Antik çağlardan beri hayvanların zihinlerinde neler olup bittiğini merak ediyoruz. Dr. Doolittle’ın yeteneği 1920’de ilk yayınlandığında yeni olmaktan çok uzaktı; Greko-Romen edebiyatı konuşan hayvanlarla doludur, Zhanguo dönemi Çin’indeki yazarlar rutin olarak belirli hayvan türlerine dil atfederler ve Hint, Mısır, İbrani ve Kızılderili hikaye anlatma geleneklerinde de yaygındırlar. Bugün bile popüler Batı kültürü konuşan hayvanlar fikriyle oynamaktadır, ancak genellikle doğaüstü güçten ziyade teknolojiyle güçlendirilmiş konuşma merceğinden bakmaktadır. Seaquest DSV ve Johnny Mnemonic’teki yunuslar, Up filmindeki köpek Dug gibi gelişmiş çeviri cihazları aracılığıyla iki ayaklı çağdaşlarıyla iletişim kuruyordu. İnsan konuşmalarını mevcut dillere çevirebilen makine öğrenimi sistemlerimiz ve doğal dil işlemcilerimiz zaten var. Bu süreci hayvan seslerini insan tarafından yorumlanabilir sinyallere dönüştürmek için uyarlamak o kadar da zor görünmüyor. Ancak, doğayla sohbet etmeden önce yapmamız gereken daha çok iş olduğu ortaya çıktı. Disiplinlerarası bir araştırmacı ekibi 2018’de yayımlanan Sosyal Bilişin Doğasını ve Evrimini Anlamak: İletişim Çalışmalarına Duyulan İhtiyaç adlı kitapta “Tüm canlılar iletişim kurar” diyor. “İletişim, bir bireyin en az bir diğer bireyin davranışını, davranış eğilimini veya fizyolojisini tipik olarak her ikisi için de uyarlanabilir bir şekilde etkileyen bir eylem veya özelliğini içerir.”
Mikroplar, mantarlar ve bitkilerden evrim basamaklarını tırmanan bilim, henüz etrafındaki dünyayla iletişim kurmak için doğal bir araca sahip olmayacak kadar aşırı izolasyon içinde var olan bir organizma bulamamıştır. Ancak iletişim ve dilin birbirinden çok farklı şeyler olduğu konusunda açık olmalıyız. Linguistics Society of America, “Başka hiçbir doğal iletişim sistemi insan diline benzemez” diyor. Dil, içsel düşüncelerimizi ifade etmemizi, bilgi aktarmamızı, talep etmemizi ve hatta talep etmemizi sağlar. “Diğer hayvan iletişim sistemlerinden farklı olarak, olumsuzlama için bir ifade içerir. Buna karşılık, hayvan iletişim sistemleri tipik olarak en fazla birkaç düzine farklı çağrıya sahiptir ve bunlar yalnızca yiyecek, tehlike, tehdit veya uzlaşma gibi acil konuları iletmek için kullanılır.” Bu evcil hayvanların bizi anlamadığı anlamına gelmiyor. Oregon Eyalet Üniversitesi İnsan-Hayvan Etkileşimi Laboratuvarı Direktörü Dr. Monique Udell verdiği demeçte, “Köpeklerin ve kedilerin, bu kelimelerle ve ilgili sonuçlarla alakalı önceden deneyimleri olduğunda, çok çeşitli insan kelimelerine doğru yanıt verebildiklerini biliyoruz” dedi. Dr. Udell, “Çoğu durumda bu çağrışımlar temel koşullanma yoluyla öğrenilir” dedi. Yemek kaselerini yerleştirmeden hemen önce “akşam yemeği” diye bağırmamız gibi. Köpeklerimizin ve kedilerimizin akşam yemeğinin ne anlama geldiğini Pavlovcu tepki dışında gerçekten anlayıp anlamadıkları ise henüz belli değil. Dr. Udell, “En azından bazı köpeklerin 1.000’den fazla insan kelimesine (nesneler için etiketler) yüksek düzeyde doğrulukla yanıt vermeyi öğrenebildiğini biliyoruz” dedi.
