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编者注：在人类的破坏下，地球的生态系统正在陷入危机，越来越多的物种濒临灭绝。逐渐意识到自己的命运与其他生物休戚与共的人类终于想到要保护地球了。除了保护动植物的生命以外，还需要做到哪些？真正倾听动物的声音，与它们进行交流。如何做到？借助人工智能。文章来自编译。
Michelle Fournet 从未见过鲸鱼，直到二十岁出头。那时候，她一时兴起，就搬到了阿拉斯加。她在一艘观鲸船上谋到了一份工作。每一天，她都要在水面上，凝视着水面下移动的那些巨大身躯。然后她意识到，在她的一生当中，自然世界就在那里，而她却一直视而不见。 她回忆道：“我甚至都不知道我错过了这些”。后来，作为一名海洋生物学研究生，Fournet想知道她还错过了什么。她认识的一群座头鲸她只能瞥见鲸鱼身体的一部分。如果她能听见它们在说什么呢？她把一个水听器扔进水里，但传过来的唯一声音是船只机械搅动的声音。在机器的喧嚣种，鲸鱼们陷入了沉默。正如Fournet发现了自然一样，她也目睹了自然的退却。她决定帮助鲸鱼。为此，她需要学会如何去倾听它们。
Fournet现在是新罕布什尔大学的教授，也是一个保护科学家团体的负责人，过去十年，她一直在对座头鲸的声音进行分门别类，记录了它们平时发出的各种鸣叫声、尖叫声和叹息声。鲸鱼的语言庞大而多样，无论是雄性还是雌性，不管是年轻还是年老，有一样是它们都会说的。在我们听力贫乏的人类的耳里，听起来就像是肚子里咕噜作响，间或还有水滴的声音：呜呼声(whup)。
Fournet 认为，鲸鱼通过呜呼声向彼此通报它们的存在。是表示“我在这里”的一种说法。去年，作为验证自己理论的一系列实验的一部分，Fournet驾驶一艘小船进入到阿拉斯加的弗雷德里克海峡，那是座头鲸的食物，大批磷虾出没的地方。然后她播放了一系列鲸鱼的叫声并记录下鲸鱼的反应。回到海滩后，她戴上耳机，检查回放的录制音频。先是响起了她播放出去的声音。然后鲸鱼的声音从水中传来：呜呜，呜呜，呜呜。 Fournet 是这么描述的：鲸鱼听到了一个声音在说：“我在，我在这里，我是我。”他们回答说：“我也是，我在这里，我是我。”
这种实验叫做回放，生物学家用这种办法来研究是什么诱发动物说话。到目前为止，Fournet 的回放用的都是真实的鸣呼声录音。不过，这种方法并不完美，因为座头鲸对自己交谈的对象是非常在意的。如果鲸鱼认出了录音里面的鲸鱼声音，会如何到影响它的反应？它对朋友说话和对陌生人说话有什么不同吗？作为一名生物学家，你怎么确保发出的是中性的声音？
答案之一是自己制作声音。 Fournet 向地球物种项目（Earth Species Project）分享了她整理的座头鲸叫声目录。这个项目由一群技术人员和工程师组成，他们的目标是在人工智能的帮助下开发出一种合成的叫声。但他们打算模仿的不只是座头鲸的声音。这家非营利组织的使命是让人类聆听到整个动物王国的喧嚣。他们说，30 年后，自然纪录片将不需要像阿滕伯勒（Attenborough）那么舒缓的旁白，因为屏幕上动物的对话直接会有字幕呈现。就像今天的工程师不需要懂普通话或土耳其语就可以用这些语言开发出聊天机器人一样，很快就有可能开发出一个会说座头鲸语、蜂鸟语、蝙蝠语或蜜蜂语的聊天机器人。
