抹香鯨是迷人的生物。它們的大腦是所有生物中最大的，是人類大腦的六倍?？茖W(xué)家認(rèn)為，它們的大腦可能已經(jīng)為了支持智能、理性的行為而進(jìn)化了。它們具有高度社會(huì)性，能夠作為一個(gè)群體做出決定，并且表現(xiàn)出復(fù)雜的覓食行為。

但我們對(duì)抹香鯨的了解還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，比如它們會(huì)使用一種名為尾聲（codas）的系統(tǒng)進(jìn)行交流，通過(guò)一連串的滴答聲試圖對(duì)彼此說(shuō)些什么，但我們對(duì)此了解不多。

美國(guó)麻省理工學(xué)院團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)鯨魚(yú)語(yǔ)言與人類語(yǔ)言的相似性，或?qū)⒂兄诮⒖缥锓N使用的人工智能系統(tǒng)。

近日， 發(fā)表在雜志上的新研究表明，抹香鯨的交流實(shí)際上比人類之前想象的更具表現(xiàn)力和復(fù)雜性。

由麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的普拉秋莎·夏爾馬領(lǐng)導(dǎo)的研究小組與“鯨語(yǔ)翻譯計(jì)劃”合作，后者是一個(gè)專注于使用人工智能了解鯨魚(yú)的非營(yíng)利組織，他們使用了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型來(lái)分析鯨魚(yú)尾聲。

研究人員成功發(fā)現(xiàn)了鯨魚(yú)語(yǔ)言的一種結(jié)構(gòu)與人類所用的復(fù)雜發(fā)聲特征相似。他們的發(fā)現(xiàn)可以幫助打造一種未來(lái)的研究工具，不僅可以用來(lái)破譯鯨魚(yú)聲音的結(jié)構(gòu)，還可以用來(lái)破譯聲音所包含的實(shí)際含義。

該團(tuán)隊(duì)使用多種模式識(shí)別和分類算法，分析了多米尼加抹香鯨項(xiàng)目在2005年至2018年間收集的約60頭鯨魚(yú)的8719條尾聲記錄。

他們發(fā)現(xiàn)， 鯨魚(yú)的交流方式不是隨機(jī)的、簡(jiǎn)單的，而是在不同的對(duì)話背景下有不同的結(jié)構(gòu)。這使他們能夠識(shí)別以前未曾發(fā)現(xiàn)的獨(dú)特聲音。

研究人員沒(méi)有依賴更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，而是選擇使用經(jīng)典分析，并以新的視角來(lái)處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)。

“ 我們想要一個(gè)更簡(jiǎn)單的模型，一個(gè)已經(jīng)為我們的假設(shè)提供了基礎(chǔ)的模型。”夏爾馬說(shuō)。

地球物種項(xiàng)目的高級(jí)人工智能研究顧問(wèn)菲利克斯·埃芬伯格表示：“統(tǒng)計(jì)方法的好處在于，你不必訓(xùn)練模型，它也不是黑盒子，而且更容易執(zhí)行?！?/p>

地球物種項(xiàng)目是一個(gè)非營(yíng)利組織，正在研究如何使用人工智能解碼非人類通信。但埃芬伯格指出，機(jī)器學(xué)習(xí)是加快發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中隱藏規(guī)律的好方法，因此這種方法在未來(lái)可能會(huì)很有用。

這些算法將尾聲數(shù)據(jù)中的滴答聲轉(zhuǎn)化為一種新型數(shù)據(jù)可視化，研究人員稱之為交換圖，可以揭示一些尾聲中包含的額外的滴答聲。

這些額外的滴答聲，加上鳴叫持續(xù)時(shí)間的變化，出現(xiàn)在多頭鯨魚(yú)之間的互動(dòng)中。研究人員表示， 這表明尾聲可以攜帶更多信息，并擁有比我們之前認(rèn)為的更復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

參與該項(xiàng)目的麻省理工學(xué)院副教授雅各布·安德烈亞斯表示：“對(duì)于我們的發(fā)現(xiàn)，一種形象的理解方式是，人們之前一直將抹香鯨的通信系統(tǒng)理解為埃及象形文字，但實(shí)際上它就像字母?！?/p>

盡管團(tuán)隊(duì)不確定它發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容是否可以解釋為人類語(yǔ)言中的字母、舌頭位置或句子，但他們相信，他們分析的尾聲之間存在很多內(nèi)在相似性。

安德烈亞斯補(bǔ)充說(shuō)：“這反過(guò)來(lái)讓我們認(rèn)識(shí)到，鯨魚(yú)顯然能夠感知到更多種類的尾聲，或者尾聲之間的更多區(qū)別，而人們?cè)谶@些數(shù)據(jù)中根本沒(méi)有注意到?！?/p>

該團(tuán)隊(duì)的下一步是建立鯨魚(yú)叫聲的語(yǔ)言模型，并檢查這些叫聲與不同行為的關(guān)系。夏爾馬說(shuō)，他們還計(jì)劃開(kāi)發(fā)一個(gè)可以跨物種使用的更通用的系統(tǒng)。

找到一個(gè)我們一無(wú)所知的物種通信系統(tǒng)，弄清楚它如何編碼和傳輸信息，并慢慢開(kāi)始理解通信的內(nèi)容。這些寶貴的知識(shí)還有很多用途。

“我認(rèn)為我們才剛剛開(kāi)始了解其中一些事情?！彼f(shuō)，“我們還處于起步階段，但我們正在慢慢邁出第一步?！?/p>

了解動(dòng)物之間的對(duì)話是此類項(xiàng)目背后的主要?jiǎng)訖C(jī)，但美國(guó)加利福尼亞大學(xué)圣克魯斯分校研究象海豹的研究員卡羅琳·凱西表示，如果我們希望了解鯨魚(yú)正在交流什么，那么就會(huì)遇到一個(gè)很大的障礙：我們需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)證明這種嘗試確實(shí)可行。

“自從人工智能出現(xiàn)以來(lái)，人們對(duì)解碼動(dòng)物信號(hào)重新產(chǎn)生了興趣。”凱西說(shuō)，“但我們很難證明這些動(dòng)物發(fā)出的信號(hào)實(shí)際上包含著人類所認(rèn)為的含義。這篇論文很好地描述了它們聲學(xué)結(jié)構(gòu)的細(xì)微差別，但更進(jìn)一步理解信號(hào)的含義是非常困難的?！?（綜合整理報(bào)道）（策劃/多洛米）