





























AIが動物との会話にどのように役立つか
- 動物たちが、私たちには理解できない会話で、互いにコミュニケーションを取っているとしたらどうでしょう?何十年にもわたり、動物のコミュニケーションを研究する研究者たちは、本能や反応よりもはるかに複雑な何かを示唆する音、ジェスチャー、行動を記録してきました。 1980年代、アフリカゾウの単純な観察から、何年もかけて忍耐強い研究と人工知能の革命を経てようやく答えが明らかになり始めた疑問が生まれました。それは、「動物は互いの名前を呼んでいるのか?」という疑問でした。 この質問は、動物コミュニケーションの未開拓で、しばしば見過ごされている複雑さを探求する、より大きく、成長を続ける科学的な動きの中心にあります。 機械学習と大規模言語モデルの台頭により、研究者はこれまで以上に深い研究を進め、種間の架け橋を築くことを目指しています。動物の言語の世界には、どのような発見があるのでしょうか?そして、AIはその過程でどのように役立つのでしょうか?このギャラリーをクリックして、その答えを見つけてください。
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観測の誕生
- 1980年代、アフリカの研究者たちは、ゾウを研究しているうちに驚くべきことに気づきました。あるゾウが家族に向かって鳴き声を上げると、その鳴き声に反応するのは、その鳴き声を聞いたゾウのうち1頭だけだったのです。研究者たちは、ゾウたちが人間には知られていない手法を用いて、互いに直接会話しているのではないかと疑問を抱きました。
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1 / 30 Fotos
より深い疑問の始まり
- 研究者たちは、ゾウが人間と同じように名前を使って、特定の識別子で互いに呼び合っているのではないかと考え始めました。しかしその時代には、そのような可能性を検証する技術はありませんでした。
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2 / 30 Fotos
未知のものを解読する
- この最初の観察から数年後、研究者たちは科学的な研究を設計しました。彼らの目標は、象が音声信号によって個々を認識し、呼び合うことができるかどうかを音を用いて検証することでした。
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3 / 30 Fotos
コミュニケーションの把握
- 彼らは現場で数百ものゾウの鳴き声を録音し、誰が鳴いたのか、その鳴き声は誰に向けられたものなのか、そして各鳴き声の状況を細かに記録しました。これらの音声録音は、コミュニケーションのパターンを反映した詳細な数値データセットに変換されました。
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4 / 30 Fotos
AI
- 約500件の象の鳴き声を機械学習モデルに入力した後、研究者はその鳴き声の音パターンに基づいて、その鳴き声の受け手を予測できるかどうかをテストしました。このモデルは偶然よりもはるかに優れた性能を発揮し、ゾウが社会ネットワーク間でコミュニケーションを行うために個別の名前を使用している可能性を裏付ける説得力のある証拠を提供しました。
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5 / 30 Fotos
動物コミュニケーションにおけるAIの台頭
- この象の名前に関する研究は、人工知能、特に機械学習がこれまで人間の研究者には不可能だった方法で、動物のコミュニケーションの秘密を解き明かし始めている一例にすぎません。
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6 / 30 Fotos
大規模言語モデルが種間コミュニケーションに
- 一部の科学者は現在、大規模言語モデル(チャットボットなどに使用されているもの)を種間の境界を越えて解読し、さらにはコミュニケーションを行うように適応させることができるかどうかを研究しています。
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7 / 30 Fotos
コアな手法
- 動物のコミュニケーションを研究する研究者は、通常、3つの手法を組み合わせています。動物の鳴き声を録音すること、鳴き声の発声時の行動的文脈を観察すること、そして鳴き声を再生して他の動物がどのように反応するかを確認することです。これらの各手法は、AIを活用することでより効率的にすることができます。
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8 / 30 Fotos
重なり合う鳴き声
- 動物の録音は多くの動物が騒がしい環境で同時に鳴き声を上げるため、しばしば混沌としたものになります。この「カクテルパーティー問題」により、個々の呼び出しを分離して分析することが困難になります。
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9 / 30 Fotos
人間の音声の混乱への対応
- 最近、ボーカルと楽器が別々に録音された音楽と、一緒に録音された音楽の両方で学習されたDeep Karaokeというモデルが開発されました。AI は、1つの録音に混ざっている場合でも、それぞれの音を分離することを学習しました。これにより、動物の鳴き声についても同様の分離を行うための基礎が築かれました。
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10 / 30 Fotos
サルに技術を適用する
- 現在、研究者たちは同様のAIアルゴリズムを使用して、サル群の録音から個々の鳴き声を分離し、多くの動物が同時に鳴き声を上げている場合でも1 つの鳴き声に焦点を当てることができます。
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11 / 30 Fotos
人間のジレンマ
- この動物コミュニケーションの研究の多くは、人間がラベル付けまたはコード化したデータを用いてAIモデルを訓練することに依存しています。しかしこの方法は人間の知識によって制限されます。人間の知識は不完全であり、人間が非人間の行動を解釈しようとすると、しばしば偏った解釈になるからです。
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12 / 30 Fotos
大規模な発声研究
- 2016年、研究者チームは15,000件のエジプトのオオコウモリの鳴き声をAIモデルに学習させ、AIは鳴き声を発した個体とその相手だけでなく、その状況やその結果としての行動も判断できるようになりました。これは驚くべき成果でした!
