A kérdésre adott válasz egy határozott igen, ám először a kutatóknak a nagy ámbráscetek példátlanul sokféle kommunikációjának arzenálját kell összegyűjtenie és elemezne.
A miénknél hatszor nagyobb agyú nagy ámbráscetek (Physeter macrocephalus) bonyolult társadalmi életet élnek,
amelyek idejük nagy részét szocializálódással és a különböző hangok cseréjével töltik. Ezek az üzenetek lehetnek rövidek, mondjuk 10 másodpercesek, de akár fél órán keresztül is tarthatnak.
A bálnahangok bonyolultsága és időtartama azt sugallja, hogy elvileg képesek egy összetettebb nyelvtan bemutatására, mint más nem emberi állatok
– mutattak rá a kutatók az arXiv.org szerveren publikált tanulmányban.
A publikáció az úgynevezett CETI (Cetacean Translation Initiative) néven ismert, interdiszciplináris projekt keretében vázolja fel annak a tervét, hogyan tudják dekódolni az állatok kommunikációját.
A különös „csettintési szekvenciákat" először az állatok hangfelvételeinek összegyűjtésével, majd a gépi tanulás segítségével próbálják meg dekódolni ezeket.
A CETI tudósai úgy döntöttek, hogy azért a nagy ámbrásceteket tanulmányozzák, mivel kattintásaik szinte Morse-kódszerű felépítésűek, amelyet a mesterséges intelligencia (AI) könnyebben elemezhet.
Az a kevés, amit ma a tudomány tud a nagy ámbráscetekről, azt mind nemrégiben tanulta meg. A CETI által közzétett új kutatás szerint csak az 1950-es években vette észre a kutatói világ, hogy az állatok hangokat adnak ki.
Most azonban úgy tűnik, hogy ez a csettintés kettős célt szolgál
– írja a Woods Holes Oceanográfiai Intézet. – A nagy ámbráscetek akár 1200 méter mélységbe is lemerülhetnek, vagyis háromszor mélyebbre, mint a kutató tengeralattjárók; mivel ilyen mélységben abszolút sötétség van, ezért ezeket a hangokat úgy alakították ki, hogy a kattintásokat echolokációra használhatják.
Ugyanezt a kattintási mechanizmust használják társadalmi kommunikáció során is, bár ezek a hangok egy kicsit másként hangzanak.
Mindez nagy kihívást jelent, mivel a nagy ámbrásceteket nagyon nehéz tanulmányozni
– mondta David Gruber, tengerbiológus, a CETI projekt vezetője a LiveScience online tudományos portálnak. – Ám most valóban megvannak azok az eszközeink, amelyekkel mindezt mélyebben meg tudjuk vizsgálni olyan módon, amire eddig nem voltunk képesek.
Hozzátette: ezek az eszközök magukban foglalják a mesterséges intelligenciát, a robotikát és a drónokat.
A CETI projektben jelenleg mintegy 100 ezer spermium bálna csettintésről készítettek egy adatbázis, amelyeket a tengerbiológusok hosszú évek alatt szorgalmasan gyűjtöttek össze, ám a gépi tanulási algoritmusokhoz nagyjából 4 milliárdra lehet szükség.
Ennek a hiánynak a leküzdésére a CETI számos automatizált csatornát hozott létre a bálnák felvételeinek összegyűjtésére.
Ide tartoznak a víz alatti mikrofonok, amelyeket a nagy ámbráscetek által látogatott vizekben helyeznek el, illetve olyan mikrofonok, amelyeket légi drónok alkalmaznak, amint észreveszik a felszínen gyülekező állatok egy csoportját, sőt olyan robothalak is léteznek, amelyek
észrevétlenül követhetik és távolról hallgathatják a bálnákat.
A szakemberek szerint azonban a hangot nehezebb elemezni, mint a szöveget. Kihívást jelenthet például, ha egy szót el kell kezdeni és befejezni.
A kimondott szavak közötti korlátok egyértelműbbek és kevésbé szabályosak, ezért a mintákhoz több adatra lehet szükség
– mutatott rá Sharma. – Emellett nehézséget jelent, hogy az is hogy azok a világok, amelyekben ezek a bálnák élnek, nagyon különbözőek, ezért a viselkedésük is nagyon eltérő lehet.