“解码”动物间的沟通这个想法很大胆，也许甚至令人难以置信，但危机时期就需要大胆的、令人难以置信的举措。凡是有人类存在的地方，动物都在消失。据一项估计，过去 50 年来，全球野生动物的数量平均减少了近 70%，而这还只是科学家实测到的危机的一部分。数以千计的物种可能会在人类对它们一无所知的情况下消失不见。
为了实现经济脱碳，保护生态系统，我们当然不需要与动物交谈。但我们对其他生物的生活了解得越多，我们就越能照顾这些生命。人类作为人类B体育，会更加关注那些说我们的语言的人。 Fournet 表示，地球物种项目希望实现的那种互动能够“帮助与自然脱节的社会重新与自然建立联系。”最好的技术为人类提供一种更充分地栖息在地球上的方式。从这个角度来看，与动物交谈可能是其最自然的应用。
当然，人类一直都知道如何倾听其他物种的声音。历史上渔民就与鲸鱼和海豚合作过，为了的是互惠互利：一条鱼留给它们，一条鱼留给我们。在 19 世纪的澳大利亚，虎鲸群会将须鲸赶到捕鲸者定居点附近的海湾，然后用尾巴拍水提醒人类准备好鱼叉。 （作为交换，帮忙的虎鲸可以先分到它们最喜欢的部分，也就是嘴唇和舌头。） 与此同时，在白令海峡冰冷的海水中，因纽特人在狩猎前会倾听弓头鲸的声音并与之交谈。正如环境历史学家芭丝谢芭·德穆斯 (Bathsheba Demuth) 在《浮动的海岸》（Floating Coast）这本书里所写那样，因纽特人把鲸鱼看作是“拥有自己国家”的邻居，它们有时候会选择将自己的生命献给人类——如果人类值得自己牺牲的话。
商业捕鲸者的做法就不一样了。他们把鲸鱼看作是浮动的鲸脂和鲸须的容器。 19世纪中叶的美国捕鲸业，以及下一个世纪的全球捕鲸业B体育，几乎消灭了好几个物种，是人类造成的有史以来最大规模的野生动物死亡事件之一。 这种行为在20世纪60年代达到了巅峰，供有70万头的鲸鱼被捕杀。然后，发生了一件引人注目的事情：我们听到鲸鱼在唱歌。在前往百慕大的途中，生物学家Roger Payne与Katy Payne夫妇遇到了一位美国海军工程师，Frank Watlington，他给夫妇俩提供了一段他在海底深处捕捉到的录音，那段声音的旋律很奇怪。几个世纪以来，水手们一直在讲述着从木制船壳发出的怪异歌声的故事，有人说这声音来自他们不认识的怪物，有人说是来自海妖。Watlington则认为这些声音来自座头鲸。去拯救它们吧，他告诉Payne夫妇。两人确实开始行动了，夫妇俩后来发行了一张专辑，名字叫做《座头鲸之歌》，从而让这些会唱歌的鲸鱼名声大噪B体育。一场拯救鲸鱼的运动很快开始。 1972年，美国通过了《海洋哺乳动物保护法》； 1986年，国际捕鲸委员会取缔了商业捕鲸行为。在不到二十年的时间里，鲸鱼在公众眼里已经变成了温柔有智慧的海洋巨人。
今年年初已去世的Roger Payne常常会谈起自己的一个信念，那就是公众对鲸鱼“稀奇而迷人的事情”了解得越多，关心它们命运的人就会越多。在他看来，光靠科学永远无法改变世界，因为人类不会对数据做出反应，人类只会对情绪做出反应——对那些让他们深受触动而落泪或兴奋到发抖的事情做出反应。他支持搞野生动物旅游、动物园，认可圈养海豚做表演。他认为，不管这些会对动物个体造成怎样的伤害，相比之下物种的灭绝也要严重得多。从此以后，环保主义者一直坚信与动物接触可以拯救它们。
