Hayvanları Anlamak

Son yıllarda yarasaların, balinaların, kuşların ve diğer hayvanların iletişimini çözmek amacıyla yapay zekâdan yararlanan çok sayıda çalışma gerçekleştirildi.

Ancak Tel Aviv Üniversitesi araştırmacılarının öncülük ettiği yeni bir çalışma, bu yaklaşımın temel bir sorununa dikkat çekiyor: Yapay zekâ modelleri seslerin fiziksel özelliklerine odaklanıyor, ancak bu durum hayvanların duydukları seslere yüklediği anlamı gerçekten kavradıkları anlamına gelmiyor.

Araştırmacılara göre akustik açıdan birbirine benzeyen sesler her zaman aynı anlamı taşımıyor. Buna karşılık, birbirinden farklı duyulan sesler de alıcıya aynı bilgiyi aktarabiliyor. Bu nedenle sesleri çoğu araştırmada olduğu gibi akustik benzerliklerine göre sınıflandırmak, iletişim sisteminin yapısı ve iletilen mesajların anlamı hakkında yanıltıcı sonuçlara yol açabiliyor.

Current Biology adlı bilimsel dergide yayımlanan araştırma; Mor Taub, Inbal Arnon, Amiyaal Ilany, Mirjam Knörnschild, Yoav Ram ve Yossi Yovel tarafından yürütüldü. Araştırma ekibinde Tel Aviv Üniversitesi, Kudüs İbrani Üniversitesi, Edinburgh Üniversitesi, Museum für Naturkunde-Leibniz Evrim ve Biyoçeşitlilik Bilimi Enstitüsü ile Berlin Humboldt Üniversitesi'nden bilim insanları yer aldı.

Modeller Küçük Çocuklarla Test Edildi

Araştırmacılar sorunu incelemek için kendine özgü bir iletişim sisteminden yararlandı: Konuşma becerileri henüz tam olarak gelişmemiş küçük çocukların çıkardığı sesler. Hayvan seslerinden farklı olarak bu örnekte araştırmacılar, seslerin yöneltildiği insanların bunları nasıl yorumladığını en azından belirli ölçüde anlayabiliyor. İncelenen kayıtlar üç farklı durumu kapsıyordu: Sıkıntı belirtisi olan sesler, anne veya baba gibi belirli bir kişiyi çağırmak için çıkarılan sesler ve yemek istemeyi ifade eden sesler.

Ekip, kayıtları klasik bir akustik analiz yöntemiyle ve son teknoloji ürünü iki derin sinir ağıyla inceledi. Bu ağlardan biri hayvan sesleriyle, diğeri ise yetişkin insanların konuşmalarıyla eğitilmişti. Modellerden, sesleri sahip oldukları özelliklere göre gruplandırmaları istendi.

Ses Özellikleri Anlamı Yansıtmıyor

Sonuçlar, derin sinir ağlarının klasik akustik analiz yönteminden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koydu. Buna rağmen modeller, küçük çocukların çıkardığı sesleri anlamlarına göre doğru biçimde sınıflandırmayı başaramadı. Bazı durumlarda farklı mesajlar taşıyan sesleri aynı grupta topladılar. Bazı durumlarda ise aynı mesajı iletmek amacıyla çıkarılan farklı sesleri birbirinden ayrı değerlendirdiler. Modeller, art arda çıkarılan seslerin giderek artan bir aciliyeti nasıl ifade ettiğini de belirleyemedi. Oysa insan kulağı bu ayrımı doğal biçimde algılayabiliyor.

Araştırmacılara göre hayvanların iletişimini güvenilir biçimde çözebilmek için yapay zekâ araçlarını davranış gözlemleriyle, ses kayıtlarının hayvanlara yeniden dinletildiği deneylerle ve bazı durumlarda beyin aktivitesi ölçümleriyle birleştirmek gerekiyor. Her türün kendine özgü bir algı dünyası bulunuyor. Bu nedenle hayvanların ne söylediğini anlamak için yalnızca sesleri analiz etmek yeterli değil. Hayvanların bu sesleri nasıl duyduğunu ve bunlara nasıl tepki verdiğini de incelemek gerekiyor.

Araştırmanın sonuçlarını değerlendiren Yossi Yovel, son yıllarda hayvan iletişimini yapay zekâyla çözme konusunda büyük bir heyecan oluştuğunu, ancak bu beklentilere temkinli yaklaşılması gerektiğini belirtiyor. Yovel'e göre akustik örüntüleri belirlemek, mesajların anlamını çözmekle aynı şey değil. Bir hayvanın ne anlatmaya çalıştığını anlayabilmek için mesajı alan hayvanın bu sesi nasıl algıladığını ve nasıl tepki verdiğini bilmek gerekiyor.

Yovel, hayvan iletişimini gerçekten çözebilmek için yapay zekâ, davranış gözlemleri, deneyler ve sinir sistemi araştırmalarının bir arada yürütülmesi gerektiğini vurguluyor. Yapay zekânın güçlü bir araç olduğunu belirten araştırmacı, bu teknolojinin hayvanın kendi bakış açısının yerini tutamayacağını ifade ediyor. Çalışma, hayvanların iletişimini anlamada yapay zekânın önemli fırsatlar sunduğunu ancak sesleri sınıflandırmanın tek başına yeterli olmadığını ortaya koyuyor. Hayvanların mesajlara yüklediği anlamı çözmek için sesin fiziksel özelliklerinin yanı sıra algılama ve davranış süreçlerinin de araştırılması gerekiyor.