Amerikanske matematikere har oprettet et maskinindlæringssystem, der kan "afkode" babyernes skrig og skrig og forstå, hvad de vil have fra deres forældre eller barnepiger. Deres fund blev offentliggjort i Journal of Automatica Sinica.
I de senere år har forskere mulighed for at skabe komplekse neurale netværk, kunstig intelligenssystemer, der er i stand til at udføre ikke-trivielle opgaver og endda "tænke" kreativt og skabe nye eksempler på kunst og teknologi.
I bare de sidste to år har forskere for eksempel skabt AI, der kan slå en person i det "utallige" gamle kinesiske spil Go, mens de lærer fra bunden at finde de vigtigste begivenheder i historien fra aviser, skrive manuskripter til computerspil og farvefotos og videoer under Van Gogh og male dine egne billeder.
Tidligt sidste år afslørede forskere et AI-system, der bedre kan skelne føflekker fra hudkræft, end de fleste erfarne hudlæger kan. Lidt tidligere skabte Yandex-programmører neurale netværk, der optog musikalbum i stil med Nirvana og Civil Defense og malede billeder i stil med Wassily Kandinsky.
Liu og hans kolleger tilpassede kunstig intelligens til at løse det mest eksotiske problem indtil videre - de skabte en algoritme, der meget nøjagtigt kan klassificere skrig fra babyer, og brugte den til at skabe et slags "maskineoversættelses" -system.
Mange forældre og erfarne børnelæger, som forskere bemærker, bemærker ofte, at babyens gråtemønstre kan variere meget afhængigt af, hvad de nøjagtigt mangler, eller hvad der irriterer dem på et givet tidspunkt.
Liu og hans team foreslog, at disse signaler adlyder de samme regler som artikulere menneskelig tale, ved hjælp af specifikke sæt lyde til at betegne specifikke fænomener og begreber.
Vejledt af denne idé skabte forskerne en slags analog til et talegenkendelsesprogram, der analyserede optagelser af gråd fra forskellige børn lavet i de samme situationer. Hun forsøgte at fremhæve et vist sæt fælles træk i dem, der danner grundlaget for de særegne "ord" på dette spædbarnssprog.
Salgsfremmende video:
Ved hjælp af denne algoritme gik forskerne til et af Illinois-barselshospitalerne og begyndte at registrere og analysere babyernes skrig ved hjælp af erfarne barnepiger og læger til at bestemme nøjagtigt, hvad babyerne ønskede.
Efter at have analyseret flere hundrede sådanne lydoptagelser, har videnskabsmænd identificeret omkring et dusin signaler, som babyer udsendte, da de ønskede, at deres forældre skulle fodre dem, skifte ble eller ble, ville sove eller tiltrække deres opmærksomhed af andre grunde.
Som matematikere bemærker, var strukturen af disse signaler, en slags "ord" på spædbørnets sprog, den samme for alle babyer på trods af de store forskelle i arten af deres råb. Dette betyder, at maskinlæringssystemer kan bruges til at dechiffrere disse signaler uden at skræddersy dem til hvert enkelt barn.
I den nærmeste fremtid planlægger forskere at teste arbejdet med deres program på et bredere sæt børn. Derudover vil de sammenligne, om der er forskelle i "spædbørnssprog" mellem repræsentanter for forskellige etniske grupper, og de bruger også mere avancerede versioner af kunstig intelligens til at analysere optagelserne og udvidet "transkribe" af disse skrig.