“Köpekler şu anda insan olmayan hayvan türleri arasında konuşulan insan kelimelerini nesneler veya eylemlerle güvenilir bir şekilde eşleştirebilme rekorunu elinde tutuyor,” ancak “köpeklerin sözlerimizin veya eylemlerimizin arkasındaki niyeti ne ölçüde anladığını kesin olarak bilmek zor.” Dr. Udell şöyle devam etti: “Bunun nedeni, bir köpeğin ya da kedinin, kelime gibi bir uyaranı anladığını ölçtüğümüzde, bunu genellikle davranışlarına dayanarak yapmamızdır.” Bir köpeğe hem İngilizce hem de Almanca komutlarla oturmayı öğretebilirsiniz, ancak “bir köpek İngilizce ve Almanca ‘otur’ kelimesine aynı şekilde tepki veriyorsa, muhtemelen en basit açıklama (en az varsayımla) her iki kelimenin varlığında oturduklarında hoş bir sonuç olduğunu öğrenmiş olmalarıdır.” Doğal Dil Programlama (NLP), bilgisayarların ve algoritmik modellerin, konuşmacının niyeti de dahil olmak üzere metin ve konuşmayı, biz insanların yaptığı gibi yorumlamasını sağlayan yapay zeka dalıdır. IBM’e göre, bir dilin sözdizimini, dilbilgisini ve yapısını modelleyen hesaplamalı dilbilim ile “metin ve ses verilerinin öğelerini otomatik olarak çıkaran, sınıflandıran, etiketleyen ve ardından bu öğelerin olası her anlamına istatistiksel bir olasılık atayan” makine öğrenimi modellerini birleştirir. Doğal Dil Programlama, piyasadaki her dijital asistanın işlevselliğinin temelini oluşturur. Temel olarak “akıllı” bir cihazla konuştuğunuz her an, NLP kelimelerinizi makine tarafından anlaşılabilir sinyallere çeviriyor veya bunun tersini de yapabiliyor. NLP (Doğal Dil Programlama) araştırma alanı son yıllarda önemli bir evrim geçirdi, çünkü çekirdek sistemleri eski ‘Tekrarlayan ve Katlamalı Sinir Ağları’ndan Google’ın eğitim verimliliğini büyük ölçüde artıran ‘Transformer’ mimarisine geçti.
Stanford Üniversitesi’nde Psikoloji, Bilgisayar Bilimi ve Dilbilim Doçenti olan Dr. Noah Goodman verdiği demeçte; ”Yinelemeli Sinir Ağı (Recurrent Neural Network), zaman adımı ya da kelime kelime veri üzerinden gitmeniz ve sonra aynı şeyi geriye doğru yapmanız gerekir” dedi. Buna karşılık, bir transformatörle, temel olarak tüm kelime dizisini alır ve aynı anda ağdan geçirirsiniz.” ifadelerini kullandı. “Dr. Goodman sözlerini şöyle sürdürdü: “Bu eğitimi daha verimli hale getirmek gerçekten önemli. “Transformatörler harika ama en önemlisi, verimli bir şekilde eğitmeyi ve dolayısıyla çok daha fazla veri üzerinde çok daha büyük modelleri eğitmeyi mümkün kılmaları.” Son yıllarda birçok türün iletişim sistemi incelenmiş olsa da (özellikle balinalar ve yunuslar gibi deniz memelileri, aynı zamanda şarkısının potansiyel olarak sentaktik nitelikleri nedeniyle güney alaca babbler ve vervet maymunlarının ortak yırtıcı uyarı sistemi) hiçbiri kuş ailesi Paridae’nin çağrısı kadar karmaşıklık göstermedi: bülbüller, memeler ve baştankaralar. Purdue Üniversitesi Biyolojik Bilimler bölümünde profesör olan Dr. Jeffrey Lucas, yaptığı açıklamada; Paridae çağrısının “bildiğimiz en karmaşık ses sistemlerinden biri olduğunu söyledi. Günün sonunda, (bu alandaki çok sayıda araştırma) makalenin gösterdiği şey, bunun korkunç derecede karmaşık olduğu ve makalelerle ilgili sorun, (çağrıların) gerçekte ne kadar karmaşık olduğunu fena halde az yorumlamalarıdır.” ifadelerini kullandı. Bu paridler genellikle sosyal olarak karmaşık, heterospesifik sürülerde, birden fazla ötücü kuş ve ağaçkakan türünü içeren karışık gruplarda yaşarlar.
