Ученые близки к расшифровке языка орангутанов — они обнаружили 1033 различных звука обезьян для общения
Этот прорыв последовал за другими недавними открытиями, которые указывают на глубину интеллекта человекообразных обезьян (например, недавно эксперты описали случай того, как орангутан лечил свои раны с помощью самостоятельно приготовленной лекарства).
Исследовательская группа Корнелльского университет также показывает, насколько умны эти животные. Их анализ с помощью искусственного интеллекта (ИИ) смог найти паттерны «языка» у орангутанов.
Команда объединила данные о 117 зарегистрированных криках, сделанных 13 самцами, используя 46 акустических измерений 1033 различных импульсов, обнаруженных в этих криках.
Как проходила новая работы
Как сообщается в новом исследовании, опубликованном во вторник в журнале PeerJ Life & Environment, биологи обнаружили «непрерывную градацию звуков по фазам и импульсам», что позволяет предположить, что орангутаны могут очень точно модулировать свой голос.
Команда ученых написала, что все эти различные фазы и импульсы могут быть «объединены в различные последовательности в рамках одного длинного крика», что означает, что «длинные крики» самцов обезьян, скорее всего, передают сложные сообщения своим удаленным собратьям-обезьянам.
«Наше исследование было направлено на то, чтобы разобраться в сложностях длинных криков орангутанов, которые играют решающую роль в их общении на огромных расстояниях в густых тропических лесах Индонезии», — говорится в заявлении ведущего автора исследования доктора Венди Эрб. «Мы совершенно уверены, что в речевой системе этой человекообразной обезьяны еще многое предстоит выяснить».
Приматолог доктор Эрб сказала, что экспертам по биоакустике, которые изучают значение звуков, издаваемых животными, все еще не хватает единой системы для количественной оценки сложности. В рамках своих усилий по обнаружению и классификации звуков, издаваемых орангутанами, с помощью искусственного интеллекта команда использовала параллельные подходы к машинному обучению.
Команда использовала современный алгоритм машинного обучения Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), который продемонстрировал успешное расшифровывание вокального репертуара животных. Алгоритму UMAP также помогали дополнительные статистические алгоритмы, разработанные на языке программирования R. Для контролируемого машинного обучения также использовался код на основе R.
С помощью ИИ ученые определили три различных типа импульсов, которые были хорошо различимы как людьми, так и машинами. Доктор Эрб подчеркивает, что это были лишь пределы их текущих исследований, но однажды, возможно, мы узнаем о речевых навыках общения обезьян.