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13 / 30 Fotos
死角
- しかし、コウモリの調査は成功したものの、研究者たちは、データを手作業でラベル付けしたために結果に制限があったことを認めました。当然、人間はコウモリではないため、パターンを完全に見逃してしまうかもしれません。人間の視点が、私たちが検出できるものとできないものを決定しています。
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14 / 30 Fotos
自己教師付き学習
- 人間のラベル付けの限界を克服するため、研究者は膨大なデータセットの中から独自のパターンや構造を検出して、ラベルのないデータから学習する自己教師付きAIモデル(自然言語処理で使用されるタイプ)に注目しています。
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15 / 30 Fotos
ラベルなしで学ぶ
- 例えば、ChatGPTは、人間の具体的な指導を受けずに書籍、ウェブサイト、ソーシャルメディアなどを学習して訓練されています。それは、多くの情報源で単語がどのように使用されているかのパターンや関係性を見つけることで、言語のルールを学習しました。
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16 / 30 Fotos
言語の形
- 言語モデルは単語間の空間的および方向的な関係を学習し、異なる用語が互いにどの程度類似または関連しているかを定義する「形状」を作成することで機能します。
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17 / 30 Fotos
関係性の可視化
- 英語では「man」と「king」のような関連語は、この言語形態において同様の位置を占めています。これらの空間配置により、AIモデルは明示的な指示がなくても文脈や意味を理解することができます。
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18 / 30 Fotos
種間ロゼッタストーン
- この形状一致の発見は研究者に、同様の手法を用いて人間の仲介を必要とせずに動物の言語を翻訳できる可能性があり、種間コミュニケーションのための現実のロゼッタストーンへの道が開けるかもしれないという楽観的な見方をもたらしています。
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19 / 30 Fotos
動物の音声の多感覚的複雑性
- しかし、動物のコミュニケーションは音響だけではありません。ゾウやイルカなど、多くの種は触覚、視覚、振動などを利用しています。そのため彼らのコミュニケーションを解読することはさらに複雑になります。
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20 / 30 Fotos
翻訳
- 理論的には、研究者はAIを使用して、動物の鳴き声を人間の言葉や考えと照合することができます。これは一部のモデルがテキストから画像を作成できるのと同じような仕組みです。これが成功すれば、動物のコミュニケーションを私たちが理解できる形に「翻訳」することができるかもしれません。
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21 / 30 Fotos
共通認識を見つける
- 人間と動物のコミュニケーションシステムが重なる部分を解明することで、研究者は、私たちが共有する認知能力についてより深い理解を得たいと考えています。これは人間と他の知的な知覚能力を持つ生物との間に、より深い共通点が明らかになる可能性もあります。
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22 / 30 Fotos
検証
- しかし、AIが動物の言語を解読できたとしても、その正確性を検証する必要があります。このステップには、人間の評価が含まれます。これはまったく異なる思考や表現を解釈する場合、難しい作業になる可能性があります。
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23 / 30 Fotos
動物言語学におけるデータ格差
- 動物コミュニケーションの信頼性の高いモデルを構築するには、膨大な量のデータが必要です。残念ながら現在の動物の音声データベースは小規模で限定的であり、高度なAIモデルのトレーニングに大きな課題となっています。
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24 / 30 Fotos
草の根のデータ収集活動
- この問題に対処するため、世界中の研究者が音声、動画、空間タグを用いて動物の行動をリアルタイムで追跡する大規模なデータ収集キャンペーンを開始しています。彼らの目標は、動物のコミュニケーションに関する高度なAI 研究を行うために必要なデータセットを構築することです。
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25 / 30 Fotos
長期的な躍進
- 完全な種間コミュニケーションはすぐには実現できないかもしれませんが、研究者たちは、部分的な突破口でも私たちの共感の深まり、保護活動の参考となり、動物の知性や感情に対する考え方を変えるきっかけになると考えています。
