有一本童話書叫《杜立特醫(yī)生非洲歷險記》，講述一位叫杜立特的怪醫(yī)生的故事。他太喜愛動物了，滿屋都是動物，結果把病人全給嚇跑了，落到無以謀生的地步。后來，動物們出于感激，教會他獸語，于是他干脆改行做了獸醫(yī)。因為他能聽懂動物的語言，還能與動物交流，又兼醫(yī)術高超，所以來找他看病的動物絡繹不絕……

童話當然引人入勝，但現(xiàn)實卻很“骨感”：我們至今還無法跟動物——哪怕身邊最親密的動物貓和狗——進行語言交流。正統(tǒng)的觀點認為，真正意義上的語言是人類獨有的，所以如果你想聽鯨魚講述深海的故事，或者問你的狗在想什么，那只能是做夢。

(資料圖)

但有一些人卻認為，這個夢想是可以實現(xiàn)的。他們相信，借助飛速發(fā)展的AI(人工智能)，我們將突破人獸之間的語言障礙。我們與動物的關系也將與之前的大不一樣。

AI如何處理語言?

語言處理是AI最擅長的領域。今天，電子郵件服務可以為我們完成句子，瀏覽器可以自動翻譯網(wǎng)頁上的文字，語音助理能聽懂我們說的話。2020年早些時候，一家AI公司還發(fā)布了一款可以從零開始寫散文的系統(tǒng)。所以，破譯動物語言只是AI發(fā)展的合乎邏輯的下一步。

AI在處理人類語言的時候，不需要知道我們的語言實際上指的是什么意思。它只是從大量數(shù)據(jù)中學習如何用詞匯組織語言。譬如，“天上掉下一顆頭，它上面站著一頭?！蔽覀冏x了這句話，會產(chǎn)生想象，會聯(lián)系以往經(jīng)驗，知其荒謬可笑。但AI在處理這句話的時候，并不涉及這一情感體驗。在它眼里，這句話主謂賓齊全，語法正確無誤，句中的“它”指的是“頭”，僅此而已。但即便如此，也并不影響AI準確地將其翻譯成另一種文字。

AI研究動物語言，也將沿習同樣的思路。首先要為動物的語言建立龐大的數(shù)據(jù)庫。

抹香鯨成為首選

抹香鯨是科學家首選的交流目標。這種動物有著龐大的大腦、基于家族的復雜社會結構以及復雜的“語言”系統(tǒng)。它們的“語言”是一系列被稱為“coda”的短而尖的叫聲。譬如，一個coda包含兩聲短一聲長的尖叫，另一個coda包含一聲短兩聲長，如此等等。在動物學家看來，這些coda就像諜戰(zhàn)片里的暗號一樣，都有其特定的含義。

一個由多國研究人員組成的國際合作項目“鯨目動物翻譯倡議”目前正在試圖破譯抹香鯨的這種“語言”。在2019年發(fā)表的一篇論文中，科學家分析了大約26000條記錄，根據(jù)尖叫次數(shù)、節(jié)奏等，將coda分類。該項目還正在加勒比海多米尼加海岸部署水下機器人和裝有聲波傳感器的浮標，屆時每年大概能記錄4億～40億次尖叫。同時，裝有傳感器的標簽將有助于識別鯨魚個體，拼湊出誰正在和誰說話，試圖弄明白某些尖叫與特定行為之間的對應關系。

另一些人則正在設想另一個更雄心勃勃的計劃——“跨物種互聯(lián)網(wǎng)”。讓動物通過友好的視頻聊天或水下觸摸屏等界面彼此交流，或者與人類交流。

當然，即使有了這么多高科技設備，這項工作也是極具挑戰(zhàn)性的。因為AI雖然非常擅于將鯨魚叫聲分類，但通常無法告訴你這些叫聲與什么東西或什么事情有關，你還需要將叫聲與對行為的觀察聯(lián)系起來，才能破譯鯨魚叫聲的含義。

AI研究動物語言面臨的挑戰(zhàn)

不過，AI也很容易被引入歧途。譬如“我愛大?！边@句話，我用高音還是低音說出來，表達的都是同一個意思。在理解這句話時，音調(diào)的高低應該不予考慮。但是，AI記錄的是聲音的音調(diào)、音量、長短和長短間隔等聲學特征，所以它很可能會把我用高音和低音說的同一句話誤判為兩個意思。

所以，如何分辨出叫聲里面對動物自身有意義的差異，這是比記錄叫聲和對叫聲分類更為困難的一項工作。我們需要知道，哪些差異僅僅是由語言的不同含義引起的。比如“我愛大海”“我愛天空”這兩句話，句式是一樣的，但后兩個字發(fā)音不同，這是因為這兩句話所表達的意思不同。這種差異才是我們希望AI注意的。

科學家希望通過建造抹香鯨聊天機器人來解決這個問題。聊天機器人可以把它學到的coda反饋給抹香鯨，觀察它們的反應。當然，這只能摸著石頭過河。說實話，對于鯨魚這樣生活與我們截然不同的物種，我們能否與它們進行極粗淺的交流，目前還不能確定。

物種間的交流意義重大

然而，盡管我們可能永遠不會與鯨魚寒暄天氣，但是對動物語言的理解哪怕取得微小的進步，也可能是革命性的。如果我們至少能讓它們知道我們的一些愿望，而它們也能讓我們知道它們的一些愿望，我們將會有一個完全不同的世界。

美國長期研究草原土撥鼠的生物學家斯洛博奇科夫教授，日前創(chuàng)立了一家公司，該公司開發(fā)了一種算法，可以將土撥鼠的聲音轉為英語。他認為對土撥鼠叫聲的研究同樣可以用到貓狗身上，原理很簡單，即收集大量的狗狗視頻，然后用AI來標記每一種叫聲和搖尾巴的動作表達什么意思。由于AI收集了大量的狗狗視頻，并進行了歸類和總結，最終就可以將其翻譯出來。

與此同時，還有人開發(fā)AI，分析肉雞的聲音來檢測其焦慮程度，以及在綿羊的臉上搜索疼痛的跡象，來改善它們的處境。

如果家畜能夠直接向我們表達它們的憂慮，這可能會徹底重塑畜牧業(yè)。物種間的交流，說不定還會迫使我們重新審視我們在自然界中的地位。

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