Hayvanların Dili Var mıdır? Yapay Zekâ Hayvanları Anlamamızda Bize Nasıl Yardımcı Olabilir?
- İndir
- Dış Sitelerde Paylaş
Hayvanlar, bilgi iletmek ve davranışlarını koordine etmek için çeşitli iletişim biçimlerini kullanarak milyonlarca yıldır birbirleriyle iletişim kurmaktadır. Bununla birlikte, hayvanların bizim anladığımız şekilde bir dilleri olup olmadığı, bilim insanları arasında onlarca yıldır süregelen bir tartışma konusudur.
Öte yandan yapay zekâ alanındaki gelişmeler, birçok alanda büyük imkanlar yaratmanın yanı sıra hayvan iletişimini incelemek için de yeni yollar oluşturmuştur ve oluşturmaya da devam edecektir. Araştırmacılar, seslendirme kalıplarını ve diğer hayvan iletişim biçimlerini analiz ederek hayvanların nasıl iletişim kurdukları ve ne iletmeye çalıştıkları hakkında fikir edinmek için yapay zekâyı kullanmaktadırlar. Yapay zekânın yardımıyla birlikte hayvanlar aleminde var olan iletişim sistemlerinin zengin çeşitliliğini daha iyi anlamak, hayvan davranışlarına dair anlayışımızda devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
Bu yazımızda, hayvanların dilleri olup olmadığı sorusunu ve bu soruya ışık tutmak için yapay zekânın nasıl kullanıldığını keşfedeceğiz. Hayvan iletişimini analiz etmek için kullanılan en son yapay zekâ teknolojilerinden bazılarını ve buna ek olarak hayvan iletişimini çözümlemenin olası faydalarını tartışacağız.
Canlılarda İletişim
İletişim sistemlerinin doğası ve karmaşıklığı, türler arasında büyük farklılıklar gösterse de tüm canlılar öyle ya da böyle iletişim kurarlar.[1] İletişim; ses, beden dili, kimyasal sinyaller ve elektrik sinyalleri gibi birçok yolla kurulabilir. Örneğin, bitkiler havaya veya toprağa salınan kimyasallar aracılığıyla iletişim kurarlar. Bitkiler, diğer bitkilere sinyal vermek ve tozlayıcılar veya otçulları, caydırıcı böcekler gibi faydalı organizmaları kendilerine çekmek için havaya uçucu organik bileşikler (VOC) salabilir.[2] Organizmalar arasında kimyasal haberciler olarak hareket eden bu bileşikler, bitkiler tarafından salınan en yaygın kimyasal sinyal türüdür.
Uçucu organik bileşikler; havada kolayca dağılan gazlar olarak salınan küçük moleküllerdir. Bu bileşiklerden bazıları, bazı hayvanlar tarafından salgılanan ve türdeşleriyle iletişim kurmalarına yardımcı olan feromonlara kimyasal olarak benzer yapıdadırlar.
Bitkiler köklerini de bir iletişim aracı olarak kullanabilirler. Kökler, kimyasal sinyallerin salınması yoluyla bir iletişim ağı oluşturarak önemli bir iletişim sistemi kurar. Örneğin, bir bitkinin kökleri başka bir bitkinin kökleriyle temas ettiğinde çeşitli kimyasallar salgılayarak karşılıklı etkileşim kurulmasını sağlayabilir. Bu kimyasallar, diğer bitkinin köklerinin büyümesini teşvik edebilirken aynı zamanda engelleyici etki de gösterebilir. Bu iletişim mekanizması, bitkilerin kaynaklar için rekabetten kaçınmalarına yardımcı olur.[3]
Bitkilerin yanı sıra bakteriler de çekirdek algılama adı verilen bir süreç aracılığıyla birbirleriyle iletişim kurar. Çekirdek algılamada bakteriler, otoindükleyici (İng: "Autoinducer") adı verilen sinyal moleküllerini çevrelerine salarlar. Bakteri popülasyonu büyüdükçe otoindükleyicilerin miktarı artar, bu da bakterilerin yerel popülasyon yoğunluğundaki değişiklikleri tespit etmesine ve bunlara yanıt vermesine olanak tanır.[4]
Hayvanlar ise ses, beden dili ve kimyasal sinyaller aracılığıyla iletişim kurarlar. Mesela kuşların ötüşmeleri günlük hayatta en çok karşılaştığımız hayvan iletişim yollarından birisidir. Farklı türlerin iletişim kurduğu belirli yollar genellikle biyolojileri, çevreleri ve davranışlarıyla yakından bağlantılıdır ve hayatta kalmaları ve üremeleri için kritik öneme sahiptir.
