Limba este una dintre cele mai misterioase puzzle-uri evolutive. Oamenii de știință încă nu sunt siguri de ce oamenii și alte primate au atât de multe în comun, dar nu împărtășesc capacitatea de a vorbi. Până de curând, un studiu realizat de cercetătorii de la Universitatea Cornell, cercetătorii au descoperit limbajul complicat al urangutanilor. Urangutanii, marile maimuțe din Asia de Sud-Est, sunt cunoscuți pentru comunicarea lor vocală sofisticată. Cu toate acestea, cercetătorilor le-a fost greu să înțeleagă subtilitățile repertoriului lor.
După un studiu atent care a durat trei ani, cercetătorii au reușit să descifreze tiparele complicate care erau ascunse în hohote, suspine și alte vocalizări ale urangutanilor din Bornee și, prin urmare, au putut obține informații unice despre abilitățile lor de comunicare.
Analiză asistată de AI
Cercetarea, publicată în revista PeerJ Life & Environment, reprezintă o descoperire majoră în cunoașterea comunicării urangutanului. Echipa de cercetare și-a consolidat studiul comparând metodele de detectare a inteligenței artificiale cu munca biologilor și a oamenilor de știință în bioacustică, care își foloseau doar urechile, intelectul și instrumentele de măsurare antrenate.
Echipa de cercetare a reunit un set de date de 117 apeluri lungi înregistrate de 13 masculi dintr-o anumită specie, urangutanul Bornean, folosind 46 de măsurători acustice pe 1.033 de impulsuri diferite detectate în acele apeluri. Ei au declarat: „Aceste caracteristici ar părea să sporească foarte mult complexitatea potențială a acestui semnal”, ceea ce înseamnă că omenirea va ști în curând ce spun marile maimuțe.
Potrivit autorului principal al studiului, dr. Wendy Erb, „Cercetarea noastră a urmărit să dezvăluie complexitatea apelurilor lungi ale urangutanilor, care joacă un rol crucial în comunicarea lor pe distanțe mari în pădurile tropicale dense din Indonezia”.
O abordare cu mai multe fațete
Echipa a folosit un algoritm de învățare automată nesupravegheat de ultimă generație, Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), care a fost folosit cu succes pentru a decoda „repertorii vocale animale” pentru Universitatea din California, San Diego, în 2020.
Algoritmul UMAP a fost îmbunătățit de mai mulți algoritmi statistici scriși în limbajul de programare R. Pe lângă alte tipuri de învățare automată supravegheată, R a fost folosit în proces, dar în toate cazurile, cele 1.033 de faze vocale și pulsuri unice ale maimuțelor au fost împărțite la aleatoriu într-o împărțire 60/40, unde 60 la sută au fost folosite pentru a antrena AI și restul de 40 la sută au fost folosite pentru a testa acuratețea capacității sale de sortare proaspăt antrenate.
Folosind o combinație de tehnici de învățare automată supravegheată și nesupravegheată, echipa de cercetare a clasificat trei tipuri de impulsuri principale: „Roar” pentru impulsuri de înaltă frecvență, „Sigh” pentru impulsuri de joasă frecvență și „Intermediar” pentru cele care se încadrează între cele două categorii.
Cercetările lor nu s-au concentrat pe ceea ce spuneau primatele. Cu toate acestea, a ajutat să detectăm modul în care o spuneau. Cercetătorii și-au dat seama în cele din urmă că urangutanii folosesc o gamă mult mai largă de sunete decât se presupunea anterior.
Implicații pentru evoluția umană
Oamenii sunt singurele primate care pot produce cele mai complexe sunete, dar totuși, există o relație directă între modul în care primatele mai primitive au dobândit aceste abilități și modul în care am făcut-o noi. Pentru ca acest lucru să se întâmple, oamenii de știință trebuie mai întâi să înțeleagă cum vocalizările care sunt mai „gradate” și folosite de animale precum urangutanii transmit atât de bine sens.
Prin studiul vocalizărilor urangutanilor, oamenii de știință ar putea afla în cele din urmă cum au învățat oamenii să vorbească. Fiecare specie își creează complexitatea vocală ca urmare a factorilor evolutivi precum selecția sexuală, detaliile habitatelor lor, structurile sociale specifice și presiunea prădătorilor.