基于这个前提，地球物种组织来了一次富有想象力的飞跃，他们认为人工智能可以帮助我们与动物进行首次接触。这家组织的创始人 Aza Raskin 和 Britt Selvitelle都是数字时代的建筑师。Raskin是在硅谷长大的；他的父亲在 20 世纪 70 年代启动了苹果的 Macintosh 项目。在职业生涯的早期，Raskin帮助开发出Firefox，并在 2006 年发明了无限滚动（编者注：infinite scroll，一种UX设计，可以让用户连续不断地滚动查看更多内容，而不需要点击翻页按钮），这既可以说是他最伟大也可以说是最不光彩的遗产。一番悔悟之后，他曾计算过自己的发明浪费了多少人类时间，得出的数字是每周浪费了超过了100000 条人命。
Raskin有时会去一家叫做 Twitter 的初创公司闲逛，在那里他结识了Twitter 的创世员工Selvitelle。两人开始保持联系。 2013年，Raskin在广播听到了一则新闻报道，说的是埃塞俄比亚狒狒交流节奏与人类语言是很相似的。事实上，相似到首席科学家有时候听到背后一个声音在跟他说话，然后一转身才惊讶地发现那是一只狒狒。采访者询问有没有办法知道狒狒在说什么。对方回到没有办法，但Raskin却在想，有没有可能通过机器学习找到这个问题的答案。他向对动物福祉感兴趣的Selvitelle提出了这个想法。
有那么一段时间一来，这个想法就只是想法而异。但到了在 2017 年，新的研究表明，机器可以对两种语言进行翻译，而且不需要接受双语文本的训练。谷歌翻译一直在模仿人类使用字典的方式，只不过速度更快、规模更大。但这些新的机器学习方法完全绕开了语义。它们将语言看作是几何形状，然后从中找出形状重合之处。Raskin在想，如果一台机器可以在不需要事先理解的情况下将任何语言翻译成英语的话，那么它时不时也可以对狒狒的喔喔声、大象的次声以及蜜蜂的摇摆舞做同样的事情？一年后，Raskin 与 Selvitelle 成立了地球物种这个组织。
Raskin认为，窃听动物的能力将会引发一场历史意义堪比哥白尼革命一样的范式转变。他喜欢说“人工智能就是现代光学的发明”。他的意思是，就像望远镜的改进让 17 世纪的天文学家能够意识到新发现的恒星并最终摒弃了地心说一样，人工智能也将帮助科学家听到靠靠耳朵无法听到的声音：动物说话是有含义的，并且其方式超乎了我们的想象。它们的能力，他们的生命，并不比我们逊色。 Raskin 说：“这一次，我们将放眼宇宙B体育，发现人类并不是中心”。
刚开始那几年，Raskin 与 Selvitelle 会跟生物学家会面，然后跟着他们进行实地考察。他们很快意识到，摆在他们面前最明显、最紧迫的需求并不是煽动革命。而是对数据进行排序。二十年前，一位灵长类研究人员会站在树下，将麦克风举在空中，直到她的手臂感到疲倦为止。现在，研究人员可以将便携式生物记录器固定在树上，并采集一年时间的连续音频流。由此产生的数TB数据已经是任何一支研究生队伍都很难处理的。但是，将所有这些材料输入给经过训练的机器学习算法之后，计算机就可以扫描数据并标记出动物的叫声。它可以区分鸣呼声与啭鸣声的不同。它可以区分一只长臂猿的声音与她哥哥声音的不同。至少，希望能做到这样。这些工具需要更多的数据、研究和资金。 地球物种组织有 15 名员工，有数百万美元的预算。他们与数十名生物学家合作，开始在这些实际任务上取得进展。
