Can we learn to talk to sperm whales? | David Gruber | TED

תרגום: Ido Dekkers עריכה: zeeva livshitz

אתם עומדים לשמוע את הקולות של הטורפים הגדולים ביותר עם שיניים

על פני הפלנטה:

חיה גדולה יותר מאוטובוס בית ספר

עם אולי צורת התקשורת הכי מתוחכמת

You are about to hear the sounds of the largest-toothed predator

שאי פעם היתה קיימת.

on the planet:

(סרטון: לוויתנים מתקתקים)

an animal bigger than a school bus

with perhaps the most sophisticated form of communication

that has ever existed.

(Video: whale clicking)

אלה הקולות של לוויתני הזרע העצומים,

יונק עמית שיכול לצלול לעומק של כמעט קילומטר וחצי,

לעצור את הנשימה ליותר משעה

These are the sounds of the mighty sperm whale,

וחי בחברות מטריארכליות מורכבות ביותר.

a fellow mammal that can dive almost a mile,

הקליקים האלה ששמעתם,

שנקראים קודאס,

hold its breath for more than an hour

הם רק הפנים של מה שאנחנו יודעים על התקשורת שלהם.

and lives in these amazingly complex, matriarchal societies.

אנחנו יודעים שהחיות האלו מתקשרות,

These clicks you heard,

אנחנו פשוט לא יודעים עדיין מה הן אומרות.

called codas,

are just a facet of what we know of their communication.

פרוייקט CETI מטרתו לגלות.

במהלך חמש השנים הבאות,

We know these animals are communicating,

הצוות שלנו של מומחי בינה מלאכותית,

we just don't yet know what they're saying.

רובוטיקה, לשונאות

וביולוגים ימיים

Project CETI aims to find out.

מתכוונים להשתמש בטכנולוגיות הכי חדשניות

Over the next five years,

כדי לתקשר עם מין אחר,

our team of AI specialists,

ובתקווה לתקשר חזרה.

roboticists, linguists

and marine biologists

אנחנו מאמינים שעל ידי הקשבה עמוקה לטבע,

aim to use the most cutting-edge technologies

to make contact with another species,

אנחנו יכולים לשנות את נקודת המבט שלנו על עצמנו

and hopefully communicate back.

ולעצב מחדש את היחסים שלנו עם כל החיים על הפלנטה.

We believe that by listening deeply to nature,

זה כמובן נראה כמו מטרה בלתי אפשרית.

we can change our perspective of ourselves

and reshape our relationship with all life on this planet.

אנשים ניסו לתקשר עם חיות אחרות

במשך מאות שנים.

איך נוכל לעשות מה שאחרים לא יכלו,

This of course seems like an impossible goal.

בעיקר בהתחשב בכך שאני יושב פה על הספה שלי בניו יורק

People have been trying to make contact with other animals

באמצע המגפה והמחאות?

for hundreds of years.

How could we do what others could not,

ביליתי את 20 השנים האחרונות כביולוג ימי וחוקר אוקיינוסים,

especially given that I'm sitting here on my couch in New York City

חוקר את האוקיינוס מכל נקודות המבט השונות,

in the middle of a pandemic and protests?

מחיידקים לכרישים.

I've spent the last 20 years as a marine biologist and oceanographer,

הרכבתי צוותים בין תחומיים

שבנו את מצלמת עין הכריש הראשונה

studying the ocean from all different perspectives,

כדי לראות את העולם מנקודת המבט של כריש,

from microbes to sharks.

ושיתפתי פעולה עם מהנדסים

I've assembled interdisciplinary teams

כדי לתכנן רובוטים כל כך עדינים שהם אפילו לא מלחיצים מדוזות.

that have built the first shark-eye camera

to see the world from a shark's perspective,

אבל זה לא היה עד 2018

and have collaborated with engineers

כשהייתי בחברותא אקדמית

to design robots so gentle that they don't even stress a jellyfish.

במכון רדקליף למחקר מתקדם

שהבנתי שאולי הדרך הכי טובה להבין את האוקיינוס

But it wasn't until 2018

והתושבים שלו

לא היתה רק לראות את העולם דרך העיניים שלהם,

when I was on fellowship

at the Radcliffe Institute for Advanced Study

אלא על ידי האזנה --

that I realized that perhaps the best way to understand the ocean

על ידי באמת להקשיב לעומק.

and its inhabitants

נעשיתי מעוניין בלוויתני זרע כששמעתי את הקולות שלהם.

wasn't just by seeing the world through their eyes,

הם נשמעו כאילו הם מגיעים מיקום אחר;

but by listening --

by really, deeply listening.

