ค้นพบ "ตัวอักษร" ของวาฬสเปิร์ม ด้วย Machine Learning

ค้นพบ "ตัวอักษร" ของวาฬสเปิร์ม ด้วย Machine Learning

ผลการวิจัยล่าสุดจากนักวิจัยที่ MIT CSAIL และ Project CETI เชื่อว่าพวกเขาได้ไขรหัส "ตัวอักษร" ของวาฬสเปิร์มแล้วด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยี Machine Learning ผลการศึกษาที่ตีพิมพ์ภายใต้ชื่อ "Contextual and Combinatorial Structure in Sperm Whale Vocalizations" ชี้ให้เห็นถึงความก้าวหน้าสำคัญในความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการสื่อสารของวาฬ

การศึกษานี้เกี่ยวข้องกับ Coda ซึ่งเป็นชุดของเสียงคลิกที่ทำหน้าที่ทางภาษาที่แตกต่างกัน "สิ่งที่เราค้นพบคือมีความแปรปรวนในโครงสร้าง Coda ที่ไม่เคยมีการอธิบายมาก่อน" Daniela Rus ผู้อำนวยการ CSAIL กล่าวกับ TechCrunch "เราค้นพบว่าประเภท Coda ไม่ได้เป็นแบบสุ่ม แต่กลับสร้างระบบ Coding แบบ Combinatory ที่เพิ่งค้นพบใหม่"

ในขณะที่การส่งเสียงของวาฬเป็นหัวข้อสำคัญของการวิจัยมาหลายทศวรรษ ทีมที่อยู่เบื้องหลังงานวิจัยใหม่นี้แนะนำว่าพวกเขาได้ค้นพบระดับของรายละเอียดปลีกย่อยที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนในหมู่วาฬที่ชอบพูดคุย งานวิจัยระบุว่ามีการบันทึก Coda ของวาฬสเปิร์มกว่า 150 แบบที่แตกต่างกัน

"ชุดย่อยของสิ่งเหล่านี้แสดงให้เห็นว่ามีการเข้ารหัสข้อมูลเกี่ยวกับผู้โทรและตัวตนของกลุ่ม อย่างไรก็ตาม เกือบทุกอย่างเกี่ยวกับระบบการสื่อสารของวาฬสเปิร์ม รวมถึงคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับโครงสร้างและความสามารถในการบรรจุข้อมูล ยังคงไม่เป็นที่รู้จัก"

ทีมได้นำผลงานของ Roger Payne นักชีววิทยาทางทะเลผู้บุกเบิกที่เสียชีวิตเมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา ผลงานที่มีอิทธิพลมากที่สุดของ Payne เกี่ยวข้องกับเพลงของวาฬหลังค่อม "เขาสร้างแรงบันดาลใจให้เราอยากใช้เทคโนโลยีที่ล้ำสมัยที่สุดเพื่อทำความเข้าใจวาฬให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น" Rus กล่าว

ทีมได้ใช้โซลูชัน Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูล Coda ของวาฬสเปิร์ม 8,719 ตัวที่รวบรวมโดยนักวิจัย Shane Gero นอกชายฝั่งของเกาะเล็กๆ ทางตะวันออกของแคริบเบียน Dominica "เราจะได้รับ Input แล้วเราก็ปรับ Machine Learning ของเราเพื่อให้มองเห็นได้ดีขึ้นและเข้าใจมากขึ้น" Rus อธิบาย "และจากนั้นเราจะวิเคราะห์ Output กับนักชีววิทยา"

วิธีการของทีมแสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงจากการวิเคราะห์แบบเก่าที่ศึกษา Coda แต่ละตัว ภาพที่สมบูรณ์ขึ้นจะเกิดขึ้นเมื่อเสียงถูกศึกษาในบริบท เช่นการแลกเปลี่ยนระหว่างวาฬ รายละเอียดเชิงบริบทจะถูกจัดหมวดหมู่โดยใช้คำศัพท์ทางดนตรี ซึ่งรวมถึง Tempo, Rhythm, Ornamentation และ Rubato จากนั้นทีมก็แยก "ตัวอักษรทางสัทศาสตร์" ของวาฬสเปิร์ม

"ตัวอักษรทางสัทศาสตร์นี้ทำให้สามารถอธิบายความแปรปรวนที่สังเกตได้ในโครงสร้าง Coda ได้อย่างเป็นระบบ" Rus กล่าว "เราเชื่อว่ามีความเป็นไปได้ที่นี่อาจเป็นกรณีแรกนอกเหนือจากภาษาของมนุษย์ที่การสื่อสารให้ตัวอย่างของแนวคิดทางภาษาศาสตร์ของ Duality of Patterning ซึ่งหมายถึงชุดขององค์ประกอบที่ไม่มีความหมายเมื่อแยกกัน แต่สามารถรวมกันเพื่อสร้างหน่วยที่มีความหมายที่ใหญ่ขึ้น เหมือนกับการรวมพยางค์เป็นคำ"

ความหมายของ "คำ" เหล่านั้นมีความหมายแตกต่างกันไปตามบริบทต่างๆ งานวิจัยเพิ่มเติมว่า:

