KI-Technologien haben sich bereits gut bewährt, wenn es darum geht, die automatische Übersetzung zwischen menschlichen Sprachen deutlich zu verbessern. Inzwischen setzen Wissenschaftler die Maschinenlern-Algorithmen aber auch auf die tierische Kommunikation an.
Und das mit durchaus erstaunlichen Ergebnissen. Forscher des deutschen Max-Planck-Instituts für Hirnforschung "analysierten mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens 36.000 leise Zirpgeräusche, die in sieben Nacktmull-Kolonien aufgezeichnet wurden", berichtete die
New York Times. Diese Töne kannte man bereits vom Grundsatz her, da sie immer auftauchen, wenn sich zwei Nacktmulle in einem Tunnel treffen.
Die KI ermöglichte es nun aber, komplexe Unterschiede ausfindig zu machen. Nicht nur, dass jedes Tier seine eigene stimmliche Signatur hat, sondern jede Kolonie verfügt auch über ihren eigenen Dialekt, der kulturell über Generationen hinweg weitergegeben wird. In Zeiten sozialer Instabilität - wie in den Wochen nach der gewaltsamen Absetzung der Königin einer Kolonie - fielen diese kohäsiven Dialekte auseinander. Erst als sich eine neue Königin durchsetzte, entstand wieder ein einheitlicher Dialekt.
Viele weitere Projekte
"Der Begrüßungsruf, von dem ich annahm, dass er ziemlich einfach sein würde, erwies sich als unglaublich kompliziert", sagte Forschungsgruppenleiterin Alison Barker. Die Möglichkeit, in ihrer Forschung Algorithmen für das Maschinenlernen einzusetzen, habe vieles verändert.
Aber auch in anderen Forschungsbereichen fördern KI-Technologien viel Neues zutage. So laufen Projekte für die Erstellung eines umfassenden Katalogs von Krähenrufen, die Kartierung der Syntax von Pottwalen und sogar die Entwicklung, die es Menschen ermöglichen sollen, "zurückzusprechen". Grundsätzlich zeigt sich, dass die Kommunikation von Tieren noch sehr viel komplexer ist, als selbst Biologen annahmen, die sich bereits längere Zeit mit dem Verhalten einzelner Spezies auseinandersetzen.
Siehe auch: Aus harmlosen Sätzen werden Pornotitel: Apples KI-Übersetzer spinnt