Die Komplexität von Glaube und Atheismus weltweit
Haben Sie sich schon mal gefragt, was ihr vierbeiniger Freund wirklich denkt? Oder welche Geheimnisse Wildtiere so von sich geben könnten? Mithilfe von künstlicher Intelligenz stehen wir womöglich kurz davor, die Mysterien der tierischen Kommunikation aufzudecken.
WissenschaftlerInnen nutzen neueste Technologie, um die komplexen Sprachen der Tiere zu entschlüsseln, von ausgeklügelten Walgesängen bis zum ultraschallartigen Quieken von Nagetieren. Aktuelle Studien, die KI nutzen, versprechen nicht nur wertvolle Einblicke in das Verhalten der Tiere, sondern spielen auch für den Schutz gefährdeter Arten eine zentrale Rolle.
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Können Tiere so kommunizieren, dass wir sie verstehen? Können wir die Unterschiedlichkeit der Arten überbrücken und sie nicht nur verstehen, sondern auch direkt mit ihnen sprechen? Diese Fragen faszinieren die Menschheit seit Generationen.
Auch wenn viele Ureinwohnerkulturen glauben, dass Tiere bewusst kommunizieren können, hat die westliche Forschung dieses Thema häufig gemieden, was menschen-ähnliche Eigenschaften bei Tieren andeutet, da man den Vorwurf des Anthropomorphismus, also die Zuweisung von menschlichen Eigenschaften an nicht-menschliche Wesen, fürchtete.
In den 70ern versuchten WissenschaftlerInnen Primaten die menschliche Sprache beizubringen wie zum Beispiel Koko, eine viereinhalb-jährige Gorilladame, die für ihre Fähigkeit zur Verwendung von Gebärdensprache bekannt wurde.
Ihre Trainerin Francine "Penny" Patterson (links) brachte Koko erfolgreich Gebärdensprache bei, wodurch sie einfache Gedanken und Gefühle ausdrücken konnte. Patterson dokumentierte, dass der Gorilla rund 2.000 Worte gesprochenen Englisch verstehen konnte.
Bioakustik, die Lehre der Tierlaute, kam in den 1920ern auf. Auch wenn uns die Laute von Meeressäugern heute wohl bekannt sind, wurden die ersten Tonaufnahmen davon erst in den spätern 1940ern gemacht.
Die Forschung, wie Delfine Töne verwenden, um unter Wasser "sehen" zu können und wie verschiedene Arten einzigartige Töne nutzen, wuchs in den 1950ern und 1960ern stark an.
In der neueren Vergangenheit nutzt die digitale Bioakustik Technologie, um die Laute von Tieren zu untersuchen. Durch die Aufnahme und Analyse der Töne können die WissenschaftlerInnen herausfinden, wie die Tiere kommunizieren, sich bewegen und mit ihrer Umwelt interagieren.
Da Möglichkeiten zur Aufnahme immer zugänglicher werden, stehen menschliche WissenschaftlerInnen vor der Herausforderung, mit der riesigen Menge an Aufnahmen von unterschiedlichen Arten mitzuhalten.
Die KI blüht bei großen Datensätzen jedoch erst so richtig auf. Ähnlich wie Sprachmodelle durch große Mengen Text lernen, kann die KI lernen, Muster in Tiergeräuschen zu erkennen.
Aber während Sprachmodelle wie ChatGPT von der menschlichen Sprache lernen können, wie kann KI tierische Kommunikation übersetzen? Dafür ist ein anderer Ansatz nötig, ähnlich wie der, durch den KI-Software Bilder aus Text generieren kann.
Diese "multimodale" Analyse, die verschiedene Formen von Information wie Geräusche und Bilder versteht, könnte der Schlüssel zur Dechiffrierung von Tiersprache sein.
Genau wie wir Körpersprache und Gesten verwenden, nutzen auch Tiere abgesehen von Lauten körperliche Signale. Dieses Verhalten kann vor, während oder nach dem Laut auftreten.
Forschende haben diese Verhaltensmuster in einer Liste zusammengefasst, die Ethogramm genannt wird. Indem Modelle für maschinelles Lernen dazu trainiert werden, diese ausführliche Liste zu analysieren, können sie Muster in den Daten aufdecken und für ein besseres Verständnis der komplexen tierischen Kommunikation sorgen.
Karen Bakker, Professorin an der Universität von British Columbia und Expertin auf dem Gebiet, glaubt, dass die Kombination aus digitalen Aufnahmen und KI zu zwei bedeutenden Entdeckungen führen könnte: Die Existenz von Sprache bei nicht-menschlichen Wesen und die Möglichkeit der Kommunikation zwischen Arten.