Dil Nedir? Hayvanların Dili Var Mıdır?
Biz insanlar en yaygın biçimde dil aracılığı ile konuşarak iletişim kurarız. Günümüzde yaklaşık olarak 7.000 insan dili vardır ve insanlarda dilin evrimi başlı başına uzun ve ilgi çekici bir konudur. Hiç şüphesiz dil insan medeniyetinin bu kadar gelişmesindeki en önemli etkenlerden birisidir, çünkü iletişim ve fikirlerin iletilmesi için temel bir araçtır. İnsanlar dil sayesinde karmaşık düşünce ve fikirleri iletebilir, bilgileri paylaşabilir ve projeler üzerinde iş birliği yapabilir.
Dil olarak tanımladığımız olgunun çeşitli özellikleri bulunmaktadır. Dil; insanların düşüncelerini, fikirlerini ve duygularını paylaşmalarına olanak tanıyan bir iletişim aracıdır. Dilin en önemli özelliği yaratıcılıktır, çünkü kullanıcılarına yeni ifadeler üretme ve farklı fikirler üzerine iletişim kurma imkânı verir. Geçmiş, gelecek, varsayımsal durumlar ve soyut kavramlar gibi her türlü konu hakkında konuşmak için kullanılabilir.
Dilin önemli bazı bileşenleri dilbilgisi ve sözdizimidir. Dilbilgisi, kelimelerin ve sembollerin nasıl bir araya getirileceğini belirleyerek anlamlı ifadeler, cümleler ve paragraflar oluşturmamıza yardımcı olur. Sözdizimi de dilin diğer bir unsuru olup bir dildeki kelimelerin doğru bir şekilde sıralanmasıyla ilgilenir. Son olarak, bir dil topluluk tarafından kullanılır ve öğrenilir.
Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.
Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.
Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.
Dilin kullanımı, bir toplumun kültürü ve yaşam tarzı hakkında da ipuçları verir. İnsanlar, bir dile maruz kaldıkça ve onu öğrendikçe kültürleri hakkında daha fazla bilgi edinirler ve toplumsal bağlarını güçlendirirler. Tüm bu özelliklerin bir araya gelmesiyle dil, insanların hayatını kolaylaştıran ve geliştiren bir araç haline gelir. Kısacası dil; bilgi aktarımı, eğitim, sanat ve kültür gibi pek çok alanda kullanılan temel bir araçtır ve insanların sosyal ve zihinsel gelişimlerinde önemli bir rol oynamaktadır.
Bahsettiğimiz bazı özellikler, hayvanlarda da bulunsa dahi dilin tamamını oluşturan tüm özelliklerin hayvanlarda bulunmadığı görülmektedir. Örneğin, hayvanlar da belirli bir sembol sistemi kullanarak iletişim kurabilirler. Mesela, arılar dans ederek yönleri ve kaynaklara dair bilgileri diğer arılara iletebilirler. Ancak bildiğimiz kadarıyla, bu sembol sistemleri insan dillerindeki kadar kapsamlı değildir. Benzer şekilde çayır köpeklerinin farklı avcılar için farklı alarm çağrıları vardır; hatta avcıların boyutunu, şeklini, rengini ve hızını ayırt etmek için farklı çağrılar kullanmaktadırlar.[5], [6]
Ancak yine de hayvanlar arasındaki iletişim; birazdan bahsedeceğimiz bazı istisnalar haricinde genellikle doğal ve otomatiktir, yani belirli bir öğrenme sürecine ihtiyaç duymaz. Öte yandan, insan dilinin öğrenilmesi ve kullanımı belirli bir öğrenme süreci gerektirir. Ayrıca insanlar geçmiş ve gelecekteki olaylar, soyut kavramlar, varsayımsal durumlar gibi konuları da tartışabilirler. Bu nedenlerle, hayvanlar arasındaki iletişim insan dilinden farklıdır ve tam anlamıyla bir dil olarak kabul edilemez.
