在刚果民主共和国的热带雨林深处，夜幕降临时，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，这些灵长类动物并非随意发声，而是在用不同的叫声“拼句子”，表达出合作、安抚或邀请的意思。
这项发表于今年4月的研究，是近年来多个揭示非人类动物复杂语言能力的案例之一。研究人员在一些灵长类、鲸类和鸟类身上发现了与人类语言相似的特征和规律。这些发现挑战了长期以来“语言是人类独有”的观点，也迫使研究人员重新思考“语言”这一概念的定义。随着人工智能（AI）被引入动物声音分析，研究人员开始设想：或许有一天，人们真的能听懂动物在说什么。
创建鲸语“字母表”
过去，研究人员往往依靠漫长的野外观察和人工标注，逐一记录动物的声音特征。那是一项孤独、缓慢、近乎“手工艺”的工作。而如今，AI的加入让这一切发生了质变。它能在短时间内分析上百万小时的录音，从噪声中识别出不同声纹、节奏和语境之间的微妙变化。
在鲸类研究中，算法被用来分辨海洋噪声中细微的“鲸语”差异。美国非营利组织“鲸类交流计划”正在多米尼克岛海域跟踪并录制抹香鲸的行动与声音。
据美国塞拉俱乐部海豹协会官网报道，为了获取足够的“语料”，研究人员正在全球海域收集海量数据。水面上，无人机拍摄鲸群活动；水下，水听器记录鲸鱼发出的咔嗒声。有的固定在漂浮的监听站上，有的由科研船拖曳，还有的装载在可追随鲸群移动的水下滑翔器中。最清晰的声音，来自直接吸附在鲸体表面的传感标签，它们不仅记录声音，还同步记录心率、体温、深度和姿态数据。所有数据按时间戳精确对齐，构成一套庞大的“鲸语档案”。
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”。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。
分析鸟类鸣唱规律
除了鲸类，鸟类的鸣叫也展现了惊人的规律性。
据英国《自然》杂志报道，澳大利亚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研究者已收集大量录音的鸟类。她正在使用AI分析鸟鸣录音。例如，山雀的叫声每次听起来几乎相同，但AI可轻松识别、分类并分析其发声规律。对于像华丽琴鸟这样的拟态鸟，或棕色嘲鸫这样叫声复杂的鸟类，AI系统目前的表现仍有限，需要更多数据和算法优化。
日本东北大学神经科学家开发了一款模型FinchGPT，可分析白文鸟的鸣唱规律。该模型学习了3只鸟共3.2万首“歌”，每个短音型被转为一个“字母”，用于预测下一个音型，从而掌握鸟鸣的序列模式。
此外，AI还被用于监测稀有鸟类的存在。据英国《卫报》报道，澳大利亚维多利亚动物园在墨尔本西部安装了35个音频记录器，收集了数万小时的录音。AI分析这些录音，成功识别出濒危鸟类“平原漫步者”的独特叫声，这是30多年来首次在该地区发现该物种。
挑战跨物种“对话”
“AI让我们能做到传统手段无法实现的事。”美国“地球物种计划”研究员大卫·罗宾逊说。该计划正利用机器学习算法建立跨物种的“语音模型库”，尝试在不同动物群体之间寻找共通的表达结构。研究人员希望，AI不仅能帮助人类破译动物语言，还能重建动物间的“对话图谱”。
生成动物叫声本身并不困难，但让这些声音“有意义”，仍是科学界面临的最大挑战。不过，有些项目已将跨物种交流作为目标。例如，“科勒-杜利特挑战”提供最高50万美元现金或1000万美元投资，鼓励AI实现跨物种交流的突破。
但研究人员也警告，理解并不等于翻译。即使算法能还原声波模式，人们也未必真正理解动物的“语义”。同时，与动物“对话”存在生态与伦理风险。例如，向座头鲸播放人造歌声，可能改变它们的社交和求偶模式，并通过文化传递影响后代。
波特文认为，人类与其他动物感知世界的方式差异太大，真正的“双向交流”也许永远无法实现。“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。”她补充说，“我们能做的只有尽力而为，而世界始终会留下一点神秘”。
在刚果民主共和国的热带雨林深处，夜幕降临时，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，这些灵长类动物并非随意发声，而是在用不同的叫声“拼句子”，表达出合作、安抚或邀请的意思。
这项发表于今年4月的研究，是近年来多个揭示非人类动物复杂语言能力的案例之一。研究人员在一些灵长类、鲸类和鸟类身上发现了与人类语言相似的特征和规律。这些发现挑战了长期以来“语言是人类独有”的观点，也迫使研究人员重新思考“语言”这一概念的定义。随着人工智能（AI）被引入动物声音分析，研究人员开始设想：或许有一天，人们真的能听懂动物在说什么。
创建鲸语“字母表”