他们的一个早期项目面临着动物交流研究当中最重大的挑战之一，即也就是鸡尾酒会问题：当一群动物在互相交谈时，你怎么知道谁在说什么？在公海里，成群的海豚会同时发出上千种强烈的吱吱啾啾声；记录这些声音的科学家最终得到的音频混杂着吱啾声和咔嗒声，就像体育场里大家欢呼雀跃的声音一样。宽吻海豚声音专家Laela Sayigh表示，即便是只有两到三只动物的音频也常常没法使用，因为你没法分辨一只海豚在什么地方停止说话，另一只海豚在什么地方开始说话。 （就算录制视频也没什么帮助，因为海豚说话的时候不会张嘴。）地球物种利用了Sayigh 整理的大量海豚音特征数据库，开发出一个神经网络模型，从而区分出重叠在一起的动物声音。这个模型仅在实验室条件下有用，但研究就是要建立在它的基础之上的。几个月后，谷歌人工智能发布了一个用于解析野鸟鸣叫的模型。
海豚大规模搁浅的情况在全球某些地方屡见不鲜。Sayigh提出，有一种工具可以充当这种情况的紧急警报。她住在马萨诸塞州的科德角，这里就是发生这种情况的热点地区，每年都会有十几次海豚群体迷失方向，无意间游到岸上搁浅导致死亡的情况。Sayigh说，幸运的是，可能有一种办法可以在这种情况发生之前做出预测。她推测，当海豚感受到压力时，它们发出的标志性吱啾声的频率会比平时高，就像暴风雪中迷路的人可能会惊慌地大喊大叫一样。经过训练来监听这些海豚音的计算机可以发送警报，提示救援人员在海豚搁浅之前改变它们的路线 年，在萨利希海这个地方，一头母虎鲸拖着饿死的小虎鲸的尸体在游走，这一幕让全球唏嘘不已。为什么人们会发现虎鲸？因为这里有一个由 Google AI 建立的警报系统，可以监听当地虎鲸的活动，并让船只避开它们。
对于研究人员与自然资源保护主义者来说，机器学习的潜在应用几乎是无限的。地球物种并不是唯一一家致力于破译动物交流的组织。CETI就是其中之一，这个非营利组织今年在多米尼加建立了一个研究抹香鲸之间如何交流的基地。在自己人生的最后几个月里，Payne曾为 CETI 提供过建议。在今年六月的《时代》杂志上，他写道： “不妨想象一下，如果我们了解动物之间的对话的话会怎样；如果我们知道它们的脑子里在想什么，它们喜欢什么、害怕什么、渴望什么、回避什么、讨厌什么、对什么感兴趣、什么是它们珍视的东西？如果我们知道这些会怎样？”
地球物种这个组织迄今为止开发的许多工具提供的更多的是基础工作，而不是直接的实用工具。尽管如此，这个新兴领域仍充满乐观情绪。几位生物学家告诉我，只要有足够的资源，解码动物语言是可以用科学的方式实现的。这只是开始。真正的希望在于弥合动物体验与我们体验之间理解上的鸿沟，不管这道鸿沟是多么巨大或多么狭窄都要弥合它。
Ari Friedlaender 手头就有地球物种想要的东西：大量的数据。Friedlaender在加州大学圣克鲁斯分校研究鲸鱼的行为。他一开始的工作是打标签：当船只在追逐鲸鱼时，他会站在船沿努力保持平衡，然后举起一根末端附有生物记录标签吸盘的长杆，当鲸鱼付出水面时将标签拍在鲸鱼的背上。这件事情比听起来要难。Friedlaender证明自己擅长这个——“我在大学就玩体育，”他解释道——并且很快就开始了在海上打标签的探险活动。
Friedlaender 使用的标签捕捉到大量数据。每个标签不仅记录了鲸鱼的 GPS 位置、温度、压力和声音，还记录下高清视频与三轴加速计数据，后者与 Fitbit 用来计算步数或测量深度睡眠的技术相同。总而言之，这些数据以电影般的细节展示了鲸鱼一天的生活：它的每一次呼吸，每一次潜水，它穿越了遍布海荨麻和水母的区域，它与捻转的海狮相遇。
Friedlaender 向我展示了他根据一个标签的数据制作的动画。在动画中，鲸鱼缓缓而下并在水中盘旋，游走在彩色的三维路线上，就像穿行于海底马里奥卡丁车赛道一样。另一各动画展现了几头鲸鱼在吹出一张泡泡组成的网，这是一种捕食策略，就是机头鲸鱼围绕在鱼群周围转圈，用气泡墙将鱼困在中间，然后再张开嘴猛冲进去。在观察鲸鱼的行动时，我注意到虽然大多数鲸鱼都沿着整齐的螺旋线游动，但其中有一只鲸鱼却走出了笨拙的“之”字形。Friedlaender说： “那可能是只菜鸟。它还没弄清楚技巧。”
