- Im Jahr 2025 ermöglicht der Fortschritt in KI und maschinellem Lernen bemerkenswerte Fortschritte in der Erforschung der Tierkommunikation. Preisgelder von bis zu einer halben Million Dollar zeugen von Vertrauen in die technologischen Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens. Moderne Werkzeuge benötigen immens viele Daten, die bislang nicht ausreichend vorhanden waren. Automatisierte Erfassung von Tierlauten durch günstige Aufnahmegeräte ermöglicht riesige Datensätze zur Tierkommunikation. Neue Algorithmen suchen verborgene Strukturen in Tierlauten, dennoch ist unklar, was damit erreicht werden soll.
Im Jahr 2025 wird die Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen einen bemerkenswerten Fortschritt in der Erforschung der Tierkommunikation ermöglichen, eine Frage, die die Menschheit seit jeher fasziniert: “Was sagen Tiere einander?” Kürzlich ausgelobte Preisgelder von bis zu einer halben Million Dollar für Wissenschaftler, die den “Code knacken”, zeugen von großem Vertrauen in die aktuellen technologischen Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und großer Sprachmodelle (LLMs). Zahlreiche Forschungsgruppen arbeiten seit Jahren daran, Algorithmen zu entwickeln, die Tierlaute entschlüsseln. Beispielsweise hat das Projekt Ceti begonnen, .
Herausforderungen der Datensammlung
Moderne maschinelle Lernwerkzeuge benötigen immense Datenmengen, die bislang nicht ausreichend vorhanden waren. Betrachten wir LLMs wie ChatGPT, die Zugriff auf das gesamte im Internet verfügbare Textuniversum haben. Solche umfassenden Informationen zur Tierkommunikation waren bisher unerreichbar. Der Unterschied in der Datenmenge ist beachtlich: Mehr als 500 GB an Wörtern wurden für die Schulung von GPT-3 verwendet, verglichen mit lediglich über 8.000 “Codas” (oder Lautäußerungen) in der jüngsten Analyse des Projekt Ceti zur Kommunikation von Pottwalen. Hinzu kommt, dass wir bei menschlicher Sprache bereits wissen, was gesagt wird. Wir kennen sogar die Definition eines “Wortes”, was einen enormen Vorteil gegenüber dem Verständnis tierischer Kommunikation darstellt, bei der Wissenschaftler selten wissen, ob ein spezifisches Wolfsheulen etwas anderes bedeutet als ein anderes oder ob Wölfe ein Heulen als etwas vergleichbar mit einem “Wort” in der menschlichen Sprache betrachten.
Bedeutung neuer Technologien
Nichtsdestotrotz werden 2025 neue Fortschritte sowohl in der Menge an verfügbaren Daten über die Kommunikation von Tieren als auch in den Arten und Fähigkeiten der angewandten KI-Algorithmen mit sich bringen. Die automatisierte Aufnahme von Tierlauten ist für jede wissenschaftliche Forschungsgruppe leicht zugänglich geworden, dank kostengünstiger Aufnahmegeräte wie AudioMoth. Große Datensätze kommen nun online, da Rekorder im Feld platziert werden können, um rund um die Uhr den Rufen von Gibbons im Dschungel oder Vögeln im Wald zu lauschen. Solche groß angelegten Datensätze manuell zu handhaben, war früher unmöglich. Moderne automatische Erkennungsalgorithmen, die auf konvolutionalen neuronalen Netzwerken basieren, sind nun in der Lage, tausende von Stunden von Aufnahmen zu durchsuchen und die Tierlaute zu identifizieren und nach ihren natürlichen akustischen Eigenschaften zu klassifizieren.
Sinnvolle Analyse mittels neuer Algorithmen
Sobald diese umfangreichen Datensätze verfügbar sind, bieten sich neue analytische Algorithmen an, wie zum Beispiel die Verwendung tiefer neuronaler Netzwerke, um verborgene Strukturen in Sequenzen von Tierlauten zu finden, die möglicherweise einer bedeutungsvollen Struktur in der menschlichen Sprache ähnlich sind. Doch bleibt die grundlegende Frage, was genau wir mit diesen Tierlauten erreichen wollen, unklar. Einige Organisationen, wie Interspecies.io, setzen sich das Ziel, Signale einer Spezies in kohärente Signale für eine andere zu übertragen. Mit anderen Worten, die Kommunikation von Tieren in menschliche Sprache zu übersetzen. Doch die meisten Wissenschaftler sind sich einig, dass nicht-menschliche Tiere keinen eigenen Sprache im Sinne unserer menschlichen Definition besitzen.
Ethische Fragestellungen und philosophische Überlegungen
Der Coller Dolittle Prize verfolgt einen etwas differenzierteren Ansatz, indem er einen Weg sucht, “um mit einem Organismus zu kommunizieren oder dessen Kommunikation zu entschlüsseln”. Entschlüsseln ist ein etwas weniger ambitioniertes Ziel als Übersetzen, da es die Möglichkeit berücksichtigt, dass Tiere eventuell keine übersetzbare Sprache besitzen. Unklar bleibt, wie viel oder wie wenig Information Tiere tatsächlich miteinander austauschen. Im Jahr 2025 wird die Menschheit das Potenzial haben, nicht nur zu verstehen, wie viel Tiere sagen, sondern auch, was genau sie einander mitteilen.
