人类自古以来就梦想与动物对话，如今，这一梦想正借助人工智能的力量向现实迈进。由英国Jeremy Coller基金会发起、以色列特拉维夫大学协办的“Coller Dolittle挑战赛”正为这一目标提供强劲推动力。主办方设立了总额高达50万美元的现金大奖，奖励利用AI在跨物种沟通领域取得“突破性进展”的科研项目，此外，每年还将颁发10万美元年度奖，直至大奖被夺得。自然杂志2025年5月16日特别发表了文章《Can AI help us talk to dolphins? The race is now on》介绍了这项名为“Coller Dolittle”的挑战和人类跨物种交流的未来。
2025年首届年度奖项已于近日揭晓，得主是一支致力于解析宽吻海豚（Tursiops truncatus）交流系统的研究团队。他们将AI技术应用于长达40年的海豚录音数据，已识别出超过20种非“签名哨声”的独特音型，计划进一步扩展“海豚语”的词汇库。
人类与动物“双向沟通”不再是幻想？
“我们的终极目标，是实现真正的双向、多语境的人类与动物沟通，并且要用动物自身的‘语言’。”本次奖项评审委员会主席、特拉维夫大学神经生态学家Yossi Yovel如是说。他表示，大奖评审标准将在未来一年内正式公布，获奖者可选择50万美元现金，或高达1000万美元的后续投资支持。
目前，AI在分析动物声音信号方面已显示出强大潜力。研究人员借助AI可以处理和识别大量鸟鸣、狼嚎等录音数据，并从中挖掘出可能传递情感、意图或警示的规律。尤其是在自然语言处理（NLP）技术突飞猛进的背景下，利用大型语言模型（LLM）“翻译”动物语言的想法也引发了广泛关注。
但Yovel也提醒，AI尚无法完全取代动物行为学知识。“你不能指望只用一个麦克风或者摄像头，录下几段动物声音，就让AI自动分析出其含义。这是不现实的。”
海豚的“名字”与“词汇”
本年度大奖得主Laela Sayigh博士及其团队来自美国伍兹霍尔海洋研究所，他们对佛罗里达萨拉索塔湾约170只宽吻海豚已持续研究四十年之久。
早在1984年，团队便开始通过吸盘式水下麦克风采集个体海豚的声音。这一长期积累使他们得以辨识出每只海豚独有的“签名哨声”——功能类似人类的姓名，用于个体识别。
据Sayigh介绍，大约50%的海豚哨声属于签名哨声，而剩余一半的“非签名哨声”因研究难度高、识别成本大，过去长期被忽视。但该团队凭借对海豚群体的深入掌握，已识别出20多种重复出现的共享非签名哨声。
研究人员通过在海豚面前回放这些哨声并观察其行为反应，初步推测部分哨声可能具有“主动接触”或“警告”功能。例如，当播放某些哨声时，海豚会靠近音源；而播放其他哨声时，海豚则会迅速游离。这为进一步解码海豚间的语义互动提供了宝贵线索。
不止是海豚：AI正帮助揭示多种动物语言的“奥秘”
除了海豚项目，本届挑战赛还评选出三项入围决赛的研究成果，分别聚焦于墨鱼、夜莺和狨猴的沟通行为：
- 墨鱼的“手势语言”：研究人员发现，欧洲墨鱼（Sepia officinalis）和小带墨鱼（Sepia bandensis）会通过特定触腕动作向同伴传递信息。AI分析帮助识别出四种基本“手势”——上摆、侧摆、翻滚与冠形。当另一只墨鱼在屏幕上展示这些动作时，墨鱼会做出对应的回应，甚至在只播放动作产生的声音时也能做出同样反应，表明其具备视觉与听觉符号的跨模态联想能力。
- 夜莺的“语法结构”：研究团队利用AI将夜莺（Luscinia megarhynchos）的复杂哨声分解为音节，分析其歌曲结构和语法规则。他们希望最终能根据这些数据生成模拟“鸟语”的声音，并与夜莺进行初步交互。
- 狨猴的“命名行为”：另一组团队发现，普通狨猴（Callithrix jacchus）之间会使用特定声音称呼彼此，这一命名行为此前只在人类、海豚和大象中被观察到。AI技术协助解构了这些交流信号的规律，进一步证实灵长类动物在社会沟通中存在高度复杂的语义表达。
写在最后
从海豚的哨声到墨鱼的触腕，从夜莺的旋律到狨猴的呼唤，动物世界的“语言”正逐步被AI揭示其密码。虽然我们距离真正与动物“对话”仍有相当距离，但“Coller Dolittle挑战赛”的出现，无疑为这一跨学科、跨物种的研究注入了新的动力。
人工智能，是否能成为“人类与自然沟通的桥梁”？也许，这正是这个时代最令人兴奋的科学命题之一。
