Sprache ist eines der mysteriösesten Rätsel der Evolution. Wissenschaftler sind sich immer noch nicht sicher, warum Menschen und andere Primaten so viel gemeinsam haben, aber nicht die Fähigkeit zu sprechen. Erst kürzlich entdeckten Forscher der Cornell University in einer Studie die komplizierte Sprache der Orang-Utans. Orang-Utans, die Menschenaffen Südostasiens, sind für ihre ausgefeilte stimmliche Kommunikation bekannt. Den Forschern fiel es jedoch schwer, die Feinheiten ihres Repertoires zu verstehen.
Nach einer drei Jahre dauernden sorgfältigen Studie ist es den Forschern gelungen, die komplizierten Muster zu entschlüsseln, die im Brüllen, Seufzen und anderen Lautäußerungen der Borneo-Orang-Utans verborgen waren, und so einzigartige Informationen über ihre Kommunikationsfähigkeiten zu erhalten.
KI-gestützte Analyse
Die in der Zeitschrift PeerJ Life & Environment veröffentlichte Studie stellt einen wichtigen Durchbruch im Wissen über die Kommunikation von Orang-Utans dar. Das Forschungsteam untermauerte seine Studie, indem es die KI-Erkennungsmethoden mit der Arbeit von Biologen und Bioakustikern verglich, die nur ihre geschulten Ohren, ihren Verstand und Messinstrumente verwendeten.
Das Forschungsteam stellte einen Datensatz von 117 langen Rufen zusammen, die von 13 Männchen einer bestimmten Art, dem Borneo-Orang-Utan, aufgezeichnet wurden. Dazu nutzten sie 46 akustische Messungen von 1.033 verschiedenen Impulsen, die in diesen Rufen erkannt wurden. Sie erklärten: „Diese Merkmale scheinen die potenzielle Komplexität dieses Signals enorm zu steigern“, was bedeutet, dass die Menschheit bald wissen wird, was die Menschenaffen sagen.
Laut der Hauptautorin der Studie, Dr. Wendy Erb, „zielten wir mit unserer Forschung darauf ab, die Komplexität der langen Rufe der Orang-Utans zu entschlüsseln, die bei ihrer Kommunikation über weite Distanzen in den dichten Regenwäldern Indonesiens eine entscheidende Rolle spielen.“
Ein vielschichtiger Ansatz
Das Team verwendete einen hochmodernen unüberwachten maschinellen Lernalgorithmus namens Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), der bereits 2020 erfolgreich zur Dekodierung von „Tier-Stimmrepertoires“ an der University of California in San Diego eingesetzt wurde.
Der UMAP-Algorithmus wurde durch weitere statistische Algorithmen erweitert, die in der Programmiersprache R geschrieben wurden. Neben anderen Arten des überwachten maschinellen Lernens wurde im Prozess auch R verwendet. In allen Fällen wurden die 1.033 einzigartigen Stimmphasen und Impulse der Affen jedoch nach dem Zufallsprinzip im Verhältnis 60/40 aufgeteilt. 60 Prozent wurden zum Trainieren der KI verwendet und die restlichen 40 Prozent dienten zum Testen der Genauigkeit der frisch trainierten Sortierfähigkeit.
Das Forschungsteam verwendete eine Kombination aus überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken und klassifizierte drei primäre Pulsarten: „Brüllen“ für hochfrequente Pulse, „Seufzen“ für niederfrequente Pulse und „Mittel“ für Pulse, die zwischen diesen beiden Kategorien liegen.
Ihre Forschung konzentrierte sich nicht darauf, was die Primaten sagten. Dennoch half sie herauszufinden, wie sie es sagten. Die Forscher stellten schließlich fest, dass Orang-Utans ein viel breiteres Spektrum an Lauten verwenden als bisher angenommen.
Auswirkungen auf die menschliche Evolution
Der Mensch ist der einzige Primat, der die komplexesten Laute hervorbringen kann. Dennoch besteht ein direkter Zusammenhang zwischen der Art und Weise, wie primitivere Primaten diese Fähigkeiten erlernten, und der Art und Weise, wie wir sie erlangten. Um dies zu erreichen, müssen Wissenschaftler zunächst verstehen, wie die Lautäußerungen, die „abgestufter“ sind und von Tieren wie Orang-Utans verwendet werden, Bedeutung so gut vermitteln.
Durch die Untersuchung der Lautäußerungen von Orang-Utans könnten Wissenschaftler vielleicht herausfinden, wie Menschen sprechen gelernt haben. Jede Art entwickelt ihre eigene stimmliche Komplexität als Ergebnis evolutionärer Faktoren wie der sexuellen Selektion, der Details ihres Lebensraums, ihrer spezifischen Sozialstrukturen und des Drucks durch Raubtiere.