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26 / 30 Fotos
役割の変化
- 新しい科学は、地球上で知覚能力を持つコミュニケーション能力を持つ存在は人間だけではないことを示唆しています。私たちは考え、感じ、そしておそらく物語さえも語る生き物たちとこの惑星を共有しています。多くの科学者は、自然における私たちの役割について、抜本的な見直しを求める声を上げています。
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27 / 30 Fotos
理解の力
- 他の種のコミュニケーションの鍵を解き明かす際には、倫理的に慎重に進める必要があります。彼らを理解することは単なる科学的なマイルストーンではなく、彼らを尊重し、尊厳とより深い親近感を持って扱う道義的義務があります。
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28 / 30 Fotos
未知の未来
- 私たちが自分の意味での「話す」という行為を動物と行うかどうかに関わらず、その旅そのものが私たちが世界と向き合う方法を根本から変える可能性があります。それぞれの進歩は、かつては声のない存在と見なされていた生物種の保護を促進し、おそらく人類にとってもより良い結果をもたらすでしょう。 出典:(Vox)(Scientific American)(Nature)
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AIが動物との会話にどのように役立つか
- 動物たちが、私たちには理解できない会話で、互いにコミュニケーションを取っているとしたらどうでしょう?何十年にもわたり、動物のコミュニケーションを研究する研究者たちは、本能や反応よりもはるかに複雑な何かを示唆する音、ジェスチャー、行動を記録してきました。 1980年代、アフリカゾウの単純な観察から、何年もかけて忍耐強い研究と人工知能の革命を経てようやく答えが明らかになり始めた疑問が生まれました。それは、「動物は互いの名前を呼んでいるのか?」という疑問でした。 この質問は、動物コミュニケーションの未開拓で、しばしば見過ごされている複雑さを探求する、より大きく、成長を続ける科学的な動きの中心にあります。 機械学習と大規模言語モデルの台頭により、研究者はこれまで以上に深い研究を進め、種間の架け橋を築くことを目指しています。動物の言語の世界には、どのような発見があるのでしょうか?そして、AIはその過程でどのように役立つのでしょうか?このギャラリーをクリックして、その答えを見つけてください。
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観測の誕生
- 1980年代、アフリカの研究者たちは、ゾウを研究しているうちに驚くべきことに気づきました。あるゾウが家族に向かって鳴き声を上げると、その鳴き声に反応するのは、その鳴き声を聞いたゾウのうち1頭だけだったのです。研究者たちは、ゾウたちが人間には知られていない手法を用いて、互いに直接会話しているのではないかと疑問を抱きました。
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より深い疑問の始まり
- 研究者たちは、ゾウが人間と同じように名前を使って、特定の識別子で互いに呼び合っているのではないかと考え始めました。しかしその時代には、そのような可能性を検証する技術はありませんでした。
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2 / 30 Fotos
未知のものを解読する
- この最初の観察から数年後、研究者たちは科学的な研究を設計しました。彼らの目標は、象が音声信号によって個々を認識し、呼び合うことができるかどうかを音を用いて検証することでした。
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3 / 30 Fotos
コミュニケーションの把握
- 彼らは現場で数百ものゾウの鳴き声を録音し、誰が鳴いたのか、その鳴き声は誰に向けられたものなのか、そして各鳴き声の状況を細かに記録しました。これらの音声録音は、コミュニケーションのパターンを反映した詳細な数値データセットに変換されました。
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AI
- 約500件の象の鳴き声を機械学習モデルに入力した後、研究者はその鳴き声の音パターンに基づいて、その鳴き声の受け手を予測できるかどうかをテストしました。このモデルは偶然よりもはるかに優れた性能を発揮し、ゾウが社会ネットワーク間でコミュニケーションを行うために個別の名前を使用している可能性を裏付ける説得力のある証拠を提供しました。
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5 / 30 Fotos
動物コミュニケーションにおけるAIの台頭
- この象の名前に関する研究は、人工知能、特に機械学習がこれまで人間の研究者には不可能だった方法で、動物のコミュニケーションの秘密を解き明かし始めている一例にすぎません。
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大規模言語モデルが種間コミュニケーションに
- 一部の科学者は現在、大規模言語モデル(チャットボットなどに使用されているもの)を種間の境界を越えて解読し、さらにはコミュニケーションを行うように適応させることができるかどうかを研究しています。
