ACM通信
瑟夫的
在沟通
在我写这篇文章的时候，北半球的夏天已经来临。我刚刚参加了一个由Interspecies Internet项目(Interspecies .io)赞助的关于非人类物种交流的在线讲座。虽然该项目的主要目标是通过实验确定是否有可能证明非人类物种之间的交流，但对理解物种内交流的本质也有相当大的兴趣。讲师奥弗·切尔尼科夫斯基(Ofer Tchernichovski)探索了多年来研究斑胸草雀的经验。特别令人感兴趣的是它们的歌声，以及它们是如何在雀类家庭的“导师”和“学生”中代代相传的。在他的有趣观察中，有一个问题是，我们有时会给科学带来先入为主但毫无根据的概念。例如，考虑一下我们分析鸟叫声的方法。我们制作音频记录和歌曲的光谱傅里叶图。我们分割这些发音，就好像它们可能代表音素一样，但我们的分割可能会受到我们所知道的人类语言的不当影响。
语言学家已经对人类语言、语言是如何产生的以及音素是如何构成话语结构进行了大量的研究。我们是否可以将这种结构假设应用到鸟类的鸣叫中，这是一个有待研究的问题。切尔尼科夫斯基指出，到达地球的外星人，即使能够感知人类的语言，也可能不知道如何将声音分割成音素和单词。语言是一种概念，它将声音组织成音素、单词和句子，代表遵循语法规则的结构，并从中派生出语义内容。外星人可能对人类语言是如何表达、解析和产生语义没有任何先天的线索。如果外星人本身有语言，它可能会采用一种发现人类语言的协议，例如，从自我识别开始。
这让我想知道，机器学习中使用的一些无监督的模式检测机制是否可以用来发现鸟叫声中看似合理的音素，而不用根据音高、持续时间和重复来武断地判断如何分割模式。在Con Slobodchikoff的另一场演讲中，研究人员分析了草原土拨鼠的警告信号，并将其与可识别的捕食者的到来联系起来。提供了证据，从中我们可以推断信号有足够的描述能力来区分各种捕食者，它们的大小，位置(例如，地面方向或空中)，以及可能的其他特征。
分析灰鹦鹉(艾琳·佩珀伯格饰)、海豚(戴安娜·赖斯饰)和鲸鱼歌声(罗杰·佩恩饰)的其他努力，也在寻求发现这些物种信号的结构和语义。我特别感兴趣的是，这些发声或其他信号(手势、姿势)是否能够弥合物种之间的鸿沟，并被不同的物种理解。这种可能性似乎是毋庸置疑的。你只需要和一个快乐的狗主人交谈，就能确信主人相当确定狗有对一系列命令或询问做出反应的能力。我敢肯定我们的小猎犬知道“走路”和“冰淇淋”是什么意思。
跨物种互联网努力的核心在于这样一个问题:“我们能否从非人类物种的发声和/或手势中发现语言?”
跨物种互联网努力的核心在于这样一个问题:“我们能否从非人类物种的发声和/或手势中发现语言?”在这个问题中还有另一个问题:丰富的机器学习方法是否可以证明物种间的交流是可能的。当然，这前提是两个或多个物种之间存在可共享的语义。有证据表明，一个物种的警告叫声可以被理解，甚至传播给其他物种。为了在物种之间传递，信息可能必须转换成新的发声、手势或可见的显示。在这次探索中，我发现最令人兴奋的是计算给这个问题带来的能力和多样性。我们可以想象使用广泛的计算工具、统计、机器学习，也许还有更新的方法来分析物种内的信号，并利用它们促进物种间的交流。
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