The Race To Translate Animal Sounds Into Human Language

2025 में हम जानवरों के संचार को समझने में वास्तविक प्रगति करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग का लाभ उठाएंगे, एक ऐसे सवाल का जवाब देंगे जिसने मनुष्यों को तब तक हैरान कर दिया है जब तक हम अस्तित्व में हैं: “जानवर एक दूसरे से क्या कह रहे हैं?” हाल ही में कोलर-डोलिटल पुरस्कार, “कोड को क्रैक” करने वाले वैज्ञानिकों के लिए आधा मिलियन डॉलर तक के नकद पुरस्कार की पेशकश, इस विश्वास का संकेत है कि मशीन लर्निंग और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में हाल के तकनीकी विकास इसे आगे बढ़ा रहे हैं। लक्ष्य हमारी मुट्ठी में.

कई शोध समूह जानवरों की आवाज़ को समझने के लिए एल्गोरिदम पर वर्षों से काम कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, प्रोजेक्ट सेटी, स्पर्म व्हेल की क्लिक ट्रेनों और हंपबैक के गानों को डिकोड कर रहा है। इन आधुनिक मशीन लर्निंग टूल्स के लिए बहुत बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, और अब तक, इतनी मात्रा में उच्च-गुणवत्ता और अच्छी तरह से एनोटेट किए गए डेटा की कमी रही है।

बहरहाल, 2025 वैज्ञानिकों के लिए उपलब्ध पशु संचार डेटा की मात्रा और उन डेटा पर लागू किए जा सकने वाले एआई एल्गोरिदम के प्रकार और शक्ति दोनों में नई प्रगति लाएगा। जानवरों की आवाज़ की स्वचालित रिकॉर्डिंग को हर वैज्ञानिक अनुसंधान समूह की आसान पहुंच में रखा गया है, ऑडियोमोथ जैसे कम लागत वाले रिकॉर्डिंग उपकरणों की लोकप्रियता बढ़ रही है।

बड़े पैमाने पर डेटासेट अब ऑनलाइन आ रहे हैं, क्योंकि रिकॉर्डर को खेत में छोड़ा जा सकता है, जिससे जंगल में गिब्बन या जंगल में पक्षियों की आवाज़ को 24/7, लंबे समय तक सुना जा सकता है। ऐसे मौके आए जब इतने बड़े पैमाने पर डेटासेट को मैन्युअल रूप से प्रबंधित करना असंभव था। अब, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क पर आधारित नए स्वचालित पहचान एल्गोरिदम हजारों घंटों की रिकॉर्डिंग के माध्यम से दौड़ सकते हैं, जानवरों की आवाज़ को चुन सकते हैं और उन्हें उनकी प्राकृतिक ध्वनिक विशेषताओं के अनुसार विभिन्न प्रकारों में क्लस्टर कर सकते हैं।

एक बार जब वे बड़े पशु डेटासेट उपलब्ध हो जाते हैं, तो नए विश्लेषणात्मक एल्गोरिदम एक संभावना बन जाते हैं, जैसे कि पशु स्वरों के अनुक्रम में छिपी संरचना को खोजने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, जो मानव भाषा में सार्थक संरचना के अनुरूप हो सकता है।

हालाँकि, मूल प्रश्न जो अस्पष्ट बना हुआ है वह यह है कि हम इन जानवरों की आवाज़ के साथ वास्तव में क्या करने की उम्मीद कर रहे हैं? कुछ संगठन, जैसे कि Interspecies.io, ने अपना लक्ष्य बिल्कुल स्पष्ट रूप से निर्धारित किया है, “एक प्रजाति के संकेतों को दूसरी प्रजाति के लिए सुसंगत संकेतों में परिवर्तित करना।” दूसरे शब्दों में, को अनुवाद मानव भाषा में पशु संचार। फिर भी अधिकांश वैज्ञानिक इस बात से सहमत हैं कि गैर-मानव जानवरों के पास अपनी कोई वास्तविक भाषा नहीं होती है – कम से कम उस तरह से नहीं जिस तरह से हम मनुष्यों के पास भाषा होती है।

कॉलर डोलिटल पुरस्कार थोड़ा अधिक परिष्कृत है, जो “किसी जीव के साथ संचार करने या उसे समझने का एक तरीका ढूंढता है।” अनुवाद करने की तुलना में व्याख्या करना थोड़ा कम महत्वाकांक्षी लक्ष्य है, इस संभावना पर विचार करते हुए कि जानवरों के पास वास्तव में ऐसी भाषा नहीं हो सकती जिसका अनुवाद किया जा सके। आज हम यह नहीं जानते कि जानवर आपस में कितनी या कितनी कम जानकारी संप्रेषित करते हैं। 2025 में, मानवता में न केवल जानवर कितना कुछ कहते हैं, बल्कि वे एक-दूसरे से वास्तव में क्या कह रहे हैं, इसकी हमारी समझ से भी आगे निकलने की क्षमता होगी।

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