画期的な研究により、人工知能を用いたオランウータンのコミュニケーションの複雑さが明らかに

言語は進化論における最も謎めいたパズルの一つです。科学者たちは、ヒトと他の霊長類が多くの共通点を持つにもかかわらず、会話能力を共有していない理由を未だ解明できていません。最近、コーネル大学の研究者らが行った研究で、オランウータンの複雑な言語が発見されました。東南アジアに生息する大型類人猿であるオランウータンは、洗練された音声コミュニケーションで知られています。しかし、研究者たちは、彼らのレパートリーの微妙なニュアンスを理解することが困難でした。.

3年間にわたる綿密な研究の結果、研究者たちはボルネオオランウータンのうなり声やため息、その他の発声に隠された複雑なパターンを解読することに成功し、彼らのコミュニケーション能力に関する独自の情報を得ることができました。.

AI支援分析

この研究は、 掲載された オランウータンのコミュニケーションに関する知識を大きく前進させる画期的な成果である。研究チームは、AIによる検出方法を、訓練された聴覚、知性、測定ツールのみを用いて研究を行っていた生物学者や生物音響学者の研究結果と比較することで、研究の信憑性を高めた。

研究チームは、ボルネオオランウータンという特定の種のオス13頭が録音した117の長い鳴き声のデータセットを作成し、それらの鳴き声で検出された1,033種類のパルスに対して46種類の音響測定を行った。彼らは 「これらの特徴は、この信号の潜在的な複雑さを大幅に高めると思われる」 、人類がまもなく類人猿の言葉を理解できるようになることを示唆した。

研究の筆頭著者であるウェンディ・アーブ博士によると、 「私たちの研究は、インドネシアの鬱蒼とした熱帯雨林において、オランウータンが広大な距離を越えてコミュニケーションをとる上で重要な役割を果たす、オランウータンの長距離鳴き声の複雑さを解明することを目的としていました。」

多面的なアプローチ

研究チームは、最先端の教師なし機械学習アルゴリズムである均一多様体近似および射影（UMAP）を使用しました。このアルゴリズムは、2020年にカリフォルニア大学サンディエゴ校で「動物の発声レパートリー」の解読に成功しています。.

UMAP アルゴリズムは、プログラミング言語 R で記述された、より多くの統計アルゴリズムによって強化されました。他の種類の教師あり機械学習に加えて、R もプロセスで使用されましたが、すべてのケースで、類人猿の 1,033 の固有の発声段階と脈拍がランダムに 60/40 に分割され、60 パーセントが AI のトレーニングに使用され、残りの 40 パーセントが新しくトレーニングされた分類能力の精度をテストするために使用されました。.

研究チームは、教師ありおよび教師なしの機械学習技術を組み合わせて活用し、高周波パルスを「轟音」、低周波パルスを「ため息」、そして2つのカテゴリの中間に位置するパルスを「中間」の3つの主要なパルスタイプに分類しました。.

彼らの研究は霊長類が何を言っているかに焦点を当てたものではありませんでした。しかし、彼らがどのように言っているかを知る上で役立ちました。研究者たちは最終的に、オランウータンがこれまで考えられていたよりもはるかに幅広い音域で鳴っていることに気づきました。.

人類の進化への影響

人間は最も複雑な音を発声できる唯一の霊長類ですが、それでもなお、より原始的な霊長類がこれらの能力を獲得した方法と人間が獲得した方法の間には直接的な関係があります。これを実現するために、科学者はまず、オランウータンのような動物が用いる、より「段階的」で意味を巧みに伝達する発声が、どのようにしてこれほどまでに優れた伝達力を持つのかを理解する必要がありそうです。.

オランウータンの発声を研究することで、科学者たちは最終的に、人間がどのようにして言葉を習得したのかを解明できるかもしれません。それぞれの種は、性淘汰、生息地の詳細、特有の社会構造、そして捕食者からの圧力といった進化的要因の結果として、その複雑な発声を生み出しています。.