amerikali
Yeni Üye
Köpek sadece oynamak mı istiyor yoksa saldırgan mı? Michigan Üniversitesi'ndeki bir araştırma ekibi, yapay zekanın (AI) bu soruyu yanıtlayabildiğini buldu. Köpek havlamasını dinlemek için aslında insan dili üzerine eğitilmiş bir dil modeli kullandılar ve bunun işe yaradığını gördüler. Araç, köpeğin havlamasının eğlenceli mi yoksa agresif mi olduğunu algılıyor.
Reklamcılık
Ekip, modeli farklı cins, yaş ve cinsiyetteki köpeklerin farklı durumlarda kaydedilen 74 sesiyle besledi. Kayıtlar kontrollü durumlarda yapıldı. Örneğin, kapı zili birkaç kez çaldığında, köpek oyun oynarken veya köpek sahibine yönelik bir saldırı simüle edildiğinde havlama kaydedildi.
Yapay zeka ırkı, yaşı, ruh halini ve cinsiyeti tanıyor
Aynı modeller, hayvanın seslerinden köpeğin yaşını, cinsini ve cinsiyetini de belirleyebildi. Ekip, topladığı verileri yorumlamak için Wav2Vec2 modelini kullandı. Model dört sınıflandırma testini (ses tanıma, cins, cinsiyet ve ruh hali) geçti ve ayrıca köpek havlaması konusunda özel olarak eğitilmiş diğer modellerden yüzde 70'e varan bir doğrulukla daha iyi performans gösterdi.
Araştırmacılar aslında insan konuşması için tasarlanmış bir model kullanarak eğitim verileriyle ilgili bir sorunu çözmek istediler. İnsan ses kayıtlarının aksine, hayvan iletişimine ilişkin materyal önemli ölçüde daha azdır. Üniversiteden yapılan açıklamaya göre, Michigan Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi ve mühendisliği alanında baş yazar ve doktora öğrencisi olan Artem Abzaliev, “Hayvan seslerini yakalamak ve kaydetmek çok daha zor” dedi. Kayıt ya vahşi doğada pasif olarak ya da evcil hayvan sahibinin izniyle yapılmalıdır.
Yapay zeka modeli ses inceliklerini yorumlamak için eğitildi
Bu nedenle araştırma ekibi, çeviri hizmetleri de dahil olmak üzere mevcut ses kontrollü teknolojilerin dayandığı modelleri kullandı. Bunlar ses, ton, perde veya aksan gibi incelikleri algılamak ve yorumlamak için tasarlanmıştır. Abzaliev, “Bu modeller, insan dilinin inanılmaz derecede karmaşık kalıplarını öğrenip çözebilir” dedi. “Bu yeteneği köpek havlamasını tanımak ve yorumlamak için de kullanıp kullanamayacağımızı bilmek istedik.”
Ekip, bulguların yalnızca insan iletişiminin dil modellerinin hayvan iletişiminin analizinde kullanılması açısından değerli olmadığını düşünüyor. Ayrıca hayvan refahı konusunda da önemli bilgiler sağlarlar; çünkü daha iyi bir anlayış sonuçta hayvanlara daha iyi muamele edilmesine yol açabilir; bu sadece hayvan refahı için bir başarı değil, aynı zamanda tehlikeli durumların etkisiz hale getirilmesi için de önemlidir.
Ekip sonuçları Ortak Uluslararası Hesaplamalı Dilbilim, Dil Kaynakları ve Değerlendirme Konferansında sundu.
(vardır)
Haberin Sonu
Reklamcılık
Ekip, modeli farklı cins, yaş ve cinsiyetteki köpeklerin farklı durumlarda kaydedilen 74 sesiyle besledi. Kayıtlar kontrollü durumlarda yapıldı. Örneğin, kapı zili birkaç kez çaldığında, köpek oyun oynarken veya köpek sahibine yönelik bir saldırı simüle edildiğinde havlama kaydedildi.
Yapay zeka ırkı, yaşı, ruh halini ve cinsiyeti tanıyor
Aynı modeller, hayvanın seslerinden köpeğin yaşını, cinsini ve cinsiyetini de belirleyebildi. Ekip, topladığı verileri yorumlamak için Wav2Vec2 modelini kullandı. Model dört sınıflandırma testini (ses tanıma, cins, cinsiyet ve ruh hali) geçti ve ayrıca köpek havlaması konusunda özel olarak eğitilmiş diğer modellerden yüzde 70'e varan bir doğrulukla daha iyi performans gösterdi.
Araştırmacılar aslında insan konuşması için tasarlanmış bir model kullanarak eğitim verileriyle ilgili bir sorunu çözmek istediler. İnsan ses kayıtlarının aksine, hayvan iletişimine ilişkin materyal önemli ölçüde daha azdır. Üniversiteden yapılan açıklamaya göre, Michigan Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi ve mühendisliği alanında baş yazar ve doktora öğrencisi olan Artem Abzaliev, “Hayvan seslerini yakalamak ve kaydetmek çok daha zor” dedi. Kayıt ya vahşi doğada pasif olarak ya da evcil hayvan sahibinin izniyle yapılmalıdır.
Yapay zeka modeli ses inceliklerini yorumlamak için eğitildi
Bu nedenle araştırma ekibi, çeviri hizmetleri de dahil olmak üzere mevcut ses kontrollü teknolojilerin dayandığı modelleri kullandı. Bunlar ses, ton, perde veya aksan gibi incelikleri algılamak ve yorumlamak için tasarlanmıştır. Abzaliev, “Bu modeller, insan dilinin inanılmaz derecede karmaşık kalıplarını öğrenip çözebilir” dedi. “Bu yeteneği köpek havlamasını tanımak ve yorumlamak için de kullanıp kullanamayacağımızı bilmek istedik.”
Ekip, bulguların yalnızca insan iletişiminin dil modellerinin hayvan iletişiminin analizinde kullanılması açısından değerli olmadığını düşünüyor. Ayrıca hayvan refahı konusunda da önemli bilgiler sağlarlar; çünkü daha iyi bir anlayış sonuçta hayvanlara daha iyi muamele edilmesine yol açabilir; bu sadece hayvan refahı için bir başarı değil, aynı zamanda tehlikeli durumların etkisiz hale getirilmesi için de önemlidir.
Ekip sonuçları Ortak Uluslararası Hesaplamalı Dilbilim, Dil Kaynakları ve Değerlendirme Konferansında sundu.
(vardır)
Haberin Sonu