Yapay zekâ kuşların dilini çözüyor. Sinir bilimciler, yaşamları boyunca karmaşık ve uzun şarkılar öğrenebilme konusundaki olağanüstü yetenekleri nedeniyle kanaryaları ve diğer ötücü kuşları uzun zamandır yakından inceliyor. Kanaryaların şarkıları, 30-40 farklı hecenin belirli diziler hâlinde bir araya gelmesinden oluşan oldukça karmaşık yapılar içeriyor. Bu özellik, bilim insanlarına beynin karmaşık davranışları nasıl geliştirdiğini ve öğrendiğini anlamak için önemli bir araştırma alanı sunuyor.
Oregon Üniversitesinde biyomühendislik alanında çalışan Doç. Dr. Timothy J. Gardner’ın laboratuvarında doktora öğrencisi olan George Vengrovski de bu sorulara yanıt arayan araştırmacılardan biri. Vengrovski tarafından geliştirilen TweetyBERT adlı makine öğrenmesine dayalı yapay zekâ modeli, kanaryaların çıkardığı sesleri otomatik olarak bölümlere ayırıp sınıflandırabiliyor ve bunu insanlar tarafından yapılan etiketlemelere yakın bir doğrulukla başarabiliyor. Gardner’a göre hayvan seslerini analiz etmek için kullanılan mevcut yapay zekâ yöntemlerinin çoğu, insanların önceden tek tek etiketleyip sınıflandırdığı verilerle eğitiliyor. Bu durum süreci yavaşlatıyor. TweetyBERT ise çok sayıda ses kaydını hızlı biçimde analiz etmeye olanak tanıyor. Araştırmanın sonuçları mart ayında Patterns dergisinde yayımlandı.
TweetyBERT, doğal dil işleme temelli BERT adlı yapay zekâ modelinin, kuş şarkılarını analiz etmek üzere uyarlanmış bir versiyonu. Sistem, insanlar tarafından önceden etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymadan ses kayıtlarındaki gizlenmiş bölümleri tahmin edebiliyor ve kuş şarkılarındaki yapıyı kendi kendine ortaya çıkarabiliyor. Bu sayede notalar, heceler ve ses dizileri gibi şarkıyı oluşturan temel birimleri ayırt edebiliyor ve bunu uzman etiketlemelerine yakın bir doğrulukla yapabiliyor. Bu yapay zekâ modeli, şarkıları hızlı biçimde sınıflandırabilme, bireyler arasındaki farklılıkları ortaya koyabilme ve zaman içindeki değişimleri izleyebilme becerileriyle araştırmacıların insan beyninin dili nasıl öğrendiğini ve konuşmayı nasıl oluşturduğunu daha iyi anlamasına katkı sağlayabilir.
TweetyBERT’in kullanım alanı yalnızca sinir bilim araştırmalarıyla sınırlı değil. Gerekli uyarlamalar yapıldığında doğal kuş popülasyonlarını incelemek için de kullanılabilir. Böylece kuşların seslerindeki değişimler izlenerek artan insan faaliyetlerine ve iklim değişikliği gibi çevresel değişimlere nasıl tepki verdikleri daha iyi anlaşılabilir. Bu tür çalışmalar, kuşların yaşam ortamlarındaki değişen koşullara nasıl uyum sağladığını ortaya koymaya da yardımcı olabilir.
Gardner, sistemi kanaryalar için geliştirdiklerini ancak yaklaşımın belirli bir türe özgü olmadığını belirtiyor. Ona göre dünyada sesli iletişim davranışları henüz yeterince izlenmeyen çok sayıda kuş türü bulunuyor. Araştırmacılar, bu yaklaşımın şimdiden yunuslar ve balinalar üzerinde de uygulanmaya başlandığını ifade ediyor. Bu durum, yöntemin kullanım alanının bazı uyarlamalarla kuşların çok ötesine geçebileceğini ve hayvanların sesli iletişimini daha geniş ölçekte anlamamıza katkı sağlayabileceğini gösteriyor.
Kaynak
