באמצעות תינוקות, מחקר ישראלי חושף מדוע AI נכשל בהבנת קולות בעלי חיים

מחקר של אוניברסיטת תל אביב שפורסם ב-Current Biology חושף ש-AI נכשל בפענוח קולות בעלי חיים ופעוטות משום שהוא מנתח תכונות אקוסטיות במקום משמעות תפיסתית. החוקרים מצאו שצלילים דומים מבחינה אקוסטית יכולים לשאת משמעויות שונות, בעוד שצלילים שונים יכולים להעביר את אותו המסר, בהתאם לתפיסת המקבל. המחקר השתמש בקולות פעוטות אנושיים בהקשרים של מצוקה, קריאה ובקשת אוכל, ובדק שיטות אקוסטיות קלאסיות ורשתות עצביות עמוקות. אף אחד ממודלי ה-AI לא הצליח לסווג קולות לפי משמעות או לזהות דחיפות גוברת ברצפים, שבני אדם תופסים באופן טבעי.

מחקר ישראלי פורץ דרך שפורסם ב-Current Biology חושף מדוע בינה מלאכותית נכשלה בהבנה אמיתית של קולות בעלי חיים ופעוטות אנושיים. בראשות פרופ' יוסף יובל מאוניברסיטת תל אביב, המחקר מדגים ש-AI מנתח תכונות אקוסטיות כמו עוצמה וגובה צליל אך מפספס את המשמעות התפיסתית שהמקבלים משתמשים בה בפועל. הצוות הקליט פעוטות אנושיים בשלושה הקשרים: מצוקה, קריאה להורה ספציפי, ובקשת אוכל. הם בדקו שיטות אקוסטיות קלאסיות ושתי רשתות עצביות עמוקות מתקדמות — אחת שאומנה על קולות בעלי חיים ואחרת על דיבור אנושי מבוגר. אף אחד מהמודלים לא הצליח לסווג את הקולות לפי משמעותם. צלילים דומים מבחינה אקוסטית קובצו יחד למרות שנשאו מסרים שונים, בעוד שצלילים שונים שהעבירו את אותו המסר הופרדו. המודלים גם לא הצליחו לזהות דחיפות גוברת ברצפים, שבני אדם תופסים באופן טבעי. המחקר טוען שתקשורת מסתמכת על תפיסת המקבל והקשר, לא רק על תכונות גלי הקול. יובל הדגיש ש-AI הוא כלי רב עוצמה אך אינו תחליף להבנת נקודת המבט של בעל החיים עצמו. המחקר כלל מדענים מאוניברסיטת תל אביב, האוניברסיטה העברית, אוניברסיטת אדינבורו ומוסדות גרמניים.