ИИ начал расшифровывать язык животных

Искусственный интеллект расшифровал коммуникационные модели мышей, дельфинов, шимпанзе, птиц, китов и каракатиц. Учёные говорят прямо: конечная цель — двустороннее общение людей с животными.

Мышь в пустыне и 122 тысячи писков

В полупустыне Кару на юге Африки исследовательская группа под руководством Николя Матвона (Nicolas Mathevon), профессора Университета Сент-Этьена, расставила 23 микрофона вокруг четырёх кустов, служащих гнёздами африканским полосатым мышам. За 12 дней и ночей учёные записали более 122 000 ультразвуковых сигналов — звуков, которые человеческое ухо в принципе не воспринимает.

Нейронная сеть, обученная на этих данных, выявила нечто неожиданное: каждое гнездо имеет уникальную «голосовую подпись», а отдельные особи — собственный акустический почерк. Когда исследователи воспроизводили через динамик писк чужой мыши, животное поднималось на задние лапы и замирало в напряжённой стойке. Писк соседа из ближайшего куста вызывал заметное беспокойство. Сигнал сородича из того же гнезда — никакой реакции: мышь продолжала греться на солнце.

«Это первое исследование, которое расшифровало скрытые звуки мышей в дикой природе», — говорит Матвон. По его словам, без машинного обучения такой анализ был бы физически невозможен: объём данных слишком велик для ручной обработки.

Синтаксис у шимпанзе и язык мира у бонобо

Пока одни изучают мышей, другие десятилетиями наблюдают за приматами. Катрин Крокфорд (Catherine Crockford) из Института когнитивных наук в Лионе начинала карьеру логопедом в лондонских больницах, а в конце 1990-х переключилась на шимпанзе в национальном парке Таи в Кот-д'Ивуаре — в то время, когда сама идея о сложности их коммуникации считалась ненаучной модой.

Сегодня в её распоряжении около 20 000 часов записей и 150 шимпанзе, которых она знает лично — многих с рождения до смерти, уже в третьем поколении. Совместно с Романом Витигом (Roman Wittig) из Института эволюционной антропологии Общества Макса Планка она установила: при всего 12 типах звуков шимпанзе способны комбинировать их попарно, создавая новые значения. «Хоо» в покое плюс приветственное «пантед-грант» — и получается «давайте строить гнездо». Это рудиментарный синтаксис: смысл зависит не от отдельного звука, а от их сочетания и порядка.

Схожую картину обнаружила Мелисса Берте (Mélissa Berthet) у бонобо в дождевых лесах Демократической Республики Конго. Девять месяцев она вставала в четыре утра, чтобы следовать за группой через густые заросли, фиксируя для каждого звука более 300 параметров контекста. Один из выявленных сигналов — комбинация «пипа» и свистка — используется исключительно в напряжённых социальных ситуациях, когда один бонобо угрожает другому. По интерпретации Берте, это что-то вроде призыва к примирению.

Киты, дельфины и этические границы

Чем крупнее животное, тем сложнее исследование — и тем острее этические вопросы. Project CETI использует робототехнику и машинное обучение для анализа кодовых серий щелчков кашалотов и уже выявил в них структуры, аналогичные гласным и дифтонгам человеческой речи. Google DolphinGemma работает со свистками дельфинов, функционирующими как индивидуальные позывные. Earth Species Project создаёт универсальные модели для анализа вокализаций птиц, китов и других видов, ища общие структуры коммуникации поверх биологических различий.

Однако часть исследователей относится к перспективе двусторонней коммуникации с тревогой — особенно применительно к диким животным. Мартин Сурбек (Martin Surbeck) из Гарварда, помогавший основать полевую базу в Кокопори, где работала Берте, прямо говорит: воспроизводить животным их собственные голоса — значит рисковать нарушить социальную структуру группы непредсказуемым образом. «Я хочу любой ценой избежать того, чтобы влезть им в голову», — объясняет он отказ от экспериментов с обратной связью.

Зебровые амадины как зеркало

Джули Эли (Julie Elie) из Калифорнийского университета в Беркли пошла иным путём. Работая с зебровыми амадинами в неволе, она не просто классифицировала 11 типов их сигналов — она спросила самих птиц, правильно ли она это сделала. Обученные нажимать кнопку, птицы должны были находить среди воспроизводимых звуков тот, который в данный день вознаграждался кормом. Результат оказался принципиальным: птицы совершали ошибки не между звуками, похожими акустически, а между звуками со схожим значением — точно так, как люди путают близкие по смыслу слова.

«Мы начинаем разрушать стену между нашим видом и остальным животным миром», — говорит Эли. Следующий шаг в её планах — робот, внешне и акустически имитирующий амадину, способный вести с птицами диалог на их условиях.

Приз и вопрос, который учёные предпочитают не задавать

Все эти проекты разворачиваются на фоне премии Dolittle, учреждённой британским предпринимателем Джереми Коллером (Jeremy Coller): $100 000 за значимый прорыв в расшифровке коммуникации животных и до $10 млн — если команда сможет добиться того, чтобы вид общался с исследователями самостоятельно, не осознавая, что перед ним человек. Победитель этого года будет объявлен 25 июня; в прошлом году награду получила группа, обнаружившая языкоподобную систему в свистках диких дельфинов у берегов Флориды.

Но чем ближе учёные подходят к цели, тем настойчивее звучит вопрос, который Мартин Сурбек формулирует без обиняков: «Если мы хотим разговаривать с животными — готовы ли мы слушать, что они на самом деле скажут?» Ответ на него наука пока не даёт.

Мнение ИИ

Исторический контекст этих исследований примечателен: попытки «перевести» язык животных с помощью технологий начались задолго до эры нейросетей. Уже в 1960-х годах нейробиолог Джон Лилли тратил миллионы долларов на расшифровку коммуникации дельфинов — и потерпел неудачу именно потому, что объем и сложность акустических данных превышали возможности тогдашней обработки. Сегодняшний прорыв обусловлен не новым пониманием животных, а взрывным ростом вычислительных мощностей. Как отмечал Hash Telegraph ещe в ноябре 2025 года, ключевой нерешенный вопрос — не «умеют ли животные говорить», а «есть ли у них язык» в строгом лингвистическом смысле.

Здесь кроется технический риск, о котором стоит думать: нейросети превосходно находят паттерны — но паттерн не равен смыслу. Модель способна выявить, что определенный звук коррелирует с определенным поведением, однако интерпретировать причинно-следственную связь она не может. Иными словами, «словарь» животных, составленный ИИ, рискует оказаться картой без территории — набором статистических корреляций, которые мы по человеческой привычке склонны читать как семантику. Готовы ли мы к тому, что «перевод» окажется нашей собственной проекцией?

▼
Самые интересные и важные новости на нашем канале в Telegram