[智能应用]AI明年有望迎“突破性进展”：“破解”动物叫声背后的沟通结构[1P] [复制链接]

        2025 年，人工智能（AI）和机器学习领域的突破有望推动我们理解动物交流的进程，解开动物发声背后的长期谜题。近期，设立的 Coller-Dolittle 奖项为解码动物声音的研究提供了可观奖金，体现了科学界对此的乐观情绪。

目前已有多个研究项目正致力于开发能够解读动物声音的算法。其中，Ceti 计划一直在破解抹香鲸特有的点击声和座头鲸的歌声。现代的机器学习方法依赖大量的数据集，但高质量的动物声音数据一直难以获得，限制了研究进展。
譬如，包括 ChatGPT 在内的大型语言模型就使用了来自互联网的大量文本数据进行训练，而与之形成鲜明对比的是，动物交流研究可用的数据集仍然有限。虽然 LLMs 的训练数据量超过 500GB 的文本信息，但 Ceti 计划在研究抹香鲸的声音时，仅获得了不到 8000 个录音样本。这一差距也凸显了研究人员在理解动物交流方面的难题。
此外，人类语言的解释依赖于共同的语法和语义规则，而解读动物的叫声却充满了不确定性—— 区分狼的不同嚎叫所代表的意义，仍然是一个巨大的挑战。
一旦这些庞大的数据集完成收集，深度神经网络等先进的分析技术将能够揭示动物声音背后的规律和结构，或许能发现一些与人类语言类似的模式。
尽管研究取得了很大进展，关于解码动物声音的最终目标仍然是一个亟待解答的问题。据IT之家了解，像 Interspecies.io这样的组织，明确表示希望将跨物种的交流转化为人类能够理解的信号，甚至提出要将动物的叫声翻译成人类语言。不过，科学界普遍认为，非人类动物并不具备类似人类语言那样的结构化语言。

　　2025年，人工智能和机器学习在解码动物声音方面的研究预计将取得显著进展，这对于生物学家和动物行为学家来说是一个激动人心的领域。以下是关于这一领域研究的一些关键点和展望：

　　 研究进展与挑战

　　1. 数据收集难题：与大型语言模型（如ChatGPT）依赖于大量文本数据不同，动物交流研究的数据集相对较小。例如，Ceti计划在研究抹香鲸声音时，仅有不到8000个录音样本。

　　2. 声音解读的不确定性：人类语言依赖于共同的语法和语义规则，而动物叫声的含义解读则复杂得多，因为动物交流缺乏明确的结构化语言系统。

　　3. 技术发展：深度神经网络等先进技术的应用，有望揭示动物声音背后的规律和结构，甚至可能发现与人类语言相似的模式。

　　 研究目标与展望

　　1. Coller-Dolittle 奖项：这一奖项的设立体现了科学界对于解码动物声音研究的重视和乐观态度，同时也激励了更多的研究者投入到这一领域。

　　2. 跨物种交流的愿景：像Interspecies.io这样的组织，其目标是实现跨物种交流，将动物叫声翻译成人类可以理解的语言。这表明，虽然目前科学界普遍认为非人类动物不具备类似人类语言的结构化语言，但研究者们仍然对此抱有探索的热情。

　　 未来研究方向

　　1. 数据集扩展：为了推动研究进展，收集和扩充高质量的动物声音数据集是至关重要的。

　　2. 算法创新：开发更高效的算法来处理和解读动物声音，可能包括无监督学习技术，以减少对大量标注数据的依赖。

　　3. 多学科合作：生物学、声学、计算机科学和语言学等领域的专家需要合作，共同推进这一跨学科的研究。

　　4. 伦理考量：在研究动物交流的同时，也需要考虑动物福利和生态保护的问题。

　　总之，虽然解码动物声音的研究面临诸多挑战，但随着技术的进步和数据的积累，我们有理由相信，未来在这一领域将取得更多重要的发现。