«Как это будет по-кошачьи?» Сможем ли мы благодаря нейросетям овладеть языками котов, китов и других животных

Как люди выбрались из «звукового пузыря»

Слуховые возможности человека довольно ограничены. Мы слышим звуки с частотой примерно от 20 Гц до 20 КГц, и с возрастом этот диапазон сужается. Когда павлины распускают свой огромный хвост, для нас это настоящее визуальное зрелище, однако человеческому уху остается недоступен инфразвук, издаваемый этими птицами во время ритуала, поскольку его частота ниже нашего порога слышимости. Мы настолько же глухи и к ультразвуку, который издают мотыльки, летучие мыши и даже кораллы, поскольку он находится за верхней границей нашего слухового диапазона.

«Мы можем слышать, как пищат крысы, — но не когда они довольны. Когда они возбуждены, например, потому что их щекочут, высота их писка возрастает и становится недоступной для нас. Выходит, мы слышим всегда только недовольных крыс», — шутит Том Мастилл, биолог, документалист и автор книги «Как говорить с китами. Путешествие в будущее коммуникации животных».

«По сути, люди живут в звуковом пузыре, оставаясь глухими к болтовне долгопятов, крикам ленивцев и даже к сложным трелям мышей-самцов», — добавляет биолог.

В 1929 году орнитолог из Корнелльского университета Артур Аллен сделал первую запись звуков, издаваемых животными. Сегодня благодаря новым технологиям мы научились записывать звуки за пределами нашего слухового диапазона и под водой (для этого существуют специальные приборы — гидрофоны). Чтобы сделать запись на природе, еще несколько десятилетий назад понадобился бы целый фургон с оборудованием, а сегодня вся необходимая техника может уместиться в рюкзак.

«За последние годы ученые установили цифровые записывающие устройства почти в каждой экосистеме на планете — от Арктики до Амазонки. Эти микрофоны компьютеризированы, автоматизированы и объединены в мощную сеть с помощью цифровых датчиков, дронов и спутников, благодаря чему мы можем подслушивать даже мать-китиху, которая что-то нашептывает своему китенку в глубинах океана», — пишет исследовательница цифровой трансформации, экологического управления и устойчивости Карен Баккер в книге «Звуки жизни. Как цифровые технологии приближают нас к миру животных и растений».

Оцифровка аудиозаписей, в свою очередь, обернулась «цунами из данных», которые анализируют специалисты по биоакустике. Биоакустика, объясняет Баккер, «если говорить просто, это исследование звуков, издаваемых живыми организмами».

«Представьте себе полевого биолога с выучкой аудиолога, навыками дата-сайентиста и восприимчивостью музыкального композитора, и получите примерно половину той экспертизы, которой должен обладать современный специалист по биоакустике», — шутит Баккер.

Эти специалисты анализируют звукозаписи с помощью компьютерных алгоритмов. В последние годы эти алгоритмы стали гораздо умнее: к примеру, теперь они могут распознать по голосу вид животного и даже индивидуальную особь. Если их развитие продолжится, считает Баккер, «человечество может оказаться в шаге от изобретения зоологической версии Google Translate».

То есть, тогда мы сможем понять, что китиха шепчет своему китенку? Не все так просто. Австрийский зоолог Конрад Лоренц еще в середине XX века заявил: «У животных нет языка в настоящем значении этого слова».

Как менялся подход к попыткам межвидового общения

«Я уже знаю, что из-за слова „язык“ вы можете приобрести кучу проблем, если вы сочетаете его со словом „животное“», — говорит Том Мастилл. При этом «общепринятого определения языка не существует до сих пор», и поэтому оно «меняется от одной большой публикации к другой».

Однако одно лишь упоминание идеи «языка животных» действует на некоторых ученых как красная тряпка на быка, объясняет биолог. «У нас есть врожденная способность воспринимать универсальную человеческую грамматику! Языковой инстинкт!» — приводит Мастилл один из аргументов сторонников человеческой исключительности. Или например: «Настоящий язык может быть только вербальным, а только люди умеют управлять своим голосом!»

