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文档简介
Bat Chatter Is More Than a Cry in the Dark

蝙蝠闲聊不止是在黑暗中哭泣

When we humans talk to other humans, the sounds we make all have very specific meanings. "When I say apple you immediately imagine something that has the characteristics of an apple." Yossi Yovel, a neuroecologist at Tel Aviv University in Israel. "And the question is, do animals also have something like that?"

当我们人类与其他人交谈时,我们发出的声音都有非常具体的含义。“当我说苹果,你立刻能想象到苹果的特点。” 尤西约维尔,以色列特拉维夫大学的神经生物学家说。“问题是,动物也有类似的东西吗?”

Yovel and his team chose to listen in on bats, which do a lot of vocalizing. In fact, in caves with vast numbers of bats, it's total cacophony. <<bat-cave>> "It sounds like a crowd in a football stadium before the match has begun, or something like that." To simplify the problem, the researchers eavesdropped on a much smaller colony—just 22 Egyptian fruit bats.

约维尔和他的团队选择了蝙蝠做研究,蝙蝠有很多发声。事实上,在洞穴里有大量的蝙蝠,而且总是有不和谐的声音。<<蝙蝠洞> >“这听起来像是在比赛之前已经在足球体育场上聚集着拥挤的人群,或类似的东西,”为了简化问题,研究人员窃听了一个更小的蝙蝠群体——只有22只埃及果蝠的群体。

Over several months, they recorded tens of thousands of calls, <<call>> along with synched-up video—which allowed them to decipher the speaker, the intended recipient, the situation, and the behavior resulting from each call. They then fed their huge database of calls to computers, to test whether machine learning could help make sense of them, using algorithms like the ones used for human speech recognition.

经过几个月后,他们录制了成千上万蝙蝠通话声音,伴随着同步视频——这使他们能够破译蝙蝠发声人、蝙蝠接收人、所处情况和各种行为声响。然后,他们将庞大的声响数据库发送给计算机,以验证机器学习是否能帮助他们理解这些问题,比如使用用于人类语音识别的算法。

Turns out, the algorithms could correctly identify which bat made each call, more often than chance would predict. "And I can say to some extent who is this bat shouting at, so who is the addressee of this vocalization?" They could even figure out what a bat might be angry about, like “hey, that’s my spot, or gimme some space] and how the addressee might respond—meaning there's really quite a lot of information embedded in bat vocalizations. Pretty useful, if you live in the dark. The study is in the journal Scientific Reports. [Yosef Prat, Mor Taub & Yossi Yovel, Everyday bat vocalizations contain information about emitter, addressee, context, and behavior]

事实证明,算法,往往比预测得更准确,可以正确识别是哪一只蝙蝠发出的呼叫。“我可以说,在某种程度上,能够判断是蝙蝠在向谁发出呼叫,那么谁是这个发声者呢?”他们甚至可以弄清楚蝙蝠可能会对什么生气,像“嘿,那是我的位置,或者给我一些空间以及怎样回复接收人——这意味着可能有大量蝙蝠信息嵌入在发声系统中。如果你生活在黑暗中,这非常有用。该研究结果发表在《科学报告》杂志上。[优素福勒、莫尔托布和尤西约维尔,每天蝙蝠发声系统所包含的信息:发射器,接收人,背景信息和行为]

As for whether we might someday have Google Translate for bat calls? "Well, Google, definitely not… but perhaps an iPhone." But seriously, "For sure in the next 100 years we will always be behind, we will never really be able to generate a bat to human dictionary. But definitely we will advance in that direction." And in doing so—it might shed a little light on animal communication in general. And how our own language evolved.

至于我们是否某一天能用谷歌翻译蝙蝠电话?“嗯,谷歌,绝对不能……但也许是iPhone能。”但认真地说,“在未来100年我们肯定会跟不上节奏,我们永远不会创造出一个蝙蝠人类字典。但我们肯定会朝这个方向努力,”而这样做,可能会对动物交流以及我们自己的语言是如何进化的,产生一些启示。

—Christopher Intagliata

—来自Christopher Intagliata的报道。

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