在自然界中,動物們透過各種聲音進行交流,從海豚的口哨聲到大象的隆隆聲,再到鳥鳴的顫音,每一種聲音都蘊含著特定的模式和結構。這些細微的聲音差異對人類來說難以識別,但人工智慧(AI)的模式識別能力為解碼這些「野性的呼喚」提供了新的可能性。
加拿大Carleton University的鯨魚生物學家Shane Gero花了20年時間研究鯨魚的溝通方式。他發現,同一家族的鯨魚會發出特定的聲音,而不同區域的抹香鯨甚至有自己的「方言」。這些聲音,特別是稱為尾音的咔嗒聲,是鯨魚在水面上與其他鯨魚保持聯繫的方式。透過AI的幫助,研究人員能夠更快地分析這些聲音的節奏和速度,揭示了鯨魚之間共享複雜資訊的基礎。
行為生態學家Mickey Pardo透過AI發現,野生非洲像有自己的「名字」。大象使用低沉的隆隆聲進行交流,AI模型學習了這些「呼叫」的聲學特徵,並預測了接收者。這項研究不僅揭示了大象對特定叫聲的反應,還顯示了大象叫聲中包含的個別訊息,如性別、年齡和生理狀況。
AI也被用來發現狨猴和像海豹等其他動物的「真名」。這些研究不僅預測了動物的名字,還嘗試解碼其他“詞彙”,例如位置術語。這些發現對於理解動物的社會結構和溝通模式至關重要。
地球物種計畫的AI研究主管Olivier Pietquin正在使用AI解碼動物物種的交流,特別是烏鴉。他們創建了一個名為Voxaboxen的神經網絡,應用於研究西班牙北部腐肉烏鴉族群的交流。這些烏鴉透過語音溝通協調共同照顧幼崽的任務。
儘管AI在解碼動物語言方面取得了進展,但要打造「動物版的Google翻譯」還為時過早。動物是否能夠進行超過基本層次的交流,即有無語言的構成,還沒有公認的定義。研究人員的目標不僅是與野生動物和寵物交談,而是更深入地了解它們的思想以及它們如何看待自己和世界。
透過AI技術,科學家們能夠更深入地理解動物的溝通模式,這不僅有助於保護瀕危物種,還可能揭示動物智慧和意識的新層面。隨著科技的進步,我們或許能更接近理解動物的語言,以便更好地與它們共存。
官網:https://www.nature.com/immersive/d41586-024-04050-5/index.html
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