画期的な研究、人工知能を用いたオランウータンコミュニケーションの複雑さを明らかに

言語は最も神秘的な進化的パズルの一つである。科学者たちは、人間や他の霊長類が多くの共通点を持っている理由はまだ確信が持てないが、話す能力を共有していない。最近まで、コーネル大学の研究者らによる研究が行われてきたが、オランウータンの複雑な言語を発見した。東南アジアの great apes 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る。しかし、研究者たちはそのレパートリの微妙さを理解することに困難を抱えていた。

3年にわたる慎重な研究の結果、研究者たちはボルネオオランウータンの咆哮、ため息、その他の発声中に隠されていた複雑なパターンを解読することに成功し、それによって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

発表された研究は、PeerJ Life & Environment誌に掲載され、オランウータンのコミュニケーションに関する知識における主要な突破口である。研究チームは、AI検出方法を、訓練された耳、知性、および測定ツールのみを使用していた生物学者や生物音響科学者の仕事と比較することで、研究を強化した。

研究チームは、ボルネオオランウータンの特定の種の13頭の雄によって録音された117のロングコールのデータセットを、それらのコールで検出された1,033の異なるパルスに対して46の音響測定を用いて作成した。彼らは、「これらの特徴は、この信号の潜在的な複雑性を大幅に高めるように思われる」と述べており、人類が間もなく great apes が何を言っているかを知るようになることを示唆している。

研究の主任著者であるWendy Erb博士によると、「私たちの研究は、インドネシアの密集した熱帯雨林で広大な距離にわたるコミュニケーションにおいて重要な役割を果たすオランウータンのロングコールの複雑さを解明することを目的としていた。」

多面的なアプローチ

チームは、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」の解読に成功した、最先端の教師なし機械学習アルゴリズムであるUniform Manifold Approximation and Projection（UMAP）を使用しました。

UMAPアルゴリズムは、プログラミング言語Rで書か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、すべての場合において、オランウータンの1,033の固有の発声フェーズとパルスはランダムに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テストに使用されました。

教師ありおよび教師なし機械学習技術の組み合わせを利用し、研究チームは3つの主要なパルスタイプを分類しました。すなわち、高周波数パルス用の「Roar（咆哮）」、低周波数パルス用の「Sigh（ため息）」、およびその2つの間に位置するもの用の「Intermediate（中間）」です。

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。それでもなお、それがどのように言われているかを検出するのに役立ちました。研究者たちは最終的に、オランウータンが以前想定されていたよりもはるかに幅広い範囲の音を使用していることに気づきました。

人類進化への示唆

人間は最も複雑な音を生み出すことができる唯一の霊長類ですが、より原始的な霊長類がこれらのスキルを獲得した方法と、私たち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、科学者たちはまず、オランウータンのような動物によって使用され、より「段階的」な発声がどのようにして意味をうまく伝達するのかを理解する必要があります。

オランウータンの発声の研究を通じて、科学者たちは最終的に、人間がどのようにして話すことを学んだのかを発見するかもしれません。各種は、性選択、生息地の詳細、特定の社会的構造、捕食者からの圧力といった進化的要因の結果として、独自の発声の複雑さを作り出しています。