科学家利用机器学习技术归纳出抹香鲸的"字母表"

这项研究涉及尾音--一系列具有不同语言功能的变化。"我们发现，在尾音结构中存在着以前未曾描述过的变化，"CSAIL 主任 Daniela Rus说。"我们发现，抹香鲸发出声音的尾音类型并不是任意的，而是构成了一个新发现的组合编码系统。"

几十年来，鲸的发声一直是研究的一个重要课题，而这项新研究背后的团队表示，他们在这种健谈的海洋哺乳动物中发现了以前未知的细微差别。论文指出，之前的研究已经注意到抹香鲸有 150 种不同的叫声。

该报告解释说："其中一部分已被证明能够编码有关呼叫者和氏族身份的信息。然而，抹香鲸相互通信方式的几乎所有其他方面，包括其结构和信息承载能力等基本问题，仍然是未知的。"

这些研究小组借鉴了今年六月去世的海洋生物学家先驱罗杰-佩恩的研究成果，佩恩最具影响力的工作涉及座头鲸的交流。

研究小组部署了机器学习解决方案，对研究员谢恩-吉罗（Shane Gero）在东加勒比海小岛多米尼克海岸收集的 8719 条抹香鲸数据集进行分析。

研究小组的方法改变了以往研究单个尾音的分析方法。如果把声音作为鲸鱼之间的交流来研究，就会形成一幅更丰富的画面。语境细节使用音乐术语进行分类。其中包括节奏、韵律、装饰音和震颤。由此，研究小组分离出了抹香鲸的拼音字母。

Rus 说："这种音标可以系统地解释所观察到的尾音结构的变化。我们认为，这有可能是人类语言之外的第一个例子，在这个例子中，交流提供了一个语言概念--模式二重性的例子。这是指一组单独的无意义元素可以组合成更大的有意义单元，有点像把音节组合成单词。"

这些"词"的含义根据不同的语境而有所不同。论文补充道：

我们的研究结果表明，抹香鲸的发声形成了一个复杂的组合式交流系统：看似随意的尾音类型可以通过节奏、节拍、震颤和装饰音的组合来解释。大型组合发声系统在自然界中极为罕见；然而，抹香鲸对这种系统的使用表明，它们并不是人类独有的，也可能产生于截然不同的生理、生态和社会压力。

虽然这一突破令所有相关人员兴奋不已，但仍有许多工作要做，首先是抹香鲸，然后可能扩展到其他物种，如座头鲸。