Friedlaender多方面的数据对于地球物种他们来说特别有用，因为就像任何生物学家都会告诉你的那样，动物的交流并不纯粹靠口头，它们对手势和动作的运用频率就像发声一样频繁。多样化的数据集让地球物种举例开发出适用整个动物界的算法更接近了。该组织最近的工作重点是基础模型，也就是为 ChatGPT 等生成式人工智能提供支持的那种计算。今年早些时候，地球物种发布了第一个动物交流基础模型。目前这个模型已经可以准确地对白鲸的叫声进行分类，地球物种计划将这个模型应用到不同的物种身上，比方说猩猩（发出吼叫声）、大象（通过地面发出地震般的轰鸣声）以及跳蛛（通过振动腿部发声）。 地球物种首席执行官Katie Zacarian是这么描述这个模型的：“一切都是钉子，而它是把锤子。”
地球物种人工智能的另一个应用是生成动物的叫声，你可以把它理解成 GPT 的音频版。Raskin制作了几秒钟的秃鹰鸣叫声。如果你感觉这一步似乎领先于对动物声音的解码的话，事实证明，人工智能更擅长说话而不是理解。地球物种发现，它正在开发的工具很可能可以在实现对动物的声音进行解码之前先做到跟它们交谈。比方说，很快就有可能用鸣呼声来提示人工智能，并让它继续用座头鲸语进行对话——在人类观察者不知道机器或鲸鱼在说什么的情况下。
没有人预料到会出现这样的场景。一方面，这在科学上是不负责任的。跟地球物种合作的生物学家做这件事情是受到知识的驱使而为，不是为了对话而对话。地球物种高级人工智能研究顾问Felix Effenberger告诉我：“我不认为我们会有英语-海豚语翻译员这样的人，好吗？你把英语输入到智能手机，然后它就会发出海豚的声音，然后海豚就会飞奔给你取回一些海胆。我们的目标是先要发现基本的沟通模式。”
那么与动物交谈看起来、听起来会是什么样的呢？未必得是形式自由的对话才能令人惊讶。就像 Fournet 播放的那些声音那样，以受控的方式与动物交谈对于科学家理解它们的尝试来说可能至关重要。毕竟，你不会靠在柏林参加聚会然后默默地坐在角落里来学习德语吧。
鸟类爱好者已经在利用app从天上捕捉旋律并识别是哪个物种在唱歌。有了人工智能充当你的动物翻译官之后，想象一下你还能学到什么。你提示它制作两只座头鲸相遇时发出的声音，它就会发出一声鸣呼声。你提示它发出小牛对妈妈说话的声音，它就会发出一阵耳语。你提示它发出失恋男性的声音，它就会制作出一首歌。
人类倒是没有赶尽杀绝过任何一种鲸鱼。但这很难说成是一场胜利。数字只是生物多样性的衡量标准之一。动物生活的丰富多彩在于它们的所说所为，在于它们的文化。虽然座头鲸的数量自半个世纪前的最低点以来已经有所反弹，但与此同时，它们又失去了哪些歌、哪些习俗？被捕杀到仅占种群数量百分之一的蓝鲸，可能已经几乎失去了一切。
圣安德鲁斯大学生物学家Christian Rutz认为，（动物）保护的基本任务之一是保护非人类的生存方式。他说： “你不会问它们，‘你在不在？’你要问的是，‘你在那里快不快乐？’”