Ancak şunu da unutmamak gerekir ki dil, insanlığın ortaya attığı bir kavramdır. İnsanlar olarak kategorize etmek işlerimizi epey kolaylaştırdığı için kaos (veya karmaşıklık) gördüğümüzde, beynimizin anlamlandırabilmesi için o kaosu düzenli bir hale getirmeyi arzu ederiz. Örneğin doğada, canlılar arasında kesin bir sınıflandırma olmamasına rağmen insanlar olarak bizler işlerimizi kolaylaştırmak için taksonomi gibi sistemler kullanırız. Dolayısıyla bazı hayvanların ileri düzey iletişim yeteneklerini dil olarak adlandırmamamız onların karmaşıklığına ve ilgi çekiciliğine etki etmez.
Yapay Zekâ Teknolojileri ve Dijital Biyoakustik Kullanımı
Ses kayıt cihazları, on dokuzuncu yüzyıldan bu yana geliştirilmeye başlanmış ve günümüzde oldukça ileri seviyelere ulaşmıştır. Bilim insanlarının Kuzey Kutbu'ndan Amazon'a kadar farklı coğrafyalarda canlıların seslerini kaydetme amacıyla kullandığı bu cihazlar, dijital biyoakustik alanının temelini oluşturmuştur.
Bu alandaki araştırmalar için vazgeçilmez olan minyatür mikrofonları anımsatan son derece küçük, taşınabilir ve hafif dijital kaydediciler; bilim insanlarına büyük olanaklar sunmaktadır. Bu mikrofonlar kaplumbağaların veya balinaların sırtına rahatlıkla yerleştirilebilmekte ve okyanusun derinliklerinden en yüksek dağ zirvelerine bu canlılar aracılığıyla taşınabilmektedir. Bu cihazlar sayesinde bilim insanları; uzak ve ulaşılması güç bölgelerde, hatta karanlık koşullarda dahi sürekli kayıt yapabilme imkanına sahip olmaktadır. Ayrıca, bu teknoloji gözlemcilere ekosistemdeki dengeyi bozmadan izleme ve müdahale etmeden veri toplama fırsatı sunmaktadır.
Ayrıca bu tür çalışmalar büyük miktarda veri üretir, çünkü video kaydı yapmaktan daha kolaydır. İşte burada yapay zekâ devreye girer. Google Çeviri benzeri araçlarda olduğu gibi, yapay zekâ sayesinde doğal dil işleme algoritmaları kullanarak insan dışı iletişimdeki sekansları tespit etmek mümkündür.
Balina İletişimini Yapay Zekâ ile Çözmek Mümkün mü?
Hayvanlarla iletişim fikri, insanların hayal gücünün bir ürünü gibi görünebilir; ancak bilim insanları yıllar içinde hayvanların iletişim sistemlerinin oldukça gelişmiş olduğunu ve zengin bir sosyal yaşamları olduğunu keşfetmişlerdir.
Yirminci yüzyılın ortalarında, Goril Koko gibi memelilere insan dilini öğretmeye yönelik birçok girişimde bulunuldu. İnsanlar bugüne kadar köpekleri komutlara yanıt vermek üzere eğittiler, şempanze ve gorillere işaret dili kullanmayı öğrettiler ve bonoboların klavyedeki sembollere dokunarak soruları yanıtlamasını sağladılar. Bu çabalar bir bakıma tartışmalıydı; ancak bugün geriye dönüp baktığımızda insan merkezli yaklaşımların o dönemde belirleyici olduğunu fark edebiliriz (ki bu görüş o dönemde o kadar yaygın değildi).
O zamanlardaki amaç, memelilere bizim gibi konuşmayı öğreterek zekâ seviyelerini değerlendirmekti. Ancak aşağıda anlatılacak olan projede amaç, balinaların insanları anlamalarını sağlamak değildir. Proje yabani yaşamda varlıklarını sürdüren balinaların birbirlerine ne dediğini anlamayı amaçlamaktadır. Projenin önceliği balinaların kendi iç dünyalarında, kendi iletişim sistemlerinde ne kadar zengin olduklarını anlamaktır.
Aşağıda dinleyebileceğiniz ses gezegenimizdeki en büyük avcı olan ispermeçet balinasının sesidir. Ülkemizde de bulunan ispermeçet balinalarının sesleri, diğer balinaların ahenkli melodilerinden farklı olarak daha mekanik bir yapıya sahiptir.[7] Bu sesler yüzyıllar boyunca denizcilerin korkulu rüyası olmuş ve bazıları bu seslerin boğulan denizcilerin hayaletlerinin çığlıkları olduğuna inanmışlardır. Ancak, 1957 yılında bu seslerin aslında ispermeçet balinalarından geldiği keşfedilmiş ve daha sonra 1970'lerde bu seslerin iletişim amaçlı kullanıldığı anlaşılmıştır.[8]
2023 yılı itibariyle, araştırmacılar ispermeçet balinalarının zengin bir sosyal hayatları ve karmaşık bir iletişim sistemleri olduğunu keşfetmişlerdir.[9] Bu keşif, balina beyinlerinin son derece gelişmiş olduğunu da göstermektedir. Bu nedenle, ispermeçet balinalarının türler arası iletişimde bir bariyeri yıkma konusunda büyük bir potansiyele sahip olduğu düşünülmektedir.
