在对土拨鼠近30年的研讨中，植物行动学家康·斯洛伯德赤科夫传授发明，在遭到威逼时，土拨鼠等啮齿植物会以声响正告错误，这些声响中包括许多详细信息，如侵犯者的年夜小、色彩等。如今不只土拨鼠错误间能互相懂得彼此，经由过程人工智能技巧，人类也无望懂得它们说了甚么。
联袂人工智能范畴学者，康·斯洛伯德赤科夫团队正在开辟一种算法，他们愿望经由过程这类算法，将土拨鼠的行动和说话翻译成英语。该团队经由过程AI体系剖析了土拨鼠的声响记载，AI体系经由过程分辩土拨鼠的声响频率和腔调将这些灌音分红分歧的组，每组都展示了土拨鼠分歧的频率和声调。
这个体系除能分辩分歧声响，还能停止脸部脸色辨认和智能语音转化。假如能翻译土拨鼠的说话，康·斯洛伯德赤科夫以为其它植物的说话也无望在将来十年内完成。今朝团队正在搜集年夜量的狗视频停止机械进修，用这些素材来练习人工智能算法。
“这重要是经由过程有监视的机械进修完成的。”从事人工智能研讨多年的北京市盘算机中间常务副主任刘彤引见，今朝机械进修重要分为有监视进修和无监视进修两种情势。有监视进修须要的年夜数据起首要经由过程人工标注，如在年夜量的狗狗视频中，研讨人员先要标注摇尾巴和啼声代表甚么意思。比拟于无监视进修，有监视进修在精度、迭代次数等方面会更好一些，优良的数据是无监视机械进修的症结。
除康·斯洛伯德赤科夫团队，剑桥年夜学传授还开辟了一种脸色辨认体系，经由过程脸部辨认来断定绵羊的痛苦悲伤水平。北欧一个研讨团队也经由过程脑电图传感、微盘算等技巧开辟出一套植物说话辨认装配。
“这类办法是可行的。”中国迷信院植物研讨所赵序茅博士以为，但人类并不是对一切植物的说话都很懂得，研讨植物说话的难点在于缺少足够的野外不雅察和数据积聚。
“人类关于植物行动和说话的认知水平其实不雷同。”赵序茅说，如今我们关于有些植物的懂得比拟透辟，如一些鸟类和一些灵长类。但有些植物的说话和行动还有待进一步研讨。
固然我们还不克不及完整懂得植物们的言行，然则从市情上发卖的植物说话翻译机价钱和数目下去看，低配版的宠物翻译器照旧发卖火爆。记者懂得到，市情上的宠物说话翻译器从几十元到千元不等，手机APP也是品种浩瀚。
“经由过程对狗狗的啼声，举措等停止采样，对获得的旌旗灯号停止频谱剖析，对姿态举措停止数字化处置，获得的翻译说话会以中文的情势播报出来。”某卖家传播鼓吹，该翻译器的精确率可以或许到达80%。多半买家对此的立场是以为“好玩”，“心爱”，关于翻译的精确性并没有做出评价。
