أنتم على وشك سماع صوت المفترس ذو الأسنان الأكبر على هذا الكوكب. حيوان أضخم من باص مدرسة ويملك أكثر وسائل التواصل تعقيدا من بين كل المخلوقات.
You are about to hear the sounds of the largest-toothed predator on the planet: an animal bigger than a school bus with perhaps the most sophisticated form of communication that has ever existed.
(نقر الحوت)
(Video: whale clicking)
هذه الأصوات من حوت العنبر، وهو من الثدييات التي تستطيع الغوص لمسافة ميل تقريبا، ويحبس أنفاسه لما يزيد عن الساعة ويعيش في هذه التجمعات الأمومية المعقدة بشكل مذهل. هذه النقرات التي تسمعونها، والتي تسمى بالتذييلات، هي واحدة من طرق التواصل التي نعرفها عنها. نحن نعلم أن هذه الحيوانات تتواصل، ولكن إلى الآن لا نعرف شيئاً عن ما تقوله.
These are the sounds of the mighty sperm whale, a fellow mammal that can dive almost a mile, hold its breath for more than an hour and lives in these amazingly complex, matriarchal societies. These clicks you heard, called codas, are just a facet of what we know of their communication. We know these animals are communicating, we just don't yet know what they're saying.
يهدف مشروع “سيتي” إلى اكتشاف ذلك. على مدار الخمس سنوات المقبلة، فريقنا من متخصصي الذكاء الاصطناعي وعلماء الروبوتات واللغويين وعلماء الأحياء البحرية، إلى استخدام أكثر التقنيات المتطورة لخلق تواصل مع الفصائل الأخرى، على أمل أن يتواصلوا معنا. نحن نؤمن أن بالاستماع إلى الطبيعة بعمق، نستطيع تغيير منظورنا لأنفسنا وإعادة تشكيل علاقاتنا مع الحياة على هذا الكوكب.
Project CETI aims to find out. Over the next five years, our team of AI specialists, roboticists, linguists and marine biologists aim to use the most cutting-edge technologies to make contact with another species, and hopefully communicate back. We believe that by listening deeply to nature, we can change our perspective of ourselves and reshape our relationship with all life on this planet.
بالطبع هذا يبدو كهدف يستحيل تحقيقه. اعتاد الناس على مر الزمن أن يتواصلوا مع الحيوانات لمئات السنين. كيف لنا أن نفعل ما فشل به غيرنا، خاصة وأنا أجلس هنا على أريكتي في نيويورك في منتصف جائحة عالمية واحتجاجات؟
This of course seems like an impossible goal. People have been trying to make contact with other animals for hundreds of years. How could we do what others could not, especially given that I'm sitting here on my couch in New York City in the middle of a pandemic and protests?
لقد قضيت العشرين سنة الماضية كعالم أحياء مائية وأخصائي علم المحيطات أدرس المحيط من كل المنظورات المختلفة، من الميكروبات لأسماك القرش. لقد جمعت فرقًا متعددة التخصصات والتي صنعت أول كاميرا عين قرش لنرى العالم من منظور أسماك القرش، ولقد تعاونّا مع مهندسين لتصميم روبوتات لطيفة لدرجة انها لا تضغط على قناديل البحر. ولكن لم يفلح الأمر حتى عام 2018 عندما كنت في منحة زمالة في معهد رادكليف للدراسات المتقدمة عندما أدركت أنه ربما أفضل طريقة لفهم المحيط وسكانه لم يكن فقط برؤية العالم من خلال أعينهم، بل بالاستماع.. بالاستماع العميق لهم.
I've spent the last 20 years as a marine biologist and oceanographer, studying the ocean from all different perspectives, from microbes to sharks. I've assembled interdisciplinary teams that have built the first shark-eye camera to see the world from a shark's perspective, and have collaborated with engineers to design robots so gentle that they don't even stress a jellyfish. But it wasn't until 2018 when I was on fellowship at the Radcliffe Institute for Advanced Study that I realized that perhaps the best way to understand the ocean and its inhabitants wasn't just by seeing the world through their eyes, but by listening -- by really, deeply listening.
