一个国际专家小组认为，随着人工智能(AI)研究取得惊人进展，破解鲸鱼、乌鸦、蝙蝠和其他动物的通信系统这一长期挑战即将实现。
在《科学》杂志上发表的一篇文章中，由圣安德鲁斯大学生物学院的克里斯蒂安·鲁茨教授领导，作者解释了尖端的机器学习工具如何为动物隐藏的生活提供变革性的见解，对它们的保护具有重要意义。
几千年来，理解动物之间的对话，甚至是与另一个物种开始对话的前景激发了人类的想象力。但由于没有罗塞塔石碑可以翻译动物的交流信号，它们的意思必须通过仔细的观察和实验来破译。尽管过去几十年的研究取得了良好的进展，但收集和分析数据是一项具有挑战性的任务。例如，注释鸟类叫声、鲸鱼叫声或灵长类动物手势的录音是非常耗时的，即使是经验丰富的生物学家也常常难以区分看似相似的信号类型。
Rutz是动物行为和微型野生动物追踪设备使用方面的专家，他说:“机器学习的出现为在了解其他动物的重大研究挑战方面取得进展创造了令人兴奋的机会。但我们必须直面重大风险。”
机器学习算法有效地充当强大的模式检测器和内容生成器。因此，它们已经彻底改变了依赖于处理人类书面和口头语言的应用程序，如交互式聊天机器人所示。研究人员正在利用这些工具从音频和视频记录中识别和分类动物的信号，并进行阐明信号功能的实验(例如，通过回放特定的叫声和观察动物的反应)。
问题在于，机器学习方法需要大量的数据。例如，流行的Chat GPT-3语言模型使用数千亿个“令牌”进行训练，这些“令牌”大致对应于单词。“这相当于超过200万本书的长度，相当于查尔斯·达尔文的《物种起源》，”合著者Damián布拉西博士解释说，他是哈佛大学的语言科学家。“我们需要创造性的解决方案来收集野生动物的数据。”
目前正在进行的主要工作是为至少一些物种收集合适的数据集。例如，CETI项目(鲸目动物翻译倡议)研究抹香鲸的交流行为。该项目的人工智能负责人、牛津大学DeepMind人工智能教授迈克尔·布朗斯坦(Michael Bronstein)教授解释说:“我们使用温和的、受生物启发的鲸鱼标签、水下机器人和各种其他方法来绘制这些动物交流行为的全部丰丰性。”
正如作者在他们的文章中所说的那样，理解沟通环境是取得进展的关键。“如果我们想解码动物的对话，我们需要知道谁在和谁说话，在什么样的环境和社会条件下，”合著者Sonja Vernes教授说，他是蝙蝠声音交流的专家，在圣安德鲁斯大学和马克斯普朗克心理语言学研究所联合工作。
“如果我们将这些方法与精心设计的实验结合起来，机器学习可以帮助我们发现动物正在使用哪些信号，甚至可能发现这些信号的含义。”
共同作者阿扎·拉斯金和凯瑟琳·扎卡里安是地球物种项目(ESP)的联合创始人，该项目研究各种动物物种的交流系统，他们对这项研究的长期效益感到特别兴奋。
“随着我们扩大对其他物种交流行为的理解，我们可以利用这些知识来改善圈养环境下的动物福利，并设计出更有效的保护策略，”扎卡里安指出。“最终，我们希望发起一场文化转变，让人们更加尊重与我们共享地球的许多物种。”
ESP正在与Rutz和他的同事合作进行一项研究，调查极度濒危的夏威夷乌鸦的声音。机器学习可以将最后幸存的个体的发声与历史基线记录进行详细比较，这些个体都保存在圣地亚哥动物园野生动物联盟管理的保护繁殖中心。拉斯金说:“丢失的电话可能会被重新引入。”“文化修复是这项研究好处的一个非常好的例子。”
在未来，人们甚至有可能“监听”整个动物群落的健康状况。鲁兹说:“如果我们能识别出与痛苦或逃避有关的交流信号，那么被动声学监测系统就可以用来窃听动物在景观水平上的‘快乐’或‘不快乐’。”这将为正在进行的生物多样性调查和保护工作提供一个强大的快速评估工具。
但作者们也同意，主要的挑战还在前面，包括严重的伦理问题——比如在什么情况下与野生动物对话是可以接受的。“这项研究承诺了深远的保护和福利效益，但我们必须紧急聚在一起讨论其潜在的风险，”鲁兹警告说。
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