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

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Ana Sofia Ferreira Revisora: Margarida Ferreira
00:12
You are about to hear the sounds of the largest-toothed predator
0
12375
3309
Estão prestes a ouvir o som do maior predador com dentes
00:15
on the planet:
1
15708
1268
do planeta:
um animal maior que um autocarro
00:17
an animal bigger than a school bus
2
17000
2351
00:19
with perhaps the most sophisticated form of communication
3
19375
3059
com a forma de comunicação talvez mais sofisticada
00:22
that has ever existed.
4
22458
2310
que alguma vez existiu.
00:24
(Video: whale clicking)
5
24792
6000
(Vídeo: cliques de baleia)
00:43
These are the sounds of the mighty sperm whale,
6
43833
2518
Estes são os sons do poderoso cachalote,
00:46
a fellow mammal that can dive almost a mile,
7
46375
2893
um mamífero que consegue mergulhar a mais de um quilómetro,
00:49
hold its breath for more than an hour
8
49292
2267
suster a respiração mais de uma hora
00:51
and lives in these amazingly complex, matriarchal societies.
9
51583
3851
e que vive em fascinantes sociedades matriarcais complexas.
00:55
These clicks you heard,
10
55458
1310
Estes cliques que se ouvem,
00:56
called codas,
11
56792
1267
chamados “codas”,
00:58
are just a facet of what we know of their communication.
12
58083
3101
são apenas uma faceta do que conhecemos da forma como comunicam.
01:01
We know these animals are communicating,
13
61208
2393
Sabemos que estes animais estão a comunicar,
01:03
we just don't yet know what they're saying.
14
63625
2976
só ainda não sabemos o que estão a dizer.
01:06
Project CETI aims to find out.
15
66625
2268
O Projeto CETI visa descobri-lo.
01:08
Over the next five years,
16
68917
1559
Nos próximos cinco anos,
01:10
our team of AI specialists,
17
70500
1684
a mossa equipa de especialistas em IA,
01:12
roboticists, linguists
18
72208
1768
em robótica, em linguística
e biólogos marinhos
01:14
and marine biologists
19
74000
1434
01:15
aim to use the most cutting-edge technologies
20
75458
2310
pretendem usar as tecnologias mais avançadas
01:17
to make contact with another species,
21
77792
1892
para contactar com outra espécie
01:19
and hopefully communicate back.
22
79708
3476
e, esperemos, comunicar de volta.
01:23
We believe that by listening deeply to nature,
23
83208
2518
Acreditamos que ao ouvir profundamente a natureza,
01:25
we can change our perspective of ourselves
24
85750
2476
podemos mudar a nossa perspetiva de nós mesmos
01:28
and reshape our relationship with all life on this planet.
25
88250
5059
e reformular a nossa relação com toda a vida no planeta.
01:33
This of course seems like an impossible goal.
26
93333
3393
Claro que isto parece um objetivo impossível
01:36
People have been trying to make contact with other animals
27
96750
2768
As pessoas tentam estabelecer contacto com outros animais
01:39
for hundreds of years.
28
99542
1309
há centenas de anos.
01:40
How could we do what others could not,
29
100875
2393
Como conseguimos fazer o que outros não conseguiram
01:43
especially given that I'm sitting here on my couch in New York City
30
103292
4142
especialmente estando eu aqui sentado no meu sofá em Nova Iorque
01:47
in the middle of a pandemic and protests?
31
107458
2476
em plena pandemia e manifestações?
01:49
I've spent the last 20 years as a marine biologist and oceanographer,
32
109958
3810
Passei os últimos 20 anos como biólogo marinho e oceanógrafo,
01:53
studying the ocean from all different perspectives,
33
113792
3059
a estudar o oceano das mais diferentes perspetivas,
01:56
from microbes to sharks.
34
116875
1851
dos micróbios aos tubarões.
