Ein Forscherteam unter der Leitung von Pratyusha Sharma vom Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) des MIT arbeitete mit Project CETI zusammen, einer gemeinnützigen Organisation, die sich auf den Einsatz von KI zum Verständnis von Walen konzentriert. Mithilfe statistischer Modelle analysierten sie Walkodas und konnten eine Struktur ihrer Sprache identifizieren das ähnelt den Merkmalen der komplexen Lautäußerungen, die Menschen verwenden. Ihre Ergebnisse stellen ein Werkzeug dar, mit dem zukünftige Forschungen nicht nur die Struktur, sondern auch die tatsächliche Bedeutung von Walgeräuschen entschlüsseln könnten.
Das Team analysierte Aufzeichnungen von 8.719 Codas von rund 60 Walen, die das Dominica Sperm Whale Project zwischen 2005 und 2018 gesammelt hatte, und nutzte dabei eine Mischung aus Algorithmen zur Mustererkennung und Klassifizierung. Sie fanden heraus, dass die Art und Weise, wie die Wale kommunizierten, nicht zufällig oder simpel war, sondern je nach Kontext ihrer Gespräche strukturiert war. Dies ermöglichte es ihnen, eindeutige Lautäußerungen zu identifizieren, die zuvor nicht wahrgenommen wurden.
Anstatt sich auf kompliziertere Techniken des maschinellen Lernens zu verlassen, entschieden sich die Forscher für die klassische Analyse, um eine bestehende Datenbank mit neuen Augen anzugehen.
„Wir wollten ein einfacheres Modell verwenden, das uns bereits eine Grundlage für unsere Hypothese liefert“, sagt Sharma.
„Das Schöne an einem Statistikansatz ist, dass man kein Modell trainieren muss und es keine Blackbox ist [the analyses are] einfacher durchzuführen“, sagt Felix Effenberger, leitender KI-Forschungsberater des Earth Species Project, einer gemeinnützigen Organisation, die erforscht, wie sich nichtmenschliche Kommunikation mithilfe von KI entschlüsseln lässt. Er weist jedoch darauf hin, dass maschinelles Lernen eine großartige Möglichkeit ist, den Prozess der Mustererkennung in einem Datensatz zu beschleunigen, sodass die Einführung einer solchen Methode in Zukunft nützlich sein könnte.
DAN TCHERNOV/PROJEKT CETI
Die Algorithmen wandelten die Klicks in den Coda-Daten in eine neue Art der Datenvisualisierung um, die die Forscher als Austauschdiagramm bezeichnen, und zeigten, dass einige Codas zusätzliche Klicks enthielten. Diese zusätzlichen Klicks, kombiniert mit Variationen in der Dauer ihrer Rufe, traten bei Interaktionen zwischen mehreren Walen auf, was den Forschern zufolge darauf hindeutet, dass Codas mehr Informationen transportieren können und eine kompliziertere interne Struktur besitzen, als wir bisher angenommen hatten.
„Eine Möglichkeit, darüber nachzudenken, was wir herausgefunden haben, ist, dass die Leute zuvor analysiert haben, dass das Kommunikationssystem der Pottwale mit ägyptischen Hieroglyphen vergleichbar ist, es aber tatsächlich wie Buchstaben ist“, sagt Jacob Andreas, außerordentlicher Professor am CSAIL, der an dem Projekt beteiligt war.
Obwohl das Team nicht sicher ist, ob das, was es entdeckte, als Äquivalent der Buchstaben, der Zungenposition oder der Sätze interpretiert werden kann, die in die menschliche Sprache eingehen, ist es zuversichtlich, dass es eine große interne Ähnlichkeit zwischen den von ihnen analysierten Codas gab, sagte er sagt.
„Dies wiederum ermöglichte uns zu erkennen, dass es mehr Arten von Codas oder mehr Arten von Unterscheidungen zwischen Codas gibt, die Wale eindeutig wahrnehmen können –[and] das hatten die Leute in diesen Daten einfach überhaupt nicht mitbekommen.“
Der nächste Schritt des Teams besteht darin, Sprachmodelle für Walrufe zu erstellen und zu untersuchen, wie sich diese Rufe auf unterschiedliche Verhaltensweisen auswirken. Sie planen auch, an einem allgemeineren System zu arbeiten, das artenübergreifend eingesetzt werden könnte, sagt Sharma. Wenn man ein Kommunikationssystem nimmt, über das wir nichts wissen, herauszufinden, wie es Informationen kodiert und überträgt, und langsam beginnt zu verstehen, was kommuniziert wird, könnte das über die Wale hinaus noch viele andere Zwecke haben. „Ich denke, wir fangen gerade erst an, einige dieser Dinge zu verstehen“, sagt sie. „Wir stehen noch ganz am Anfang, kommen aber langsam voran.“
Die Hauptmotivation hinter Projekten wie diesen ist es, zu verstehen, was Tiere einander sagen. Aber wenn wir jemals hoffen wollen, zu verstehen, was Wale kommunizieren, steht uns ein großes Hindernis im Weg: die Notwendigkeit von Experimenten, um zu beweisen, dass ein solcher Versuch tatsächlich funktionieren kann, sagt Caroline Casey, eine Forscherin an der UC Santa Cruz, die Seeelefanten untersucht hat ‘ Stimmkommunikation seit über einem Jahrzehnt.
„Seit dem Aufkommen der KI besteht ein erneutes Interesse an der Dekodierung von Tiersignalen“, sagt Casey. „Es ist sehr schwer zu zeigen, dass ein Signal für Tiere tatsächlich das bedeutet, was Menschen denken, dass es bedeutet. In diesem Artikel wurden die subtilen Nuancen ihrer akustischen Struktur sehr gut beschrieben, aber es ist sehr schwierig, diesen zusätzlichen Schritt zu unternehmen, um die Bedeutung eines Signals zu verstehen.“