Rutz的研究对象是夏威夷乌鸦。他想了解自 2002 年夏威夷乌鸦在野外灭绝以来，其交流方式发生了怎样的变化。这些引人注目的鸟类（已知会使用工具的少数物种之一）大约还剩下 100 只被圈养着，自然资源保护主义者希望最终将它们重新放归野外。但这些乌鸦可能还没有做好准备。有证据表明，被圈养的鸟类已经忘了一些有用的词汇，比如保卫领地以及警告掠食者的叫声。Rutz正在与地球物种合作开发一种算法，希望能筛选出已灭绝的野生乌鸦的历史记录，提取出所有乌鸦的叫声，并给它们贴上标签。如果他们发现某些叫声确实失传了，自然资源保护者可能会生成这些叫声，教被圈养的鸟类学会。
Rutz的态度很谨慎。他表示，生成叫声必须是经过深思熟虑后做出的决定，必须在时间需要的时候才做。在今年 7 月《科学》杂志发表的一篇论文中，他赞扬了机器学习的非凡用途。但他警告说，人类在干预动物生活之前应该认真思考。正如人工智能的潜力仍然未知一样，这也可能回带来超出我们想象的风险。Rutz以座头鲸为例。这些动物每年都会创作新歌，这些歌曲会像热门单曲一样传播到世界各地。如果这些鲸鱼熟悉了人工智能生成的习语，并将其融入到它们的日常生活当中的话，人类就将改变其已有百万年历史的文化。 他告诉我：“我认为这属于应该被限制使用的系统之一，至少目前如此。谁有跟座头鲸聊天的权利？”
不难想象与动物对话的人工智能可能会被滥用。二十世纪的捕鲸者就采用了当时的新技术，他们发射出特定频率的声纳，让鲸鱼惊慌地浮出水面。但人工智能工具的好坏取决于人类用它们来做什么。Tom Mustill是一位保护纪录片制作人，也是《如何说鲸语》（How to Speak Whale）一书的作者。他建议加大为动物解码研究提供资源的力度，提供的资源要像最受拥护的科学事业，如大型强子对撞机、人类基因组计划以及詹姆斯·韦伯太空望远镜获得的资源一样多。他告诉我： “现在的技术那么多，却只能留给开发出这些技术的人随心所欲，直到世界其他地方的人赶上为止。不能让这种事情发生，这一点太重要了。 ”
数十亿美元的资金正在流入人工智能公司，其中大部分是为了企业利润：更快地编写出电子邮件、更有效地创作出存货照片、更高效地投放广告。与此同时，自然世界还是一样的神秘。科学家们确切知道的为数不多的事情之一，就是他们知道自己有很多事情不知道。当我问Friedlaender，花了这么多时间追逐鲸鱼是不是让他学到了很多关于鲸鱼的知识时，他告诉我，他有时候会给自己做一个简单的测试：鲸鱼潜下水里之后，他会试着预测鲸鱼接下来会出现在哪里。 他说：“我闭上眼睛说，‘好吧，我这辈子给鲸鱼贴了1000 个标签，我已经看过所有这些数据。我感觉鲸鱼就要到这里来了。’ 确实，鲸鱼总是出现在那儿。但我不知道这些动物在做什么。”
如果你能和鲸鱼说话的话，你会说什么？你会去问White Gladis 吗？今年夏天，这只虎鲸因在伊比利亚海岸附近弄沉了一条游艇而成为模因，你会问她是什么激发了她的暴行吗——是出于乐趣、妄想还是复仇？你会告诉Tahlequah，那位因为孩子夭折而悲痛的虎鲸妈妈，你也失去了一个孩子吗？Payne曾经说过，如果有机会跟鲸鱼交谈的话，他希望听到它日常的那些八卦：爱情、世仇、不忠。另外：“说声对不起也是很好的。”
还有那个古老而棘手的哲学问题。关于环境的问题，以及作为一只蝙蝠、一头鲸鱼或你自己是什么感觉。就算我们可以与鲸鱼交流了，我们能理解它在说什么吗？或者它对这个世界的感觉，它的整个意识秩序，会变得太过陌生以至于难以理解吗？如果机器把人类语言以重叠的形状来呈现的话，那么英语可能是一个甜甜圈，而鲸鱼的就是一个洞。
