科学家尝试与动物对话：用人工智能破解鲸鱼的语言

当你深入水中时，你的心率会减慢。血液从你的四肢流向你的重要器官，保持你的心 脏和大脑的供氧，防止你的肺在不断增加的压力下崩溃。在一个看似对生存不利的环境中，身体可以非常有效地保持你的生命。

哺乳动物潜水反射，被称为“主生命转换”功能，可以帮助我们塑造与水的关系。如果我们的身体在海洋中如此的居家，科学家们会怀疑，这对我们的进化史有什么影响？

2011年在希腊卡拉马塔举行的名为“个人深度世界锦标赛”的自由跳水比赛时，记者詹姆斯·内斯特（JamesNestor）近距离看到，在离海岸十英里的深水中，他目睹了一个人在可以下降到300英尺（91米）。

我们与海洋的联系比大多数人想象的要紧密，正是这种海洋和我们之间，我们和海洋生物之间的联系，我们和海洋生物之间共享了大量的DNA。

抹香鲸的行为比地球上任何其他生物都更接近人类的文化和智力。

他并不是唯一被这些生物迷住的人，例如，研究表明鲸鱼可以有效地避免癌症。人类与他们的共同点也比许多人意识到的要多得多。对不同物种进化关系的研究表明，鲸鱼与人类的关系比鲨鱼更为密切。

我们也对鲸鱼的行为有了很多了解，从20世纪60年代 开始的研究，详细说明了鲸鱼是如何利用各种噪音来识别物体、观察周围环境以及相互交流的。由于机器学习和人工智能的进步，我们现在开始以真正令人兴奋的方式拉开这种交流的帷幕。

2011年，Zooniverse是在志愿者的帮助下进行科学研究的平台，与美国科学界合作，启动鲸鱼FM项目。该倡议收集了来自巴哈马、冰岛和挪威海岸的15000多个飞行员和虎鲸的样本，以了解计算机分析是否能破解这些种群的任何信息以及它们使用其声波曲目的方式。

从有监督的机器学习开始，只是为了看看电脑是否能识别音频之间的差异，然后开始使用无监督学习。电脑能告诉我们有哪些音频样本集之间的关系？”

同一种物种可能会根据他们的生活地点有不同的方言，就像人们有不同的口音一样。

在分析这个音频时，AI Shamir设计的没有人类的指导，它只知道数据集中存在不同的鲸鱼类型。在运行了这个程序，在300个计算机处理器上运行了七周之后，人工智能制作了一张地图，将领航鲸和虎鲸分别分组。

他们是不同的物种，我们希望他们会说不同的话。但有趣的是，在这些群体中，它发现并聚集了那些鲸鱼的荚，它们生活在地球上。

萨米尔和鲸鱼FM团队感到惊讶。他们的研究发现了不同物种之间不同交流方式的证据。例如，挪威虎鲸所说的方言与他们的冰岛亲戚相比是独一无二的。巴哈马和挪威的领航鲸也是如此。

结果显示，同一物种可能有不同的方言基于他们居住的地方，就像人们有不同的口音。他们实际上是在交流，他们实际上是在互相交谈，最终我们会弄清楚他们在说什么。


今年4月，一个机器人学、语言学和机器学习方面的专家团队成立了CETI项目，这是一项旨在应用机器学习的新进展来更好地理解抹香鲸语言的研究。

该项目的创始成员之一内斯特确信抹香鲸是一种独特的物种，这种动物的行为“比地球上任何其他生物都更接近人类的文化和智力。”

抹香鲸通过一系列非常响亮的叫作codas的咔哒声相互“交谈”。咔哒声如此之大，可以达到230分贝以上的声音比火箭发射。这使它们成为地球上声音最大的动物，并使它们能够在数百英里的距离内相互交流。

许多研究支持鲸目动物（海洋哺乳动物）大脑高度发达，能够进行复杂的认知。特别是抹香鲸的大脑是人类的六倍大。它们还含有一种罕见的特殊神经元，称为梭形细胞，据NewScientist称，这种细胞也存在于人脑中负责移情、社会组织和言语的区域。

CETI的首要任务是建立数据库。

为了建立一个可靠的神经网络，一种机器学习的类型，系统“学习”执行一项任务，需要用大量的数据来训练它。人工智能应用于鲸鱼通信相对较新的一个原因是，该技术无法从大量数据中获取信息。

这是因为获取这些信息既不便宜也不方便，需要科学家在船上生活数月，以后勤上具有挑战性的方式收集信息。

CETI正着手解决这些困难，并准备通过建造新的音频和视频设备来收集尽可能多的信息，以记录数以百万计的抹香鲸的叫声。该小组将使用静态传感器射线、与鲸鱼本身相连的电子标签和水下机器人的组合，以获得尽可能完整的声波图像。

该项目的首席人工智能研究员是迈克尔·布朗斯坦，他是伦敦帝国理工学院机器学习和模式识别的主席。

布朗斯坦在2020年8月为加州大学伯克利分校的西蒙斯研究所做演讲时指出，机器学习将特别有助于确定抹香鲸密码的某些差异是由于其语义的根本变化还是方言变异，就像沙米尔和他的团队在虎鲸和领航鲸身上发现的一样。

他还谈到了一些关键的交流领域的分析，他们将指导人工智能。

布朗斯坦将寻找移位的证据，寻找语言对时间和空间中不立即存在的事物进行交流的能力，这也是据信从未在其他动物身上观察到的特征。

围绕这些人工智能分析，有相当多的乐观情绪。自从Whale-FM项目问世以来，机器学习只在它所做的事情上做得更好。神经网络现在能够翻译两种人类语言，而不需要词典或平行文本（每种语言中都有相同的文档，就像一块罗塞塔石头）。

如果有足够大的数据池，正确的编程，以及近乎奇幻的计算能力，CETI项目可能会把抹香鲸通信的奥秘从深海带到更清澈的水域。

相反，这些研究指出了我们与地球上数以百万计的动物物种之间的族谱、生理甚至行为上的亲缘关系。这一证据的伦理深度可能会迫使人类重新思考我们如何构想和对待自然世界，CETI的工作可能是这一重新评估的重要组成部分。