گفتگوی انسان با حیوانات!

پادکست “گفتگوی انسان با حیوانات!” را از اینجا بشنوید :

کیه که دلش نخواد بفهمه گربه‌ ها وقتی میو میو می‌کنن دقیقاً چی می‌خوان؟ یا سگ باوفا با اون پارس‌های مختلف چه پیامی داره؟ یا حتی فراتر از اون، دلفین‌ها تو اقیانوس چی به هم می‌گن و پرنده‌ها با اون آوازهای دلنشین صبحگاهی چه داستانی رو جیک جیک می‌کنن؟

گفتگوی انسان با حیوانات تا همین چند سال پیش، این بیشتر شبیه یه رویا بود. اما امروز، با پیشرفت‌های سرسام‌آور هوش مصنوعی، داریم قدم‌های بزرگی به سمت واقعی کردن این رویا برمی‌داریم. دیگه فقط یه فانتزی نیست؛ دانشمندان و محققان در سراسر دنیا دارن از الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی استفاده می‌کنن تا الگوهای صوتی حیوانات رو شناسایی، دسته‌بندی و حتی تفسیر کنن!

چرا گفتگوی انسان با حیوانات اینقدر هیجان‌انگیزه و چه دستاوردهایی داشته؟

شاید بپرسید خب که چی؟ فهمیدن صدای حیوانات چه فایده‌ای داره؟ جوابش اینه: خیلی بیشتر از اونی که فکرشو بکنید!

1. حفاظت از گونه‌های در معرض خطر:

   پروژه CETI (Cetacean Translation Initiative) رو در نظر بگیرید. این پروژه بلندپروازانه با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، داره سعی می‌کنه ارتباطات پیچیده نهنگ‌های عنبر رو رمزگشایی کنه. اونها با نصب میکروفون‌های زیرآبی پیشرفته و جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌های صوتی، امیدوارن بتونن زبان این موجودات باشکوه رو بفهمن و در نهایت به حفظ نسلشون کمک کنن. تصور کنید بفهمیم نهنگ‌ها کی احساس خطر می‌کنن یا کی به کمک نیاز دارن! این پدیده می تونه صدای گونه‌های نادر و کمیاب رو تشخیص بده و به محققان کمک کنه تا جمعیت و پراکندگی اونها رو بهتر تخمین بزنن. مثلاً پروژه‌هایی هستند که صدای گونه‌های خاصی از پرندگان یا قورباغه‌ها رو برای ارزیابی سلامت اکوسیستم مانیتور می‌کنن.

2. بهبود رفاه حیوانات :

   در دامداری‌های مدرن، سیستم‌هایی مبتنی بر هوش مصنوعی دارن توسعه پیدا می‌کنن که با تحلیل صدای گاوها، می‌تونن علائم اولیه بیماری، استرس یا درد رو تشخیص بدن. مثلاً نوع خاصی از سرفه یا ناله می‌تونه نشونه یه مشکل باشه که با چشم دیده نمیشه. اینطوری میشه سریع‌تر به حیوان رسیدگی کرد و از رنجش کم کرد. شاید در آینده نزدیک اپلیکیشن‌هایی داشته باشیم که با تحلیل صدای حیوون خونگیمون، بهمون بگن که آیا گرسنه‌شه، حوصله‌اش سر رفته، درد داره یا فقط داره جلب توجه می‌کنه. همین الان هم تلاش‌های اولیه‌ای در این زمینه انجام شده!

3. درک عمیق‌تر از رفتار حیوانات و اکوسیستم‌ها:

   محققان با استفاده از هوش مصنوعی دارن سعی می‌کنن گویش‌های مختلف یک گونه پرنده در مناطق جغرافیایی متفاوت رو تشخیص بدن، یا بفهمن چطور صداهای خاصی با رفتارهای خاصی مثل جفت‌یابی، دفاع از قلمرو یا هشدار به گروه مرتبطه. مثلاً پروژه BirdNET از دانشگاه کرنل با هوش مصنوعی می‌تونه بیش از ۳۰۰۰ گونه پرنده رو از روی صداشون شناسایی کنه. این برای پرنده‌نگرها و محققان فوق‌العاده است! تصور کنید بفهمیم زنبورها با وزوزشون چطور به هم در مورد منابع جدید شهد اطلاع میدن، یا مورچه‌ها با تولید صداهای خاص (که ما نمی‌شنویم ولی دستگاه‌ها ضبط می‌کنن) چطور فعالیت‌های کلونی رو هماهنگ می‌کنن.