Ancak her ne kadar beyinleri büyük ve gelişmiş yapıya sahip olsa da balina iletişiminin ne ölçüde karmaşık olduklarına dair kesin bir bilgiye sahip değiliz. Bu aşamada okyanus habitatının farklı bir ekoloji ve yapıya sahip olmasından ötürü sualtı iletişimi için gereken evrimsel uyumların büyük farklılıklar gösterdiği açıktır. Ancak, balinaların insanlara benzer bilişsel yeteneklere sahip oldukları kesindir.
Bu görkemli canlılar, koda (İng: "coda") olarak bilinen Mors kodu benzeri "klik" seslerini kullanarak birbirleriyle iletişim kurarlar. Kodalar, farklı bölgelerdeki balinalar arasında farklılık gösterir çünkü ispermeçet balinaları, farklı koda kalıpları kullanan klanlar halinde yaşar.[10], [11], [12] Yani her klanda kullanılan kalıbı bir lehçe, hatta farklı bir dil gibi görebiliriz. Örneğin Dominika'daki bir balina ailesi, Sri Lanka'dakinden farklı bir koda sistemi kullanacaktır.
Kodalar balinalar avlanırken veya başka faaliyetlerde bulunurken değil, çoğunlukla günün sosyalleşme zamanlarında (mesela serbest yüzerken) çıkarılırlar. Buna ek olarak, balina yavruları anlaşılabilir kodalar üretmek için yaklaşık 2 yıl boyunca öğrenme sürecinden geçer. Bu durumu insanların doğar doğmaz konuşamayıp belirli bir süre sonra konuşmaya başlamasına benzetebiliriz. Bu özellikleri nedeniyle kodalar, makine öğrenmesi ve yapay zekâ sayesinde anlamlandırabileceğimiz bir dilin bileşenleri gibi görünmektedir.
CETI Projesi
İspermeçet balinası seslerinin ilk kayıtları yayılmaya başladığı dönemlerde, gökyüzüne dair büyük umutlar besleyen araştırmacılar SETI Projesi'ni ("Search for Extraterrestrial Intelligence") hayata geçirdiler. SETI projesi, özellikle radyo teleskopları aracılığıyla gökyüzündeki yıldızlardan gelen elektromanyetik sinyalleri analiz ederek yabancı bir medeniyetin olası mesajlarını keşfetmeyi hedefliyordu. Bununla birlikte, bu kadar geniş bir alanda yapılan bu araştırmalar henüz bir sonuca ulaşmamıştır ve SETI araştırmaları halen devam etmektedir.
Öte yandan CETI ("Cetacean Translation Initiative"), Dünya dışı yaşam yerine doğrudan Dünya okyanuslarına odaklanarak Mart 2020'de başlatılan bir girişimdir. Amacı, özellikle ispermeçet balinaları için sağlam bir veri tabanı oluşturmak ve dillerini anlayıp analiz etmek için yapay zekâ algoritmalarını kullanmaktır. Bu proje, yapay zekâ teknolojisinin hayvan iletişiminin anlaşılmasında da kullanılabileceğini göstermesi açısından önemlidir. Öte yandan projede kullanılan dijital biyoakustik alanı da hızla gelişmektedir ve yazının ilerleyen kısımlarında değineceğimiz yaşam ağacının farklı dallarında evrimleşmiş iletişim şekilleri hakkında ilginç bulguları gün yüzüne çıkarmaktadır.[13]
Makine çevirisi genellikle derin öğrenme modelleri olan encoder/decoder (kodlayıcı/kod çözücü) yapısı kullanılarak gerçekleştirilir. Bu sistem, 2014'ten beri makine çevirisi için kullanılmaktadır ve iki ayrı sinir ağı kullanılarak işler. Kodlayıcı, cümlenin anlamını ve kullanım bağlamını içeren vektörler oluşturur. Bu vektörler, kelimenin özelliklerine ve anlamsal bağlantılarına göre değişebilir ve cümle içindeki her kelimenin bağlamına göre farklı değerlere sahip olabilir. Kod çözücü ise bu vektör dizisini alır ve hedef dilde bir cümle oluşturmak için kullanır.