Исследователи, которые пытались отыскать у животных способности к языку, долгое время подвергались насмешкам: их увольняли с работы и лишали их проекты финансирования.

Часть их усилий была направлена на то, чтобы обучить животных человеческим словам. Им удалось добиться некоторых результатов. В Корее слон Косик запомнил, как «говорить» по-корейски «да», «нет», «сядь» и «ляг». А в американском Бостоне тюлень по имени Гувер научился выкрикивать простые фразы вроде «Как поживаешь?» Однако попытки обучить животных осмысленной человеческой речи в целом оказались безуспешными, и тогда люди попытались научить их языку жестов.

Первые результаты были многообещающими. Шимпанзе, которые сумели частично освоить амслен (американский жестовый язык), впоследствии даже стали обучать ему своих детенышей. А бонобо по имени Канзи из американского штата Айова выучил четыреста лексиграмм — абстрактных символов, обозначающих разные предметы. Нажимая на кнопки с этими символами, пишет Мастилл, Канзи не только общался с исследователями, но и научился пользоваться микроволновкой, а также выбирать еду в вендинговом аппарате и фильмы для просмотра на DVD-проигрывателе.

Наконец, горилла по имени Коко выучила около 1000 жестов амслена и могла на слух воспринимать около двух тысяч английских слов. Когда Коко рассказали о смерти котенка, за которым она ухаживала, обезьяна в ответ использовала жесты: «плохо», «грустно», «хмуриться», «плакать».

Но и этот подход страдал от антропоцентризма. «Почему способность говорить на человеческом языке должна быть мерой коммуникативных способностей другого вида? — спрашивает Карен Баккер. — Сегодня ученые избрали совершенно иной подход к межвидовой коммуникации. Его цель — не в том, чтобы научить другие виды говорить на человеческих языках, а в том, чтобы разработать устройства, с помощью которых мы сможем общаться с животными, используя их собственные инструменты коммуникации».

Эти инструменты довольно разнообразны. «Люди способны общаться многими способами, но мы не можем по желанию выпускать комбинации феромонов из пятнадцати желез, чтобы призывать, возбуждать, предупреждать или обхаживать наших партнеров, как это делают медоносные пчелы, — замечает Том Мастилл. — Мы не можем <…> за миллисекунды изменить наш цвет и отражающую способность кожи, подобно каракатице, одной стороной тела демонстрируя пригласительные сигналы нашим возлюбленным, а другой посылая предупреждающие знаки противникам. <…> Гремучие змеи, скворцы, слоны, колибри, акулы-молоты, электрические угри и голубой тунец имеют все эти инструменты в своем сенсорном арсенале. Когда им нужно общаться, они могут использовать звуки, которые мы не слышим, цвета, которые мы не видим, запахи, которые мы не можем обонять, и силы, которых мы не чувствуем».

Психолог Айрин Пепперберг, обучившая своего серого попугая жако сотне человеческих слов (по ее словам, он даже научился отвечать на вопросы), считает, что споры о том, как правильнее называть коммуникацию животных, отвлекают от главного.

Птицы и звери показали такие впечатляющие способности по запоминанию придуманных людьми символов и правил их использования, что для Пепперберг это явный признак того, что их собственные системы коммуникации могут оказаться не менее сложными.

Чтобы избегать споров о том, являются ли средства общения животных языком, психолог использует термин «двусторонняя коммуникативная система». Более широко принятое сегодня определение — «коммуникативные системы животных», добавляет Мастилл, а звуковые сигналы животных называют «вокализациями».

Но как ученые могут понять, что означают вокализации, например, китов, и значат ли они что-либо, если для мира животных у нас нет ничего подобного Розеттскому камню? Здесь на помощь исследователям приходят современные технологии.

Как технологии машинного перевода могут помочь расшифровать «языки» животных

Благодаря новейшим технологиям звукозаписи ученым уже удалось собрать огромное количество вокализаций разных животных. Например, недавно в ходе одного исследования удалось записать 36 тысяч звуков, издаваемых голыми землекопами. В 2011 году морские биологи в рамках проекта Whale FM выложили во всеобщий доступ больше 16 тысяч вокализаций китов. А морской биолог Шейн Геро собрал с 2005 года около 100 тысяч щелчков, издаваемых кашалотами. Но как расшифровать все эти звуки?