4. کشفیات علمی جدید:

   اخیراً مطالعه‌ای روی فیل‌های آفریقایی نشون داده که اونها برای همدیگه “اسم” می‌ذارن و با صداهای خاصی همدیگه رو خطاب قرار میدن. این کشف شگفت‌انگیز با کمک تحلیل‌های هوش مصنوعی روی هزاران ساعت صدای ضبط شده از فیل‌ها ممکن شده. هوش مصنوعی تونسته الگوهایی رو پیدا کنه که گوش انسان به تنهایی قادر به تشخیصشون نبوده. شاید هوش مصنوعی بتونه بهمون کمک کنه بفهمیم خفاش‌ها با اون اصوات فراصوت پیچیده‌شون چطور دنیای اطرافشون رو “می‌بینن” و با هم ارتباط برقرار می‌کنن.

5. کاربردهای نظامی و نظارتی (و بله، متأسفانه مثل همیشه!)

   این یکی از اون جنبه‌هایی هست که شاید کمتر کسی دوست داشته باشه بهش فکر کنه، اما واقعیت اینه که هر تکنولوژی قدرتمندی می‌تونه کاربردهای دوگانه داشته باشه و متأسفانه کاربردهای نظامی مثل همیشه یکی از اولین چیزهایی هستند که به ذهن می‌رسند. توانایی تحلیل دقیق صداهای حیوانات و محیط هم از این قاعده مستثنی نیست.

   ارتش‌ها و سازمان‌های اطلاعاتی می‌تونن از این تکنولوژی برای توسعه سیستم‌های نظارتی پیشرفته استفاده کنن. تصور کنید در مناطق مرزی یا عملیاتی، سنسورهایی کار گذاشته بشن که نه تنها صدای انسان یا تجهیزات رو تشخیص میدن، بلکه با تحلیل دائمی اکوسیستم صوتی، تغییرات ناگهانی در رفتار صوتی حیوانات محلی (مثل سکوت ناگهانی پرندگان، صدای هشدار یک گونه خاص، یا حتی الگوهای فرار حیوانات که از طریق صدا قابل تشخیص باشه) رو به عنوان نشانه‌ای از حضور نیروهای دشمن یا فعالیت‌های مخفیانه شناسایی کنن.این می‌تونه یک ابزار قدرتمند برای جمع‌آوری اطلاعات در مناطقی باشه که نظارت انسانی در اونها سخته. همچنین، می‌تونه برای تشخیص تونل‌های زیرزمینی از طریق تحلیل لرزش‌ها و صداهایی که حیوانات حفار تولید می‌کنند یا به اونها واکنش نشون میدن، استفاده بشه. این‌ها دیگه سناریوهای علمی-تخیلی دور از ذهن نیستن و با توجه به پیشرفت‌های فعلی، کاملاً در حوزه امکان قرار دارن.

این‌ها فقط چند نمونه کوچیک بودن. پتانسیل این حوزه واقعاً نامحدوده!

آخرین دست آورد ها و پروژه ها گفتگوی انسان با حیوانات تا امروز

• 🐬 پروژه CETI –  رمزگشایی زبان نهنگ‌های عنبر :

  Project CETI (Cetacean Translation Initiative) یک پروژه بین‌المللی است که با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، به تحلیل و درک ارتباطات صوتی نهنگ‌های عنبر می‌پردازد. این پروژه با استفاده از داده‌های صوتی گسترده، موفق به شناسایی ۱۵۶ نوع “کدا” شده است که به‌عنوان الفبای صوتی نهنگ‌ها عمل می‌کنند. هدف نهایی CETI، ایجاد یک پل ارتباطی بین انسان‌ها و نهنگ‌ها از طریق درک زبان آن‌هاست .

• 🐬 جایزه Coller-Dolittle – پیشرفت در درک صدای دلفین‌ها :

  در سال ۲۰۲۵، تیمی به رهبری Laela Sayigh از مؤسسه اقیانوس‌شناسی Woods Hole موفق به دریافت جایزه ۱۰۰٬۰۰۰ دلاری Coller-Dolittle برای ارتباط بین گونه‌ای شدند. این تیم با تحلیل بیش از ۴۰ سال داده صوتی، بیش از ۲۰ نوع صدای غیرامضایی دلفین‌ها را شناسایی کردند که دو نوع از آن‌ها به‌عنوان سیگنال‌های هشدار و واکنش به رویدادهای غیرمنتظره تفسیر شدند .