שירת סירנות ששודרה ממעמקי הים החשוכים.

I became interested in sperm whales when I heard their sounds.

אלה לא היו שירי לוויתנים הרמוניים

They sounded like they were coming from another universe;

a siren song being broadcast from the darkest reaches of the sea.

שהייתי רגיל אליהם.

אלה נשמעו יותר כמו שידור דיגיטלי.

הרכבנו את צוות פרוייקט CETI העתידי

These weren't the typical harmonious whale songs

והתחלנו לדון איך להשתמש בטכנולוגיות הכי מתקדמות

that I had been accustomed to.

These sounded more like digital data transfer.

כדי לתקשר עם לוויתנים.

אחת מהמסקנות העיקריות

We assembled the future Project CETI team

היתה שללימוד מכונה היה סיכוי באמת טוב

and began discussing how to use the most advanced technologies

להבנת התבניות של תקשורת לוויתני זרע.

to communicate with whales.

והזמן ליישם את הטכנולוגיות האלו היה עכשיו.

One of the principal conclusions

was that machine learning had a really good chance

פיצוח קוד התקשורת הבין מינית

of understanding the patterns of sperm whale communication.

לא רק נראה אפשרי,

And the time to apply these technologies was now.

זה כמעט נראה בלתי נמנע.

אבל איך ניתוח תבניות יעזור לנו לתקשר עם הלוויתנים

Cracking the interspecies communication code

וחיות אחרות?

didn't just seem possible,

ובכן, השלב הראשון הוא להבין את האלמנטים של תקשורת לוויתני זרע.

it almost seemed inevitable.

But how can analyzing patterns help us converse with whales

הקודאס האלה ששמעתם לא נראים כמו משפטים כפי שאנחנו מכירים אותם,

and other animals?

Well, step one is to understand the elements of sperm whale communication.

אבל יש מבנה ברור איך החיות האלו מתקשרות.

לוויתני זרע שולחים קודאס אחד לשני

These codas you heard don't appear to be sentences as we know them,

ברצפים,

ויש ניבים אזוריים כמו מבטאים בריטים ואוסטרלים.

but there's clear structure in how these animals communicate.

זו בדיוק הסיבה שלמידת מכונה היא כלי כל כך חזק.

Sperm whales send codas back and forth to each other

in sequences,

הגישות האלו מנתחות תבניות ויחסים וממפות להן משמעות.

and there are regional dialects like British and Australian accents.

רק לפני כמה שנים, מדענים השתמשו בלמידת מכונה

This is exactly why machine learning is such a powerful tool.

כדי לתרגם בין שתי שפות אנושיות לא ידועות לגמרי.

These approaches analyze patterns in relationship and map meaning to them.

לא על ידי שימוש באבן רוזטה או מילון,

Just a few years ago, scientists used machine learning

אלא על ידי מיפויין בתבניות במרחבים במימדים גבוהים יותר.

to translate between two totally unknown human languages.

אבל כדי שלמידת מכונה תעבוד באפקטיביות,

Not by using a Rosetta Stone or a dictionary,

היא צריכה מידע --

but by mapping them on patterns in higher-dimensional space.

היא צריכה הרבה הרבה מידע.

בחצי המאה האחרונה,

חוקרים ימיים אספו בשקדנות

But for machine learning to work effectively,

it needs data --

it needs lots and lots of data.

והוסיפו הערות ידניות רק כמה אלפי קולות של לוויתני זרע,

In the past half-century,

אבל כדי ללמוד תקשורת של לוויתני זרע,

marine researchers have painstakingly collected

נצטרך לאסוף מליונים,

and hand annotated just a few thousand sperm whale vocalizations,

אם לא עשרות מליונים

של קולות לוויתני זרע עם הערות מפורטות

but in order to learn sperm whale communication,

שמתאימות להתנהגות.

we'll need to collect millions,

נעשה את זה עם רובוטים אוטונומים לא פולשניים ששוחים בחופשיות,

if not tens of millions

רחפנים אוויריים-ימיים

of carefully annotated sperm whale vocalizations

מערכים הידרופונים מורכבים בקרקעית

ועוד.

correlated with behaviors.