Сооснователи инициативы Earth Species Project Эйза Раскин и Бритт Селвителл хотят использовать для этого технологии, лежащие в основе Google Translate.

Миссия их проекта крайне амбициозна: создать инструменты, которые помогут декодировать коммуникацию вообще любых видов.

«Мы агностики в том, что касается видовых различий. Инструменты, которые мы разрабатываем, можно будет применять ко всем живым существам: от червей до китов», — говорит Раскин.

Чтобы объяснить Тому Мастиллу, как именно новые технологии помогут осуществить их проект, Раскин и Селвителл прочитали ему дружескую лекцию о том, как искусственный интеллект произвел революцию в переводе. Мастилл пересказывает ее в своей книге.

Люди десятилетиями использовали компьютеры для перевода и анализа языка: эта технология называется «обработка естественного языка». Однако до недавнего времени машинам нужны были двуязычные словари, своды грамматических правил и инструкции, как действовать в каждой новой ситуации. В итоге приходилось писать множество программ, работа над которыми была слишком трудоемкой, а результаты — весьма скромными.

Все изменилось, когда появились новые инструменты в области искусственного интеллекта (ИИ) вроде искусственных нейросетей, а в интернете накопилось огромное количество доступных текстов, переведенных на несколько языков, включая, например, «Википедию», субтитры к фильмам и стенограммы заседаний международных организаций. ИИ-инженеры стали «скармливать» нейросетям эти тексты и просили перевести их. При этом инженеры не давали алгоритмам никаких грамматических правил: нейросети должны были самостоятельно сформулировать их. Вскоре методом перебора нейросети научились переводить довольно сносно, но им было нужно большое количество существующих примеров перевода.

«Если вы хотите понять, как они это делают, подумайте об ИИ как о детях, — пишет Мастилл. — У них информационный голод. Когда вы обучаете ребенка говорить, вы не заставляете его сидеть за книжкой по синтаксису и грамматике. Вы говорите с ним, много говорите. Ребенок повторяет за вами, подражая данным, которые вы ему предоставили. Он отвечаем вам, а если он говорит что-то неправильное или неуместное, <…> вы просто даете ему верный вариант и ждете, пока он не сможет произнести эту фразу в правильном контексте. <…> Мозг ребенка делает остальную работу: запоминает ситуацию и в следующий раз пробует снова, возможно, с новыми переменными — пока не добьется корректного результата. Это, конечно, сильное упрощение, и есть множество разных ИИ-техник, <…> но какой бы тип ИИ не использовался, компьютерный „мозг“, сосредоточенный на одной задаче, может делать это снова и снова, днем и ночью и гораздо быстрее человека».

В 2013 году в компьютерной лингвистике произошел еще один прорыв. Томас Миколов и его коллеги из Google научили нейросети искать закономерности в отношениях между словами. Слово «лед», например, часто встречается рядом со словом «холодный» и реже — со словом «кресло». Даже если нейросеть не знает, что означают эти слова, для нее это намек, что «лед» и «холодный» связаны по смыслу, а «лед» и «кресло» — нет. Кроме того, выяснилось, что нейросети могут применить к языку математику. Например, если попросить программу взять слово «король», вычесть из него «мужчина» и добавить «женщина», получится «королева».

В результате нейросети научились создавать «галактики» из слов, в которых звезды-слова собирались в смысловые «созвездия». Эти галактики многомерны — потому что каждое слово может состоять в бесчисленных отношениях со множеством других слов. Так, например, выглядит «галактика» из десяти тысяч наиболее употребляемых английских слов.

Спустя еще несколько лет испанец Микель Артече обнаружил, что ИИ способен накладывать «галактику» одного языка на «галактику» другого. В результате там, где на «карте» английского языка находилось слово king, в немецком на том же месте оказывался соответствующий ему по смыслу аналог König. Благодаря наложению «карт» разных языков исследователям удалось изобрести новый способ автоматического перевода.

«Никаких примеров перевода или другой информации о любом из языков не требовалось, — пишет Мастилл. — Это был машинный перевод без словаря».

