A linguagem é um dos enigmas evolutivos mais misteriosos. Os cientistas ainda não sabem ao certo por que humanos e outros primatas têm tanto em comum, mas não compartilham a capacidade de falar. Recentemente, um estudo conduzido por pesquisadores da Universidade Cornell descobriu a complexa linguagem dos orangotangos. Os orangotangos, grandes símios do Sudeste Asiático, são conhecidos por sua sofisticada comunicação vocal. No entanto, os pesquisadores têm encontrado dificuldades para compreender as sutilezas de seu repertório.
Após um estudo minucioso que durou três anos, os pesquisadores conseguiram decifrar os padrões complexos que estavam ocultos nos rugidos, suspiros e outras vocalizações dos orangotangos de Bornéu e, portanto, puderam obter informações únicas sobre suas habilidades de comunicação.
Análise assistida por IA
A pesquisa, publicada na revista PeerJ Life & Environment, representa um grande avanço no conhecimento da comunicação dos orangotangos. A equipe de pesquisa aprimorou seu estudo comparando os métodos de detecção por IA com o trabalho de biólogos e cientistas bioacústicos, que utilizaram apenas seus ouvidos treinados, intelecto e instrumentos de medição.
A equipe de pesquisa compilou um conjunto de dados com 117 vocalizações longas gravadas por 13 machos de uma espécie específica, o orangotango de Bornéu, utilizando 46 medições acústicas em 1.033 pulsos diferentes detectados nessas vocalizações. Eles afirmaram: "Essas características parecem aumentar consideravelmente a complexidade potencial desse sinal", sugerindo que a humanidade em breve saberá o que os grandes primatas estão comunicando.
De acordo com a autora principal do estudo, Dra. Wendy Erb, “Nossa pesquisa teve como objetivo desvendar as complexidades dos chamados longos dos orangotangos, que desempenham um papel crucial em sua comunicação a grandes distâncias nas densas florestas tropicais da Indonésia.”
Uma abordagem multifacetada
A equipe utilizou um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado de última geração, o Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), que havia sido usado com sucesso para decodificar 'repertórios vocais de animais' para a Universidade da Califórnia, em San Diego, em 2020.
O algoritmo UMAP foi aprimorado por mais algoritmos estatísticos escritos na linguagem de programação R. Além de outros tipos de aprendizado de máquina supervisionado, o R foi utilizado no processo, mas em todos os casos, as 1.033 fases e pulsos vocais únicos dos macacos foram divididos aleatoriamente em uma proporção de 60/40, onde 60% foram usados para treinar a IA e os 40% restantes foram usados para testar a precisão de sua capacidade de classificação recém-treinada.
Utilizando uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, a equipe de pesquisa classificou três tipos principais de pulso: 'Rugido' para pulsos de alta frequência, 'Suspiro' para pulsos de baixa frequência e 'Intermediário' para aqueles que se situam entre as duas categorias.
A pesquisa não se concentrou no que os primatas estavam dizendo. No entanto, ajudou a detectar como eles estavam dizendo. Os pesquisadores finalmente perceberam que os orangotangos usam uma gama muito mais ampla de sons do que se supunha anteriormente.
Implicações para a evolução humana
Os humanos são os únicos primatas capazes de produzir os sons mais complexos, mas ainda assim, existe uma relação direta entre a forma como os primatas mais primitivos adquiriram essas habilidades e a forma como nós as adquirimos. Para que isso aconteça, os cientistas precisam primeiro entender como as vocalizações mais "graduadas" e usadas por animais como os orangotangos transmitem significado tão bem.
Por meio do estudo das vocalizações dos orangotangos, os cientistas poderão eventualmente descobrir como os humanos aprenderam a falar. Cada espécie desenvolve sua complexidade vocal como resultado de fatores evolutivos como a seleção sexual, as características de seus habitats, suas estruturas sociais específicas e a pressão dos predadores.
