Der Ruf der Orcas

Spong und sein Team fanden schnell heraus, dass gewisse Orca-Rufe in manchen Gruppen immer wieder vorkommen, und nannten sie darum „stereotype Rufe“. Passend zu den Lautäußerungen notierten die Biologen, welche Walindividuen riefen und wie sie sich dabei verhielten. So erkannten sie schnell Muster in den Rufen, etwa dass die Residents-Familien nach der Geburt eines Kalbes oft die familienspezifischen Rufe abgeben, wohl damit der Nachwuchs die akustische Familienkennung lernt und seine Gruppe immer wiederfindet.

Diese Rufe sind laut und tragen weit durchs Wasser, deshalb sind sie von allen Orca-Lauten am einfachsten aufzuzeichnen. Mit seinem Hydrofon nahm der deutsche Biologe und Unterwasserakustik-Experte Frank Thomsen in den 1990er-Jahren aber auch leisere, zwitschernd-schrillende Pfiffe der Orcas auf und untersuchte sie. „Im Sonagramm kann man die Dauer, Lautstärke und Frequenzen der Laute analysieren“, erklärt er. Die Pfiffe kommen vor allem im sozialen Miteinander der Northern Residents vor, also im Nahbereich. Da sie viel leiser sind als Rufe, sind sie bis heute schwieriger zu erforschen.

Für Thomsen, Spong und auch den FAU-Informatiker Elmar Nöth handelt es sich bei solch komplexer Kommunikation klar um eine eigene Sprache, da sie semantischen Regeln folgt. Bei menschlichen Sprachen entspräche das etwa der Kombination von Wörtern und Wortgruppen, durch die Bedeutung entsteht.

Erst solche Regeln machen aus einer Kommunikation – etwa einem einfachen Warn- oder Begrüßungsruf – eine Sprache. Damit können komplexe und abstrakte Informationen geteilt werden – wie Orcas es etwa bei der Jagd tun. Doch was bedeuten die einzelnen Rufe und Pfiffe? Trotz der jahrzehntelangen Forschung sind bisher weder die Orca- noch andere Tiersprachen entschlüsselt. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz könnte jetzt die entscheidenden Weichen stellen.

ChatGPT für Wale

Im Forschungsprojekt DeepAL (Deep Learning Applied to Animal Linguistics) wollen die Informatiker der FAU und die Kognitionsforscherin Rachael Xi Cheng mit den neuen technischen Möglichkeiten der KI-Spracherkennung nach Mustern und Regeln im Orca-Geplauder suchen. Mit dem Orchive der kanadischen Walforscher gibt es schon ein gigantisches Archiv von Orca-Lauten. Deren Bedeutung kann aber erst über den Kontext erschlossen werden: Welcher Wal ruft, welcher antwortet? Erschallt der Ruf beim Wandern, Jagen oder Spielen? Solche Zusatzinformationen, genannt „Label“, sind im OrcaLab-Buch zwar teilweise erfasst. Doch für die Sprachanalyse sind diese nicht detailliert genug. Darum haben die DeepAL-Forscher auf der „Tomorrow“ in drei Sommern Feldarbeit vor British Columbia neben den Lauten der Wale auch die dazugehörigen Kontextinformationen gesammelt. Außerdem haben sie digitale Werkzeuge für die automatisierte Aufnahme und Bearbeitung noch mehr gelabelter Daten entwickelt: Mit Computerprogrammen wie ORCA-CLEAN und ORCA-PARTY werden die Walrufe aus dem Meereslärm wie Wellen- und Schiffsgeräuschen herausgefiltert, sodass sie sich viel besser vergleichen lassen. Und FIN-PRINT ermöglicht die schnelle automatisierte Foto-Identifikation der einzelnen Wale über ihre Rückenflosse.

In diesem Datenwust suchen die Forscher nach Wiederkehrendem: Dafür setzen die Informatiker Algorithmen ein, die denen des KI-basierten Sprachmodells ChatGPT ähneln. Solche Sprachmodelle lernen anhand großer Datensätze, welche Wörter und Inhalte immer wieder aufeinanderfolgen – sie erkennen also die Sprachmuster. Damit können die Programme schließlich selbst vorhersagen, welche Wörter und Wortfolgen logisch aufeinanderfolgen, und lernen, Sprache zu produzieren – quasi zu sprechen. Dieses Prinzip der Erkennung von Mustern und Regeln, das bei einigen menschlichen Sprachen schon gut klappt, wendet das DeepAL-Team auf Tiersprachen an – wie jetzt bei den Northern-Resident-Orcas.

