiale che traduce i latrati dei cani è un passo avanti in questo spirito di decodifica. Inoltre, i piani di questa specie non si limitano al regno animale. Infatti, a dicembre Ipertestuale ha intervistato Ana Laguna Pradas, una data scientist spagnola che lavora in un’azienda di che identifica il tipo di emozione nel pianto dei bambini.In molti casi il sistema è anche complesso da interpretare.
“La chiave è la I grandi dati“, ha commentato Laguna Pradas. “Servono molti dati. Le reti neurali sono piccoli cervelli artificiali che imparano dall’esperienza. Nel nostro caso, abbiamo raccolto campioni per anni. Il processo di fornitura dei dati al modello è molto esaustivo. Non vengono convalidati solo da esperti, ma anche da medici e genitori. Inoltre, ci sono regole molto rigide per essere sicuri che ciò che l’algoritmo vede sia un pianto associato a un’emozione o a un bisogno specifico. Si tratta quindi di un’operazione piuttosto laboriosa, perché richiede molti dati, molte pre-elaborazioni e grandi algoritmi”, ha aggiunto.
Quando abbiamo parlato con Abzaliev, uno dei ricercatori dietro l’intelligenza artificiale che traduce i latrati, abbiamo citato il caso dell’algoritmo per identificare i pianti dei bambini che non hanno ancora detto una parola. “È davvero fantastico!”, ha commentato. “Penso che la comprensione dei bambini sia un problema molto simile. Per come la vedo io, gli schemi dovrebbero essere piuttosto semplici: affamato, felice, turbato, arrabbiato, e così via. Con un numero sufficiente di dati, il nostro sistema dovrebbe essere in grado di imparare anche questo”, ha detto.
Nell’epilogo della conversazione, abbiamo chiesto ad Abzaliev se l’algoritmo che stanno sviluppando arriverà mai nelle mani degli utenti finali. Immaginiamo che farebbe gola a molti, moltissimi proprietari di animali domestici, che sarebbero in grado di interpretare gli animali prelevando campioni dai loro telefoni cellulari. “Per ora è difficile dirlo. Ci piacerebbe renderlo disponibile, ma ritengo che attualmente l’accuratezza non sia abbastanza elevata per implementarlo nel mondo reale.. Penso che con più dati potremo migliorare il sistema e renderlo disponibile”, conclude.
Il lavoro svolto dall’Università del Michigan è stato realizzato in collaborazione con il già citato INAOE in Messico. I risultati sono stati recentemente presentati alla International Joint Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation. È importante ricordare che lo studio è in attesa di una revisione paritaria. Fino a tale validazione, dobbiamo prendere i risultati con un pizzico di sale. Comunque sia, sembra chiaro che i progressi dell’intelligenza artificiale, tra le sue tante attrattive, prima o poi miglioreranno la nostra comprensione del mondo animale: Ace Ventura scoppierebbe di gelosia quando tutti potranno sapere cosa ci dicono i cani!