Цель проекта Earth Species Project — собрать как можно больше вокализаций разных животных и создать карты их «языков», а затем попытаться наложить эти карты друг на друга и в конечно счете — на карты человеческих языков.

«Я не знаю, что будет более невероятно — те части, где фигуры [наших языков] будут накладываться друг на друга и мы сможем общаться и переводить напрямую, или те части, где такое общение будет невозможно», — говорит Эйза Раскин.

Затея Раскина и его коллег многим кажется захватывающей. Например, одним из спонсоров проекта стал сооснователь LinkedIn Рид Хоффман. А другие ученые начали делиться с командой записями вокализаций разных животных. Например, Диана Райсс, исследовательница коммуникации дельфинов, предоставила Раскину и его коллегам тысячи часов записей дельфиньих вокализаций. А биолог-океанограф Джон Райан из проекта MBARI передал Раскину и Селвителлу жесткий диск с тысячами часов вокализаций горбатых китов. Делиться своими базами данных стали даже Корнелльский и Оксфордский университеты. В свою очередь, основатели Earth Species Project сделали код своего проекта открытым.

Но как скоро ожидать появления переводчика со звериного на человеческий? Карен Баккер считает, что «зоологическая версия Google Translate вполне может стать доступной в течение десятилетия, может быть, двух».

Лексикон дельфинов и диалекты голых землекопов: что еще удалось узнать благодаря ИИ

Earth Species Project — хоть и самый амбициозный, но далеко не единственный проект, в рамках которого ученые пытаются с помощью ИИ расшифровать коммуникацию животных. Канадская исследовательница Джули Освальд из Сент-Эндрюсского университета использовала нейросети, чтобы оценить разнообразие дельфиньих свистков.

Сначала она отправилась в океанариум в Валенсии, где в течение двух месяцев круглосуточно записывала вокализации тринадцати дельфинов. Она собрала примерно 1500 часов аудиоданных, а затем обработала их с помощью нескольких программ. Одна из них отделила свистки дельфинов от посторонних звуков. Другая «очистила» данные: сделала длительность всех свистков одинаковой — для более легкого сравнения. Затем Освальд использовала еще одну программу, чтобы выяснить, как много свистков было на записях.

ИИ извлек 2662 свистка 342 типов. Освальд было интересно, сколько еще звуков она бы обнаружила, если бы записывала дольше. Используя метод экстраполяции, Освальд предположила, что репертуар дельфиньих звуков составляет примерно 565 типов свистков. Дальнейший анализ показал, что эти свистки остаются стабильными все время: так же, как у людей — ведь если бы слова, которыми мы пользуемся, постоянно менялись, мы бы не понимали друг друга.

«Это не значит, что у дельфинов есть слова, — комментирует Том Мастилл. — Значение акустических единиц, открытых [Освальд], если у них вообще есть значение, неизвестно. Но если вы запишете человеческую коммуникацию и распределите акустические единицы по типам, вы получите график [частоты их использования], очень похожий на тот, что получился у Джули».

Впрочем, другие исследователи уже попытались расшифровать смысл отдельных дельфиньих свистков, рассказывает Карен Баккер в своей книге «Звуки жизни». Денис Херцинг, основательница Wild Dolphin Project, последние тридцать лет изучающая дельфинов Атлантического океана, разработала вместе с коллегами алгоритм CHAT, который, по ее словам, смог определить значение нескольких дельфиньих вокализаций. Например, CHAT идентифицировал специальный звук, который исследователи раннее приучили дельфинов ассоциировать с водорослями саргассум. ИИ смог зафиксировать, что дельфины не только стали регулярно использовать этот звук, но и начали обучать ему сородичей, еще не знакомых с ним.

К любопытным выводам использование ИИ подтолкнуло авторов другого исследования, которые записали и проанализировали с помощью алгоритмов около 36 тысяч вокализаций голых землекопов.

Исследование показало, что у каждого из зверьков был свой неповторимый голос, а у разных колоний были особые «диалекты», которые передавались из поколения в поколение. Более того, эти «диалекты» утрачивались при социальных катаклизмах — например, при насильственном свержении королевы колонии.

