Новый тренд в работе с большими данными — попытки декодировать и изучить «язык» животных. Ученые уже разработали алгоритм, анализирует хрюканье свиньи, чтобы определить, испытывает ли животное положительные или отрицательные эмоции. Система DeepSqueak по ультразвуковым сигналам определяет, когда лабораторные мыши испытывают стресс, а компания Project CETI планирует использовать машинное обучение для распознавания «коммуникаций» кашалотов.
Команда проекта Earth Species Project (ESP) надеется расшифровать нечеловеческое общение с помощью машинного обучения — и сделать это ноу-хау общедоступным. Подход ESP уникален тем, что он сосредоточен не на расшифровке коммуникации одного вида, а на всех сразу. Хотя специалисты признают, что большего успеха они достигнут с социальными животными (приматами, китами и дельфинами), общая цель состоит в том, чтобы разработать инструмент, который можно было бы применить ко всему царству животных — от червей до китов.
Эта работа начинается с разработки алгоритма представления слов в физическом пространстве. В этом многомерном геометрическом представлении расстояние и направление между точками (словами) описывает их семантические отношения. Например, «король» относится к «мужчине» на таком же расстоянии и в том же направлении, что и «женщина» к «королеве». Таким образом эти «фигуры» как бы одинаковы для разных языков. Еще в 2017 году была создана технология, позволяющая добиться перевода за счет выравнивания таких «фигур».
«Мы не знаем, как животные воспринимают мир, но такие эмоции, как горе и радость, по-видимому, некоторые разделяют с нами и вполне могут сообщаться с другими представителями своего вида», — говорит Аза Раскин, соучредитель ESP.
При этом животные общаются не только голосом. Пчелы, например, сообщают другим о местонахождении цветка с помощью специального «танца». Подобные формы коммуникации также придется научиться переводить.