AIはいかにして人間と動物のコミュニケーションの架け橋となるか -

愛犬は本当は何を考えているのだろうと思ったことはないだろうか。あるいは、森の生き物たちはどんな秘密を囁いているのだろうと考えたことはないだろうか。人工知能の力で、私たちは動物たちのコミュニケーションの謎を解き明かすことができるかもしれない。

科学者たちは、クジラの複雑な歌からげっ歯類の超音波の鳴き声まで、動物の複雑な言語を解読するために最先端のテクノロジーを使っている。AIを応用した最近の研究は、動物の行動に関する貴重な洞察が得られるだけでなく、絶滅危惧種の保護に重要な役割を果たすことが期待されている。

興味がある方は、このギャラリーを通して、この分野で進められている驚くべき進歩をご覧ください。

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動物たちは何を言っているのか？ -

動物たちは、私たちが理解できる方法でコミュニケーションをとることができるのだろうか？種の隔たりを超え、彼らのコミュニケーションを理解するだけでなく、彼らと直接話すことはできるのだろうか？これらは何世代にもわたって人類が考えてきた疑問である。

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古代のつながり -

多くの先住民文化では、動物は意図的にコミュニケーションをとることができると信じられているが、西洋科学は、擬人化（人間以外の存在に人間の特徴を帰属させること）に対する非難を恐れ、動物に人間のような性質を示唆する研究をしばしば避けてきた。

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最初の試み -

70年代、科学者たちは、手話を使えることで有名になった4歳半のゴリラ、ココのような霊長類に人間の言葉を教えようとした。

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おしゃべり好き -

彼女のインストラクター、フランシーヌ・「ペニー」・パターソン（左）は、ココが基本的な考えや感情を伝えられるように手話を教えることに成功した。パターソンは、このゴリラが話し言葉の英語を2,000語ほど理解したと記録している。

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動物の音に関する研究 -

動物の鳴き声を研究する生物音響学は、1920年代に登場した。今では海洋哺乳類の鳴き声はおなじみだが、最初の録音は1940年代後半に行われた。

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研究の発展 -

イルカがどのように音を使って水中を「見る」のか、また種によってどのように固有の音を使うかについての研究は、1950年代から1960年代にかけて急速に進んだ。

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録音 -

最近では、デジタル生体音響学という分野で、テクノロジーを使って動物が発する音を研究している。これらの音を録音し分析することで、科学者は動物がどのようにコミュニケーションをとり、動き、環境と相互作用しているかを知ることができる。

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音が多すぎる -

動物の鳴き声を録音することがより身近になるにつれ、人間の科学者たちは、さまざまな種の膨大な数の録音を把握するのに苦労している。

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AIの利用 -

しかし、AIは大規模なデータセットの扱いを得意とする。言語モデルが膨大な量のテキストから学習するように、AIは動物の鳴き声のパターンを認識し、学習することができる。

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動物たちの言語を解読 -

しかし、ChatGPTのような言語モデルが人間の言語から学習するのに対して、AIはどうやって動物のコミュニケーションを翻訳できるのだろうか？これには別のアプローチが必要で、他のAIソフトウェアがテキストから画像を生成する方法と似ている。

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複数の要素 -

この 「マルチモーダル 」解析は、音や画像といった異なる形態の情報を理解することで、動物の言語を解読する鍵となる可能性がある。

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音だけではない -

私たちがボディランゲージやジェスチャーを使うように、動物もまた、鳴き声とともに身体的な合図を使う。このような行動は、発声の前、最中、あるいは後に起こることがある。

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パターン探し -

研究者たちは、これらの行動をエトグラムと呼ばれるリストに分類した。この膨大なリストを分析するために機械学習モデルをトレーニングすることで、データのパターンを明らかにし、複雑な動物のコミュニケーションについてより深い理解を得ることができる。

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ブレイクスルー -

ブリティッシュコロンビア大学の教授で、この分野の専門家であるカレン・バッカーは、デジタル・リスニングとAIを組み合わせることで、人間以外の種における言語の存在と、種を超えたコミュニケーションの可能性という2つの重要な発見につながると考えている。