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コアな手法
- 動物のコミュニケーションを研究する研究者は、通常、3つの手法を組み合わせています。動物の鳴き声を録音すること、鳴き声の発声時の行動的文脈を観察すること、そして鳴き声を再生して他の動物がどのように反応するかを確認することです。これらの各手法は、AIを活用することでより効率的にすることができます。
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8 / 30 Fotos
重なり合う鳴き声
- 動物の録音は多くの動物が騒がしい環境で同時に鳴き声を上げるため、しばしば混沌としたものになります。この「カクテルパーティー問題」により、個々の呼び出しを分離して分析することが困難になります。
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9 / 30 Fotos
人間の音声の混乱への対応
- 最近、ボーカルと楽器が別々に録音された音楽と、一緒に録音された音楽の両方で学習されたDeep Karaokeというモデルが開発されました。AI は、1つの録音に混ざっている場合でも、それぞれの音を分離することを学習しました。これにより、動物の鳴き声についても同様の分離を行うための基礎が築かれました。
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10 / 30 Fotos
サルに技術を適用する
- 現在、研究者たちは同様のAIアルゴリズムを使用して、サル群の録音から個々の鳴き声を分離し、多くの動物が同時に鳴き声を上げている場合でも1 つの鳴き声に焦点を当てることができます。
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11 / 30 Fotos
人間のジレンマ
- この動物コミュニケーションの研究の多くは、人間がラベル付けまたはコード化したデータを用いてAIモデルを訓練することに依存しています。しかしこの方法は人間の知識によって制限されます。人間の知識は不完全であり、人間が非人間の行動を解釈しようとすると、しばしば偏った解釈になるからです。
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12 / 30 Fotos
大規模な発声研究
- 2016年、研究者チームは15,000件のエジプトのオオコウモリの鳴き声をAIモデルに学習させ、AIは鳴き声を発した個体とその相手だけでなく、その状況やその結果としての行動も判断できるようになりました。これは驚くべき成果でした!
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13 / 30 Fotos
死角
- しかし、コウモリの調査は成功したものの、研究者たちは、データを手作業でラベル付けしたために結果に制限があったことを認めました。当然、人間はコウモリではないため、パターンを完全に見逃してしまうかもしれません。人間の視点が、私たちが検出できるものとできないものを決定しています。
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14 / 30 Fotos
自己教師付き学習
- 人間のラベル付けの限界を克服するため、研究者は膨大なデータセットの中から独自のパターンや構造を検出して、ラベルのないデータから学習する自己教師付きAIモデル(自然言語処理で使用されるタイプ)に注目しています。
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15 / 30 Fotos
ラベルなしで学ぶ
- 例えば、ChatGPTは、人間の具体的な指導を受けずに書籍、ウェブサイト、ソーシャルメディアなどを学習して訓練されています。それは、多くの情報源で単語がどのように使用されているかのパターンや関係性を見つけることで、言語のルールを学習しました。
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16 / 30 Fotos
言語の形
- 言語モデルは単語間の空間的および方向的な関係を学習し、異なる用語が互いにどの程度類似または関連しているかを定義する「形状」を作成することで機能します。
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関係性の可視化
- 英語では「man」と「king」のような関連語は、この言語形態において同様の位置を占めています。これらの空間配置により、AIモデルは明示的な指示がなくても文脈や意味を理解することができます。
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18 / 30 Fotos
種間ロゼッタストーン
- この形状一致の発見は研究者に、同様の手法を用いて人間の仲介を必要とせずに動物の言語を翻訳できる可能性があり、種間コミュニケーションのための現実のロゼッタストーンへの道が開けるかもしれないという楽観的な見方をもたらしています。
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動物の音声の多感覚的複雑性
- しかし、動物のコミュニケーションは音響だけではありません。ゾウやイルカなど、多くの種は触覚、視覚、振動などを利用しています。そのため彼らのコミュニケーションを解読することはさらに複雑になります。