• 🌍 پروژه Earth Species – مدل‌های زبانی برای حیوانات :

  پروژه Earth Species با توسعه مدل NatureLM-audio، اولین مدل زبانی صوتی بزرگ برای تحلیل صداهای حیوانات را معرفی کرده است. این مدل قادر است گونه، سن و حالت عاطفی حیوانات را از طریق صداهایشان شناسایی کند و حتی صداهای گونه‌هایی را که قبلاً آموزش ندیده، تشخیص دهد . نا گفته نماند تیم این پروژه مجموعا ۸ نفر هستند! پیشنهاد می کنم مقاله ی “یونیکورن‌های ۱۰ نفره” رو بخونید!

• 🐒 AlphaChimp – تحلیل رفتار شامپانزه‌ها :

  پروژه AlphaChimp با استفاده از بینایی ماشین و مدل‌های ترنسفورمر، به شناسایی و تحلیل رفتارهای اجتماعی شامپانزه‌ها در ویدئوها می‌پردازد. این مدل با دقت بالایی، رفتارهای پیچیده اجتماعی را شناسایی کرده و به درک بهتر از تعاملات اجتماعی در میان شامپانزه‌ها کمک می‌کند .

• 🐦 Haikubox – دستگاه شناسایی خودکار آواز پرندگان :

  دستگاه Haikubox با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، به‌طور مداوم آواز پرندگان را شناسایی می‌کند. این دستگاه با استفاده از شبکه‌های عصبی و همکاری با پروژه BirdNET، بیش از یک میلیارد ضبط صوتی از پرندگان را جمع‌آوری کرده و به‌عنوان یک گره در شبکه نظارت صوتی غیرفعال عمل می‌کند .

• 🐔 تحلیل صدای مرغ‌ها با مدل‌های ترنسفورمر :

  مطالعه‌ای در سال ۲۰۲۴ با استفاده از مدل‌های NLP و ترنسفورمر، موفق به تحلیل و طبقه‌بندی صداهای مرغ‌ها شد. این مدل با دقت ۹۲٪، صداهای مختلف مانند تماس‌های اضطراری، سیگنال‌های تغذیه و آوازهای جفت‌گیری را شناسایی کرد و امکان نظارت بلادرنگ بر سلامت و استرس مرغ‌ها را فراهم آورد .

• 🐕 پروژه‌های ترجمه صدای سگ‌ها :

  محققان با استفاده از مدل Wav2Vec2، موفق به تحلیل و طبقه‌بندی ۱۴ نوع صدای مختلف سگ‌ها شدند، از جمله “جیغ‌های مثبت” در طول بازی و “زوزه‌های تهاجمی”. این پروژه‌ها زمینه‌ساز توسعه اپلیکیشن‌هایی برای درک بهتر احساسات و نیازهای سگ‌ها توسط صاحبانشان شده‌اند.

• 🐦 پروژه‌های رمزگشایی آواز پرندگان :

  محققان با استفاده از یادگیری ماشین، به تحلیل آواز پرندگان پرداخته‌اند. برای مثال، پروژه‌ای به رهبری Sonia Kleindorfer نشان داده است که جوجه‌های پرندگان می‌توانند قبل از تولد، صداها را یاد بگیرند، که این کشف دیدگاه‌های قبلی در مورد یادگیری آواز پرندگان را به چالش کشیده است .

گفتگوی انسان با حیوانات چطور انجام میشه؟

خب یه کم فنی‌ترش کنیم. البته سعی می‌کنم ساده توضیح بدم که خسته نشید.

روند کلی کار معمولاً شامل این مراحل میشه:

1. جمع‌آوری داده (Data Collection):

   این اولین و یکی از مهم‌ترین قدم‌هاست. بدون داده، هیچ هوش مصنوعی‌ای کاری از پیش نمی‌بره. محققان با استفاده از میکروفون‌های حساس (برای صداهای توی هوا)، هیدروفون‌ها (برای صداهای زیر آب)، و سنسورهای دیگه، ساعت‌ها و حتی سال‌ها صدای حیوانات مختلف رو در محیط طبیعی یا کنترل‌شده ضبط می‌کنن.  کیفیت و کمیت داده خیلی مهمه. هرچی داده‌های ضبط شده بیشتر، متنوع‌تر (از حیوانات مختلف، در شرایط مختلف، در زمان‌های مختلف) و باکیفیت‌تر باشن، مدل هوش مصنوعی بهتر آموزش می‌بینه. نویز محیطی (صدای باد، بارون، ماشین و …) یه چالش بزرگه که باید تا حد امکان کم بشه یا بعداً در مرحله پیش‌پردازش حذف بشه.

2. پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing):

   صداهای خام ضبط شده معمولاً پر از نویز و اطلاعات اضافی هستن. در این مرحله:

   • حذف نویز (Noise Reduction): با الگوریتم‌های مختلف سعی می‌کنن صداهای مزاحم رو حذف یا کم کنن.

   • قطعه‌بندی (Segmentation): صداهای معنادار حیوانات رو از سکوت یا صداهای بی‌ربط جدا می‌کنن. مثلاً یه جیک‌جیک پرنده یا یه غرش شیر رو از بقیه صداها ایزوله می‌کنن.

   • تبدیل به فرمت قابل فهم برای ماشین: صداها معمولاً به طیف‌نگاره (Spectrogram) تبدیل میشن. طیف‌نگاره یه نمایش تصویری از شدت فرکانس‌های مختلف صدا در طول زمانه. انگار که یه “اثر انگشت صوتی” از هر صدا داریم. مدل‌های هوش مصنوعی، مخصوصاً شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)، با تصاویر خیلی خوب کار می‌کنن و طیف‌نگاره‌ها دقیقاً همین نقش رو دارن.

3. استخراج ویژگی (Feature Extraction):

   در این مرحله، از داده‌های پیش‌پردازش شده (مثلاً طیف‌نگاره‌ها)، ویژگی‌های مهم و متمایز کننده صدا استخراج میشه.

   • روش‌های سنتی: قبلاً مهندسان به صورت دستی ویژگی‌هایی مثل فرکانس پایه، مدت زمان صدا، دامنه، الگوهای تکرار شونده و … رو تعریف و استخراج می‌کردن.

   • روش‌های مدرن (یادگیری عمیق): امروزه، با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) مثل CNNها یا شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، مدل خودش یاد می‌گیره که کدوم ویژگی‌ها برای تشخیص یا دسته‌بندی صداها مهم‌ترن. این یکی از قدرت‌های اصلی یادگیری عمیقه که نیاز به مهندسی ویژگی دستی رو خیلی کم می‌کنه.

4. آموزش مدل هوش مصنوعی (Model Training):

   این قلب ماجراست! داده‌های پردازش شده و ویژگی‌های استخراج شده به مدل هوش مصنوعی داده میشن تا “یاد بگیره”. دو رویکرد اصلی وجود داره:

   • یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): در این روش، داده‌های صوتی برچسب‌گذاری میشن. یعنی به مدل گفته میشه که مثلاً “این صدا صدای گربه گرسنه است”، “این صدا صدای نهنگ برای جفت‌یابیه” یا “این صدای پرنده گونه X هست”. مدل با دیدن هزاران مثال برچسب‌دار، یاد می‌گیره که الگوهای مربوط به هر برچسب رو تشخیص بده. این روش برای کارهایی مثل شناسایی گونه یا تشخیص یک رفتار خاص (اگه از قبل بدونیم چه صدایی بهش مرتبطه) خیلی خوبه.

   • یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning): گاهی اوقات ما از قبل نمی‌دونیم صداهای مختلف چه معنایی دارن یا به چند دسته تقسیم میشن. در این روش، مدل بدون هیچ برچسبی، سعی می‌کنه الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها رو کشف کنه و صداهای مشابه رو در یک گروه (خوشه) قرار بده. این روش برای کشف ارتباطات جدید و ناشناخته در دنیای حیوانات خیلی کاربرد داره. مثلاً ممکنه هوش مصنوعی ۱۰ نوع مختلف از “میو”ی گربه رو تشخیص بده که ما قبلاً بهشون توجه نکرده بودیم و بعد محققان برن بررسی کنن هر کدوم از این “میو”ها در چه شرایطی استفاده میشه.

