AI解码蝙蝠“语言”：揭示动物交流的复杂性与潜在应用

以色列特拉维夫大学的神经生态学家Yossi Yovel团队，运用为人类语音识别设计的算法，成功破译了埃及果蝠的叫声。

该研究聚焦于一个由22只果蝠组成的小型群体，通过数月录制数万次叫声并同步视频数据，研究人员得以识别叫声的发出者、接收者、情境及后续行为。通过机器学习分析，算法能以高于偶然性的概率区分不同蝙蝠的叫声，并识别出叫声指向的具体对象。

进一步分析表明，蝙蝠的叫声中蕴含丰富信息，能够表达如“这是我的地盘”或“给我留点空间”等意图，并预测对方的反应。这证明了蝙蝠的声学交流并非简单的信号传递，而是包含复杂的语义信息。

这项研究不仅为理解动物间的复杂交流提供了新视角，也为未来开发动物交流的“翻译器”提供了技术基础，尽管完全实现仍需时日，但已为揭示动物沟通机制及人类语言演化提供了宝贵线索。

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