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ChatGPT用它自己的方式来理解世界，类似的技术是否也能用来学习动物的语言？

图片来源：由无界 AI生成

　　在《狮子王》、《疯狂动物城》等以动物为中心的作品中，作者经常会将角色拟人化，用人类的思考和交流方式来推进剧情。

　　不过，这类作品也会导致认知失调，当我们与动物进行交流时，可能会把自己的想法和偏见投射到动物身上，例如‘羊羔跪乳’与感恩、孝道无关，而是因为羊特殊的胃部构造，但人类会把自身投射到羊羔的行为上。

　　传统的动物认知工作主要是建立一个词汇表，但比如‘水’、‘喝’、‘干燥’等概念在水生生物的世界中可能不存在或没有意义，在动物交流中也就不存在和人类概念之间的对应；并且动物之间的交流也并不一定通过发声，还包括手势、动作序列或皮肤纹理的变化等。

　　从理论上讲，机器学习模型要比人类要更擅长总结出词汇之间松散的相关性，神经网络的输入不对输入数据的性质做任何假设，只要某种模式频繁出现，就有可能发现动物交流中蕴含的信息。

　　由纽约城市大学、、UC伯克利、MIT、哈佛、谷歌研究院和《国家地理》等研究机构发起的鲸语翻译计划（Cetacean Translation Initiative， CETI），使用自然语言处理系统分析海量抹香鲸数据，并计划未来与野外抹香鲸直接对话。

　　Aza Raskin等人联合创立的地球物种项目（Earth Species Project，ESP）开源了首个动物发声基准BEANS，可以测量机器学习算法在生物声学数据上的性能；还开发了首个用于动物发声的基础模型AVES，可用于如信号检测和分类等各种任务。

　　随着生成式AI技术的进步，或许某天我们真有可能揭开动物交流背后的真正含义。