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翻訳
- 理論的には、研究者はAIを使用して、動物の鳴き声を人間の言葉や考えと照合することができます。これは一部のモデルがテキストから画像を作成できるのと同じような仕組みです。これが成功すれば、動物のコミュニケーションを私たちが理解できる形に「翻訳」することができるかもしれません。
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21 / 30 Fotos
共通認識を見つける
- 人間と動物のコミュニケーションシステムが重なる部分を解明することで、研究者は、私たちが共有する認知能力についてより深い理解を得たいと考えています。これは人間と他の知的な知覚能力を持つ生物との間に、より深い共通点が明らかになる可能性もあります。
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22 / 30 Fotos
検証
- しかし、AIが動物の言語を解読できたとしても、その正確性を検証する必要があります。このステップには、人間の評価が含まれます。これはまったく異なる思考や表現を解釈する場合、難しい作業になる可能性があります。
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23 / 30 Fotos
動物言語学におけるデータ格差
- 動物コミュニケーションの信頼性の高いモデルを構築するには、膨大な量のデータが必要です。残念ながら現在の動物の音声データベースは小規模で限定的であり、高度なAIモデルのトレーニングに大きな課題となっています。
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24 / 30 Fotos
草の根のデータ収集活動
- この問題に対処するため、世界中の研究者が音声、動画、空間タグを用いて動物の行動をリアルタイムで追跡する大規模なデータ収集キャンペーンを開始しています。彼らの目標は、動物のコミュニケーションに関する高度なAI 研究を行うために必要なデータセットを構築することです。
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25 / 30 Fotos
長期的な躍進
- 完全な種間コミュニケーションはすぐには実現できないかもしれませんが、研究者たちは、部分的な突破口でも私たちの共感の深まり、保護活動の参考となり、動物の知性や感情に対する考え方を変えるきっかけになると考えています。
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26 / 30 Fotos
役割の変化
- 新しい科学は、地球上で知覚能力を持つコミュニケーション能力を持つ存在は人間だけではないことを示唆しています。私たちは考え、感じ、そしておそらく物語さえも語る生き物たちとこの惑星を共有しています。多くの科学者は、自然における私たちの役割について、抜本的な見直しを求める声を上げています。
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理解の力
- 他の種のコミュニケーションの鍵を解き明かす際には、倫理的に慎重に進める必要があります。彼らを理解することは単なる科学的なマイルストーンではなく、彼らを尊重し、尊厳とより深い親近感を持って扱う道義的義務があります。
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未知の未来
- 私たちが自分の意味での「話す」という行為を動物と行うかどうかに関わらず、その旅そのものが私たちが世界と向き合う方法を根本から変える可能性があります。それぞれの進歩は、かつては声のない存在と見なされていた生物種の保護を促進し、おそらく人類にとってもより良い結果をもたらすでしょう。 出典:(Vox)(Scientific American)(Nature)
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AIが動物との会話にどのように役立つか
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動物たちが、私たちには理解できない会話で、互いにコミュニケーションを取っているとしたらどうでしょう?何十年にもわたり、動物のコミュニケーションを研究する研究者たちは、本能や反応よりもはるかに複雑な何かを示唆する音、ジェスチャー、行動を記録してきました。
1980年代、アフリカゾウの単純な観察から、何年もかけて忍耐強い研究と人工知能の革命を経てようやく答えが明らかになり始めた疑問が生まれました。それは、「動物は互いの名前を呼んでいるのか?」という疑問でした。この質問は、動物コミュニケーションの未開拓で、しばしば見過ごされている複雑さを探求する、より大きく、成長を続ける科学的な動きの中心にあります。
機械学習と大規模言語モデルの台頭により、研究者はこれまで以上に深い研究を進め、種間の架け橋を築くことを目指しています。動物の言語の世界には、どのような発見があるのでしょうか?そして、AIはその過程でどのように役立つのでしょうか?このギャラリーをクリックして、その答えを見つけてください。
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