״היי עטלף, מה אמרת?״ למה ה-AI עדיין רחוק מלפענח את שפת החיות

בשנים האחרונות נדמה שהחלום האנושי לדבר עם בעלי חיים נמצא בהישג יד: מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית מנסים לפצח את השריקות של הדולפינים, שירת הלווייתנים, ציוצי הציפורים וקריאות העטלפים. אלא שמחקר חדש בהובלת חוקרי אוניברסיטת תל אביב מצביע על מכשול יסודי בגישה הזו.

נשמע אותו דבר, אבל אומר ההפך

הבעיה המרכזית? מודלי ה-AI מתמקדים במאפיינים הפיזיקליים והאקוסטיים של הצליל, אך מתעלמים מהשאלה הקריטית באמת: כיצד הצד השני, כלומר בעל החיים שמאזין, תופס ומפרש את מה ששמע. מבחינה אקוסטית, שני קולות עשויים להישמע דומים מאוד אך לשאת כוונה הפוכה לחלוטין, וקולות שנשמעים שונים לגמרי יכולים להעביר בדיוק את אותו המסר. לכן, מיון שמבוסס רק על דמיון בצליל עלול לצייר מפה שגויה מיסודה של עולם התקשורת בטבע.

המחקר פורסם בכתב העת המדעי היוקרתי Current Biology ונערך בהובלת פרופ' יוסי יובל מבית הספר לזואולוגיה בפקולטה למדעי החיים ע"ש ג'ורג' ס' וייז, וממוזיאון הטבע ע"ש שטיינהרדט באוניברסיטת תל אביב, יחד עם פרופ' עמיעל אילני, ד"ר יואב רם והסטודנטית מור טאוב, גם הם מהפקולטה למדעי החיים, ושותפים מהאוניברסיטה העברית ומגרמניה.

מה אפשר ללמוד מבכי של תינוק?

כדי לבחון את הפער המהותי הזה בין צליל למשמעות, פנו החוקרים למערכת תקשורת ייחודית שאינה תלויה במילים: קולות של פעוטות שטרם למדו לדבר. היתרון הגדול? בניגוד לחיות בר, כאן בני אדם מסוגלים לדעת ולהבין את כוונת המשורר. צוות המחקר הקליט פעוטות בשלושה מצבים יומיומיים מובהקים: אותות מצוקה, פנייה להורה (״אמא״ / ״אבא״), ובקשה לאוכל. את ההקלטות הללו הזינו לשלושה כלים שונים: שיטה אקוסטית קלאסית, רשת עצבית עמוקה שאומנה על קולות בעלי חיים, ורשת עצבית עמוקה שאומנה על דיבור אנושי של מבוגרים. המשימה שהוטלה עליהן הייתה פשוטה: לקבץ יחד קולות בעלי מאפיינים דומים.

התוצאות הציגו תמונה מובהקת: הרשתות העצביות אמנם הפגינו ביצועים טובים יותר מהשיטה האקוסטית המסורתית, אך שתיהן כשלו לחלוטין בזיהוי המשמעות האמיתית. 

פספס את הפואנטה: הנתונים שבילבלו את האלגוריתם

המודלים קיבצו לעיתים קרובות קולות בעלי משמעויות שונות לחלוטין לאותה קבוצה רק כי נשמעו דומים, והפרידו בין קולות שונים שנועדו להעביר בדיוק את אותו המסר (למשל רעב). יתרה מכך, האלגוריתמים לא הצליחו לקלוט את תחושת הדחיפות ההולכת וגוברת ברצף הקריאות – רמז אינטואיטיבי וברור שכל אוזן אנושית קולטת בשבריר שנייה.

המסקנה של החוקרים ברורה: פיצוח אמיתי של שפת החיות לא יוכל להסתמך אך ורק על ניתוח גלי קול של מחשב. הוא יחייב שילוב הדוק בין כלי בינה מלאכותית לתצפיות התנהגותיות בשטח, ניסויי השמעה, ולעיתים אף מדידות של פעילות מוחית. לכל יצור יש עולם חושי ותפיסתי ייחודי – וכדי להבין מה הוא באמת מנסה להגיד, חייבים להבין איך הוא שומע ומגיב.

"בשנים האחרונות גוברת ההתלהבות מהאפשרות להשתמש בבינה מלאכותית כדי לפענח את התקשורת של בעלי חיים, אבל המחקר שלנו מראה שצריך להתייחס להבטחות האלה בזהירות", מסביר פרופ' יוסי יובל. "זיהוי דפוסים אקוסטיים אינו בהכרח פענוח של משמעות: כדי להבין מה בעל חיים 'אומר', עלינו לדעת כיצד בעל החיים שמקבל את המסר תופס אותו ומגיב אליו. הדרך לפענוח אמיתי של תקשורת בעלי חיים תדרוש שילוב בין בינה מלאכותית, תצפיות התנהגותיות, ניסויים ומחקר של מערכת העצבים. הבינה המלאכותית היא כלי רב-עוצמה, אך היא אינה מקבילה לנקודת המבט של בעל החיים עצמו".

* פרופ' יוסי יובל הוא מומחה בעל שם עולמי לתקשורת, ניווט וחישה קולית (אקולוקציה) בבעלי חיים מבית הספר לזואולוגיה וממוזיאון הטבע ע"ש שטיינהרדט באוניברסיטת תל אביב. מעבדתו מתמחה בחקר התנהגות ותקשורת בבעלי חיים, בדגש על עולמם החושי והקולי של עטלפים, תוך פיתוח טכנולוגיות ניטור זעירות, ביו-סונאר וניתוח חישובי של שפות הטבע.