AI를 통한 인간과 동물의 의사소통 방법 -

애완견이 무슨 생각을 하고 있는지 궁금해한 적이 있는가? 숲속에서 속삭이는 동물들은 어떤 비밀을 공유하고 있을까? 인공지능의 힘으로 곧 동물들의 의사소통에 관한 미스터리를 풀게 될지도 모른다.

과학자들은 고래의 복잡한 노래부터 설치류의 초음파에 이르기까지 동물의 복잡한 언어를 해독하기 위해 최첨단 기술을 사용하고 있다. 최근 AI를 적용한 연구는 동물의 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 멸종 위기종을 보호하는 데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

궁금하다면? 사진을 통해 이 분야에서 어떻게 놀라운 발전이 이루어지고 있는지 살펴보도록 하자.

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그들이 뭐라고 말할까? -

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고대 연결 -

많은 원주민 문화는 동물과 의도적으로 의사소통할 수 있다고 믿지만, 서양 과학은 인간의 특성을 비인간적인 존재로 귀속시킨다는 비난을 두려워하여 인간과 유사한 동물의 특성을 제안하는 연구를 종종 피했다.

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최초의 시도 -

70년대에 과학자들은 수화를 사용하는 능력으로 명성을 얻은 네 살 반 된 고릴라 코코와 같은 영장류에게 인간 언어를 가르치려고 노력했다.

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수다쟁이 친구 -

그녀의 강사인 프란신 "페니" 패터슨(왼쪽)은 코코에게 수화를 성공적으로 가르쳐 기본적인 생각과 감정을 전달할 수 있게 했다. 패터슨은 고릴라가 약 2,000개의 영어 단어를 이해하고 있다고 기록했다.

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동물 소리 연구 -

동물의 소리를 연구하는 생물음향학은 1920년대에 등장했다. 해양 포유류의 소리는 이제 익숙하지만, 최초의 녹음은 1940년대 후반에 이루어졌다.

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분야의 발전 -

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녹음 -

최근 디지털 바이오음향 분야에서는 동물이 내는 소리를 연구하기 위해 기술을 사용하고 있다. 과학자들은 이러한 소리를 녹음하고 분석함으로써 동물이 환경과 어떻게 소통하고, 움직이고, 상호작용하는지 배울 수 있다.

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너무 많은 소리 -

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AI 사용 -

그러나 AI는 대규모 데이터셋에서 번성한다. 언어 모델이 방대한 양의 텍스트를 통해 학습하는 것처럼 AI는 동물의 소리에서 패턴을 인식하는 방법을 배울 수 있다.

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동물 소리 해독 -

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다중 요소 -

소리와 이미지와 같은 다양한 형태의 정보를 이해하는 이 "멀티모달" 분석은 동물의 언어를 해독하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

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소리뿐만이 아니다 -

우리가 몸짓을 사용하는 것처럼 동물도 소리와 함께 물리적 신호를 사용한다. 이러한 동작은 발성 전, 중 또는 후에 발생할 수 있다.

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패턴 수집 -

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중요한 발견 -

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동물의 말을 위한 Google 번역 -

AI는 이미 동물의 의사소통을 해독하는 데 사용되고 있다. 신경과학자 케빈 코피는 설치류의 발성을 해독하는 기계 학습 도구인 딥스퀴크를 개발하여 동물의 행동에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움을 주었다.

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행복함 또는 슬픔 -

코피에 따르면 쥐는 구애나 놀이와 같은 긍정적인 상황에서는 고음의 '웃음' 소리를 사용하고, 아프거나 고통스러울 때는 저음의 소리를 사용한다. 코피는 이러한 소리를 사용하여 실험용 쥐의 건강 상태를 모니터링한다.

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집중적인 연구 -

고래 생물학자 셰인 게로가 이끄는 프로젝트 고래언어 해석 이니셔티브(CETI)와 같은 다른 단체들은 특정 종인 향유고래를 이해하는 데 집중하고 있다.

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고래 언어 -

게로는 거의 20년 동안 향유고래의 발성과 그와 관련된 행동을 기록했다. 그는 고래가 코다라는 특정 소리 패턴을 사용하여 서로를 식별한다는 사실을 발견했다.

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어미의 소리 모방 -

연구에 따르면 고래는 어린아이들이 단어와 이름을 배우는 것처럼 어른들의 소리를 모방하여 이 코다를 배운다는 사실을 발견했다.

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긍정적인 결과 -

게로의 팀은 이러한 코다 중 일부를 수동으로 해독한 후 AI를 사용하여 프로세스를 가속화했다. 이 알고리즘은 코다에서 개별 고래의 작은 하위 집합을 99%의 정확도로 성공적으로 식별했다.

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"고래" 언어 배우기 -

프로젝트 CETI는 또한 고래 음성을 지속적으로 녹음하기 위해 수중 마이크를 배치하여 AI가 고래 언어를 이해하고 심지어 '말하기'를 할 수 있도록 훈련할 계획이다.

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메시지 보내기 -

AI 소프트웨어는 이미 동물의 의사소통을 번역하고 동물에게 정보를 전송하는 데 진전을 이루었다. 박쥐나 꿀벌과 통신하기 위해 특정 소리 패턴을 생성할 수 있다.

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바쁜 꿀벌 -

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꿀벌의 신호 -

랜드그라프는 '경적', '꽥', '쉿' 소리 또는 '멈추기' 신호, '위험' 신호, 다양한 흔들기 신호와 같은 꿀벌의 소리와 신호를 식별했다. 이러한 신호는 집단 및 개인의 꿀벌 행동을 지시한다.

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꿀벌 챗봇 -

랜드그라프는 벌집에 들어가 꿀벌과 소통할 수 있는 로봇인 로보비도 만들었다. 이 로봇은 꿀 공급원을 표시하는 데 사용되는 복잡한 의사소통 패턴인 8자 춤까지 수행할 수 있다.

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반려동물을 이해하는 것 -

머신 러닝은 반려동물을 더 잘 이해하는 데에도 도움이 될 수 있다. 동물 행동주의자이자 환경 생물학자인 콘 슬로보드치코프는 반려견의 표정과 짖는 소리를 주인을 위해 번역하는 AI 모델을 개발하고 있다.

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몸짓 언어 - 슬로보드치코프에 따르면 반려동물은 짖는 소리나 몸짓 언어와 같은 여러 신호를 사용하여 의사소통하는 경우가 많다. 그러나 우리는 중요한 시각적 신호를 놓치고 소리에만 집중하는 경향이 있다.

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자연의 SOS -

동물의 소리를 해독하고 동물에게 정보를 전송하면 환경 보호 노력에 혁명을 일으킬 수 있다. 연구자들은 AI를 사용하여 멸종 위기에 처한 종을 추적하고, 개체 수 감소에 기여하는 행동을 식별하며, 꿀벌을 안전한 꿀 공급원으로 안내하는 등 개체 보호에 도움을 줄 수 있다.

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위험 요소 -

한편, 과학자들은 이 기술이 멸종 위기에 처한 종들을 함정으로 유인하거나 행동을 조작하는 등 유해한 목적으로 악용될 수 있다고 우려하고 있다.

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철학적 비유 -

일부 과학자들은 이 돌파구를 우주에서 지구가 차지하는 위치에 대한 우리의 관점을 바꾼 망원경의 발명에 비유한다. AI 기반 동물 통신 연구도 마찬가지로 다른 종과의 관계에 대한 우리의 이해를 재구성할 수 있다.

출처: (Scientific American) (Deutsche Welle) (Science Direct) (Tech Times) (BBC) (Gray DI)

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