01:58
I've assembled interdisciplinary teams
35
118750
1893
Reuni equipas multidisciplinares
02:00
that have built the first shark-eye camera
36
120667
2142
que fizeram a primeira câmara olho-de-tubarão
02:02
to see the world from a shark's perspective,
37
122833
2226
para ver o mundo na perspetiva de um tubarão,
02:05
and have collaborated with engineers
38
125083
1851
e colaborei com engenheiros
02:06
to design robots so gentle that they don't even stress a jellyfish.
39
126958
4893
para conceber robôs tão delicados que nem perturbam uma alforreca.
02:11
But it wasn't until 2018
40
131875
2143
Mas foi só em 2018,
02:14
when I was on fellowship
41
134042
1309
quando tinha uma bolsa
02:15
at the Radcliffe Institute for Advanced Study
42
135375
2434
no Radcliffe Institute for Advanced Study
02:17
that I realized that perhaps the best way to understand the ocean
43
137833
3060
que percebi que talvez a melhor forma de compreender o oceano
02:20
and its inhabitants
44
140917
1267
e os seus habitantes
02:22
wasn't just by seeing the world through their eyes,
45
142208
3101
seja não só vendo o mundo pelos seus olhos,
02:25
but by listening --
46
145333
1310
mas ouvindo-os,
02:26
by really, deeply listening.
47
146667
2142
ouvindo-os realmente.
02:28
I became interested in sperm whales when I heard their sounds.
48
148833
3060
Interessei-me pelos cachalotes quando ouvi os seus sons.
02:31
They sounded like they were coming from another universe;
49
151917
2726
Soavam como se viessem de outro universo,
02:34
a siren song being broadcast from the darkest reaches of the sea.
50
154667
4434
um som de sirene a ser emitido das profundezas do mar.
02:39
These weren't the typical harmonious whale songs
51
159125
3393
Não eram os típicos sons harmoniosos do canto das baleias
02:42
that I had been accustomed to.
52
162542
1559
a que me habituei.
02:44
These sounded more like digital data transfer.
53
164125
3268
Soavam mais a uma transmissão de dados digitais.
02:47
We assembled the future Project CETI team
54
167417
2434
Formámos a futura equipa do Projeto CETI
02:49
and began discussing how to use the most advanced technologies
55
169875
3351
e começámos a discutir como usar as mais avançadas tecnologias
02:53
to communicate with whales.
56
173250
2101
para comunicar com as baleias.
02:55
One of the principal conclusions
57
175375
1559
Uma das principais conclusões
02:56
was that machine learning had a really good chance
58
176958
2685
foi que a aprendizagem automática era uma boa forma
02:59
of understanding the patterns of sperm whale communication.
59
179667
2934
de compreender os padrões de comunicação dos cachalotes.
03:02
And the time to apply these technologies was now.
60
182625
3684
E a altura de aplicar estas tecnologias era agora.
03:06
Cracking the interspecies communication code
61
186333
2726
Desvendar o código da comunicação entre as espécies
03:09
didn't just seem possible,
62
189083
3018
não só parecia possível,
03:12
it almost seemed inevitable.
63
192125
2268
como parecia quase inevitável.
03:14
But how can analyzing patterns help us converse with whales
64
194417
2851
Mas como é que analisar padrões
pode ajudar a dialogar com baleias e com outros animais?
03:17
and other animals?
65
197292
1267
03:18
Well, step one is to understand the elements of sperm whale communication.
66
198583
4393
O primeiro passo é perceber os elementos da comunicação dos cachalotes.
Estes codas que ouvimos não parecem ser frases tal como as conhecemos,
03:23
These codas you heard don't appear to be sentences as we know them,
67
203000
4059
mas há uma clara estrutura na forma como estes animais comunicam.
03:27
but there's clear structure in how these animals communicate.
