Какими методами можно изучать язык животных

Наблюдение, слежка и прослушка

Чтобы что-то понять про животных, не обойтись без наблюдения в естественной среде. Подглядывание за животными — непосредственное или с помощью камер — принесло много открытий. 

Известный британский этолог и антрополог Джейн Гудолл с конца 1950-х годов и на протяжении многих лет наблюдала за шимпанзе в национальном парке Гомбе в Африке. Каждый день с раннего утра и до позднего вечера Гудолл бродила по лесу в поисках объектов исследования, сначала в сопровождении кого-нибудь из егерей или проводника из местных, а потом и в одиночку. Постепенно она завоевала доверие шимпанзе, что позволило ей увидеть их естественное взаимодействие.

Гудолл пришла к выводу, что выкрики шимпанзе различаются в разных ситуациях. Например, когда они находили еду, они издавали разные звуки в зависимости от типа еды и ее количества.

Сигналы, обращенные к находящимся далеко сородичам, могли содержать сведения об их «отправителе», его местонахождении и эмоциональном состоянии.

Наблюдения Гудолл показали, что вокализации шимпанзе — не просто случайные выкрики, а значимые и контекстно-зависимые элементы общения, во многом похожие на человеческий язык. Но и непохожие одновременно. В книгах, написанных на основе полученных данных, Гудолл утверждала¹, что произвести звук в отсутствие подходящего эмоционального состояния — для шимпанзе «почти непосильная задача».

Эти выводы натолкнули лингвистов на мысль о тех свойствах коммуникации животных, которые отличают ее от человеческой. Отталкиваясь в том числе и от наблюдений Джейн Гудолл, лингвисты Ноам Хомский и Роберт Бервик писали: «В основном даже самые простые слова человеческого языка и понятия человеческого мышления лишены той связи с находящимися вне ментальной сферы сущностями, которая свойственна коммуникации животных»².

Сегодня для решения задач полевого наблюдения используют много высокоточной техники. Например, чувствительные микрофоны, которые исследователи устанавливают в местах обитания популяции, помогают фиксировать нюансы голоса конкретного животного.

Чтобы отслеживать перемещения животных, на них прикрепляют GPS-метки. Это помогает соотносить отдельные крики с местоположением и поведением животного. Затем данные можно обработать методами машинного обучения, чтобы воссоздать цельную картину: о чем переговариваются животные, чем они занимаются и в каких отношениях находятся между собой.

Часто ученым приходится проявлять изобретательность — не только взаимодействовать с инженерами для создания специальных инструментов, но и придумывать их самостоятельно. 

Биолог из Университета Миссури Рекс Кокрофт изучал сигналы, которыми общаются цикадки — насекомые, похожие на кузнечиков. Он знал, что цикадки вибрируют всем телом, сотрясая заодно и растение, на котором сидят. Эта вибрация служит сигналом для сородичей.

Кокрофту пришла в голову идея использовать граммофонные иглы, чрезвычайно чувствительные к вибрации. Он подключил картридж с иглой через предусилитель к наушникам, а иглу приложил к листу — и таким образом смог услышать целую симфонию щелчков, стрекота и щебетания, недоступную невооруженному уху. Все эти прежде неизвестные сигналы оказались важными элементами общения цикадок.

Сложные эксперименты для проверки гипотез

Иногда исследователям нужно целенаправленно создать условия, чтобы проверить свои гипотезы. За прорывными результатами часто стоит кропотливая работа по дизайну эксперимента. Ведь ошибка в условиях может привести к неверной интерпретации результатов.

Один из способов экспериментальной работы — воспроизведение записанных голосов животных с целью получить реакцию. Например, в основополагающем исследовании 1980 года приматологи Роберт Сейфарт и Дороти Чейни использовали «метод воспроизведения», чтобы расшифровать смысл тревожных сигналов, издаваемых обезьянами-верветками в Национальном парке Амбосели в Кении.

Когда запись похожих на лай звуков, издаваемых верветкой, столкнувшейся с леопардом, услышали ее сородичи, то немедленно ретировались на деревья. 

Низкие звуки ворчания верветок, заметивших орла, заставили других посмотреть в небо; услышав записи высокочастотного стрекотания, издаваемого при виде питона, верветки уткнулись в землю.

Орнитолог Тоситака Судзуки изобрел хитрый способ понять, что означают крики восточных синиц — певчих птиц, обитающих в лесах Японии и российского Дальнего Востока. Он знал, что эти птицы издают особый вокальный сигнал при встрече со змеями. Когда другие синицы слышали запись этого звука, они рыскали по земле, как будто в поисках змеи. Чтобы определить, означает ли джар-джар именно «змею» в «языке» синиц, Судзуки включил в эксперимент еще один элемент — длинную палку, которую он тащил по поверхности дерева с помощью скрытых веревок. Обычно птицы игнорировали палку, но, когда он включал запись звуков джар-джар, птицы подлетали к палке, как бы проверяя, не змея ли это.

Кэт Хобайтер, приматолог из Университета Сент-Эндрюс, разработала столь же тонкий подход. Поскольку у человекообразных обезьян относительно ограниченный репертуар вокализаций, Хобайтер изучает их жесты. В течение многих лет она и ее коллеги следили за шимпанзе в лесу Будонго и гориллами в Бвинди в Уганде, записывая их жесты и то, как на них реагируют другие. Чтобы определить, являются ли эти жесты непроизвольными или намеренными, она использовала адаптацию метода, который применяют в работе с человеческими младенцами. 

В основе метода лежит представление о том, что преднамеренные жесты и звуки прекращаются, когда издающий или демонстрирующий их субъект замечает, что слушатель его понял. На данный момент анализ видеозаписей, сделанных группой приматологов за пятнадцать лет работы, выявил десятки преднамеренных обезьяньих жестов. 

