Прорывное исследование раскрывает сложность коммуникации орангутанов с помощью искусственного интеллекта

Язык — одна из самых загадочных эволюционных головоломок. Ученые до сих пор не уверены, почему люди и другие приматы имеют так много общего, но не разделяют способность говорить. До недавнего времени исследование, проведенное исследователями из Корнеллского университета, позволило ученым открыть сложный язык орангутанов. Орангутаны, великие человекообразные обезьяны Юго-Восточной Азии, известны своим сложным вокальным общением. Однако исследователям было трудно понять нюансы их репертуара.

После тщательного изучения, длившегося три года, исследователям удалось расшифровать сложные паттерны, скрытые в рычании, вздохах и других вокализациях борнеанских орангутанов, и, следовательно, они смогли получить уникальную информацию об их коммуникативных навыках.

Анализ с помощью ИИ

Исследование, опубликованное в журнале PeerJ Life & Environment, является крупным прорывом в знаниях о коммуникации орангутанов. Исследовательская группа усилила свое исследование, сравнив методы обнаружения ИИ с работой биологов и ученых-биоакустиков, которые использовали только свои обученные уши, интеллект и измерительные инструменты.

Исследовательская группа составила набор данных из 117 длинных звонков, записанных 13 самцами одного конкретного вида — борнеанского орангутана, используя 46 акустических измерений на 1033 различных звуковых импульсах, обнаруженных в этих звонках. Они заявили, «Эти особенности, по-видимому, значительно увеличивают потенциальную сложность этого сигнала», подразумевая, что человечению скоро станет известно, что говорят великие человекообразные обезьяны.

По словам ведущего автора исследования, доктора Венди Эрб, «Наше исследование было направлено на раскрытие сложностей длинных звонков орангутанов, которые играют ключевую роль в их коммуникации на огромные расстояния в густых тропических лесах Индонезии».

Многоаспектный подход

Команда использовала передовой алгоритм машинного обучения без учителя Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), который успешно применялся для декодирования «вокальных репертуаров животных» для Калифорнийского университета в Сан-Диего еще в 2020 году.

Алгоритм UMAP был дополнен другими статистическими алгоритмами, написанными на языке программирования R. Помимо других типов контролируемого машинного обучения, R использовался в процессе, но во всех случаях уникальные вокальные фазы и импульсы орангутанов (1033 штуки) случайным образом делились в соотношении 60/40, где 60 процентов использовались для обучения ИИ, а оставшиеся 40 процентов — для проверки точности его недавно обученной способности сортировки.

Используя комбинацию контролируемых и неконтролируемых методов машинного обучения, исследовательская группа классифицировала три основных типа импульсов: «Рычание» для высокочастотных импульсов, «Вздох» для низкочастотных импульсов и «Промежуточный» для тех, которые попадают между двумя категориями.

Их исследование не было сосредоточено на том, что именно говорят приматы. Тем не менее, оно помогло обнаружить, как они это делают. Исследователи наконец осознали, что орангутаны используют гораздо более широкий диапазон звуков, чем предполагалось ранее.

Последствия для эволюции человека

Люди — единственные приматы, способные издавать самые сложные звуки, но все же существует прямая связь между тем, как более примитивные приматы приобрели эти навыки, и тем, как это сделали мы. Чтобы это произошло, ученым сначала нужно понять, как вокализации, которые являются более «градуированными» и используются животными, такими как орангутаны, так хорошо передают смысл.

Изучая вокализации орангутанов, ученые в конечном итоге могут узнать, как люди научились говорить. Каждый вид создает свою вокальную сложность в результате эволюционных факторов, таких как половой отбор, особенности их среды обитания, специфические социальные структуры и давление со стороны хищников.