大象是有名字的 | 科学

大象不仅会发出号角声。这种尖锐的声音，像喇叭一样，可以与人类发出的警告或警示声相媲美。但厚皮动物还会发出一系列低频谐波声音，如杂音，这些声音是每种动物独有的。现在，在人工智能系统的帮助下，一组研究人员证明，它们会用特定的声音呼唤每个成员，就像在叫它们的名字一样。到目前为止，只有人类能做到这一点。

自 1986 年以来，来自科罗拉多州立大学（美国）、两个基金会和 安博塞利大象研究项目 （肯尼亚）一直在记录来自三个国家公园或保护区的几群草原象。这些年来，他们为该项目积累了数千小时的录音 大象的声音。通过这些声音，他们能够区分各种声音。例如，当母亲在视线范围内或距离女儿不到 50 米时，她不会发出呼唤声。这些是接触声。当同一群狼中的两个成员相遇时，这些低语声也是一种问候，当它们接触时，这种声音就会停止。第三种叫声是母亲用来安慰、哺育或唤醒幼崽的叫声。

但科罗拉多大学美国国家科学基金会研究生迈克尔·帕尔多 (Michael Pardo) 坚信，可以从噪声集合中榨出更多东西。正如他和帕尔多的研究同事在科学期刊上所详述的那样 自然生态与进化设计了一个机器学习系统，可以比较、分析和分解 101 头非洲象发出的叫声，将其分解为基本声学特性。

这种人工智能 (AI) 能够在 27.5% 的厚皮动物叫声中识别出接收者。只有三分之一的案例成功识别似乎并不多，但 Pardo 坚持相反的观点：“模型 独奏 能够在 27.5% 的叫声中识别出接收者，因为我们不会指望大象在每次叫声中都使用名字。”研究人员举了人类和宽吻海豚的例子，它们也有一套互相呼叫的系统，“只在一小部分表情中使用名字，所以大象可能也会这样。”因为在启动模型时，他们事先并不知道哪些叫声包含名字，所以他们必须使用它们发出的所有叫声。“因此，模型只能在一小部分叫声中正确识别接收者也就不足为奇了，”他补充道。

为了确认人工智能检测到的内容，他们进行了一系列实地实验。在这些实验中，他们在假定的接收者附近重现了几次叫声，并作为对照组，在其他大象附近重现了几次叫声。毫无疑问，没有被发声的动物继续发声。但在几乎所有情况下，当听者是系统识别出的接收者时，他都会注意，抬起头，几乎总是会回应叫声，最后走向扬声器。

人工智能还想回答最后一个问题，即大象是否会用名字呼唤象群中的其他成员。该系统将不同动物发出但接收者相同的所有叫声分组。虽然它们并不完全相同（我们每个人说“彼得！”或“玛丽！”的方式也不相同），但它们确实观察到，接收者相同的不同叫声的声学特性彼此之间比其他的更相似。

Pardo 承认他们无法在这里下定论。“一方面，不同个体呼叫同一接收者的呼叫平均比不同动物呼叫不同接收者的呼叫更相似，这表明它们使用相同（或至少相似）的名字呼叫，”他解释说。Brown。“但另一方面，当我们试图训练机器学习模型识别呼叫中针对单个接收者的模式（无论谁在呼叫）时（即识别多个人用来称呼同一接收者的通用名称）时，它无法做到这一点，”他补充道。

常用名或专有名是关键。根据定义，命名是一种天生的技能，需要学习。许多社会物种已经具备这种技能。几种树栖灵长类动物在发现捕食者从天空飞来（比如老鹰）或爬上树（比如豹子）时，会发出不同的警报声。但以具体、具体的方式命名则更为重要。很少有动物（宽吻海豚、几种鹦鹉和长尾小鹦鹉已被证明）在想要吸引群体中其他成员的注意时会使用特定的发声，而不使用其他声音。但它们所做的是模仿 他说话的方式 这就是他们捕获它的方法。

Bruno Díaz 是宽吻海豚研究所的科学主任（国防研究院，这是英文缩写）。他对大象之间的交流了解不多，但对鲸类之间的交流了解颇多。“宽吻海豚有一种我们称之为 哨子签名哨子的特征包括关于每个人的信息，就像来自一个 商业 “这完全是胡扯，”他说。“在某些情况下，特别是在社会关系紧密的配对中，比如母鲸和幼鲸，或者一对雄性鲸，人们观察到，一只鲸可以模仿另一只鲸的标志性口哨声，作为它们之间紧密联系的标志，”她详细说道。

“将任意声音与个体联系起来的能力表明了抽象思维的能力。”

乔治·威特迈尔（George Wittemyer），科罗拉多大学教授、“拯救大象”科学顾问

但大象不会模仿它们呼唤的对象发出的声音，“它们不依靠模仿来称呼另一个人，这类似于人类名字的运作方式，”帕尔多强调道。名字，就像人类语言的几乎所有元素一样，除了拟声词和其他一些元素，都是任意的。在字母的连续性中，没有任何东西将它们与被命名的东西联系起来。这给了命名一切新事物的极大自由，但需要认知技能。该组织的科学顾问解释说 拯救大象帕尔多研究的负责人、这项研究的资深作者乔治·维特迈尔 (George Wittemyer) 表示：“我认为叫声的随意性让我们了解了它们的认知能力。能够将任意声音与个体联系起来，并且让群体中的其他成员显然能够识别出这种随意的标签，这表明它们具有抽象思维的能力，可能具有象征意义。”但他总结道：“我认为我们的研究并没有证明这一点。”他们接下来正在研究的是识别其余的叫声，寻找其含义或意图。

对于与这项研究无关的维也纳兽医大学动物认知研究员 Antonio J. Osuna 来说，“这很吸引人”。在接受 SMC 西班牙采访时，他补充说，人们对其他物种的交流知之甚少，“这是由于（除其他原因外）我们对其他物种发声中可能包含的多种细微差别不敏感。它们完全超出了我们的能力范围。这就是机器学习变得如此重要的原因：它使我们能够突出差异和相似之处，否则，我们将永远无法区分。”

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