Analyse der Ruftypen

Rachael Xi Cheng ist im DeepAL-Projekt für die Analyse zuständig: In den gesammelten Daten aus Orchive, OrcaLab-Buch, Photo-ID-Katalog und DeepAL sucht sie wiederkehrende akustische Grundeinheiten und Muster der Orca-Lautäußerungen und vergleicht diese mit wiederholt auftauchenden Verhaltensmustern. Durch solche Vergleiche möchte sie die zugrunde liegenden Regeln finden. „Früher“, so erklärt sie, „mussten die Übereinstimmungen und Abweichungen der Orca-Laute manuell gesucht und ausgewertet werden, jetzt helfen uns dabei immer mehr digitale Anwendungen. KI und Machine Learning ermöglichen dann nochmals ein neues Level der Datenverarbeitung und Forschung.“

So dient etwa das Programm ORCA-SPOT der Klassifizierung von Lauten, und ORCA-SLANG soll Schwertwal-Ruftypen in großem Maßstab halbautomatisch identifizieren. Diese Programme können mittlerweile sogar selbst lernen; damit nimmt die Forschung immer mehr Tempo auf. Für die Analyse werden die aufgenommenen Rufe zunächst automatisch in Sequenzen aus mehreren Lauten zerlegt. Im nächsten Schritt werden die Sequenzen in Klassen verschiedener Geräusche sortiert. „Das ist schwierig, weil Wallaute als natürliche Signale eigentlich nicht so klar abgrenzbar sind wie maschinell erzeugte Geräusche. Für die Forschung müssen sie dennoch in klar abgegrenzte Klassen eingeordnet werden. Dabei helfen uns feiner abgestufte Unterkategorien: So gibt es innerhalb der Klasse von Ruf-Typen mehrere Ruf-Untertypen“, so die Kognitionsforscherin.

Für die Sortierung müssen Cheng und ihr Team zunächst definieren, was Ähnlichkeit bedeutet und wie sie gemessen werden kann. „Aktuell sind 44 stereotype Rufe der Northern Residents bekannt. In den einzelnen Klassen gibt es aber erhebliche Abweichungen in Länge und Frequenz“, erläutert Cheng. Die Wissenschaftler müssen also überlegen, ob Rufe trotzdem identisch sind und in eine Klasse gehören oder ob diese leichten Ruf-Variationen möglicherweise für verschiedene Inhalte stehen. In manchen Sprachen, wie etwa Mandarin, erzählt Cheng, beeinflussen nämlich die Tonhöhe und Intonation eines Lauts seine Bedeutung: „Die gleiche Silbe ‚mā‘ bedeutet in einem gleichmäßig hohen Tonfall ‚Mutter‘, während ‚mǎ‘, begonnen mit einem zunächst tiefen Ton, der dann ansteigt, ‚Pferd‘ heißt.“ Ob die Orcas in ihrer Sprache solche Unterschiede machen, müssen die Forscher noch herausfinden.

Erste Ergebnisse

Mit immer besserer Technik analysieren Forscher immer mehr Orca-Bestände und ihre Laute in allen Ozeanen. Das DeepAL-Projekt läuft weiter – die eigentliche Sprachanalyse beginnt erst. Und auch wenn die Geheimnisse ihrer Kommunikation noch nicht gelüftet sind, gibt es erste Einblicke in die Walsprache: Fischfressende Orcas rufen etwa mehr als Meeressäuger-Jäger. Isländische Fischfresser beispielsweise stoßen bei der Jagd einige wiederkehrende Rufe aus, die vielleicht mit der Beute – Hering oder Makrele – zusammenhängen.

Bei den kommunikationsfreudigen Northern Residents, mit denen die Orca-Forschung vor über 50 Jahren begann, wurde ein Muster wahrscheinlich schon entschlüsselt: Beim Treffen mit zwei von Schwestern geführten Resident-Gruppen, erinnert sich Elmar Nöth, erklang zunächst ein Durcheinander an Rufen. Als die beiden Gruppen sich wieder trennten, beobachteten die Forscher, wie die vorausschwimmenden älteren Weibchen einige Nachzügler riefen, bis diese schließlich zur Gruppe aufschlossen – das könnte eine Aufforderung gewesen sein, endlich mitzukommen.

Bei den nordatlantischen Orcas arbeitet das FAU-Team gerade an der automatischen Erkennung von Familien-Calls – schließlich liefern die Familienbeziehungen wichtigen Kontext für die Sprachanalyse. Außerdem gelang es kürzlich gemeinsam mit den kanadischen Kollegen, die automatische Erkennung einzelner Orcas anhand ihrer Rückenflosse zu verbessern – und das klappt nun auch bei anderen Walarten. ■