スペルを修正し、文の終わりを提案するのに役立つ強力なアルゴリズムがあるデバイスを使用するときはいつでも、その背後に人工知能マシンがあり、その言語を絶えず改善して学習しています。 。 文の構造が分析され、選択された単語が含まれ、認識されたイディオムが含まれます。
この同じ能力は、2020年に、新しい能力の最初の兆候である、人間を超えた大型動物と話すことを私たちに提供する可能性があります。 あなたのサイトを変更しないでください、私は本当にそれを意味します。 撫でたりきしんだりして、伝統的な方法で動物とコミュニケーションする方法について話しているのではありません。私はアメリアキンケードではありません。*。 おそらく、この能力は、次のような脳とコンピューターのインターフェースよりもさらに速く前面に現れるでしょう。 Neuralink その他（ただし、それ以外） CTRL-LABS 最初に準備ができると思います）。
言語をデコードする人工知能の高度な機能は、死んだ言語でさえ分析を開始できるようになりました。
MITとGoogleの研究者は最近、これらのスキルを古代言語に適度に成功させました（リニアB e ウガリット、ヘブライ語の前駆体および最初に知られているアルファベット）。 しかし、これまでのところ、まだ解読されていないため、運はありません 線形A.
AIは古代言語をどのように理解しますか？
まず、単語間の関係が特定の言語でマッピングされ、膨大なテキストデータベースが活用されます。 システムはテキストを検索して、各単語が他の単語の隣に出現する頻度を確認します。 この関係の「マップ」は、パラメータの多次元空間で単語を定義するユニークなフットプリントです。
研究者は、言語（すべての言語）は関係の600の独立した次元を持つ構造として最もよく記述できると推定しています。 単語と単語のすべての関係をベクトルとして見ることができる構造、たとえば列車のセクションなどの特定のルートで、正確なストップがある「ライン」とさえ言いましょう。 最後に、このベクトルは、人工知能によって生成された翻訳での単語の表示方法を調整する強力な制約として機能します。
これらのベクトルは、いくつかの単純なルールに従います。例: 王 – 男性 + 女性 = 女王。各文は、単語空間を通る軌跡を形成する一連のベクトルとして記述することができます。
そして今、私たちは動物と話すことができます
飛躍してください。 人工学習システムの驚異的なスピードを考えてみましょう。 クジラの歌が言葉と同じような構造でコミュニケーションしていると想像してください。 クジラのアイデアに対する関係が人間の言語で見られるものと同様の次元構造を持っている場合、クジラの歌の主要な要素をマッピングできる可能性があります。 クジラが何について話しているかを理解し、おそらく彼らとコミュニケーションをとることができます。
小さなリマインダー： 一部のクジラは、脳の体積が成人の XNUMX 倍で、皮質領域が大きく、ニューロンの数が少ないですが、分布は同様です。 アフリカゾウは人間の XNUMX 倍のニューロンを持っていますが、その分布は私たちの脳で見られるものとは大きく異なります。
地球上の他の大型哺乳類が、何らかの形で私たちをつなぐことを可能にする思考、コミュニケーション、学習の属性を持っていると仮定するのは理にかなっているようです。
クジラの歌と象のラインの重要な要素は何ですか？ フォネミ？ 繰り返される音のブロック？ トニー？ まだ誰も知りませんが、少なくとも旅は始まっています。
動物との会話の挑戦
のようなプロジェクト 地球種プロジェクト またはL '動物言語研究所 彼らは技術ツール（特にAIとコンピューターを使用して言語を理解するために学んだすべてのもの）に依存することを目指しています。 目標は野心的なものです。動物と話したり、動物同士の話し合いや私たちに話しかける前に話したりすることです。
人工知能の言語学的ツールがすべての思考種を一緒にするためにとても美しい何かをすることができると考えることには深く慰める何かがあります。 たぶんある日、動物の絶滅ではなく、ジョークに基づいて動物にジョークを投げることができます。
