Sowohl für Forscher als auch für Naturschützer sind die Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens grundsätzlich unbegrenzt. Und Earth Species ist nicht die einzige Gruppe, die sich mit der Entschlüsselung der Tierkommunikation beschäftigt. Payne verbrachte die letzten Monate seines Lebens damit, das Projekt CETI zu beraten, eine gemeinnützige Organisation, die dieses Jahr in Dominica eine Basis für die Erforschung der Kommunikation von Pottwalen errichtete. „Stellen Sie sich vor, was möglich wäre, wenn wir verstehen würden, was Tiere einander sagen; was beschäftigt ihre Gedanken; was sie lieben, fürchten, begehren, meiden, hassen, wovon sie fasziniert sind und was sie schätzen“, schrieb er Zeit im Juni.
Viele der Tools, die Earth Species bisher entwickelt hat, dienen eher der Grundlagenarbeit als dem unmittelbaren Nutzen. Dennoch herrscht in diesem aufstrebenden Bereich viel Optimismus. Mehrere Biologen sagten mir, dass die Entschlüsselung mit ausreichenden Ressourcen wissenschaftlich machbar sei. Das ist erst der Anfang. Die wahre Hoffnung besteht darin, die Kluft im Verständnis zwischen der Erfahrung eines Tieres und unserer zu überbrücken, wie groß – oder eng – sie auch sein mag.
Ari Friedlaender hat etwas, das Earth Species braucht: viele, viele Daten. Friedlaender erforscht das Verhalten von Walen an der UC Santa Cruz. Er begann als Tag-Guy: die Person, die am Rand eines Bootes balanciert, während dieses einen Wal jagt, eine lange Stange mit einem am Ende befestigten Biologging-Tag mit Saugnapf hochhält und den Tag einem Wal auf den Rücken klatscht es rundet die Oberfläche ab. Das ist schwieriger als es scheint. Friedlaender erwies sich als geschickt – „Ich habe im College Sport gemacht“, erklärt er – und bereiste bald die Meere auf Markierungsexpeditionen.
Die von Friedlaender verwendeten Tags erfassen eine bemerkenswerte Menge an Daten. Jedes zeichnet nicht nur GPS-Standort, Temperatur, Druck und Schall auf, sondern auch hochauflösende Videos und dreiachsige Beschleunigungsmesserdaten, dieselbe Technologie, die ein Fitbit verwendet, um Ihre Schritte zu zählen oder zu messen, wie tief Sie schlafen. Zusammengenommen veranschaulichen die Daten in filmischen Details einen Tag im Leben eines Wals: jeden Atemzug und jeden Tauchgang, seine Durchquerungen durch Brennnessel- und Quallenfelder, seine Begegnungen mit wirbelnden Seelöwen.
Friedlaender zeigt mir eine Animation, die er aus den Daten eines Tags erstellt hat. Darin taucht ein Wal herab und kreist durch das Wasser, wobei er einen mehrfarbigen dreidimensionalen Kurs zurücklegt, als ob er auf einer Unterwasser-Mario-Kart-Strecke wäre. Eine andere Animation zeigt mehrere Wale, die Blasennetze aufblasen, eine Fressstrategie, bei der sie im Kreis um Gruppen von Fischen schwimmen, die Fische in der Mitte mit einer Wand aus Blasen einfangen und dann mit aufgerissenen Mäulern hindurchstürmen. Wenn ich mir die Bewegungen der Wale ansehe, fällt mir auf, dass die meisten von ihnen eine saubere Spirale gezogen haben, ein Wal jedoch ein Gewirr aus ungeschickten Zickzacklinien erzeugt hat. „Wahrscheinlich ein junges Tier“, sagt Friedlaender. „Dieser hat die Dinge noch nicht herausgefunden.“
Die vielfältigen Daten von Friedlaender sind besonders nützlich für Erdarten, denn wie Ihnen jeder Biologe sagen wird, erfolgt die Kommunikation mit Tieren nicht rein verbal. Dabei kommen Gesten und Bewegungen ebenso häufig zum Einsatz wie Lautäußerungen. Verschiedene Datensätze bringen Earth Species der Entwicklung von Algorithmen näher, die im gesamten Spektrum des Tierreichs funktionieren können. Die jüngste Arbeit der Organisation konzentriert sich auf Grundlagenmodelle, die gleiche Art von Berechnung, die generative KI wie ChatGPT antreibt. Anfang des Jahres veröffentlichte Earth Species das erste Grundlagenmodell für Tierkommunikation. Das Modell kann die Rufe von Belugawalen bereits genau sortieren, und Earth Species plant, es auf so unterschiedliche Arten wie Orang-Utans (die brüllen), Elefanten (die seismische Grollen durch den Boden senden) und Springspinnen (die mit ihren Beinen vibrieren) anzuwenden. Katie Zacarian, CEO von Earth Species, beschreibt das Modell so: „Alles ist ein Nagel und es ist ein Hammer.“
Eine weitere Anwendung der KI von Earth Species ist die Generierung von Tierrufen, wie eine Audioversion von GPT. Raskin hat ein paar Sekunden lang einen Zilpzalp-Vogel zum Zwitschern gebracht. Wenn das so klingt, als ob es der Dekodierung einen Schritt voraus wäre, dann ist es so: KI ist, wie sich herausstellt, besser im Sprechen als im Verstehen. Earth Species stellt fest, dass die von ihm entwickelten Werkzeuge wahrscheinlich in der Lage sein werden, mit Tieren zu sprechen, noch bevor sie sie entschlüsseln können. Es könnte beispielsweise bald möglich sein, eine KI mit einem Wup zu veranlassen, ein Gespräch in Humpback fortzusetzen – ohne dass menschliche Beobachter wissen, was die Maschine oder der Wal sagen.