L'analyse du chant des oiseaux imite les modèles de langage de l'IA et révèle des parallèles linguistiques

Des chercheurs de Penn State ont développé une nouvelle technique de modélisation, inspirée par les modèles de langage génératifs comme ChatGPT, pour analyser les chants des pinsons bengalis. Publiée dans le Journal of Neuroscience, l'étude révèle des parallèles structurels entre le chant des oiseaux et le langage humain, offrant des aperçus sur la neurobiologie de la communication. L'étude souligne que les relations entre les syllabes dans le chant des oiseaux reflètent les dépendances contextuelles dans le langage humain. Tout comme le sens de « vole comme » change en fonction des mots suivants, les oiseaux présentent une sensibilité au contexte dans leurs séquences de notes. Comprendre ces schémas pourrait débloquer des aperçus plus profonds sur les mécanismes cognitifs et neuronaux sous-jacents au langage. Dezhe Jin, auteur principal et professeur de physique à Penn State, souligne que le chant des oiseaux est un modèle d'exploration du langage. L'équipe s'est concentrée sur les pinsons bengalis en raison de leurs arrangements de syllabes finis. Les chants de six pinsons ont été enregistrés, chacun démontrant des dépendances contextuelles uniques. En utilisant des modèles de Markov partiellement observables, les chercheurs ont créé des modèles reflétant les schémas de chant individuels des oiseaux. Cette méthode intègre la dépendance au contexte, améliorant la précision et révélant comment les oiseaux adaptent leurs chants en fonction des syllabes précédentes. Les scientifiques ont également étudié des pinsons malentendants. Ces oiseaux ont montré des transitions de syllabes dépendantes du contexte considérablement réduites, indiquant que l'apport auditif est crucial pour le développement de schémas de chant complexes. Cela met en évidence la nature interactive de l'apprentissage vocal chez les oiseaux. Les parallèles entre la technique de modélisation et le traitement du langage humain soulèvent des questions sur l'universalité des mécanismes cognitifs de la communication. Les modèles ont produit des constructions ressemblant à des phrases grammaticales anglaises, soulignant les parallèles potentiels entre les cadres neuronaux régissant le chant des oiseaux et le langage humain. Cette recherche remet en question la notion d'unicité du langage humain. Si les vocalisations aviaires partagent des similitudes fondamentales avec le langage humain, cela incite à reconsidérer les capacités de communication humaines. Cela ouvre des voies pour cartographier les fondements neuronaux du chant des oiseaux et de la parole humaine. Au-delà de l'ornithologie, cette recherche sert de modèle pour étudier d'autres vocalisations animales. Ces techniques de modélisation avancées pourraient élargir notre compréhension de la communication interspécifique et de l'adaptation du comportement vocal, ce qui est crucial pour la neurobiologie, la linguistique et la conservation. L'approche collaborative et multidisciplinaire, combinant la physique, les neurosciences et les études comportementales, souligne l'importance d'intégrer les perspectives scientifiques pour aborder des questions biologiques complexes. Les recherches futures visent à cartographier les états neuronaux spécifiques à la production de syllabes, ce qui pourrait éclairer la façon dont les cerveaux aviaires traitent et génèrent des séquences de chants. Cela pourrait combler les lacunes dans nos connaissances sur l'évolution de la communication et les capacités cognitives nécessaires à son développement. En fin de compte, cette étude souligne la nécessité d'une exploration continue dans le domaine des sciences du comportement et de la neurobiologie. Les parallèles entre le chant des oiseaux et le langage humain améliorent notre compréhension de la communication en tant que phénomène biologique et suscitent des interrogations philosophiques plus larges sur l'essence du langage.