أصبحت مهتما بحيتان العنبر عندما سمعت أصواتها كأن أصواتها تأتي من عالم آخر صوت صفير مزعج يأتي متردداً من أحلك مكان في البحر. لم يكن الصوت المتناغم للحيتان الذي اعتدت عليه. كان يشبه صوت نقل البيانات الرقمية أكثر. جمعنا فريق مشروع “سيتي” المستقبلي وبدأنا مناقشة كيفية استخدام أكثر التقنيات المتقدمة لنتواصل مع الحيتان. كان أحد الاسنتاجات الرئيسية أن التعلم الآلي لديه فرصة جيدة لفهم أنماط تواصل حيتان العنبر. وأن وقت تطبيق هذه التكنولوجيا هو الآن. تفكيك شفرة التواصل بين الأنواع لم يبدو فقط ممكناً، بل بدا أنه الحل الأمثل غالباً. لكن هل تحليل الأنماط ساعدنا في التحدث مع الحيتان وحيوانات أخرى؟
I became interested in sperm whales when I heard their sounds. They sounded like they were coming from another universe; a siren song being broadcast from the darkest reaches of the sea. These weren't the typical harmonious whale songs that I had been accustomed to. These sounded more like digital data transfer. We assembled the future Project CETI team and began discussing how to use the most advanced technologies to communicate with whales. One of the principal conclusions was that machine learning had a really good chance of understanding the patterns of sperm whale communication. And the time to apply these technologies was now. Cracking the interspecies communication code didn't just seem possible, it almost seemed inevitable. But how can analyzing patterns help us converse with whales and other animals?
حسناً، الخطوة الأولى هي أن نفهم أدوات التواصل مع حوت العنبر. هذه الأصوات التي سمعتها لا تظهر كالعبارات التي نعرف، لكن هناك هيكل واضح في كيفية تواصل هذه الحيوانات. ترسل حيتان العنبر أصواتاً ذهاباً وإياباً لبعضها البعض في تسلسلات، وهناك لهجات إقليمية مثل اللهجات البريطانية والأسترالية. هذا بالظبط هو سبب أن التعلم الآلي هو أداة قوية. هذه الطرق تحلل الأنماط في علاقة وخريطة ذات معنى خاص بهم. منذ سنوات قليلة، استخدم العلماء تقنية التعلم الألي للترجمة بين اثنين من اللغات البشرية الغير معروفة كليا. ليس باستخدام “روزيتا ستون” أو باستخدام قاموس ولكن برسمها عن طريق أنماط في مساحة ذات أبعاد عالية. لكن لكي تعمل هذه الآلية بكفاءة، فإنها تحتاج إلى بيانات -- تحتاج إلى الكثير والكثير من البيانات.
Well, step one is to understand the elements of sperm whale communication. These codas you heard don't appear to be sentences as we know them, but there's clear structure in how these animals communicate. Sperm whales send codas back and forth to each other in sequences, and there are regional dialects like British and Australian accents. This is exactly why machine learning is such a powerful tool. These approaches analyze patterns in relationship and map meaning to them. Just a few years ago, scientists used machine learning to translate between two totally unknown human languages. Not by using a Rosetta Stone or a dictionary, but by mapping them on patterns in higher-dimensional space. But for machine learning to work effectively, it needs data -- it needs lots and lots of data.
في منتصف القرن الماضي، جمع باحثون بحريون بصعوبة وفسروا عدة آلاف من أصوات حوت العنبر، ولكن لكي نتعلم التواصل معها، سوف نحتاج إلى تجميع ملايين، إن لم يكن عشرات الملايين من أصوات حوت العنبر المفسرة بدقة والمرتبطة بالسلوكيات. سنفعل ذلك باستخدام روبوتات غير متحركة ومستقلة وحرة الحركة. وطائرات جوية مائية، ومصفوفات هيدروليك مثبتة في الأسفل وأشياء أخرى.
In the past half-century, marine researchers have painstakingly collected and hand annotated just a few thousand sperm whale vocalizations, but in order to learn sperm whale communication, we'll need to collect millions, if not tens of millions of carefully annotated sperm whale vocalizations correlated with behaviors. We'll do it with noninvasive, autonomous, free-swimming robots, aerial-aquatic drones, bottom-mounted hydrophone arrays and more.
