機器學習幫助揭開抹香鯨的「字母表」之謎
近日麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（MIT CSAIL）和 CETI 計畫的研究人員表示他們憑藉機器學習技術已經揭開了抹香鯨的一種「字母表」。這項研究成果被發表在《深海探險》雜誌上，題為「抹香鯨聲音中的上下文和組合結構」，這對我們在理解鯨類溝通方面做出了重大突破。研究涉及一系列不同語言功能的點選，稱為「coda」，研究人員發現了 coda 結構中的變化，並且認為它們形成了一種新發現的組合編碼系統。
鯨魚溝通的新發現
儘管鯨魚的聲音一直是研究的關鍵物件，但這項新研究的團隊表明，他們在喋喋不休的海洋哺乳動物中發現了一種以前未知的微妙區別。先前的研究指出，已經注意到有 150 種不同的抹香鯨 coda。「其中部分已經被證實可以編碼關於叫聲者和家族身份的資訊，」研究指出。「然而關於抹香鯨通訊系統的幾乎所有其他問題，包括其結構和資訊傳輸能力的基本問題，仍然是未知的。」
機器學習揭示抹香鯨語言
研究團隊利用機器學習技術分析了由研究員 Shane Gero 在加勒比海小島多米尼克附近收集的 8719 個抹香鯨 coda 資料集。他們的方法標誌著以前分析方法的轉變，這些方法主要研究個別的 coda。當聲音在鯨魚之間的交流上下文中研究時，形成了更豐富的影象。用音樂術語分類上下文細節，包括速度、節奏、裝飾和擺脫拘謹。團隊隨後發現了他們稱為抹香鯨語音字母表的特徵。「這種語音字母表使我們能夠系統地解釋 coda 結構中觀察到的變化，」Rus 說。「我們相信這可能是人類語言之外的第一個例子，其中通訊提供了一個語言學概念的典範。這涉及一組個別無意義的元素，可以組合形成更大的有意義的單位，有點像把音節組合成詞語。」
珍貴的發現與未來挑戰
這一突破令人振奮，但還有很多工作要做，首先是針對抹香鯨，然後可能擴充套件到其他物種，如座頭鯨。「我們決定去研究抹香鯨，因為我們有豐富的資料集，還有收集更多資料的可能性，」Rus 表示。「而且因為這些點選形成一種離散的通訊系統，所以比起連續的通訊系統，這更容易分析。但即使是 Roger Payne 的研究也表明，座頭鯨的歌曲並不是隨機的。有一些片段是重複的，並且存在有趣的結構。我們只是還沒有進行深入研究。」這項研究為我們解開了生物學和語言學之間的新聯動，為保護海洋生物提供了更深層次的認識。
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