张佳欣

夜幕降临时，在刚果民主共和国的热带雨林深处，倭黑猩猩的叫声此起彼伏，尖叫声、哼声、啾声、哨声交织成一场“大合唱”。法国雷恩大学灵长类学与语言学研究者梅丽莎·贝尔泰蹲守在林间，记录下这些声音的节奏与组合。她发现，倭黑猩猩并非随意发声，而是有意识地用不同的叫声来表达合作、安抚或邀请的意思。

这项发表于2017年4月的研究是最近多个揭示非人类动物复杂语言能力的案例之一。研究团队发现了一些灵长类、鲸类和鸟类身上的特征与人类的语言相似性并发现了这些规律。这一研究成果挑战了“语言是人独有的”这一传统观点，同时也促使研究者重新定义“语言”这个概念。“随着人工智能（AI）被应用于动物声音分析，研究人员设想有一天人们真的能够理解动物在说什么。”

构建"鲸语字母表"

过去，研究人员通常依靠长期野外观察及人工标记，逐一记录动物的声音特征，这项工作耗时漫长且孤寂，需不断重复才能完成。而如今，人工智能技术的到来让这一切发生了革命性的改变。它能够在短时间内分析数百万小时的录音资料，准确识别出不同声纹、节奏和语境之间微妙的变化差异。

在鲸类研究中，算法已被用于识别海洋噪音中极其细微的“鲸语”差别。私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596位于多米尼克群岛的非政府机构“鲸类交流计划”正在此处监测和记录抹香鲸的行动声学信号。

来自美国塞拉俱乐部海豹协会网站的消息称研究团队正全球海域收集大量资料以便获得足够材料进行分析。无人机飞到水面上拍摄鲸群活动；水下使用声学仪器来记录声音。一些被固定在漂浮的监听站上，另一些则由科研船拖拽或是装载在可以跟随鲸鱼移动的小型滑翔器中。最准确的声音信息来自于吸附在鲸身上且可同时捕捉到心跳、体温、深度和姿势数据的标签。所有信息都被精确贴上时间戳进行归档以供研究参考。

2024年，美国麻省理工学院计算机科学家丹妮埃拉·鲁斯团队基于这些数据，提出了首个“抹香鲸字母表”。这项研究发现，“鲸语”的意义并不只体现在节奏与停顿的差异上，细微的时间变化或在熟悉的声型中加入新的声段，都可能传递不同的信息。

阐述关于鸟的歌唱行为的研究

鸟类的鸣叫同样表现出令人难以置信的和谐。

根据英国《自然》杂志报导，澳洲阳光海岸大学西皮唐斯分校的鸣禽研究员多米尼克·波特文表示，AI工具尤其适用于那些鸣叫变化不大且已收集大量录音资料的鸟种。她正使用人工智能分析鸟类之叫声，并发现山雀每声几乎相同，但AI系统能轻松识别并分析其发声规律。例如华丽琴鸟或其他叫声复杂、拟态的鸟类，目前还只能以更广泛的数据和更优化的人工智能算法来表现。

日本东北大学神经科学家开发出一种名为FinchGPT的模型，可以分析白尾鹿的叫声规律。该模型通过学习了3只鸟共32,000首“歌声”来建立数据库，并且每个短音类型被转为一个字母形式，以预测下一个音型从而掌握鸟鸣序列模式。***私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596***

此外，人工智能也被用于监测稀有鸟类的存在，据《卫报》报道，在墨尔本西部的一个澳大利亚维多利亚动物园安装了约35个音频记录器，收集数万小时的录音。AI通过分析这些录音成功识别出了濒危鸟类“平原漫步者”特有的叫声，这是30多年来首次在该地区发现该物种。

挑战跨越物种进行的交流。

“AI让我们能够完成传统的研究手段无法实现的事情。”美国地球物种计划研究员大卫·罗宾逊如是表示。“该项目正利用机器学习技术建立跨越物种的语音库，尝试在不同的群体之间发现通用的表达结构。”研究人员期待AI能帮助人类解读动物语言，并重建不同种类动物之间的“对话图谱”。

生成动物叫声本身并不困难，但赋予这些声音以意义，仍是一项巨大的科学挑战。然而一些项目已经将其定位为目标，“科勒-杜利特挑战”就提供了50万美元现金或者1亿美元的投资来激励AI科学家打破跨越物种交流的界限。

然而研究人员也警告称：如果算法能够将声波信号还原成声音，人们未必能够理解动物所使用的“语言”。同时，与动物进行交流也可能带来生态与伦理风险。例如，向座头鲸播放人造歌声可能会改变它们的社会交往以及求偶模式，并可能通过文化传递影响后代。

波特文认为人与其他动物感知世界的差异太大以至于真正意义上的双向交流永远不可能发生。她继续道：“我们不是鸟所以根本无法知道一只鸟听另一只鸟歌唱时在想什么。”同时强调人类能做的只有努力并且这个世界总会留下一些神秘。