5. ارزیابی و تفسیر نتایج (Evaluation and Interpretation):

   بعد از آموزش، مدل باید روی داده‌هایی که قبلاً ندیده تست بشه تا ببینیم چقدر دقیق عمل می‌کنه. حتی اگه مدل با دقت بالایی صداها رو دسته‌بندی یا الگوها رو شناسایی کنه، تفسیر اینکه این دسته‌بندی‌ها یا الگوها در دنیای واقعی حیوانات چه معنایی دارن، کار متخصصان رفتارشناسی حیوانات (Ethologists) و زیست‌شناسانه. اونها باید نتایج هوش مصنوعی رو با مشاهدات رفتاری حیوانات در طبیعت تطبیق بدن. مثلاً اگه هوش مصنوعی یک نوع خاص از صدای دلفین رو شناسایی کرد، محققان باید ببینن دلفین‌ها در هنگام تولید اون صدا چه رفتاری از خودشون نشون میدن.

چالش‌ها و محدودیت‌ها فنی گفتگوی انسان با حیوانات:

البته این مسیر گل و بلبل هم نیست و چالش‌های زیادی وجود داره:

• کمبود داده‌های برچسب‌دار با کیفیت: برای خیلی از گونه‌ها، داده صوتی کافی و با برچسب دقیق وجود نداره.

• نویز محیطی: جدا کردن صدای حیوان از صداهای پس‌زمینه همچنان یه مشکل بزرگه.

• تنوع درون گونه‌ای و بین گونه‌ای: حتی در یک گونه هم صداها می‌تونه بر اساس سن، جنسیت، منطقه جغرافیایی و حتی شخصیت حیوان متفاوت باشه!

• معنایابی (Semantic Understanding): هوش مصنوعی می‌تونه الگوها رو پیدا کنه، اما فهمیدن “معنای” واقعی اون الگوها برای حیوان، خیلی پیچیده‌تره. ما نباید دچار انسان‌انگاری (Anthropomorphism) بشیم و احساسات و افکار انسانی رو به حیوانات نسبت بدیم.

کمی فلسفی تر ، عشق به حیوانات یا میل به سلطه بیشتر؟

خب، تا اینجا بیشتر از جنبه‌های مثبت و هیجان‌انگیز ماجرا گفتیم. همه ما دوست داریم فکر کنیم که این تلاش‌ها صرفاً از روی عشق به حیوانات، کنجکاوی علمی سالم، و میل به حفاظت از طبیعته. قطعاً بخش بزرگی از انگیزه‌ها همینه و دانشمندان زیادی با نیت خالص در این زمینه فعالیت می‌کنن. اما بیایید یکم روراست باشیم و از یه زاویه دیگه هم به ماجرا نگاه کنیم، زاویه‌ای که شاید کمی تاریک‌تر باشه.

انسان ذاتاً موجودی کنجکاو و البته قدرت‌طلبه. در طول تاریخ، ما همیشه به دنبال درک، کنترل و تسلط بر محیط اطرافمون بودیم. از اهلی کردن حیوانات برای استفاده از گوشت، شیر، پوست و نیروی کارشون گرفته تا تغییر دادن اکوسیستم‌ها برای کشاورزی و شهرسازی. این میل به “دانستن برای کنترل کردن” یه جنبه جدایی‌ناپذیر از تمدن بشری بوده.

حالا سوال اینجاست: آیا این تلاش‌ها برای “فهمیدن” زبان حیوانات، قدمی دیگه در راستای همین میل به سلطه و کنترل بیشتر بر طبیعت و ساکنانشه؟

• بهره‌کشی هوشمندانه‌تر؟ آیا هدف نهایی اینه که بتونیم حیوانات رو در دامداری‌ها یا باغ‌وحش‌ها طوری مدیریت کنیم که حداکثر بهره‌وری رو برای ما داشته باشن، حتی اگه به قیمت از دست رفتن آزادی و طبیعت ذاتی‌شون باشه؟ مثلاً بفهمیم دقیقاً کی و چطور بهشون غذا بدیم یا محیطشون رو تغییر بدیم تا بیشتر تولید مثل کنن یا آرام‌تر باشن، اما همه این‌ها در نهایت برای منفعت انسانه.

• شکار و کنترل پیشرفته‌تر؟ تصور کنید شکارچیان غیرقانونی یا حتی سازمان‌های کنترل آفات به ابزارهایی دست پیدا کنن که بتونن با دقت بیشتری حیوانات رو ردیابی و حتی رفتارشون رو پیش‌بینی کنن. این می‌تونه منجر به نابودی سریع‌تر گونه‌ها یا کنترل بی‌رحمانه‌تر جمعیت حیواناتی بشه که از نظر ما “آفت” محسوب میشن.