68
207083
2935
03:30
Sperm whales send codas back and forth to each other
69
210042
2934
Os cachalotes enviam codas uns aos outros
em sequências,
03:33
in sequences,
70
213000
1309
03:34
and there are regional dialects like British and Australian accents.
71
214333
3976
e há dialetos regionais, como o sotaque britânico e o australiano.
03:38
This is exactly why machine learning is such a powerful tool.
72
218333
3768
É exatamente por isso que a aprendizagem automática é uma ferramenta poderosa.
03:42
These approaches analyze patterns in relationship and map meaning to them.
73
222125
4018
Estas abordagens analisam padrões na relação e mapeiam-lhes o significado.
03:46
Just a few years ago, scientists used machine learning
74
226167
2767
Há uns anos, os cientistas usavam a aprendizagem automática
03:48
to translate between two totally unknown human languages.
75
228958
3810
para traduzir duas línguas humanas totalmente desconhecidas.
03:52
Not by using a Rosetta Stone or a dictionary,
76
232792
2767
Sem usar uma Pedra de Roseta ou um dicionário,
03:55
but by mapping them on patterns in higher-dimensional space.
77
235583
4435
mas mapeando-as em padrões num espaço de maior dimensão.
04:00
But for machine learning to work effectively,
78
240042
2267
Mas para a aprendizagem automática ser eficaz,
04:02
it needs data --
79
242333
1310
precisa de dados,
04:03
it needs lots and lots of data.
80
243667
2767
de muitos, muitos dados.
04:06
In the past half-century,
81
246458
1726
Nos últimos 50 anos,
04:08
marine researchers have painstakingly collected
82
248208
3476
os biólogos marinhos recolheram meticulosamente
04:11
and hand annotated just a few thousand sperm whale vocalizations,
83
251708
4601
e anotaram alguns milhares de vocalizações dos cachalotes
04:16
but in order to learn sperm whale communication,
84
256333
2310
mas, para aprender a comunicação dos cachalotes,
04:18
we'll need to collect millions,
85
258667
2392
precisamos de reunir milhões,
ou mesmo dezenas de milhões de vocalizações de cachalotes
04:21
if not tens of millions
86
261083
1976
04:23
of carefully annotated sperm whale vocalizations
87
263083
2893
cuidadosamente anotadas
correlacionadas com os comportamentos.
04:26
correlated with behaviors.
88
266000
1893
04:27
We'll do it with noninvasive, autonomous, free-swimming robots,
89
267917
3142
Vamos fazê-lo com robôs não-invasivos e autónomos,
04:31
aerial-aquatic drones,
90
271083
1685
drones aero-aquáticos,
04:32
bottom-mounted hydrophone arrays
91
272792
1601
matrizes de hidrofones, no mundo do mar,
04:34
and more.
92
274417
1267
entre outros.
04:35
We'll work with our close partners at the Dominica Sperm Whale Project
93
275708
3351
Vamos trabalhar com os nossos parceiros do Dominica Sperm Whale Project
04:39
to cover a 20-square-kilometer area
94
279083
2101
para cobrir uma área de 20 quilómetros quadrados
04:41
that is frequented by over 25 well-known families of sperm whales.
95
281208
4560
que é frequentada por mais de 25 famílias conhecidas de cachalotes.
04:45
We're going to put specific focus on the interactions of mothers and calfs,
96
285792
4642
Vamos focar-nos especialmente nas interações entre mães e crias,
04:50
training our machine learning algorithms
97
290458
2185
treinando o algoritmo
04:52
to learn whale language from the bottom up.
98
292667
2601
para aprender a linguagem das baleias de cima abaixo.
04:55
All this data we'll have sent through a pipeline
99
295292
2309
Enviaremos todos estes dados através dum tubo
04:57
and analyzed by the Project CETI translation team.
100
297625
2434
e serão analisados pelos tradutores do Projeto CETI.
05:00
The raw audio and context data will go through our machine learning engine
101
300083
3976
O áudio em bruto e os dados de contexto
passarão pelo mecanismo de aprendizagem automática
05:04
where it's going to be first sorted by structure.