ผลการวิจัยของเราแสดงให้เห็นว่าการส่งเสียงของวาฬสเปิร์มก่อให้เกิดระบบการสื่อสารแบบ Combinatorial ที่ซับซ้อน: ชุดของประเภท Coda ที่ดูเหมือนจะสุ่มสามารถอธิบายได้ด้วยการรวมกันของคุณสมบัติ Rhythm, Tempo, Rubato และ Ornamentation ระบบการส่งเสียงแบบ Combinatorial ขนาดใหญ่หายากมากในธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม การใช้งานโดยวาฬสเปิร์มแสดงให้เห็นว่าสิ่งเหล่านี้ไม่ได้เป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์เท่านั้น และสามารถเกิดขึ้นได้จากแรงกดดันทางสรีรวิทยา นิเวศวิทยา และสังคมที่แตกต่างกันอย่างมาก

แม้ว่าความก้าวหน้านี้จะน่าตื่นเต้นสำหรับทุกคนที่เกี่ยวข้อง แต่ก็ยังมีงานอีกมากที่ต้องทำ ก่อนอื่นกับวาฬสเปิร์ม และอาจขยายไปสู่สปีชีส์อื่นๆ เช่น วาฬหลังค่อม

"เราตัดสินใจไปหาวาฬสเปิร์มเพราะเรามีชุดข้อมูลจำนวนมาก และเรามีความเป็นไปได้ที่จะรวบรวมชุดข้อมูลอีกมากมาย" Rus กล่าว "นอกจากนี้ เนื่องจากเสียงคลิกสร้างระบบการสื่อสารแบบ Discrete จึงง่ายต่อการวิเคราะห์กว่าระบบการสื่อสารแบบต่อเนื่อง แต่แม้แต่ผลงานของ Roger Payne ก็แสดงให้เห็นว่าเพลงของวาฬหลังค่อมไม่ได้เป็นแบบสุ่ม มีส่วนที่ถูกทำซ้ำและมีโครงสร้างที่น่าสนใจ เราแค่ยังไม่ได้ศึกษาอย่างลึกซึ้ง"

💡
ข่าวนี้เป็นการค้นพบครั้งสำคัญที่จะช่วยให้เราเข้าใจการสื่อสารของวาฬได้ดียิ่งขึ้น ด้วยความช่วยเหลือของ Machine Learning นักวิจัยสามารถถอดรหัส "ตัวอักษร" ของวาฬสเปิร์มได้แล้ว ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเสียงของวาฬไม่ได้เป็นแบบสุ่ม แต่มีระบบการเข้ารหัสแบบ Combinatory ที่ซับซ้อน การค้นพบนี้เป็นก้าวสำคัญในการทำความเข้าใจภาษาของสัตว์ และอาจนำไปสู่การศึกษาในสปีชีส์อื่นๆ ต่อไปในอนาคต

ข้อมูลอ้างอิงจาก Machine learning aids in discovery of sperm whale ‘alphabet’

Read more

Black Hat USA 2025 - AI นวัตกรรม และพลังแห่งชุมชนความปลอดภัยทางไซเบอร์

news

Black Hat USA 2025 - AI นวัตกรรม และพลังแห่งชุมชนความปลอดภัยทางไซเบอร์

Black Hat USA 2025 งานประชุมความปลอดภัยไซเบอร์ระดับโลกที่ลาสเวกัส รวมผู้เชี่ยวชาญกว่า 20,000 คน นำเสนอนวัตกรรม AI และเทคโนโลยีล่าสุด พร้อม Keynotes จากผู้นำในวงการ และการแสดงสินค้าจากบริษัทชั้นนำทั่วโลก

By
AI เข้าครอบงำอย่างเงียบ: การเร่งตัวที่ซ่อนเร้นของระบบอัตโนมัติในตลาดแรงงาน

news

AI เข้าครอบงำอย่างเงียบ: การเร่งตัวที่ซ่อนเร้นของระบบอัตโนมัติในตลาดแรงงาน

การแทนที่แรงงานด้วย AI และระบบอัตโนมัติกำลังเกิดขึ้นอย่างเงียบๆ ทั้งในภาคการผลิต ค้าปลีก และสำนักงาน ส่งผลกระทบต่อการจ้างงานในวงกว้าง เรียนรู้วิธีรับมือและปรับตัวกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญนี้

By
7 ฟีเจอร์ใหม่ที่ดีที่สุดของ GPT-5 ที่ควรทดลองใช้ทันที

news

7 ฟีเจอร์ใหม่ที่ดีที่สุดของ GPT-5 ที่ควรทดลองใช้ทันที

สำรวจ 7 ฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจของ GPT-5 ทั้งการบูรณาการโมเดล ความสามารถในการเขียนโค้ด การวิจัยเชิงลึก บุคลิกภาพที่กำหนดได้ Voice Mode ที่พัฒนาขึ้น และการเชื่อมต่อกับ Google Services

By
Elon Musk ระบุ Google มีโอกาสสูงสุดที่จะขึ้นเป็นผู้นำด้าน AI

news

Elon Musk ระบุ Google มีโอกาสสูงสุดที่จะขึ้นเป็นผู้นำด้าน AI

อีลอน มัสก์ CEO ของ xAI ยอมรับว่า Google มีความได้เปรียบและโอกาสสูงสุดในการเป็นผู้นำด้าน AI เนื่องจากมีความแข็งแกร่งด้านการประมวลผลและฐานข้อมูล แต่สถานการณ์อาจเปลี่ยนแปลงในอนาคต

By