«Машинное обучение перевернуло мои исследования», — признался один из авторов.

В другом эксперименте интернациональная команда исследователей записала и проанализировала около 7400 звуков, произведенных 411 свиньями. Ученые сначала обозначили эмоциональную характеристику каждого из звуков как позитивную или как негативную, используя информацию о событии, во время которого был записан звук. Например, если в момент записи звука свинью кормили или она воссоединилась с другими животными, его описывали как позитивный. Если свинью кастрировали, разлучали с сородичами или готовили на убой — как негативный. Звуки, ассоциировавшиеся с приятными эмоциями, как правило, были однотонными и более короткими. Негативные звуки были более длинными, и их тональность менялась. Алгоритм, использованный учеными в исследовании, с точностью в 92% определял позитивные и негативные звуки.

В ходе похожего проекта ученые в течение 75 дней вели видео- и аудиозапись нильских крыланов. Затем они кропотливо пересмотрели записи и определили контекст, в котором был произведен каждый из почти 15 тысяч звуков. После этого они поставили перед ИИ задачу распознать одну из четырех ситуаций, в которых крыланы производили агрессивные звуки. Алгоритмы точно определяли контекст в 61% случаев.

Другой подобный проект DeepSqueak помогает распознавать эмоции грызунов, лемуров и других зверей. Благодаря ему «вы можете получить от животного прямой, субъективный комментарий о том, как оно себя чувствует», говорит один из создателей DeepSqueak Кевин Коффи, поведенческий нейробиолог из Вашингтонского университета.

Наконец, алгоритмы приложений Bird Genie и BirdNET распознают птиц по записям их пения. Карен Баккер называет их примером «Shazam для животных».

Однако общая проблема всех этих проектов, замечает Том Мастилл, в их фрагментарности. «Пытаться понять, что может говорить кит, когда у вас есть всего несколько минут или часов аудиозаписей, когда вы не знаете, какая именно особь говорит в данном фрагменте и что она делала во время записи, все равно что пытаться расшифровать части сценария, разрезанного на кусочки, где зачеркнуты имена персонажей». Чтобы алгоритмы дали по-настоящему впечатляющие результаты, нужны большие данные.

Инопланетяне в океане: как проект CETI хочет заговорить с кашалотами

«Что, если бы мы смогли записать не просто целые разговоры, а сотни тысяч бесед, в которых участвовали бы разные киты и которые состояли бы из миллионов или миллиардов вокализаций? — спрашивает Мастилл. — Может, тогда у вас появится шанс заговорить с китами? Как раз в этом и заключается план проекта Cetacean Translation Initiative („Инициатива по переводу китообразных“), или CETI».

Идея проекта, запущенного в 2021 году, зародилась в 2017-м, когда группа ученых из разных стран проходила обучение в Гарвардском университете по стипендиальной программе Radcliffe Fellowship. В один из дней специалистка по компьютерной криптографии Шафи Гольдвассер зашла в офис морского биолога Дэвида Грубера. Гольдвассер услышала из компьютера Грубера щелчки, которые напомнили ей азбуку Морзе. Так кашалоты общаются друг с другом, объяснил биолог.

«Может, нам стоит создать проект, в котором мы будем переводить эти звуки во что-то, понятное людям?» — спросила тогда Гольдвассер. «Я сказала это мимоходом. Я не думала, что он примет мое предложение всерьез».

Но Грубера захватила идея Гольдвассер. Прошло всего несколько лет, и сегодня над ее воплощением работает большая команда из биологов-экспертов по китообразным, ИИ-инженеров, лингвистов, криптографов, специалистов по морской робототехнике и дата-сайентистов. Среди них — выходцы из Имперского колледжа Лондона, МТИ, Беркли, Гарварда и других престижных университетов, а еще — биолог и защитник окружающей среды Роджер Пейн, в 1967 году впервые открывший пение горбатых китов, а в 1970-м выпустивший альбом с их песнями. Кроме того, финансовую поддержку проекту оказывают Twitter, Google Research, National Geographic Society и Amazon Web Services.

