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日期: 2025-09-01 | 來源: 煎蛋網 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
“AI讓實驗規模成倍擴展，數據處理速度更快，這真是顛覆性的變化。”丹麥奧胡斯大學的Frants Jensen說。然而，AI並非萬能。它在訓練和測試數據壹致時表現良好，但面對稍有不同的聲學特征就可能失敗。即便發現了大數據中的模式，也僅是開始。Tel Aviv大學的Yossi Yovel提醒：“接下來科學家的任務是確認這些特征對動物本身是否有意義。”
關鍵在於理解動物發聲的背景，這並不容易。鯨魚大部分時間潛在水下，獲取信息困難。紅毛猩猩也充滿挑戰。英國華威大學的Adriano Lameira發現，猩猩母親在發現捕食者後，會延遲20分鍾才發出警告，聲音變化能讓同伴推測事件過去了多久。研究者要分辨這聲響是“此刻”還是“過去”，難度可想而知。
（示意圖）
波士頓大學的Irene Pepperberg指出，僅關注聲學密碼可能忽略其他交流形式。細微變化也能影響意義：日本山雀用不同音符和組合表達“危險”“靠近”，順序變化可能改變整體含義。還有顏色變化、氣味、觸碰、面部表情，甚至電魚的電脈沖，都增加了復雜性。
即便我們學會解碼多種交流方式，非人類物種是否擁有語言仍會激烈爭論。Rendell認為，語言是多維的：需要聲學學習、心智理論、靈活的發聲系統以及對過去和未來的思考能力。他認為部分動物具備部分能力，但人類獨有完整體系。Gruber則樂觀：“如果把語言看作連續體，鯨魚也算有語言。”
那麼，哪種動物語言最先被破解？鯨魚無疑是熱門候選，因為我們已有大量錄音。南太平洋座頭鯨的幾拾年歌聲記錄，以及Sarasota海豚項目的長期精確數據，都讓它們成為首選。
Sayigh對她的海豚充滿期待，但也清楚這是巨大挑戰。海豚有壹整套爆發脈沖聲，用於表達情緒，結合哨聲或身體動作(類似墨魚的手勢)，或許就像我們挑眉或眨眼壹樣。她坦言：“它們太復雜，這將花很長時間。”
Yovel認為，首個被完全解碼的物種可能更容易研究，或許是群居、用聲音協調行為的社交鳥類。他會押寶於松鴉。曾以灰鸚鵡Alex聞名的Pepperberg也傾向鳥類，指出虎皮鸚鵡大腦中聲音地圖與人類相似，“我對鳥類系統著迷，因為它們的聲學學習和我們極為相似。”
這不僅是為了搶先或贏大獎。如果我們真的解碼了任何物種的交流，這將打開全新的觀察與理解世界的視角。或許我們能感知回聲般的溝通，或發現色彩的新含義，就像理解蜜蜂能看紫外線世界壹樣。更重要的是，它能增進我們對其他物種的尊重。Yovel說：“了解動物，讓我們更欣賞它們。研究交流會讓人感歎：‘哇，它們和我們好像啊！’”- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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