Uslyšíte zvuky predátora s největšími zuby na planetě: zvířete většího než školní autobus s asi nejsofistikovanější formou komunikace, jaká kdy existovala.
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.
(video: zvuky velryby)
(Video: whale clicking)
Toto jsou zvuky mohutného vorvaně obrovského, kamarádského savce, který se dokáže potopit téměř míli hluboko a zadržet dech na více než hodinu a který žije v překvapivě komplikovaných matriarchálních společnostech. Tomu cvakání, jež slyšíte, se říká kody a jsou jen částí toho, co o jejich komunikaci víme. Víme, že tato zvířata komunikují, jen ještě nevíme, co říkají.
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.
Projekt CETI to chce zjistit. Během následujících pěti let si náš tým AI odborníků, robotiků, lingvistů a mořských biologů dává za cíl využít nejmodernější technologie k navázání kontaktu s jinými druhy a snad s nimi i komunikovat. Věříme, že důkladným nasloucháním přírodě můžeme změnit svou vlastní perspektivu a přetvořit svůj vztah k veškerému životu na této planetě.
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.
To samozřejmě vypadá jako nedosažitelný cíl. Lidé se snaží navázat kontakt s jinými zvířaty už stovky let. Jak bychom mohli zvládnout to, co jiní nedokázali, zvláště když tu sedím na svém gauči v New Yorku uprostřed pandemie a protestů?
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?
Jako mořský biolog a oceánograf jsem strávil posledních 20 let studiem oceánu ze všech různých perspektiv, od mikrobů po žraloky. Sestavil jsem interdisciplinární týmy, jež sestrojily první kameru se žraločím okem, abychom svět viděli z pohledu žraloka, a spolupracovaly s techniky na návrhu robotů tak mírumilovných, že nestresují ani medúzy. Ale až v roce 2018, kdy jsem byl stipendistou na Radcliffe Institute for Advanced Study, jsem si uvědomil, že snad nejlepší způsob, jak porozumět oceánu a jeho obyvatelům, nespočívá jen ve vidění světa jejich očima, ale v naslouchání ‒ opravdovém a důkladném naslouchání.
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.
O vorvaně jsem se začal zajímat, když jsem slyšel jejich zvuky. Znělo to, jako by přicházely z jiného vesmíru; píseň sirén vysílaná z nejtemnějších zákoutí moře. Nebyly to typické harmonické velrybí písně, na které jsem byl zvyklý. Znělo to spíše jako digitální přenos dat. Sestavili jsme budoucí tým Projektu CETI a začali diskutovat o tom, jak použít nejmodernější technologie ke komunikaci s velrybami. Jedním z hlavních výstupů bylo, že strojové učení má opravdu velkou šanci porozumět vzorcům vorvaní komunikace. A tak nastal čas tyto technologie použít. Prolomení mezidruhového komunikačního kódu se zdálo nejen možné, ale dokonce nevyhnutelné. Jak nám ale analýza vzorců může pomoci mluvit s velrybami a jinými zvířaty?
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
Prvním krokem je porozumět prvkům komunikace vorvaně.
and other animals?
Zdá se, že kody, které jste slyšeli, nejsou větami, jak je známe, ale v komunikaci těchto zvířat existuje jasná struktura. Vorvani si navzájem v sekvencích vysílají kody a mají regionální dialekty, tak jako máme britský a australský akcent. Právě proto je u nich strojové učení tak silným nástrojem. Tyto přístupy analyzují vzorce ve vztazích a mapují jejich význam. Jen před pár lety použili vědci strojové učení k překladu mezi dvěma zcela neznámými lidskými jazyky. Nepoužili Rosettskou desku nebo slovník, ale mapovali je jako vzorce ve vyšší dimenzi prostoru. Ale aby bylo strojové učení efektivní, potřebuje data ‒ potřebuje spoustu a spoustu dat.
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.
V uplynulém půlstoletí mořští výzkumníci snaživě nashromáždili a ručně popsali sotva několik tisíc vokalizací vorvaně, ale abychom se naučili mluvit s vorvani, budeme muset získat miliony, ne-li desítky milionů pečlivě okomentovaných vokalizací vorvaňů korelovaných s jejich chováním. Uděláme to s pomocí neinvazivních, autonomních, volně plujících robotů, obojživelných dronů, hydrofonových polí na dně oceánu a dalších zařízení.
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
Budeme spolupracovat s partnery v Dominica Sperm Whale Project na pokrytí oblasti o rozloze 20 km², kterou navštěvuje přes 25 známých rodin vorvaňů. Konkrétně se zaměříme na interakce matek a telat a vytrénujeme algoritmy strojového učení, abychom se jazyk velryb naučili od základů. Všechna tato data nám budou zasílána a analyzována překladatelským týmem Projektu CETI. Surová zvuková a kontextová data projdou naším algoritmem strojového učení, kde budou nejprve seřazeny podle struktury. Lingvistický tým pak bude pátrat po věcech jako syntax a časový posun. Například pokud najdeme událost, kdy by velryba mluvila o něčem ze včerejška, to samo by bylo zásadní zjištění, něco, co se dosud prokázalo jen u lidí. A jakmile opravdu zvládneme poslech, pokusíme se velmi opatrně odpovědět, byť na té nejjednodušší úrovni.
and more. 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.
Projekt CETI pak vybuduje open-source platformu, kde veřejnosti zpřístupníme naše datové sady, a povzbudíme globální komunitu, aby se vydala na cestu porozumění. Tato zvířata by mohla být nejinteligentnějšími bytostmi na planetě. Mají mozkovou kůru a vřetenové buňky – strukturu, která u lidí ovládá vyšší myšlení, emoce, paměť, jazyk a lásku. A všechny platformy, které vyvíjíme, lze aplikovat i na jiná zvířata: na slony, ptáky, primáty, delfíny – v podstatě na jakákoli zvířata.
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.
Na konci šedesátých let zjistil Roger Payne, člen našeho týmu, že velryby zpívají.
In the late 1960s, our team member, Roger Payne, discovered that whales sing.
(záznam: zpěv velryby)
(Recording: whale singing)
Objev, který odstartoval hnutí Save the Whales, vedl k ukončení lovu velryb ve velkém a zabránil vyhynutí několika druhů velryb, a to jen pouhým ukázáním na to, že velryby zpívají. Představte si, kdybychom rozuměli tomu, co říkají. Nastal čas zahájit tento širší dialog. Je na čase důkladně naslouchat a prokázat těmto kouzelným zvířatům a sobě navzájem znovu nalezený respekt.
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.
Děkuji.
Thank you.