CETI projesi kapsamında, bilim insanları özellikle ispermeçet balinalarının dilini anlamak için Dominika adası ve Karayip çevresinde veri toplamıştır. Bilim insanları, ses kayıtlarına yapay zekâ teknikleri uygulayarak bir bilgisayarı ispermeçet balinalarını sesleri üzerinden tanımak için eğitmiştir.[14] Bu çalışma sonucunda bilgisayarın doğru tahmin oranı %94'ün üzerinde ölçülmüştür.[15] Fakat öte yandan, balina iletişimini çevirmek gibi insan dilinden farklı bir dilin çevirisi için geleneksel kodlayıcı/kod çözücü derin öğrenme yöntemleri yetersiz kalabilmektedir.
Neyse ki, araştırmacılar 2018 yılında tamamen denetimsiz bir çeviri yöntemi geliştirdi. Bu yaklaşıma göre, bir dildeki kelimelerin istatistiksel özellikleri hesaplanıp her kelime üç boyutlu bir nokta bulutunda (bir nevi bir galakside) bir konuma atanıyor. Ardından farklı bir dil için aynı işlem gerçekleştirilip nokta bulutları karşılaştırılıyor ve çeviri yapılıyor. Buna göre, herhangi bir dildeki belirli bir kelimenin diğer dillerde de benzer bir konumda yer aldığı görülüyor. İngilizce ve Çince gibi tamamen farklı iki dilin bile nokta bulutlarının yapısı benzerlik gösteriyor. Yani Rosetta taşı gibi araçlara ihtiyaç duymadan diller arasında çeviri yapmak mümkün oluyor.
Bu gelişme, özellikle yeterli miktarda veri koleksiyonu ve kaydın elde edilmesi durumunda balinaların iletişimini çözmek adına büyük bir adım atabileceğimizin de bir göstergesi niteliğinde. Ancak unutmamak gerekir ki ispermeçet balinalarının dil yapısı insanlarınkine tam olarak benzemeyebilir. Fakat yine de belirli benzer şekillerin bulunma ihtimali mevcuttur. Eğer proje amacına ulaşırsa yapay zekâ; yalnızca bir balinanın bir sonraki ifadesini tahmin etmekle kalmayacak, aynı zamanda bir konuşmada ikinci bir balinanın ne söyleyebileceğini tahmin etmeyi de öğrenecek. Böylece adeta bir balina sohbet botu gibi işlev görecek.
Ancak az önce de bahsettiğimiz üzere tüm bunlar için önemli bir nokta daha var. Bu işlemi gerçekleştirebilmek için çok fazla veriye ihtiyaç duyuluyor. Örnek olarak, Chat GPT-3'ün 500 milyardan fazla kelimeyle eğitilmesi gerekiyordu. Yine de belki Chat GPT-3 seviyesinde veriye ihtiyaç duymayabiliriz, ancak okyanustaki ispermeçet balinalarından yeterli veriyi elde edebilir miyiz?
CETI projesinin ispermeçet balinalarının iletişiminden ne kadar veri toplayabileceğini tahmin etmek için basit bir hesaplama yapabiliriz. Bilim insanları, Dominika kıyısının yakınında bulunan 20 kilometrekarelik bir alanı inceliyorlar ve mevsime bağlı olarak 50 ila 400 arasında balina gözlemliyorlar. Öte yandan ispermeçet balinaları neredeyse sürekli olarak ses çıkarırlar, fakat bu seslerin %75'i ekolokasyon amaçlı kullanılırken kalan %25'lik kısım iletişim içindir. Bu bölgedeki balinaların ürettiği tipik bir kodanın saniyede bir tıklama olduğunu düşünerek bir yılın saniye sayısını 4'e böleriz, ardından balina sayısıyla çarparız ve yılda 400 milyon ila 4 milyar tıklama aralığına ulaşırız. Bu, Chat GPT-3'de kullanılan veri seviyelerine yakın olmasa da yine de çalışabilmek için yeterli bir veri miktarına tekabül eder. Bu seviye, yüksek olan ihtimalde Google'ın BERT algoritması ile ChatGPT-2 seviyeleri arasında bir yerlerdedir.