سوف نعمل مع شركائنا المقربين في مشروع “دومينيكا حوت العنبر” لنغطي مساحة 20 كيلومتر مربع والتي يتردد عليها أكثر من 25 عائلة معروفة من حيتان العنبر. سوف نضع تركيزنا على تفاعلات الأمهات والأبناء، وتدريب خواريزميات التعلم الذاتي الخاص بنا لنتعلم لغة الحوت من البداية. سوف نرسل كل هذه البيانات عن طريق خط سير معين ونحللها باستخدام فريق الترجمة الخاص بالمشروع. بيانات الصوت الخام ستذهب لمحرك التعلم الآلي الخاص بنا حيث تذهب أولا لتصنف بواسطة الشكل. بعد ذلك سيبحث فريق الترجمة عن أشياء مثل بناء الجملة وإزاحة الوقت. مثال، إذا وجدنا أن حوتا كان يتحدث عن شيء بالأمس، هذا الحدث بمفرده سيُعد اكتشافا عظيما، وهو شيء ليس معروفا إلا عند البشر. وبمجرد إتقاننا للاستماع، سنحاول بحرص أن نتحدث مرة أخرى على مستوى بسيط.
We'll work with our close partners at the Dominica Sperm Whale Project to cover a 20-square-kilometer area that is frequented by over 25 well-known families of sperm whales. We're going to put specific focus on the interactions of mothers and calfs, training our machine learning algorithms to learn whale language from the bottom up. All this data we'll have sent through a pipeline and analyzed by the Project CETI translation team. The raw audio and context data will go through our machine learning engine where it's going to be first sorted by structure. The linguistics team will then search for things like syntax and time displacement. For example, if we find an event where a whale was talking about something yesterday, that alone would be a major finding, something that has thus far only been shown in humans. And once we've really mastered listening, we're going to try really carefully to talk back even on the most simplistic level.
وأخيراً سيبني هذا المشروع منصة مفتوحة ستجعل البيانات الخاصة بنا متاحة للعامة مما سيشجع المجتمع العالمي لأن يسعى في هذه الرحلة من أجل الفهم. هذه الحيوانات تعد من أكثر المخلوقات ذكاء على هذا الكوكب. تمتلك هذه الحيوانات هيكلا من قشرة مخية وحبلا شوكيا وهما عضوان في البشر مسئولان عن معتقداتنا وعواطفنا وذاكرتنا ولغتنا والحب. وتستطيع جميع المنصات التي نطورها أن تطبق على كائنات أخرى: للأفيال والطيور والفقاريات والدلافين ولأي حيوان.
Finally, Project CETI will build an open-source platform where we will make our data sets available to the public, encouraging the global community to come along on this journey for understanding. These animals could be the most intelligent beings on this planet. They have a neocortex and spindle cells -- structure that in humans control our higher thoughts, emotions, memory, language and love. And all the platforms that we develop can be cross-applied to other animals: to elephants, birds, primates, dolphins -- essentially any animal.
في أواخر الستينات اكتشف عضو من فريقنا يسمى رودجر باين هذه الأصوات الصادرة عن الحيتان
In the late 1960s, our team member, Roger Payne, discovered that whales sing.
(تسجيل: أصوات الحيتان)
(Recording: whale singing)
اكتشاف أشعل حركة ”أنقذوا الحيتان” أدى إلى نهاية عملية صيد الحيتان التي تتم على نطاق واسع ومنع انقراض أنواع عديدة من الحيتان فقط من خلال إظهار صوت الحيتان. تخيل لو كنا نفهم ماذا يقولون. الآن هو الوقت المناسب لكي نفتح هذا الموضوع الضخم الآن هو الوقت لكي نستمع بعمق وأن نظهر لهذه الحيوانات العجيبة وبعضنا البعض احتراما جديدا.
A finding that sparked the Save the Whales movement led to the end of large-scale whaling and prevented several whale species from extinction just by showing that whales sing. Imagine if we could understand what they're saying. Now is the time to open this larger dialogue. Now is the time to listen deeply and show these magical animals, and each other, newfound respect.
شكرا.
Thank you.