Задумка CETI не менее грандиозна, чем планы Earth Species Project. Команда проекта хочет бросить все свои силы на исследование всего одной популяции кашалотов у берегов острова Доминика в Карибском море. Ученые планируют расставить на площади в двадцать квадратных километров плавучие станции, от каждой из которых ко дну будет спускаться трос с множеством микрофонов, ведущих круглосуточную запись. Группы активных кашалотов будут выслеживать дроны. Выследив их, они будут аккуратно снижаться и опускать гидрофоны в воду рядом с животными. А под водой вместе с китообразными будут плавать мягкие роботы, напоминающие рыб и оборудованные аудио- и видеотехникой, чтобы фиксировать жизнь кашалотов, не тревожа их. Для подробных записей отдельных особей к кашалотам будут прикрепляться акустические метки со встроенными гидрофонами. Они позволят следить за конкретными животными целыми днями и неделями, даже если те будут уходить на глубины, недостижимые для других записывающих устройств.

«Кашалоты будут жить в аудиопаноптикуме, и все их щелчки и другие звуки, из которых состоит их коммуникация, напоминающая азбуку Морзе, будут зафиксированы для дальнейшего анализа», — пишет Мастилл.

Кроме того, ученые будут собирать информацию о погоде и другие контекстуальные данные. Затем они свяжут записанные вокализации с информацией о каждой из особей: была ли она голодна в момент записи? Может, она охотилась, ухаживала за партнером или вынашивала детеныша? Взаимодействовал ли кашалот с матерью или с конкурентом? Что ему угрожало? Какая была погода? Вероятно, собранная информация станет самым большим набором данных о поведении отдельного вида животных, замечает Мастилл. Эти данные будут храниться в дата-центрах и будут доступны широкой публике.

Затем в дело вступит искусственный интеллект. Он распознает вокализации кашалотов среди других звуков на записях и отделит щелчки, используемые для эхолокации, от звуков, с помощью которых кашалоты общаются. ИИ распределит щелчки по кланам и отдельным особям и начнет анализировать их в поиске структурных блоков. Затем алгоритмы попытаются выявить взаимосвязи между акустическими единицами и отыскать в них что-то наподобие грамматических структур. Результатом станет карта «коммуникативной галактики» кашалотов.

Кроме того, с помощью специальных «чатботов» исследователи попытаются предсказать, что кашалот может сказать дальше, основываясь на контекстуальной информации о конкретной особи. Помимо этого, ученые будут проигрывать кашалотам записанные звуки, чтобы посмотреть, будут ли они реагировать на них так, как ожидают исследователи.

Конечная цель CETI — «попытаться установить двустороннюю коммуникацию».

«CETI планируют завершить проект к 2026 году. Хотя это может выглядеть как научная фантастика, работа уже идет», — говорит Мастилл.

«Эти животные могут оказаться самыми умными существами на Земле, — рассказывает Дэвид Грубер. — У них есть неокортекс и веретенообразные нейроны, которые в мозге человека отвечает за мышление, эмоции, память, язык и любовь».

Название CETI напоминает название проекта по поиску внеземных цивилизаций — SETI. Участники CETI предлагают переключить внимание с космоса на океан. «Я думаю, что очень высокомерно думать, что Homo sapiens — единственное разумное существо на Земле, — говорит один из участников проекта Майкл Бронштейн. — Если мы обнаружим, что прямо у нас под носом находится целая цивилизация, возможно, это как-то изменит наше отношение к окружающей среде. И, может быть, заставит нас больше уважать других существ».

Но даже, если мы заговорим с другими животными, сможем ли мы понять опыт, о котором они говорят?

Умвельт: поймет ли кит, что такое «намокнуть»

«Мы ограничены, поскольку цифровые технологии — это в конце концов просто симулякр. Когда мы хотим услышать звуки гораздо выше или ниже нашего слухового диапазона, нам нужно их видоизменять. Мы не можем знать наверняка, как [вокализации] одной летучей мыши звучат для другой летучей мыши», — признает Карен Баккер в интервью журналу Vox.