Ancak bu verinin nasıl toplanacağı da büyük bir soru işaretidir. Veri toplamak balinaların her yönden sürekli olarak kaydedildiği otonom ve yarı otonom cihazlar kullanılarak gerçekleştirilecek bir araştırmayı gerektirir. Verinin bir kaynağı, şamandıra dizileri olacaktır. Bu cihazlar, büyük miktarda balina biyakustik verisi toplayabilecek büyük cihazlardır. Denizaltıları geniş alanlarda ve uzak mesafelerde tespit etmek için kullanılan askeri ekipmanlara benzer şekilde çalışırlar. Her bir dizi, farklı derinliklerdeki ses kaydedici cihazlardan oluşur ve 200 ila 300 metre aralıklarla 1200 metre derinliğe kadar konumlandırılır. Bu derinlik, ispermeçet balinalarının avlandığı derinliği temsil eder. Belirli kodaları belirli derinliklerle eşleştirmek, dildeki desenleri aramak için iyi bir başlangıç noktası olabilir.
Yarasa İletişiminde Yapay Zekâ Kullanımı
Tel Aviv Üniversitesi'nde gerçekleştirilen bir araştırmada, araştırma ekibi yaklaşık iki düzine Mısır meyve yarasasını (Rousettus aegyptiacus) iki buçuk ay süresince izleyerek seslerini kaydetti.[16] Ardından, 15.000'den fazla sesi analiz etmek amacıyla bir ses tanıma programını uyarladılar. Bu algoritma, önceden kaydedilen videolardan elde edilen özel sosyal etkileşimlerle belirli sesleri ilişkilendirdi. Araştırmacılar, bu yöntemi kullanarak yarasaların seslerinin çoğunu sınıflandırabildi. Bu çalışmalar sonucunda yarasaların daha önce düşündüğümüzden çok daha karmaşık bir iletişim yapısına sahip olduğunu keşfettiler.[17]
Sonuçlara göre yarasalar arasında yiyecek konusunda anlaşmazlıklar yaşanabiliyor; iletişim kurarken cinsiyetleri ayırt edebiliyorlar ve her birinin bireysel isimleri veya kendilerine özel sesleri bulunuyor. Anne yarasalar, bebeklerine karşı tıpkı "bebek konuşması" (İng: "Motherese") gibi bir iletişim tarzı kullanıyorlar ve yavrularına seslendiklerinde ses tonlarını düşürüyorlar.
Yapay Zekâ Vahşi Yaşamı Korumamızda Bize Nasıl Yardımcı Olabilir?
Yapay zekâ ve biyoakustik alanlarının ortaya çıkardığı çalışmalar, hayvan iletişiminin anlaşılmasına büyük katkı sağlayacak gibi görünmektedir. Bu yazı boyunca bahsettiğimiz balina ve yarasa örneklerinin yanı sıra daha birçok canlı türünün iletişimini anlamamızı sağlayabilecek projeler mevcuttur. Ancak, yapay zekânın sadece canlı iletişimini araştırma alanında değil, aynı zamanda vahşi yaşamı koruma çabalarında da önemli bir rol oynayabileceği unutulmamalıdır.[18], [19], [20]
Örneğin yapay zekâ, kaçak avcılığı engellemek için akıllı kameralar ve sensörlerle entegre edilerek yasa dışı faaliyetleri tespit edebilmekte ve yetkililere hızla bildirimde bulunarak müdahale edilmesine yardımcı olabilmektedir. Buna ek olarak, alan izleme ve koruma süreçlerinde de yardımcı olabilir. Uzaktan algılama verilerini analiz ederek orman tahribatı, kaçak avcılık gibi olumsuz etkileri tespit edebilir ve koruma ekiplerine erken müdahale yapma imkânı sağlayabilir.[21]
Öte yandan yapay zekâ, tür tanıma ve sayımı konusunda da büyük bir potansiyele sahiptir. Kameralar ve sensörler aracılığıyla türleri tanımlayabilir ve sayabilir, nesli tükenmekte olan türlerin izlenmesi ve korunmasına katkı sağlayabilir.