也许，在你能够与鲸鱼交谈之前，你必须知道拥有鲸鱼的身体是什么样的感觉。那是一个比我们的身体还要古老5000万年的身躯。它们的体型适合大海，可以毫不费力地穿越深渊，靠绝对的质量来对抗寒冷。作为鲸鱼，你可以选择什么时候呼吸或不呼吸。大多数时候你都会屏住呼吸。因此，你没法闻到或尝到东西。你没有手，没法伸出去触摸东西。你的眼睛还能正常工作，但阳光很难穿透水。通常在雾天里甚至没法辨认出自己的尾巴。
如果没有你的耳朵的话，你就会生活在一片令人绝望的空寂之中。相对于在空气里，声音在水里的传播距离更远、速度更快，你的世界因此被它照亮。对你来说，海洋的每一个黑暗角落都可以充满声音。你可以听见雨打在地表时淅淅沥沥的声音、磷虾游走时的嗖嗖声、石油钻探时的爆炸声。如果你是抹香鲸，你的半辈子都会在漆黑的深海中度过，只靠耳朵来捕猎乌贼。就像人类一样，你也用声音说话。但你的声音并不像在稀薄的空气中那样会立即消散，而是可以持续存在。有些鲸鱼的叫声比喷气发动机的声音还要大，它们的叫声能跨越海底，传到一万英里之遥。
但作为一条鲸鱼，你的感觉如何？你有什么想法，有什么感受？对于科学家来说，这些是更难了解的事情。观察你如何与同类交谈可以得到一些线索。如果你出生在虎鲸群体里，关系机密且排外的话，那么你奶奶和你妈教给你的第一件事就是你的氏族名称。归属感必须是必不可少的。 （还记得电影《人鱼童话》（Free Willy）里面的虎鲸 Keiko 吗？等到它老了之后被释放回家乡水域时，它已经没法重新加入野生鲸鱼的家庭，而是只能再回到人类那里，孤独死去。）如果你是雌性抹香鲸，你会通过咔嗒声联络部落成员，让它们协调谁来照顾谁的孩子；与此同时，抹香鲸幼儿也会用咿呀声回答。你一直都在忙个不停，不断游向新的水域，从而养成一种时刻紧张警惕的性格。如果你是一头雄性座头鲸，你会把时间花在冰冷的极地水域，独自唱歌，远离你最近的同伴。不过，人类据此推断座头鲸很孤独是错误的。对于声音能传到大洋彼岸的鲸鱼来说，也许距离并不意味着孤独。也许，当你唱歌的时候，其实就是在互相交流。
Michelle Fournet在想：我们怎么知道鲸鱼会想跟我们对话呢？对于座头鲸，她最喜欢的一点是它们的冷漠。她告诉我： “这种动物有 12米多长，重达 34 吨，它根本不在乎你。它的每一次呼吸，都要比我的整个存在伟大得多。” Roger Payne也观察到了类似的情况。他认为，对于一项原本不可能完成的任务来说，鲸鱼是唯一能够胜任这项任务的动物。什么任务？让人类感到自己的渺小。
这里是加利福尼亚州，蒙特雷。一天清晨，我登上了一艘观鲸船。那里的水是石板灰色的，波峰则泛着白色。海面上有成群的海鸟掠过。然后三只座头鲸出现了，它们的背部整齐地露出水面。它们的尾巴偶尔也会闪现，这对拍摄这群座头鲸的摄影师来说是有好处的。鲸鱼崎岖的脊线就像指纹一样，可以用来区分鲸鱼个体B体育。
后来，我将其中一只鲸鱼的照片上传到Happywhale 上面。这个网站使用了一个针对鲸鱼尾巴做出修改的面部识别算法来识别鲸鱼。我提交的那头座头鲸尾巴上长满了藤壶，对方给我返回了一头标识码为 CRC-19494 的鲸鱼。十七年前，人们在墨西哥西海岸发现了这头鲸鱼。从那时起，它就一直在巴哈与蒙特利湾之间的太平洋上来回游走。有那么一刻，我对这个网站能够如此轻松地从大海中找出一头动物并返回一个名字给我感到印象深刻。但话又说回来，我对这条鲸鱼了解多少？它是母亲还是父亲？ Happywhale上的这条鲸鱼真的快乐吗？人工智能并没有给出答案。我搜索了这头鲸鱼的个人资料，上面只有一系列从不同角度拍摄的，缠满藤壶的鲸鱼尾巴照片。目前为止，我知道的就只有这些。