«Учитывая огромные различия в наших телах и переживаниях, может быть весьма непросто найти понятия, которые будут общими для человеческих и нечеловеческих языков. Нам может не хватить понимания того опыта, которым живет другое животное, потому что у нас разные умвельты», — поясняет Баккер в своей книге «Звуки жизни».

«Умвельт» (в переводе с немецкого — «среда, окружение») — это понятие, которое ввел в 1909 году зоолог Якоб фон Икскюль. Этим термином он хотел описать картину мира, субъективное восприятие окружающей среды каждым отдельным видом. Умвельт клеща, например, — безглазого, но чувствительного к теплу животных, — совершенно не похож на умвельт синего кита, который умеет передавать на огромные расстояния и воспринимать инфразвуковые сигналы.

«У нас, например, есть понятие „намокнуть“, — размышляет Майкл Бронштейн из CETI. — Но я думаю, киты никогда бы не смогли понять, что это значит».

Однако Эйза Раскин из Earth Species Project считает: «У нас почти наверняка есть набор общих переживаний, особенно с другими млекопитающими. Им нужно дышать, нужно есть, они оплакивают своих детенышей после их гибели». Если мы в конце концов сможем понять, что животные говорят нам, нас ожидают переживания, которые «по-настоящему трансформируют нашу культуру».

Карен Баккер поддерживает Раскина: «Возможно, слово „вода“ на самом деле не имеет никакого смысла для рыбы (или по крайней мере он будет очень далек от того значения, которое вкладывают в это слово люди), но, пожалуй, этот барьер будет не более непреодолимым, чем концептуальные различия между разными человеческими культурами. <…> Это не делает перевод невозможным — а только более сложным и наполненным нюансами».

Помимо новых понятий, нам, вероятно, понадобится совершенно новая грамматика, добавляет Баккер. «Может быть, существительные кашалотов будут построены как глаголы, такие же текучие и постоянно изменяющиеся, как все вокруг них. <…> Звуки [в их языке], возможно, будут сочетаться с феромонами, биохимическими веществами и жестами».

Том Мастилл допускает и другой сценарий: «Конечно, вокализации китов, дельфинов и других животных могут оказаться просто эмоциональным шумом, лишенным смысла, структуры или синтаксиса. В этом случае, по всей видимости, загружать большое количество их вокализаций в компьютерные программы было бы равносильным тому, чтобы попросить приложение для распознавания лиц отсканировать пиццу».

Даже если мы сможем изучить «языки» животных, может выясниться, что в них нет ничего похожего на содержание человеческих языков. Однако Мастилл считает: «Обнаружить богатые, сложные структуры и отношения в нечеловеческих коммуникативных системах, не имеющие ничего общего с человеческими языками, было бы само по себе откровением».

Карен Баккер добавляет: «Может быть, по мере того, как мы будем совершенствовать наше понимание нечеловеческих языков, мы сможем сформировать более инклюзивное определение и понимание языка как континуума, протяженного через весь животный мир».

Тем не менее, Баккер замечает: «Способность говорить с другими видами звучит интригующе и увлекательно. Ее можно использовать для создания более крепкой связи с этими видами, а можно для усиления нашего господства и одомашнивания тех диких животных, которые пока находятся за пределами нашего контроля».

И это уже происходит. Команда исследователей из Германии научила миниатюрного робота копировать пчелиный танец, который эти насекомые используют для коммуникации. С помощью этого танца роботу удавалось заставлять пчел останавливаться или лететь в указанном направлении. Если подселить таких роботов в ульи, пчелы, рожденные в нем, вероятно, будут воспринимать их как сородичей. «И тогда мы обретем беспрецедентную степень контроля над ульем; мы приручим пчел так, как никогда не могли до этого», — говорит Баккер.

Научный журналист Джеймс Нестор в своей лекции о коммуникации китов для TED призывает воспользоваться нашим могуществом иначе: «Вот что мы сделали с этими животными за последние 200 лет. Семьдесят процентов их популяции вымерло, и это вымирание продолжается внушительными темпами. <…> [Но] я верю, что если мы докажем их интеллектуальность и способность к коммуникации, мы сможем добиться для них настоящих прав. Ведь будет гораздо сложнее убить животное, способное назвать свое имя».