2024年12月22日(日)
2025 年には、人工知能 (AI) と機械学習の大幅な進歩により、動物のコミュニケーションの理解が深まり、動物の鳴き声の背後にある意味という長年の謎が解決されるでしょう。最近のコラー・ドリトル賞は、動物の鳴き声の解読における画期的な成果に対して多額の賞金を与えるもので、技術の進歩によりこの野心的な目標が現実に近づいているという科学界の楽観的な見方の高まりを反映している。
動物の鳴き声を解釈できるアルゴリズムの開発に向けて、さまざまな研究活動が行われてきました。特に、プロジェクト Ceti はマッコウクジラの複雑なクリック パターンとザトウクジラのメロディックな歌を解読することに重点を置いています。これらの現代の機械学習技術には膨大なデータセットが必要ですが、注釈付きの高品質な動物の鳴き声データが不足しているため、これまで取得が困難でした。
たとえば、ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) は、インターネットから取得した広範なテキスト データセットでトレーニングされており、動物のコミュニケーションの研究に利用できる限られたデータセットとは対照的です。 LLM は 500 GB を超えるテキスト情報に基づいて構築されていますが、マッコウクジラのコミュニケーションに関する Project Ceti の研究では、わずか 8,000 を超える音声にアクセスできました。この差異は、アニマルコミュニケーションの包括的な理解を確立する際に研究者が直面する課題を浮き彫りにしています。
さらに、人間の言語の解釈は、意味論と構文の共通の理解に基づいています。対照的に、科学者は、さまざまなオオカミの遠吠えの背後にある意味を区別するなど、動物の鳴き声の曖昧さに取り組むことがよくあります。このような複雑さにより、これらの音が人間の言葉に類似しているとみなせるかどうかを判断する作業が複雑になります。
それにもかかわらず、2025 年には、アニマルコミュニケーションデータの利用可能性と、このデータの分析に適用される AI アルゴリズムの高度化の両方において新たな発展が起こると予想されています。 AudioMoth などの手頃な価格の録音技術の台頭により、高品質のサウンド キャプチャへのアクセスが民主化され、研究チームは自然の生息地で動物の鳴き声を 24 時間録音することで広範なデータセットを収集できるようになりました。
その結果、大規模なデータセットが利用可能になり、研究者は熱帯ジャングルのテナガザルから広大な森林の鳥に至るまで、さまざまな種の鳴き声を分析できるようになりました。畳み込みニューラル ネットワークを活用した自動検出アルゴリズムは、膨大な量の音声を処理できるようになり、動物の鳴き声をその固有の音響特性に基づいて効率的に識別して分類できるようになりました。
これらの大規模なデータセットが収集されると、ディープ ニューラル ネットワークなどの高度な分析技術を使用して、動物の鳴き声のシーケンス内のパターンや構造を明らかにすることができます。このような分析により、人間の言語に似た根本的な構造が明らかになる可能性があります。
これらの進歩にもかかわらず、動物の鳴き声を解読する最終的な目的は何なのかという根本的な疑問が残ります。 Interspecies.io のような一部の組織は、種間のコミュニケーションを人間が理解できる信号に変換することを明確に目指しており、動物の鳴き声を人間の言語に変換するという野心的な目標を示唆しています。しかし、人間以外の動物は人間のような構造化された言語を持たない可能性があるということは科学者の間で一致した見解です。
コラー・ドリトル賞は、より微妙なアプローチを採用し、さまざまな生物の伝達信号を解釈または理解する方法を模索しています。この目標は、動物のコミュニケーションが構造化言語モデルに従っていない可能性を認識しており、動物の相互作用の微妙な違いについてのより探索的な研究を促しています。
人類がアニマルコミュニケーションへの理解を深めていく中で、2025 年は極めて重要な年となるでしょう。動物が互いに情報を伝達する方法についての洞察を深める可能性は、間違いなく動物行動研究の分野と自然界との関係を再構築するでしょう。