В чем язык животных похож на человеческийКрики и свисты — те же буквы и слова, или мы единственные говорящие существа на свете?Еще один подход предполагает изучение реакции животных на искусственно синтезированные сигналы. Еще в 1993 году психолог Дайана Рейсс провела эксперимент с бутылконосыми дельфинами в одном из питомников Северной Калифорнии. Она установила в бассейне кнопочную панель, которая позволяла животным выбирать определенные игрушки, как в торговом автомате. При выборе игрушки компьютер издавал свист, который дельфины могли повторить. Вскоре Рейсс обнаружила, что дельфины спонтанно начали подражать такому свисту, когда самостоятельно играли с соответствующей игрушкой. Совсем как дети, которые подбрасывают мяч и кричат мяч, мяч, мяч. «Такое поведение поразительно напоминает ранние стадии овладения языком у детей», — считает исследовательница.

Анализ активности мозга

Понять, как мозг производит речь, какие зоны и нейронные пути при этом активируются, можно с помощью методов нейровизуализации. К ним относится, в частности, функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ). Она позволяет составить карту активности мозга в режиме реального времени. Наблюдая, какие области мозга активируются во время вокализаций (допустим, у обезьян), ученые могут определить нейронные цепи, задействованные в общении.

Сравнивая результаты фМРТ обезьян с теми, которые были получены на людях, исследователи могут увидеть, как отличаются области мозга, участвующие в голосовой коммуникации. Сегодня мы знаем, например, что одни и те же зоны мозга у людей и некоторых других приматов выполняют схожие функции.

Нейробиологи могут не только визуализировать анатомическое строение мозга, но и увидеть «пути» конкретных процессов. 

Одна из технологий, которая позволяет «подсветить» кровоток в мозге, называется функциональной ближней инфракрасной спектроскопией (по-английски используется аббревиатура fNIRS). Она показывает, какие конкретные области мозга «зажигаются» (проявляют повышенную активность) в определенных ситуациях. 

Иногда имеет смысл фиксировать быстрые изменения в активности нейронов, если эти изменения имеют решающее значение для понимания скорости и последовательности процессов. Для этого применяют электрофизиологические методы. Например, записывая электрическую активность нейронов в мозге певчих птиц, ученые смогли идентифицировать определенные области, участвующие в обучении пению и в воспроизводстве песен. Связи между нейронами в этих зонах очень пластичны на этапе обучения. Молодые птицы слушают песни взрослых, а затем разучивают свои собственные песни, со временем совершенствуя их. Нервная активность меняется по мере того, как птицы учатся сопоставлять свои песни с шаблоном.

Наконец, еще один передовой метод — оптогенетика. Она позволяет управлять активностью определенных нейронов с помощью света. Так исследователи могут понять роль определенных участков мозга и даже отдельных групп нейронов в производстве звуков.

Зоолог Арик Кершенбаум: «Мы все хотим знать, что говорят животные»Интервью с автором новой книги о коммуникации в дикой природеИсследователи с помощью генной инженерии вводят ген светочувствительного белка родопсина в определенные клетки мозга. Это заставляет клетки реагировать на свет. Далее с помощью оптоволоконных светодиодов, которые вводятся в мозг, ученые могут «включать» или «выключать» нужные клетки — словно щелкая пультом дистанционного управления.

Например, таким способом можно точечно изучать группы нейронов, вовлеченных в отдельные процессы: издание звуков (произвольных и непроизвольных), реакцию на знакомых и незнакомых животных того же вида, на пищу и на хищников.

Автоматическая обработка «текстов»

Модели-классификаторы могут анализировать данные по миллионам параметров. Так, международная инициатива под названием Project CETI, основанная биологом из Городского университета Нью-Йорка Дэвидом Грубером, вводит записи вокализаций (щелчков) кашалотов, известных как коды, в компьютерные модели, которые могут увидеть в них закономерности, — подобно тому, как ChatGPT смог понять лексику и грамматику человеческого языка, анализируя массивы текстов.

В конце 2023 года ученые из Университета Калифорнии в Дэвисе совместно с SETI и организацией Alaska Whale Foundation сообщили об успешном двадцатиминутном «разговоре» с самкой горбатого кита по имени Твейн. Когда они проиграли под водой запись китового крика, та отвечала практически на каждую песню звуками того же типа.  

Авторы отмечают, что это первый пример межвидового общения, когда кит продолжительное время поддерживал попытки «поговорить».

Еще один многообещающий пример — работа по расшифровке коммуникации одомашненных животных. Например, в последние годы с помощью алгоритмов глубокого обучения, анализирующих огромные массивы аудиоданных, ученые смогли выявить «правила», по которым устроен «разговор» домашних кур. Они определяют, какие именно звуки ассоциированы с положительными или отрицательными эмоциями, как куры общаются друг с другом и реагируют на внешние раздражители.

Любопытно, что для своей работы ученые использовали методы, применяемые при автоматической обработке естественного человеческого языка (Natural Language Processing, NLP). Эти методы позволили классифицировать звуковые элементы и выявлять в них паттерны — повторяющиеся фрагменты, встроенные в общую систему. В ближайшие годы эти работы могут принести массу пользы — например, помогут понять, какие условия лучше подходят для содержания кур и как вовремя заметить у птиц признаки стресса.

Пока новости выглядят оптимистично: мы начинаем все больше понимать системы коммуникации животных и, следовательно, их мир. Впрочем, здесь может возникнуть логичный вопрос: как в результате изменятся наши отношения? Ведь понимание других существ предполагает куда бо́льшую ответственность за то, как мы обращаемся с ними.