过去，研究人员往往依靠漫长的野外观察和人工标注，逐一记录动物的声音特征。那是一项孤独、缓慢、近乎“手工艺”的工作。而如今，AI的加入让这一切发生了质变。它能在短时间内分析上百万小时的录音，从噪声中识别出不同声纹、节奏和语境之间的微妙变化。
在鲸类研究中，算法被用来分辨海洋噪声中细微的“鲸语”差异。美国非营利组织“鲸类交流计划”正在多米尼克岛海域跟踪并录制抹香鲸的行动与声音。
据美国塞拉俱乐部海豹协会官网报道，为了获取足够的“语料”，研究人员正在全球海域收集海量数据。水面上，无人机拍摄鲸群活动；水下，水听器记录鲸鱼发出的咔嗒声。有的固定在漂浮的监听站上，有的由科研船拖曳，还有的装载在可追随鲸群移动的水下滑翔器中。最清晰的声音，来自直接吸附在鲸体表面的传感标签，它们不仅记录声音，还同步记录心率、体温、深度和姿态数据。所有数据按时间戳精确对齐，构成一套庞大的“鲸语档案”。
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”。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。
分析鸟类鸣唱规律
除了鲸类，鸟类的鸣叫也展现了惊人的规律性。
据英国《自然》杂志报道，澳大利亚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研究者已收集大量录音的鸟类。她正在使用AI分析鸟鸣录音。例如，山雀的叫声每次听起来几乎相同，但AI可轻松识别、分类并分析其发声规律。对于像华丽琴鸟这样的拟态鸟，或棕色嘲鸫这样叫声复杂的鸟类，AI系统目前的表现仍有限，需要更多数据和算法优化。
日本东北大学神经科学家开发了一款模型FinchGPT，可分析白文鸟的鸣唱规律。该模型学习了3只鸟共3.2万首“歌”，每个短音型被转为一个“字母”，用于预测下一个音型，从而掌握鸟鸣的序列模式。
此外，AI还被用于监测稀有鸟类的存在。据英国《卫报》报道，澳大利亚维多利亚动物园在墨尔本西部安装了35个音频记录器，收集了数万小时的录音。AI分析这些录音，成功识别出濒危鸟类“平原漫步者”的独特叫声，这是30多年来首次在该地区发现该物种。
挑战跨物种“对话”
“AI让我们能做到传统手段无法实现的事。”美国“地球物种计划”研究员大卫·罗宾逊说。该计划正利用机器学习算法建立跨物种的“语音模型库”，尝试在不同动物群体之间寻找共通的表达结构。研究人员希望，AI不仅能帮助人类破译动物语言，还能重建动物间的“对话图谱”。
生成动物叫声本身并不困难，但让这些声音“有意义”，仍是科学界面临的最大挑战。不过，有些项目已将跨物种交流作为目标。例如，“科勒-杜利特挑战”提供最高50万美元现金或1000万美元投资，鼓励AI实现跨物种交流的突破。
但研究人员也警告，理解并不等于翻译。即使算法能还原声波模式，人们也未必真正理解动物的“语义”。同时，与动物“对话”存在生态与伦理风险。例如，向座头鲸播放人造歌声，可能改变它们的社交和求偶模式，并通过文化传递影响后代。
波特文认为，人类与其他动物感知世界的方式差异太大，真正的“双向交流”也许永远无法实现。“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。”她补充说，“我们能做的只有尽力而为，而世界始终会留下一点神秘”。
今年1月，英国分子生物学家肖尔托·戴维发表文章，指控美国哈佛大学医学院附属丹娜-法伯癌症研究所科学家通过修改图片伪造数据。随后该研究所正式宣布撤回6篇论文，并纠正了另外31篇论文的 3月20日8时31分，探月工程四期鹊桥二号中继星由长征八号遥三运载火箭在中国文昌航天发射场成功发射升空。火箭飞行24分钟后，星箭分离，将鹊桥二号中继星直接送入近地点高度200公里、远地点高度42 记者3月21日从安徽师范大学获悉，该校生命科学学院张方教授课题组通过野外自然抱对、控制实验下抱对以及视频回放等实验手段，证实他们前期提出的，眨眼行为可能在雌性凹耳蛙性选择中起着重要作用 21世纪经济报道记者 冯恋阁 王俊 广州、北京报道2013年播出的科幻电视剧《黑镜》第二季中有这样一个故事——女主角玛莎在男友艾什被车祸夺走生命之后，长久无法走出分离的痛苦，最终选 3月23日消息，vivo X Fold3系列将于3月26日正式发布，成为全球首款骁龙8 Gen3折叠屏电话。现在这款新机外观已经解禁，下面为大家带来图赏。vivo X Fold3提供了薄翼黑和轻羽白两种配色，后壳手感顺滑，触感 记者从中国科学院新疆天文台获悉，近期南山26米射电望远镜在参与欧洲VLBI网组织的联测中，首次成功运用4Gbps宽带、高码率VLBI技术获得干涉条纹。相较于2Gbps观测，该技术理论上可将图像信噪比提升 。本文链接：AI尝试解读动物交流“语言”http://www.sushuapos.com/show-2-14008-0.html
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