Inovações

Tradutores automáticos baseados em IA nos permitirão se comunicar com os animais

Estão compilando um importante corpus de comunicação animal, que inclui sons de baleias, macacos e até elefantes. Nesse caso, o desafio é claramente poder traduzir de um idioma para outro sem conhecer o idioma ou ter exemplos de tradução entre eles.

Para isso, eles analisaram 70 línguas humanas, a fim de encontrar um padrão universal que lhes permita traduzir automaticamente uma da outra, sem a necessidade de entendê-las.

Nessa mesma linha, o professor Slobodchikoff , da Universidade do Norte do Arizona, pesquisa em comunicação animal há mais de 30 anos para aplicar esse conhecimento ao desenvolvimento de sistemas que usam a IA para aprender e traduzir linguagem humana, sons e expressões faciais de animais.

No vídeo a seguir, o professor nos explica de maneira clara e simples, mas ao mesmo tempo, com rigor científico, os diferentes experimentos que o levaram a essas conclusões.

Em termos de linguagem humana, o tipo de predador pode ser considerado um substantivo, enquanto as descrições podem ser tratadas como adjetivos ou advérbios. Dessa forma, uma simples chamada de alerta pode ser assimilada a uma frase da linguagem humana. 

Para poder criar um tradutor de linguagem animal baseado em aplicativos de Inteligência Artificial, é necessário treinar o sistema através de um grande número de vídeos que refletem sons e amostras de comportamento animal (rosnando, mostrando dentes, movendo a cauda, ​​jogando as orelhas para trás e todos os tipos de sons associados a esses comportamentos).

Dessa maneira, o algoritmo aprende a interpretar esses padrões de comportamento e som e os associa à linguagem humana. Slobodchikoff considerou que, se era possível fazê-lo com cães e até com outros animais, por que não com nossos animais de estimação?

Com essa ideia, ele criou a empresa Zoolingua , dedicada exclusivamente ao desenvolvimento de um tradutor de sons, expressões faciais e movimentos corporais de cães e gatos.

É necessário que a interpretação seja feita por um humano. No caso do Google Translator, tivemos traduções especializadas para outros idiomas. 

Slobodchikoff propõe basear as interpretações não em mera adivinhação, mas em cuidadosas experiências científicas que nos permitem decifrar o significado desses sons ou comportamentos de animais. 

Além disso, eles dependem muito do contexto. No entanto, reconhece sua utilidade para aquelas pessoas que não têm intuição de entender um animal, como crianças pequenas que, quando veem um cachorro mostrar os dentes, pensam que estão sorrindo.

É provável que, mesmo que um tradutor de animais de estimação se torne tecnicamente possível em alguns anos, seja completamente desnecessário para a maioria das pessoas que vivem com um cachorro, um gato ou qualquer outro animal. Comercialmente, prevemos tão pouco sucesso quanto o No Woof mais teve. No entanto, outros campos já surgiram para os quais essa ferramenta poderia ser muito prática.

Em particular, falamos sobre ser capaz de detectar o sofrimento dos animais. Pesquisadores da Universidade de Cambridge treinaram um algoritmo de aprendizado de máquina com 480 imagens de ovelhas, rotuladas de acordo com um sistema de amostras faciais de sofrimento animal criado por veterinários. Deformação das narinas, rotação das orelhas, pálpebras fechadas. Eles treinaram o algoritmo com 90% das imagens, usaram os 10% restantes para testar sua precisão, o que correspondeu à média humana (67%).

É claro que uma detecção anterior de sinais de sofrimento em animais tão pouco expressivos quanto as ovelhas (e outros tipos de gado), permite um diagnóstico e acesso mais rápidos e eficientes ao tratamento, de modo que a utilidade de tal ferramenta isso é evidente.

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