Współpraca:

Veronica Samotskaya – ornitolożka, naukowczyni, biolożka, popularyzatorka nauki, dziennikarka;

Natalia Soboleva – ekspertka ds. sztucznej inteligencji;

Konstantin Yakovlev – doktor fizyki i matematyki, ekspert w dziedzinie SI;

Nikita Prudnikov – muzyk, programista, ekspert w dziedzinie SI.

 

Projekt został wsparty przez Muzeum Sztuki Współczesnej Garage (Moskwa).

Język ptaków to projekt badający możliwości sztucznej inteligencji w kontekście biosemiotyki. Inspirowany jest ideami Noama Chomsky’ego dotyczącymi wrodzonych struktur językowych – gramatyki uniwersalnej – typowych zarówno dla języka ludzkiego, jak i dla systemów znakowych spotykanych u zwierząt i ptaków. Odkrycia w dziedzinie uczenia maszynowego pokazują, że sztuczna inteligencja może uchwycić tę uniwersalną gramatykę dzięki statystycznemu wyodrębnieniu wzorców językowych. W przypadku języka ptaków uczenie maszynowe umożliwia wydzielenie swoistych „ptasich fonemów”. Sztuczna inteligencja poszukuje wzorców w ptasich dźwiękach w celu opracowania matematycznego modelu uniwersalnej gramatyki ptasiego języka.

Na pierwszym etapie projektu sieć neuronową wytrenowano na dźwiękach słowików w celu umożliwienia komunikacji między podmiotami niebędącymi ludźmi – czyli ptakami – a SI. Miała być to eksploracja możliwości komunikowania się natury z technologią, do której człowiek nie będzie już niezbędny.

Drugi etap projektu obejmował zbudowanie tłumacza opartego na SI, który przekłada język ptasi na język ludzki. Zaczęto pracować z sikorą bogatką, jednym z najbardziej rozpowszechnionych od Europy po Azję gatunków ptaków. Pierwszą metodą uczenia maszynowego, jaką zastosowano, był XGBoost, bazujący na drzewach decyzyjnych algorytm wzmacniania gradientowego. Chociaż model ten klasyfikował ptasie znaki do dwóch grup: nawoływań i śpiewów, z dokładnością do 83%, nie był narzędziem, które można by zastosować szerzej w celu zrozumienia ogólnej struktury ptasiego języka.

Obecnie opracowywana jest druga metoda uczenia maszynowego – oparta na autoenkoderach. Po pierwsze, zespół pobiera przebiegi dźwiękowe z nagrania audio języka ptaków i przetwarza je za pomocą autoenkodera, by wyodrębnić kształt ptasich fonemów. Uzyskawszy te kształty, używa drugiego autoenkodera, zasilanego kształtami fonemów, co pozwala rozpoznać skupiska ptasich fonemów. Te skupiska ujawniają ukrytą strukturę językową w ptasich dźwiękach, pozwalając rozłożyć ptasi język na kategorie fonematyczne. Jest to wykorzystywane do zbudowania tłumacza sztucznej inteligencji służącego komunikacji międzygatunkowej.

Dzięki autoenkoderowi stworzono uniwersalne narzędzie, które nie tylko pozwala zrozumieć strukturę ptasiego języka, ale także przetłumaczyć i wygenerować ptasie znaki (forma zamiany tekstu na mowę). Narzędzie to może być wykorzystywane jako baza wielu rodzajów badań, takich jak oddolne, obywatelskie badania komunikacji ptaków czy wpływu środowiska miejskiego na ich sygnały.

U źródeł niniejszego projektu tkwiła chęć rozbudowania paradygmatu świata nieantropocentrycznego, w którym staramy się zrozumieć istoty inne niż człowiek, takie jak zwierzęta i ptaki. Inspiracją była również koncepcja Umweltu Jakoba Johanna von Uexkülla – świata doświadczanego, zamieszkiwanego przez daną istotę wraz z jej percepcyjnym otoczeniem.

Posługując się niedeterministyczną logiką rozmytą, sztuczna inteligencja jako podmiot nieludzki może pomóc nam zrozumieć inne nieludzkie podmioty, takie jak ptaki i zwierzęta. W tym przypadku SI nie będzie jedynie interfejsem lub pośrednikiem między ludźmi a ptakami, ale raczej organem porozumienia lub pełnoprawnym partnerem. Semiotycznie czynna SI pomoże nam zrozumieć podmiotowość ptaków za pomocą języka, który wcześniej pozostawał nam niedostępny.

Helena Nikonole jest artystką nowych mediów, niezależną kuratorką i edukatorką. Obecnie mieszka i pracuje w Stambule. Interesuje się sztuką hybrydową, biosemiotyką i sztuczną inteligencją. Według niej, artystyczna eksploracja potencjalnych możliwości (a także potencjalnych zagrożeń) technologii jest niezbędna do zrozumienia kontekstu współczesnego świata zdeterminowanego przez technologię i media.

Helena Nikonole prowadziła wykłady i warsztaty z zakresu sztuki i nauki oraz sieci neuronowych w sztuce w różnych instytucjach, takich jak Rodchenko Art School (Moskwa), Art Laboratory (Berlin), Mutek Festival (Montreal i Tokio), ITMO University i w wielu innych. Jej prace pojawiały się na wielu wystawach i festiwalach, np. Out of the Box na Ars Electronica Festival 2019 (Linz, Austria), AI and Music Festival w Barcelonie, Persisting Realities w ramach CTM Festival (Kunstraum Kreuzberg, Berlin, Niemcy), Open Codes w Zentrum für Kunst und Medien (Karlsruhe, Niemcy), Contagious Algorithms w Drugo More (Rijeka, Chorwacja), IAM w Muzeum Sztuki Współczesnej Garage (Moskwa, Rosja), YouFab Creative Award 2019 Winners Exhibition w Shibuya Qws (Tokio, Japonia) i innych.

Jako kuratorka skupia się na krytycznym podejściu do technologii. Pracowała m.in. nad wystawami: Learning Machines (współkuratorka wraz z artystą oraz kuratorem Aleksiejem Szulginem, 2019), Art Code (Galeria Solyanka GROUND, Moskwa, 2021), Datasets vs Mindsets. Post-Soviet Explorations of the Digital Control Society (współkuratorka wraz z Olgą Vad, 2020) oraz Uncanny Dream w ramach Ars Electronica Festival 2021 (wraz z Oxaną Chvyakiną).