• جاسوسی و نظامی‌گری؟ همونطور که قبلاً اشاره کردم، توانایی درک تغییرات ظریف در اکوسیستم صوتی یک منطقه می‌تونه کاربردهای نظامی و اطلاعاتی داشته باشه. آیا این به معنی استفاده ابزاری از حیوانات به عنوان سنسورهای ناخواسته در جنگ‌ها و درگیری‌های انسانی نیست؟

• از بین بردن راز و رمز طبیعت؟ یه جنبه دیگه هم هست. شاید بخشی از زیبایی و احترام ما به طبیعت و حیوانات، در همین ناشناخته بودن و رازآلود بودن اونها باشه. آیا با “ترجمه” کردن کامل زبانشون و تبدیل کردنشون به یه سری داده قابل تحلیل، داریم از شگفتی اونها کم می‌کنیم و اونها رو در حد ماشین‌های بیولوژیکی قابل پیش‌بینی تقلیل میدیم؟

نمی‌خوام بگم همه دانشمندان و محققان نیت بدی دارن، اصلاً! خیلی‌هاشون واقعاً عاشق حیوانات هستن و هدفشون کمک به اونهاست. اما به عنوان یک جامعه، ما باید هوشیار باشیم. هر تکنولوژی قدرتمندی مثل یک شمشیر دولبه است. می‌تونه برای ساختن دنیایی بهتر استفاده بشه، یا برای تخریب و کنترل بیشتر.

شاید جواب یه جای میانه باشه. شاید بتونیم از این دانش برای کمک واقعی به حیوانات و حفظ تنوع زیستی استفاده کنیم، بدون اینکه بخوایم “پادشاهی” خودمون رو بر اونها گسترش بدیم و اون‌ها رو بیشتر “تسخیر” کنیم یا ناخواسته آزارشون بدیم. این یه مسئولیت سنگینیه که روی دوش ماست: اینکه چطور از این قدرت جدید استفاده کنیم. باید دائماً از خودمون بپرسیم که آیا داریم به سمت درک و همزیستی مسالمت‌آمیزتر حرکت می‌کنیم، یا صرفاً به دنبال ارضای حس کنجکاوی و قدرت‌طلبی خودمون هستیم، حتی به قیمت آسیب رسوندن به موجوداتی که صدایی برای اعتراض به زبان ما ندارن.

از هزاران سال پیش، انسان‌ها با حیوانات زندگی کردن، اونها رو اهلی کردن، ازشون برای کار و غذا استفاده کردن و حتی اونها رو پرستیدن. در این همزیستی طولانی، ما به طور غریزی یاد گرفتیم که بعضی از صداها و رفتارهای حیوانات اطرافمون رو تا حدی “بفهمیم”.

وقتی سگمون دم تکون میده و با صدای خاصی پارس می‌کنه، می‌فهمیم خوشحاله. وقتی گربه‌مون خرخر می‌کنه، حس آرامش بهمون دست میده. کشاورز باتجربه از صدای مرغ‌هاش می‌فهمه که آیا مشکلی هست یا نه. این “فهمیدن” شاید به دقت و پیچیدگی تحلیل‌های هوش مصنوعی نباشه، اما یه نوع ارتباط عمیق و شهودیه که بین ما و موجودات دیگه شکل گرفته.

حالا سوال اینجاست: گفتگوی انسان با حیوانات و هوش مصنوعی قراره این ارتباط رو تقویت کنه یا جایگزینش بشه؟ آیا رسیدن به یه “گوگل ترنسلیت” برای دنیای حیوانات، باعث میشه ما بیشتر به اونها نزدیک بشیم و مسئولیتمون در قبالشون رو بهتر درک کنیم؟ یا فقط یه ابزار علمی دیگه است که کنجکاوی ما رو ارضا می‌کنه؟

من فکر می‌کنم هوش مصنوعی می‌تونه یه پل باشه. یه پل برای درک بهتر موجوداتی که این سیاره رو با ما شریک هستن. اگه بتونیم حتی گوشه‌ای از دنیای پیچیده ارتباطات اونها رو درک کنیم، شاید با احترام بیشتری باهاشون رفتار کنیم، بیشتر به فکر حفظ محیط زیستشون باشیم و بفهمیم که اونها هم مثل ما احساس دارن، ارتباط برقرار می‌کنن و حق حیات دارن.

Podcast: Play in new window | Download