KI wird bereits zur Entschlüsselung von tierischer Kommunikation eingesetzt. Der Neurowissenschaftler Kevin Coffey war an der Entwicklung von DeepSqueak beteiligt, einem Werkzeug des maschinellen Lernens, das die Laute von Nagetieren entschlüsselt und so Einblicke in deren Verhalten bietet.
Laut Coffey nutzen Ratten hohe "Lach-"Rufe in positiven Situationen wie bei der Balz und beim Spiel, und tiefere Rufe in negativen, wenn sie krank sind oder Schmerzen haben. Coffey nutzt diese Laute, um das Wohlbefinden seiner Laborratten zu überwachen.
Andere Gruppen wie das Project Cetacean Translation Initiative (CETI), das vom Walbiologen Shane Gero geleitet wird, fokussieren sich darauf, eine bestimmte Art zu verstehen, in diesem Fall den Pottwal.
Fast 20 Jahre lang nahm Gero die Laute von Pottwalen und das damit verbundene Verhalten auf. Er entdeckte, dass Wale bestimmte Klangmuster, die Codas genannt werden, nutzen, um sich gegenseitig zu erkennen.
Die Studie schloss, dass Wale diese Codas ähnlich lernen, wie Kleinkinder Wörter und Namen lernen, nämlich indem sie die Erwachsenen um sich herum nachahmen.
Nachdem sie händisch einige dieser Codas entschlüsselt hatten, begann Geros Team die Nutzung von KI zu untersuchen, um den Prozess zu beschleunigen. Der Algorithmus erkannte eine kleine Gruppe von einzelnen Walen mit einer Genauigkeit von 99 % an ihren Codas.
Das Project CETI plant außerdem Unterwassermikrofone auszulegen, um die Wallaute durchgehend aufzuzeichnen, um die KI darauf zu trainieren, die Sprache der Wale zu verstehen und sogar zu "sprechen".
KI hat sowohl in der Übersetzung von Tierkommunikation als auch der Übermittlung von Informationen an Tiere bereits Fortschritte gemacht. Sie kann bestimmte Klangmuster generieren, um mit Fledermauskolonien oder Bienenvölkern zu kommunizieren.
Tim Landgraf, Forscher an der Freien Universität Berlin, entdeckte, dass Honigbienen sowohl durch Körpersprache als auch Klänge kommunizieren. Er verwendet nun Deep Learning-Algorithmen, um die einzelnen Bienen zu verfolgen und die Auswirkungen ihrer Kommunikation auf andere zu analysieren.
Landgraf identifizierte Geräusche wie "Tuten", "Quaken", ein "Still"- oder "Stop"-Signal, ein "Jauchzendes"-Gefahrensignal und verschiedene Pfeif-, Bettel- und Schüttelsignale. Diese Signale steuern sowohl das kollektive als auch das individuelle Verhalten der Bienen.
Landgraf erstellte auch RoboBee, ein Roboter, der in einen Bienenstock eingebracht werden kann und mit den Bienen kommuniziert. Er kann Anweisungen geben und sogar den Schwänzeltanz aufführen, ein komplexes Kommunikationsmuster, das auf Nektarquellen hinweist.
Maschinelles Lernen könnte uns auch helfen, unsere Haustiere besser zu verstehen. Tierverhaltensforscher und Naturschutzbiologe Con Slobodchikoff entwickelt ein KI-Modell, um die Gesichtsausdrücke und das Bellen von Hunden für ihre Besitzer zu übersetzen.
Laut Slobodchikoff nutzen Haustiere häufig verschiedene Signale zur Kommunikation wie zum Beispiel Körpersprache und Bellen. Wir neigen jedoch dazu, uns rein auf die Laute zu konzentrieren und verpassen so zentrale optische Signale.
Die Entschlüsselung von Tierlauten und die Übermittlung von Informationen an Tiere könnte den Tierschutz revolutionieren. Forschende können KI einsetzen, um gefährdete Arten nachzuverfolgen, Verhalten zu identifizieren, dass zu ihrem Verschwinden beiträgt und bei ihrem Schutz helfen, zum Beispiel indem Honigbienen zu sicheren Nektarquellen geleitet werden.
Auf der anderen Seite haben die Forschenden jedoch auch Bedenken, dass diese Technologie für schädliche Zwecke missbraucht werden könnte, wie zum Beispiel, um gefährdete Arten in Fallen zu locken oder ihr Verhalten zu manipulieren.
Einige WissenschaftlerInnen vergleichen diesen Durchbruch mit der Erfindung des Teleskops, das unseren Blickwinkel auf die Position der Erde im Universum richtete. KI-basierte Forschung zu Tierkommunikation könnte unser Verständnis unserer Beziehung zu anderen Arten ähnlich stark verändern.
Quellen: (Scientific American) (Deutsche Welle) (Science Direct) (Tech Times) (BBC) (Gray DI)
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