102
304083
2351
onde serão classificados por estrutura.
05:06
The linguistics team will then search for things like syntax
103
306458
2893
A equipa de linguística depois procura coisas como sintaxe
05:09
and time displacement.
104
309375
1268
e deslocamento no tempo.
05:10
For example,
105
310667
1267
Por exemplo,
05:11
if we find an event where a whale was talking about something yesterday,
106
311958
3810
se descobrirmos uma ocasião em que a baleia fala sobre algo de ontem,
05:15
that alone would be a major finding,
107
315792
2142
só isso seria uma grande descoberta,
05:17
something that has thus far only been shown in humans.
108
317958
3268
algo que, até agora, só se verificou em seres humanos.
05:21
And once we've really mastered listening,
109
321250
2309
E quando dominarmos a audição,
05:23
we're going to try really carefully to talk back
110
323583
3226
vamos tentar responder cuidadosamente
05:26
even on the most simplistic level.
111
326833
2185
mesmo ao nível mais simples.
Por fim, o Projeto CETI vai construir uma plataforma
05:29
Finally, Project CETI will build an open-source platform
112
329042
2726
05:31
where we will make our data sets available to the public,
113
331792
2809
onde vamos disponibilizar ao público os nossos conjuntos de dados,
05:34
encouraging the global community
114
334625
2059
incentivando a comunidade global
05:36
to come along on this journey for understanding.
115
336708
2393
a embarcar nesta jornada de entendimento.
05:39
These animals could be the most intelligent beings on this planet.
116
339125
4393
Estes animais podem ser os seres mais inteligentes do planeta.
05:43
They have a neocortex and spindle cells --
117
343542
2851
Têm neocórtex e células fusiformes,
05:46
structure that in humans control our higher thoughts,
118
346417
3101
uma estrutura que, nos humanos, controla os pensamentos mais elevados,
05:49
emotions, memory, language and love.
119
349542
3226
as emoções, a memória, a linguagem e o amor.
05:52
And all the platforms that we develop can be cross-applied to other animals:
120
352792
3684
E todas as plataformas que desenvolvemos podem ser aplicadas a outros animais:
05:56
to elephants, birds,
121
356500
1601
aos elefantes, às aves,
05:58
primates, dolphins --
122
358125
1643
aos primatas, aos golfinhos.
05:59
essentially any animal.
123
359792
1517
a qualquer animal.
06:01
In the late 1960s,
124
361333
1643
No fim dos anos 60,
o nosso colega Roger Payne descobriu que as baleias cantavam.
06:03
our team member, Roger Payne, discovered that whales sing.
125
363000
3976
(Canto de baleia)
06:07
(Recording: whale singing)
126
367000
1268
06:08
A finding that sparked the Save the Whales movement
127
368292
2642
Uma descoberta que gerou o movimento Salvem as Baleias,
06:10
led to the end of large-scale whaling
128
370958
2643
levou ao fim da caça às baleias de grande escala
06:13
and prevented several whale species from extinction
129
373625
3476
e impediu a extinção de várias espécies de baleias
06:17
just by showing that whales sing.
130
377125
3143
só por mostrar que as baleias cantam.
06:20
Imagine if we could understand what they're saying.
131
380292
2476
Imaginem se conseguimos perceber o que dizem.
06:22
Now is the time to open this larger dialogue.
132
382792
3642
Agora é a altura de abrir este diálogo alargado.
06:26
Now is the time to listen deeply
133
386458
2643
É a altura de ouvir atentamente
06:29
and show these magical animals,
134
389125
1893
e mostrar a estes animais mágicos,
06:31
and each other,
135
391042
1851
e uns aos outros,
06:32
newfound respect.
136
392917
1375
um respeito renovado.
06:35
Thank you.
137
395417
1250
Obrigado.
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