AI và Cuộc Đua Khám Phá Ngôn Ngữ Động Vật
Từ năm 2024, Quỹ Jeremy Coller cùng Đại học Tel Aviv đã khởi xướng giải thưởng Coller-Dolittle, trị giá 500.000 USD mỗi năm, dành cho các nghiên cứu tiên phong trong việc thiết lập giao tiếp hai chiều giữa con người và các loài sinh vật khác. Nhờ những bước tiến vượt bậc trong công nghệ và trí tuệ nhân tạo, điều này ngày càng trở nên khả thi.
Nhiều nhóm khoa học trên thế giới đang chạy đua để phát triển các thuật toán phân tích âm thanh động vật. Dự án CETI đang tập trung vào giải mã hệ thống âm thanh phức tạp của cá nhà táng và cá voi lưng gù. Mỗi âm thanh chúng phát ra đều gắn với một hành động cụ thể, từ săn mồi, giao phối cho đến cảnh báo nguy hiểm.
Jacob Andreas, chuyên gia của Dự án CETI tại MIT, giải thích:
“Cá nhà táng sử dụng chuỗi âm thanh giống mã Morse để giao tiếp. Chúng có những tín hiệu riêng khi đi săn, bị bệnh hoặc tìm bạn đời. Nhờ AI, chúng tôi có thể phân tích và tìm ra quy tắc giao tiếp của loài này.”
Thách Thức Thu Thập Dữ Liệu
AI cần lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện. Mô hình ngôn ngữ như ChatGPT được đào tạo trên hàng trăm gigabyte văn bản, nhưng nghiên cứu về ngôn ngữ động vật lại gặp hạn chế do thiếu dữ liệu âm thanh có chất lượng cao.
Ví dụ, OpenAI sử dụng hơn 500GB dữ liệu văn bản để huấn luyện GPT-3, trong khi Dự án CETI mới chỉ thu thập được khoảng 8.000 bản ghi âm của cá nhà táng – một con số còn quá nhỏ để tạo ra một mô hình giao tiếp hoàn chỉnh.
Không giống như ngôn ngữ con người, nơi chúng ta có thể xác định chính xác từng từ, việc giải mã tiếng kêu động vật lại khó hơn nhiều. Các nhà khoa học vẫn chưa thể xác định liệu tiếng hú của một con sói có cùng ý nghĩa với tiếng hú của con khác hay không. Liệu đó có phải là một dạng “từ” trong ngôn ngữ của chúng, hay chỉ là âm thanh bản năng?
Bước Tiến Công Nghệ Đầy Hứa Hẹn
Trong năm 2025, lĩnh vực này được kỳ vọng sẽ có những đột phá lớn. Các thiết bị ghi âm giá rẻ như AudioMoth đang giúp thu thập âm thanh động vật dễ dàng hơn. Những thiết bị này có thể hoạt động liên tục trong môi trường tự nhiên, ghi lại tiếng kêu của các loài theo thời gian thực.
Trước đây, xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ như vậy là điều không thể. Giờ đây, thuật toán nhận diện âm thanh dựa trên mạng nơ-ron có thể quét hàng nghìn giờ ghi âm, lọc ra tiếng kêu của từng loài và phân loại chúng theo các đặc điểm riêng. Sau đó, AI sẽ sử dụng học sâu (Deep Learning) để phân tích và tìm ra các quy luật ẩn giấu trong cách giao tiếp của động vật.
Chúng Ta Có Thể Kỳ Vọng Gì?
Một số tổ chức như Interspecies Internet đang đặt mục tiêu phát triển hệ thống dịch giữa các loài – một công cụ giúp con người “hiểu” động vật. Tuy nhiên, phần lớn giới khoa học vẫn cho rằng động vật không có một hệ thống ngôn ngữ hoàn chỉnh như con người.
Nhà khoa học thần kinh Kevin Coffey từ Đại học Washington nhận định:
“AI không phải là phép thuật. Nó không thể ngay lập tức dịch tiếng kêu của động vật thành tiếng Anh. AI chỉ là công cụ hỗ trợ, còn việc giải mã vẫn cần sự quan sát thực tế của các nhà sinh học.”
Dù vẫn còn nhiều thách thức, cuộc đua khám phá ngôn ngữ động vật đang dần tiến xa hơn bao giờ hết. Một ngày nào đó, con người có thể hiểu rõ hơn về cách các loài giao tiếp, mở ra cơ hội chưa từng có trong việc tương tác với thế giới tự nhiên.