Ayrıca yapay zekâ, habitat izleme konusunda da kullanışlı olabilir. Uydu görüntüleri ve sensör verilerini analiz ederek habitat değişikliklerini izleyebilir; orman tahribatı, su kaybı gibi tehditleri erken tespit edebilir.[22] Bu belki de yapay zekâ sayesinde yapılabilecek en efektif uygulamalardan bir tanesidir. Çünkü su, vahşi yaşamın hayatta kalması ve ekosistemlerin denge içinde varlığını sürdürebilmesi için hayati bir unsurdur. Ancak günümüzde hızlanmış olan iklim değişikliği, insan faaliyetleri ve diğer etmenler su kaynaklarının azalmasına ve kurumasına yol açabilmektedir. Bu durum, bitki örtüsünden sucul canlılara kadar birçok türün yaşamını tehdit eden ciddi bir sorun oluşturabilir. Yapay zekâ, uydu görüntüleri ve sensör verilerinin de yardımıyla su kaybını izlemek ve erken tespit etmek amacıyla kullanılmaktadır. Su kaybının işaretleri, toprak nem içeriği, bitki örtüsü durumu, su kaynaklarının değişimi gibi faktörlerle ilişkilendirildiği göz önünde bulundurulduğunda yapay zekâ algoritmaları, bu verileri analiz ederek su kaybıyla ilişkilendirilen eğilimleri tespit edebilir.
Bu erken tespit ve analiz; su kaybının nedenlerini anlamak, etkilerini öngörmek ve koruma önlemleri almak için son derece kritiktir. Çünkü su kaybının hızı ve yaygınlığı, doğal yaşam alanlarını ve türlerin yaşamını olumsuz etkileyebilir. Yapay zekâ sayesinde su kaybı belirtileri daha hızlı ve hassas bir şekilde izlenebilir, bu da koruma çabalarını daha etkili hale getirir.
Ayrıca, su kaybının nedenlerini anlamak, su yönetimi stratejileri geliştirmek ve su kaynaklarını verimli bir şekilde kullanmak için de büyük önem taşır. Yapay zekâ, su kaybıyla ilgili verileri derinlemesine analiz ederek sürdürülebilir su yönetimi ve koruma stratejilerine değerli katkılar sağlayabilme potansiyeline de sahiptir. Bu sayede su kaybının ekosistemlere ve türlere olan olumsuz etkileri minimize edilebilir, doğal denge ve çeşitlilik ve bunun yanı sıra tabii ki insanlık korunabilir.
Sonuç
2023 yılı itibariyle yapay zekâ alanındaki gelişmeler, toplumu ikiye bölmüş durumdadır. Bir yanda hızla ilerleyen yapay zekâ teknolojisinin getirdiği fırsatları destekleyenler, diğer yanda ise endişe ve çekinceyle yaklaşanlar mevcuttur. Öte yandan yapay zekâ gün geçtikçe daha fazla hayatımıza entegre olmakta, işlerimizi kolaylaştırmakta ve hayatımızda giderek vazgeçilmez bir parça haline gelmektedir. İnsanların yapay zekadan duyduğu korku anlaşılabilir bir durumdur, ancak gelecekte yapay zekanın kötü yönleriyle başa çıkmamıza yardımcı olacak olan yine yapay zekanın kendisidir.
Yapay zekâ konusundaki kaygıları bir kenara bırakıp pozitif yönlerine odaklandığımızda, bu teknolojinin genetikten astronomiye kadar birçok alanda bize rehberlik ettiğini, doğayı anlamamıza yardımcı olduğunu görebiliriz. Yapay zekâ, evrenimizi ve dünyamızı daha iyi anlamamızı sağlayarak insanlığın ilerlemesine büyük katkıda bulunabilir. İlerleyen zamanlarda, yapay zekâ ile uyum içinde yaşamayı öğrenmek kaçınılmaz bir hal alacak uyum içinde yaşayanlara farklı avantajlar sağlayacaktır.
