Мова - одна з найзагадковіших еволюційних загадок. Вчені досі не впевнені, чому люди та інші примати мають так багато спільного, але вони не мають спільної здатності розмовляти. До недавнього часу дослідження, проведене дослідниками з Корнельського університету, дослідники виявили складну мову орангутангів. Орангутанги, людиноподібні мавпи Південно-Східної Азії, відомі своїм витонченим голосом. Проте дослідникам важко осягнути тонкощі їхнього репертуару.
Після ретельного дослідження, яке тривало протягом трьох років, дослідникам вдалося розшифрувати складні закономірності, які були приховані в ревінні, зітханнях та інших вокалізаціях борнейських орангутангів, а отже, вони змогли отримати унікальну інформацію про їхні навички спілкування.
Аналіз за допомогою ШІ
Дослідження, опубліковане в журналі PeerJ Life & Environment, стало великим проривом у знаннях про спілкування орангутангів. Дослідницька група посилила своє дослідження, порівнявши методи виявлення штучного інтелекту з роботою біологів і біоакустиків, які використовували лише свій навчений слух, інтелект і інструменти вимірювання.
Дослідницька група зібрала набір даних із 117 довгих дзвінків, записаних 13 самцями одного конкретного виду, борнейського орангутанга, використовуючи 46 акустичних вимірювань 1033 різних імпульсів, виявлених у цих дзвінках. Вони заявили: «Здається, ці особливості значно підвищують потенційну складність цього сигналу», маючи на увазі, що незабаром людство дізнається, що говорять людиноподібні мавпи.
За словами провідного автора дослідження, доктора Венді Ерб, «наше дослідження мало на меті розгадати складність довгих розмов орангутангів, які відіграють вирішальну роль у їхньому спілкуванні на величезних відстанях у густих тропічних лісах Індонезії».
Багатогранний підхід
Команда використала найсучасніший алгоритм машинного навчання без контролю, Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), який успішно використовувався для декодування «голосових репертуарів тварин» для Каліфорнійського університету в Сан-Дієго ще в 2020 році.
Алгоритм UMAP було вдосконалено більшою кількістю статистичних алгоритмів, написаних на мові програмування R. На додаток до інших типів керованого машинного навчання, у процесі використовувався R, але в усіх випадках 1033 унікальні голосові фази та імпульси людиноподібних мавп були розділені на випадковим чином розділили на 60/40, де 60 відсотків використовували для навчання штучного інтелекту, а решта 40 відсотків використовували для перевірки точності його нещодавно навченої здатності сортувати.
Використовуючи комбінацію контрольованих і неконтрольованих методів машинного навчання, дослідницька група класифікувала три основні типи імпульсів: «Рев» для високочастотних імпульсів, «Зітхання» для низькочастотних імпульсів і «Проміжний» для тих, що підпадають між двома категоріями.
Їхні дослідження не зосереджувались на тому, що говорили примати. Тим не менш, це допомогло виявити, як вони це говорять. Дослідники нарешті зрозуміли, що орангутанги використовують набагато ширший діапазон звуків, ніж передбачалося раніше.
Наслідки для еволюції людини
Люди — єдині примати, які можуть видавати найскладніші звуки, але все ж існує прямий зв’язок між тим, як більш примітивні примати набули цих навичок, і тим, як це зробили ми. Щоб це сталося, вчені спочатку повинні зрозуміти, як вокалізація, яка є більш «градуйованою» і використовується тваринами, такими як орангутанги, так добре передає значення.
Завдяки вивченню вокалізації орангутангів вчені можуть зрештою дізнатися, як люди навчилися говорити. Кожен вид створює свою вокальну складність в результаті еволюційних факторів, таких як статевий відбір, деталі їхнього середовища існування, їх специфічні соціальні структури та тиск з боку хижаків.