We'll do it with noninvasive, autonomous, free-swimming robots,

נעבוד עם השותפים הקרובים שלנו בפרוייקט דומיניקה ללוויתני זרע

כדי לכסות שטח של 20 קילומטר רבועים

aerial-aquatic drones,

bottom-mounted hydrophone arrays

שמבקרים בו יותר מ 25 משפחות מוכרות של לוויתני זרע.

and more.

We'll work with our close partners at the Dominica Sperm Whale Project

אנחנו עומדים להתמקד בתקשורת בין אמהות לגורים,

to cover a 20-square-kilometer area

that is frequented by over 25 well-known families of sperm whales.

כדי לאמן את אלגוריתמי לימוד המכונה שלנו

ללמוד את שפת הלוויתנים מלמטה למעלה.

We're going to put specific focus on the interactions of mothers and calfs,

כל המידע הזה שיהיה לנו יישלח דרך המערכת

וינותח על ידי צוות התרגום של פרוייקט CETI.

training our machine learning algorithms

האודיו הלא מעובד ומידע ההקשר יעברו דרך מנוע לימוד המכונה שלנו

to learn whale language from the bottom up.

All this data we'll have sent through a pipeline

שם קודם הוא ימוין לפי מבנה.

and analyzed by the Project CETI translation team.

צוות הלשונאות יחפש אז דברים כמו תחביר

The raw audio and context data will go through our machine learning engine

והזחת זמנים.

לדוגמה,

אם נמצא ארוע בו לוויתן דיבר על משהו שקרה אתמול,

where it's going to be first sorted by structure.

The linguistics team will then search for things like syntax

זה לבדו יהיה ממצא עיקרי,

and time displacement.

משהו שעד עכשיו נראה רק בבני אדם.

For example,

if we find an event where a whale was talking about something yesterday,

וברגע שבאמת נשלוט בהקשבה,

that alone would be a major finding,

ננסה באמת בזהירות לתקשר חזרה

something that has thus far only been shown in humans.

אפילו ברמה הכי בסיסית.

לבסוף, פרוייקט CETI יבנה פלטפורמה פתוחה

And once we've really mastered listening,

we're going to try really carefully to talk back

שם ננגיש את מערכי המידע שלנו לציבור,

even on the most simplistic level.

ונעודד קהילה גלובלית

שתצטרף למסע להבנה.

Finally, Project CETI will build an open-source platform

החיות האלו יכולות להיות היצורים הכי אינטילגנטים על הפלנטה.

where we will make our data sets available to the public,

encouraging the global community

יש להן נאו-קורטקס ותאי כישור --

to come along on this journey for understanding.

מבנים שבאנשים שולטים במחשבות הגבוהות שלנו,

These animals could be the most intelligent beings on this planet.

הרגשות, הזכרון, השפה והאהבה.

They have a neocortex and spindle cells --

וכל הפלטפורמות שאנחנו מפתחים יכולות להיות מיושמות על חיות אחרות:

structure that in humans control our higher thoughts,

לפילים, ציפורים,

emotions, memory, language and love.

קופי אדם, דולפינים --

בעיקרון כל חיה.

And all the platforms that we develop can be cross-applied to other animals:

ובסוף שנות ה 60 של המאה ה 20,

חבר הצוות שלנו, רוג’ר פיין גילה שלוויתנים שרים.

to elephants, birds,

primates, dolphins --

(הקלטה: שירת לוויתנים)

essentially any animal.

ממצא שהצית את תנועת הצלת הלוויתנים

In the late 1960s,

שהובילה לסוף צייד הלוויתנים המסיבי

our team member, Roger Payne, discovered that whales sing.

ומנע הכחדה של מספר מיני לוויתנים

(Recording: whale singing)

A finding that sparked the Save the Whales movement

רק על ידי כך שהראו שלוויתנים שרים.

led to the end of large-scale whaling

דמיינו אם נוכל להבין מה שהם אומרים.

and prevented several whale species from extinction

עכשיו הזמן לפתוח את הדיאלוג הרחב יותר.

just by showing that whales sing.

עכשיו הזמן להקשיב לעומק

Imagine if we could understand what they're saying.

ולהראות לחיות הקסומות האלו,

Now is the time to open this larger dialogue.

ואחד לשני,

כבוד חדש שהתגלה.

Now is the time to listen deeply

תודה לכם.

and show these magical animals,

and each other,

newfound respect.

Thank you.