Bu süreçte, hayvan iletişiminin çözümlenmesi gibi büyüleyici bir konunun ardından bile yapay zekâ destekli yeni keşiflerin ve gelişmelerin önünün açılacağı bir gelecek bizi beklemektedir.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git- 9
- 6
- 5
- 4
- 3
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- ^ B. Chesnutt. Biosemiotics: Definition & Overview. Alındığı Tarih: 3 Şubat 2023. Alındığı Yer: Studycom | Arşiv Bağlantısı
- ^ H. Bouwmeester, et al. (2019). The Role Of Volatiles In Plant Communication. Wiley, sf: 892-907. doi: 10.1111/tpj.14496. | Arşiv Bağlantısı
- ^ H. Devlin. Plants 'Talk To' Each Other Through Their Roots. (2 Mayıs 2018). Alındığı Tarih: 18 Mayıs 2023. Alındığı Yer: The Guardian | Arşiv Bağlantısı
- ^ M. J. Federle. (2009). Autoinducer-2-Based Chemical Communication In Bacteria: Complexities Of Interspecies Signaling. Bacterial Sensing and Signaling, sf: 18-32. doi: 10.1159/000219371. | Arşiv Bağlantısı
- ^ B. Crew. Catch The Wave: Decoding The Prairie Dog’s Contagious Jump-Yips. (7 Ocak 2014). Alındığı Tarih: 1 Mayıs 2023. Alındığı Yer: Scientific American Blog Network | Arşiv Bağlantısı
- ^ C. N. Slobodchikoff, et al. Prairie Dogs. (2 Aralık 2021). Alındığı Tarih: 1 Mayıs 2023. Alındığı Yer: JSTOR doi: 10.2307/j.ctv20hcvct. | Arşiv Bağlantısı
- ^ T. Çeştan. Dikkat Balina Var! | Boat International Türkiye. (1 Ağustos 2023). Alındığı Tarih: 28 Ağustos 2023. Alındığı Yer: BOAT International Türkiye | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. V. WORTHINGTON, et al. (1957). Underwater Sounds Heard From Sperm Whales. Nature, sf: 291-291. doi: 10.1038/180291a0. | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Gero, et al. (2013). Calves As Social Hubs: Dynamics Of The Social Network Within Sperm Whale Units. The Royal Society, sf: 20131113. doi: 10.1098/rspb.2013.1113. | Arşiv Bağlantısı
- ^ T. A. Hersh, et al. (2022). Evidence From Sperm Whale Clans Of Symbolic Marking In Non-Human Cultures. Proceedings of the National Academy of Sciences. doi: 10.1073/pnas.2201692119. | Arşiv Bağlantısı
- ^ M. Cantor, et al. (2015). How Does Social Behavior Differ Among Sperm Whale Clans?. Wiley, sf: 1275-1290. doi: 10.1111/mms.12218. | Arşiv Bağlantısı
- ^ E. L. Ferguson, et al. (2013). Sperm Whale Coda Repertoires In The Western Pacific Ocean. The Journal of the Acoustical Society of America, sf: 3987-3987. doi: 10.1121/1.4830530. | Arşiv Bağlantısı
- ^ Yale E360. Listening To Nature: The Emerging Field Of Bioacoustics. Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: Yale E360 | Arşiv Bağlantısı
- ^ C. Welch. Groundbreaking Effort Launched To Decode Whale Language. (19 Nisan 2021). Alındığı Tarih: 22 Ağustos 2023. Alındığı Yer: National Geographic | Arşiv Bağlantısı
- ^ P. C. Bermant, et al. (2019). Deep Machine Learning Techniques For The Detection And Classification Of Sperm Whale Bioacoustics. Scientific Reports, sf: 1-10. doi: 10.1038/s41598-019-48909-4. | Arşiv Bağlantısı
- ^ Y. Amit, et al. (2023). Bat Vocal Sequences Enhance Contextual Information Independently Of Syllable Order. iScience, sf: 106466. doi: 10.1016/j.isci.2023.106466. | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Bushwick. How Scientists Are Using Ai To Talk To Animals. (7 Şubat 2023). Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: Scientific American | Arşiv Bağlantısı
- ^ G. Green. Five Ways Ai Is Saving Wildlife – From Counting Chimps To Locating Whales. (21 Şubat 2022). Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: the Guardian | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. Clark. Ai For Wildlife Conservation—From An Ai. Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: Washington State Magazine | Arşiv Bağlantısı
- ^ World Wildlife Fund. Artificial Intelligence And Conservation | Pages | Wwf. Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: World Wildlife Fund | Arşiv Bağlantısı
- ^ The European Space Agency. Using Ai And Satellites To Combat Poaching Of Endangered Species | Esa Business Applications. Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: The European Space Agency | Arşiv Bağlantısı
- ^ N. Parletta. Artificial Intelligence Can Prevent Enormous Amounts Of Damage And Water Loss From Building Leaks. (27 Haziran 2019). Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: Forbes | Arşiv Bağlantısı
- about.google. Using Ai To Study Marine Life & Whale Communication - Google. Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: about.google | Arşiv Bağlantısı
- T. Woody. How Ai Is Being Used To Save The Whales. Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2023. Alındığı Yer: Bloomberg | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 21/11/2024 11:35:48 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/13978
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.