目前相关研究只是在一定程度上实现了人与动物之间简单的信息传递，距离真正的跨物种交流还有很长的路要走短期来看，实现跨物种交流还很困难，但越来越多的研究无疑为其打开了一扇门
谭维洲王源智库人工智能事业部总监，图灵机器人首席战略官
安徒生童话等文学作品，以及很多优秀的影视作品都反映了同一个主题——人与动物的互动如今，世界各地的学者都试图通过人工智能等方式打破人与动物之间的语言障碍，真正实现跨物种交流甚至情感交流
最近几天，由丹麦哥本哈根大学，瑞士苏黎世联邦理工学院和法国国家农业，食品与环境研究所的研究人员组成的国际研究团队开发出一种人工智能产品，可以翻译猪在各种场景下发出的声音，并成功解码其叫声中传达的喜怒哀乐该研究成果发表在最新一期《科学报告》上那么，人工智能能否实现人与动物的交流呢算法具体是怎么区分动物情绪的目前，人类通过AI理解动物语言需要克服哪些困难
很多动物语言都被算法研究过。
像动物和人一样，他们也有自己的情感他们会开心，会难过，会害怕，会生气，但是受限于语言和表达，动物的情绪很难知道事实上，相似动物的声音中可能隐藏着不同的情绪
上述论文显示，为了训练AI翻译猪的语言，研究人员特意记录了411头家猪在19个不同场景下的7000多次叫声算法结果表明，猪的积极情绪的声音比消极情绪的声音更短，幅度更低据研究人员介绍，这种算法的准确率高达92%，可以基本准确地从叫声中识别出猪的情绪
无独有偶，剑桥大学的一个研究小组此前曾要求AI根据羊的面部表情来识别羊是否遇到了麻烦AI系统首先根据绵羊疼痛的面部表情，列出几个与不同疼痛程度相关的面部动作单元，然后在480张绵羊照片中标记这些AU——鼻孔变形，每只耳朵旋转，眼睛眯起等，以此来判断羊的情况
其实在算法的帮助下研究动物语言和人与动物的交流是有先例的之前也有过研究宠物狗和宠物猫的项目这些研究的目的是让人类更容易更好地与它们相处日前，王源智库人工智能处处长，图灵机器人首席战略官谭维洲在接受科技日报记者采访时指出
例如，为了实现人与宠物之间的交流，日本著名声学专家松美铃木博士曾经利用基于机器学习的动物翻译技术发明了一种宠物狗翻译机宠物主人只需要在项圈上贴上一个迷你麦克风，收集到的宠物叫声就会传到翻译机进行语音识别和转换，从而将宠物的意思传达给主人，理解它们的情绪
此外，还有研究人员研究简单动物的群体智能，比如蜜蜂和蚂蚁的交流方式这些研究对军事战术和装备具有一定的仿生参考意义，还有对海豚，鲸鱼等动物组织能力的跨学科研究，对探索生物的进化史非常有价值谭玉舟进一步解释道
不懂语言也能获得翻译能力。
动物有自己的语言吗如果有，他们会聊什么了解动物可以说是人类长期的研究课题目前，AI正在帮助我们寻找答案谭明洲说:动物没有人类特有的语言系统，研究人员可以结合它们的叫声，行为和习惯来分析它们的诉求，从而更好地理解它们
一名研究人员曾经听过两头相对静止的抹香鲸之间断断续续40分钟的对话他们的对话几乎每句话都不一样，还伴伴随着各种动作这不禁让人怀疑:这两只母鲸是在聊天，分享育儿经验吗对抹香鲸对话的研究是最近几年来由国际科学家团队发起，美国国家地理支持的鲸语翻译计划中的研究内容之一根据消息显示，研究人员正在使用自然语言处理系统分析抹香鲸的40亿条通信代码NLP是人工智能的一个子领域，专注于人类书面语和口语的处理研究团队计划让人工智能将每个声音与特定的背景联系起来，这个过程预计至少需要5年时间如果团队实现了这些目标，下一步将是开发和部署一个交互式聊天机器人，与生活在野外的抹香鲸交谈
