Amerikāņu matemātiķi ir izveidojuši mašīnmācīšanās sistēmu, kas var “atšifrēt” mazuļu kliedzienus un kliedzienus un saprast, ko viņi vēlas no vecākiem vai auklītēm. Viņu secinājumi tika publicēti žurnālā Automatica Sinica.
Pēdējos gados, pateicoties matemātikas pilnveidošanai un datoru skaitļošanas jaudas pieaugumam, zinātniekiem ir iespēja izveidot sarežģītus neironu tīklus, mākslīgā intelekta sistēmas, kas spēj veikt nebūtiskus uzdevumus un pat radoši "domāt", radot jaunus mākslas un tehnoloģiju piemērus.
Piemēram, tikai pēdējos divos gados zinātnieki ir izveidojuši AI, kas var pārspēt cilvēku “neizskaitāmā” senās ķīniešu spēles Go ietvaros, vienlaikus mācoties no nulles, lai avīzēs atrastu svarīgākos vēstures notikumus, rakstītu datorspēļu skriptus un krāsainas fotogrāfijas un video Van Goga vadībā. un glezno pats savus attēlus.
Pagājušā gada sākumā zinātnieki atklāja AI sistēmu, kas dzimumzīmes no ādas vēža var atšķirt labāk nekā pieredzējušie dermatologi. Nedaudz agrāk Yandex programmētāji izveidoja neironu tīklus, kas ierakstīja mūzikas albumus Nirvana un Civilās aizsardzības stilā un krāsoja attēlus Vasilija Kandinska stilā.
Liu un viņa kolēģi mākslīgo intelektu pielāgoja līdz šim eksotiskākās problēmas risināšanai - viņi izveidoja algoritmu, kas ļoti precīzi var klasificēt mazuļu kliedzienus, un izmantoja to, lai izveidotu sava veida “mašīntulkošanas” sistēmu.
Daudzi vecāki un pieredzējuši pediatri, kā atzīmē zinātnieki, bieži pamana, ka zīdaiņu raudāšanas paradumi var ievērojami atšķirties atkarībā no tā, kas tieši viņiem trūkst vai kas viņus kaitina noteiktā laikā.
Liu un viņa komanda ieteica šiem signāliem ievērot tos pašus noteikumus, kas artikulē cilvēka runu, izmantojot īpašas skaņu kopas, lai apzīmētu noteiktas parādības un jēdzienus.
Šīs idejas vadīti, zinātnieki izveidoja sava veida runas atpazīšanas programmas analogu, kurā tika analizēti dažādu bērnu raudāšanas ieraksti, kas veikti vienādās situācijās. Viņa mēģināja tajos izcelt noteiktu kopīgo pazīmju kopumu, kas veido pamatu šīs zīdaiņu valodas savdabīgajiem "vārdiem".
Reklāmas video:
Izmantojot šo algoritmu, zinātnieki devās uz vienu no Ilinoisas dzemdību nama slimnīcām un sāka reģistrēt un analizēt mazuļu kliedzienus, izmantojot pieredzējušu aukļu un ārstu palīdzību, lai precīzi noteiktu, ko mazuļi vēlas.
Pēc vairāku simtu šādu audioierakstu analīzes zinātnieki ir identificējuši apmēram duci signālu, ko mazuļi izstaro, kad viņi vēlējās, lai vecāki viņus pabaro, maina autiņu vai autiņu, vēlas gulēt vai piesaistīt viņu uzmanību citu iemeslu dēļ.
Kā atzīmē matemātiķi, šo signālu, sava veida zīdaiņu valodas vārdu, struktūra bija vienāda visiem zīdaiņiem, neskatoties uz lielajām atšķirībām viņu raudāšanas būtībā. Tas nozīmē, ka mašīnmācīšanās sistēmas var izmantot, lai atšifrētu šos signālus, nepielāgojot tos katram bērnam atsevišķi.
Tuvākajā laikā zinātnieki plāno pārbaudīt savas programmas darbu plašākam bērnu lokam. Turklāt viņi salīdzinās, vai starp dažādu etnisko grupu pārstāvjiem pastāv atšķirības "zīdaiņa valodā", kā arī izmantos modernākas mākslīgā intelekta versijas, lai analizētu ierakstus un paplašinātu "pārrakstīšanu" no šiem kliedzieniem.
