Прорывное исследование выявило сложность коммуникации орангутанов с использованием искусственного интеллекта

Язык — одна из самых загадочных эволюционных загадок. Учёные до сих пор не уверены, почему у людей и других приматов так много общего, но при этом они не обладают способностью говорить. До недавнего времени исследование, проведённое учёными из Корнельского университета, позволило обнаружить сложный язык орангутанов. Орангутаны, человекообразные обезьяны Юго-Восточной Азии, известны своей сложной голосовой коммуникацией. Однако исследователям было трудно понять тонкости их языка.

После тщательного исследования, длившегося три года, исследователям удалось расшифровать сложные закономерности, скрытые в рычании, вздохах и других вокализациях борнейских орангутанов, и, следовательно, получить уникальную информацию об их коммуникативных навыках.

Анализ с помощью ИИ

Исследование, опубликованное в журнале PeerJ Life & Environment, является крупным прорывом в понимании коммуникации орангутанов. Исследовательская группа укрепила свои знания, сравнив методы обнаружения, разработанные с помощью искусственного интеллекта, с работами биологов и специалистов по биоакустике, которые использовали только свой обученный слух, интеллект и измерительные инструменты.

Исследовательская группа собрала набор данных из 117 длинных голосовых записей, сделанных 13 самцами одного конкретного вида, борнейского орангутана, используя 46 акустических измерений на 1033 различных импульсах, обнаруженных в этих записях. Они заявили: «Эти характеристики, по-видимому, значительно увеличивают потенциальную сложность этого сигнала», подразумевая, что человечество скоро узнает, что говорят человекообразные обезьяны.

По словам ведущего автора исследования, доктора Венди Эрб, «наша цель заключалась в том, чтобы разгадать сложные особенности протяжных криков орангутанов, которые играют решающую роль в их общении на огромных расстояниях в густых тропических лесах Индонезии».

Многогранный подход

Команда использовала передовой алгоритм машинного обучения без учителя, Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), который успешно применялся для расшифровки «вокального репертуара животных» в Калифорнийском университете в Сан-Диего еще в 2020 году.

Алгоритм UMAP был усовершенствован за счет дополнительных статистических алгоритмов, написанных на языке программирования R. Помимо других типов контролируемого машинного обучения, в процессе использовался R, но во всех случаях 1033 уникальные голосовые фазы и импульсы обезьян были случайным образом разделены в соотношении 60/40, где 60 процентов использовалось для обучения ИИ, а оставшиеся 40 процентов — для проверки точности его недавно обученной способности к сортировке.

Используя сочетание методов машинного обучения с учителем и без учителя, исследовательская группа выделила три основных типа импульсов: «Рев» для высокочастотных импульсов, «Вздох» для низкочастотных импульсов и «Промежуточный» для импульсов, находящихся между этими двумя категориями.

Их исследование не было сосредоточено на том, что именно говорили приматы. Тем не менее, оно помогло определить, как именно они это делали. В итоге исследователи поняли, что орангутаны используют гораздо более широкий диапазон звуков, чем предполагалось ранее.

Последствия для эволюции человека

Человек — единственный из приматов, кто способен издавать самые сложные звуки, но тем не менее, существует прямая связь между тем, как более примитивные приматы приобрели эти навыки, и тем, как это сделали мы. Для этого ученым сначала необходимо понять, как вокализации, которые более «градуированы» и используются такими животными, как орангутаны, так хорошо передают смысл.

Изучение вокализации орангутанов может в конечном итоге помочь ученым выяснить, как люди научились говорить. Сложность вокализации каждого вида формируется в результате эволюционных факторов, таких как половой отбор, особенности среды обитания, специфическая социальная структура и давление со стороны хищников.