发表在《自然》杂志上的科学研究证明，人工智能在破译古代人类语言方面非常有效这就开启了利用AI探索动物语言的可能性根据这项研究，机器学习技术提供了新的工具，可以帮助考古学家更快地了解过去，特别是在破译古文字时AI系统使用古希腊语和整个古代地中海世界的铭文进行训练训练数据来自相关人文学院提供的最大的希腊铭文数字数据集，这些铭文中的每一个都标有元数据，描述了历史学家检查的铭文的书写地点和时间有了这些数据，AI可以在这些信息中找到模式和规律，并使用复杂的数学模型对这些信息进行编码，然后进一步利用这些推断出的信息来推断其他铭文的内容，书写地点和年代研究表明，人工智能在修复受损单词方面达到了62%的准确率也为翻译动物语言提供了灵感
人工智能在破解古文字和翻译动物语言时，往往遵循同样的方法和准则谭明洲说:在翻译的经典任务中，机器不需要理解语言，只需要依靠单一语言的语料库就能掌握该语言的句法，语法等关键要素换句话说，深度学习不懂英语和汉语，但是可以通过大量的学习语料库获得中英互译的能力
归根结底，AI能够翻译和理解动物语言，还是基于人类对语言的有效解读谭玉舟说
实现跨物种交流还有很长的路要走。
人类的语言是有规律可循的，所以不同国家的语言都可以遵循规律来学习但动物语言规则存在未知障碍，因此AI实现跨物种语言翻译还有很长的路要走，需要克服一些困难谭玉舟说
首先，已经证明，使用受人为偏差影响的数据的训练算法，很容易将结果引向错误的路径比如，一只狗可能会在匆忙中吠叫，可能是因为它想向主人乞讨食物，也可能是因为它提醒主人提防陌生人，或者是因为它责怪主人不陪它玩耍但是，如果研究人员只是基于自己的认知对这类叫声数据进行标记，认为这种叫声只是表达了宠物对主人食物的需求，以此对数据进行单一标记的处理，那么人工智能在数据学习和翻译方面往往会有很大的局限性这种翻译很容易导致人和宠物之间的交流障碍，从而失去宠物语言翻译的意义
在研究中，研究人员需要去‘人类中心’，也就是说，借助算法实现的跨物种交流，需要算法避免某些人类偏见谭玉舟指出
其次，通过AI算法将人类语言与动物语言进行匹配，需要大量广泛而完善的数据收集和场景训练，才能完成对动物语言的解读，实现对规则的总结需要收集比较动物叫声和脑电波的数据，然后纳入数据库可是，不同犬种在同一场景下有不同的发声特征和不同的发声表现，这种场景和叫声的组合数不胜数，给数据采集带来了极大的挑战
谭维洲表示，从技术上来说，一款AI翻译产品要实现精准翻译至少需要克服几个问题:形式方面，如果用节拍翻译形式克服图像识别相关问题，同声翻译形式需要克服语音识别相关问题，在内容端，AI翻译产品要克服文本语言分析，大数据采集等问题由于AI缺乏对视觉场景，听觉场景，自然语言处理的常识性判断，也需要AI发展到能够极其精准地处理这些问题的阶段
此外，也有学者指出，动物语言与人类语言的代沟是客观存在的，AI能做的就是不断完善自身功能，利用科学手段完善数据库，内容，语料库，场景，只有形式和内容相结合，才能填补动物和人之间的这种语言鸿沟，才能在坚实的基础上实现人和动物之间的有效交流。
虽然一些研究取得了很大进展，但问题不容忽视目前相关研究只是在一定程度上实现了人与动物之间简单的信息传递，距离真正的跨物种交流还有很长的路要走短期内，实现跨物种交流还很困难，但越来越多的研究无疑正在为它打开一扇门谭玉舟说
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