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動物の言語をGoogle翻訳 -

AIはすでに動物のコミュニケーションの解読に使われている。神経科学者のケビン・コフィーは、げっ歯類の発声を解読する機械学習ツールであるDeepSqueakの開発に協力し、げっ歯類の行動に関する洞察を得ることに成功している。

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嬉しいのか悲しいのか -

コフィーによれば、ラットは求愛や遊びのようなポジティブな状況では甲高い「笑い声」を、病気や痛みのようなネガティブな状況では低音の鳴き声を使うという。コフィーはこれらの鳴き声を使って実験用ラットの健康状態をモニターしている。

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他の事例 -

クジラの生物学者シェーン・ゲロが率いるプロジェクト・クジラ・トランスレーション・イニシアチブ（CETI）のような他のグループは、特定の種（この場合はマッコウクジラ）を理解することに重点を置いている。

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クジラの言葉 -

ゲロは20年近くにわたり、マッコウクジラの発声とそれに伴う行動を記録した。彼は、クジラがコーダと呼ばれる特定の音のパターンを使ってお互いを識別していることを発見した。

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母親の真似 -

その結果、クジラは幼児が言葉や名前を覚えるのと同じように、周囲の大人の音を真似ることでコーダを覚えることがわかった。

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良い結論 -

これらのコーダのいくつかを手作業で解読した後、ゲロのチームはAIを使用してプロセスを加速させることを検討した。このアルゴリズムは、99％の精度でコーダから個々のクジラの小さなサブセットを識別することに成功した。

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「クジラ語」を話せるようになるか -

プロジェクトCETIはまた、水中マイクを設置してクジラの発声を継続的に記録し、クジラの言葉を理解し、さらには「話す」ことができるようにAIを訓練することも計画している。

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メッセージを送る -

AIソフトウェアは、動物のコミュニケーションを翻訳し、動物に情報を伝達することにおいて、すでに進歩を遂げている。コウモリのコロニーやミツバチとコミュニケーションをとるために、特定の音パターンを生成することができる。

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ミツバチ -

ベルリン自由大学の研究者ティム・ランドグラフは、ミツバチがボディランゲージと音声の両方を通じてコミュニケーションをとることを発見した。彼は現在、ディープラーニング・アルゴリズムを使って個々のミツバチを追跡し、そのコミュニケーションが他のミツバチに与える影響を分析している。

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ミツバチの合図 -

ランドグラフが確認したのは、「呼びかけ」、「遊び」、「静かに」または「止まれ」の合図、危険信号、そしてさまざまなお願い、揺さぶりの合図といった音である。これらの合図は、ハチの集団行動と個体行動の両方に影響を与えている。

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チャットロボット -

ランドグラフはまた、巣の中に入ってミツバチとコミュニケーションできるロボット「ロボビー」を作った。このロボットは指示を与えることができ、蜜源を示すために使われる複雑なコミュニケーション・パターンであるワッグル・ダンスを披露することもできる。

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ペットを理解する -

機械学習はペットをより理解するのにも役立つだろう。動物行動学者で保護生物学者のコン・スロボドチコフは、飼い主のために犬の表情や吠え声を翻訳するAIモデルを開発している。

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ボディランゲージ - スロボドチコフによれば、ペットは吠え声やボディランゲージなど、複数のシグナルを使ってコミュニケーションをとることが多いという。しかし、私たちは音だけに注目しがちで、重要な視覚的合図を見逃している。

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自然のSOS -

動物の鳴き声を解読し、動物に情報を伝達することができれば、保護活動に革命をもたらす可能性がある。研究者はAIを使って絶滅危惧種を追跡し、その減少の一因となっている行動を特定し、例えばミツバチを安全な蜜源に誘導するような保護活動を支援することができる。

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危険なリスク -

一方、科学者たちは、この技術が絶滅危惧種を罠にかけたり、行動を操作したりといった有害な目的に悪用されることも懸念している。

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哲学的な意味合い -

この画期的な進歩を、宇宙研究における地球の位置に対する我々の視点を変えた望遠鏡の発明と比較する科学者もいる。AIを活用した動物とのコミュニケーション研究も同様に、他の種との関係についての我々の理解を再構築する可能性がある。

出典: (Scientific American) (Deutsche Welle) (Science Direct) (Tech Times) (BBC) (Gray DI)

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