多年来，科学家们一直在倾听抹香鲸的声音，想知道它们在说什么。
虽然之前的研究触及了理解的表面，但5月7日发表在《自然通讯》杂志上的一项新研究使用机器学习来精确定位语音中的特定模式。
在人工智能的帮助下，来自麻省理工学院的研究小组分析了8719头抹香鲸的“鸣声”数据，这些数据是通过记录加勒比地区的鲸鱼而收集的。
然后，人工智能帮助研究人员识别鲸鱼对话中重复出现的模式，类似于字母表。
他们的工作出现在一类利用人工智能翻译非人类物种语言的动物研究中。几代人以来，科学家们一直试图理解动物的对话。现在，人工智能让它变得更容易了。
据《科学美国人》2月7日的一篇报道，研究蝙蝠、蜜蜂、鸣禽和鲸鱼等健谈生物的研究人员收集了数小时的声音或视频录音，然后将这些数据输入人工智能语言模型，就像我们使用谷歌翻译等工具一样。
人工智能使用与谷歌翻译类似的语言处理算法来识别声音中的模式，使研究人员更接近于理解语言。
在2016年对埃及果蝠的一项研究中，研究人员对蝙蝠进行了数月的记录，并使用语音识别程序分析了数千种不同的声音。
在分析中，人工智能将某些声音与相应的社交互动(通过视频捕捉)联系起来，并确定这些声音的含义。根据这项研究，最后，科学家们能够识别出蝙蝠在其他情况下为食物争吵和发出叫声，比如婴儿被单独留在没有母亲的地方。
在2023年对蜜蜂的一项研究中，人工智能破译了蜜蜂用于交流的运动模式。这是一种舞蹈语言。
“蜜蜂通过‘跳舞’来指导它们的同伴去哪里寻找食物来源……身体的角度编码了食物的方向!研究人员蒂姆·兰德格拉夫(Tim Landgraf)在X(以前称为Twitter)上的一篇文章中说。
2022年的一项研究使用机器学习来分析斑胸草雀的歌声，发现雌性斑胸草雀在选择配偶时所关注的歌曲存在差异。在人工智能的帮助下，这些研究人员发现，如果一只雄鸟的叫声让一只雌鸟想起了和她一起长大的鸟儿，它更有可能被选为配偶。-夏洛特观察家报/论坛报新闻服务
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