Dr. Lucas, kuşların sosyal sisteminin karmaşıklığının, iletişim sistemlerindeki çeşitliliğin artmasıyla ilişkili olduğunu söyledi. “Bu korelasyonun var olmasının bir nedeni, çok boyutlu karmaşık bir sosyal sisteminiz varsa, farklı bağlamlarda çeşitli türlerde bilgi aktarmak zorunda olmanızdır. Kuş dünyasında, bölgelerini savunmaları, yiyecek hakkında konuşmaları, sosyal sisteme entegre olmaları ve çiftleşme sorunlarını çözmeleri gerekir.” Bülbül ötüşü, hem insan dışı iletişim sistemlerinde son derece nadir görülen hem de Bülbül ötüşünün karmaşıklığının nedeni olan açık uçlu bir ses yapısında yer alan en az altı farklı notadan oluşur. Açık uçlu bir ses sistemi, “Cik cik cik, çağrılarının artan kayıtlarının sürekli olarak farklı nota tipi kompozisyonlara sahip çağrıları ortaya çıkaracağı” anlamına geliyor. “Bu açık uçlu doğa, civciv ötüşünün insan diliyle paylaştığı temel özelliklerden ve civciv ötüşü ile çoğu ötücü kuş türünün sınırlı ötüş repertuarları arasındaki temel farklardan biridir.” Dil modellerini eğitmek sadece büyük miktarda veriyi bir araya getirmekten ibaret değildir. Bilinmeyen bir dili konuştuğunuz dile çevirmek için bir modeli eğitirken, çevrilen metnin konuşmacının doğru niyetini koruyabilmesi için iki dilin birbiriyle nasıl ilişkili olduğuna dair en azından temel bir anlayışa sahip olmanız gerekir. Dr. Goodman, “Elimizdeki en güçlü veri türü paralel külliyat denilen şeydir,” diye açıklıyor, bu da temelde iki dil için bir ‘Rosetta Taşı’na sahip olmak anlamına geliyor. Bu durumda, her bir dildeki belirli kelimeler, semboller ve fonemler arasında eşleme yapmanız gerekir. Her birinde “nehir” veya “bir kilo buğday” anlamına gelen şeyi bulun ve buradan yola çıkın.
Bu mükemmel çeviri eseri olmadan, her iki dil için de büyük veri külliyatlarına sahip olduğunuz sürece, “diller arasında bir çeviri öğrenmek hâlâ mümkündür, ancak bu oldukça önemli ölçüde, her iki kültürün “bir kilo buğday” tanımlarının genel olarak eşdeğer olduğunu varsayan bir tür gizli kavramsal yapı fikrine bağlıdır” diye devam etti Dr. Goodman. Goodman, İngilizce’deki ‘erkek ve kadın’ ile ‘kral ve kraliçe’ kelime çiftlerine işaret ediyor. Dr. Goodman, “İngilizcede olmasını beklediğimiz bu ilişkinin yapısı ya da geometrisi, Macarcaya çeviriyor olsaydık, bu dört kavramın da benzer bir ilişki içinde olmasını beklerdik” dedi. “O halde şimdi bir çeviri öğrenmenin etkili yolu, bu kavramsal alanın yapısını mümkün olduğunca koruyacak şekilde çeviri yapmayı öğrenmektir.” ifadelerini sözlerine ekledi. Dr. Goodman, bu durumda üzerinde çalışılacak büyük bir veri külliyatına sahip olmanın, “gizli kavramsal uzayı çıkarmak” için denetimsiz öğrenme tekniklerinin kullanılmasına da olanak sağladığını, ancak bu yöntemin daha yoğun kaynak gerektirdiğini ve daha az verimli olduğunu söyledi. Ancak, elinizde sadece dillerden birinde geniş bir külliyat varsa, genellikle şansınız yoktur. “Dr. Goodman sözlerine şöyle devam etti: “Çoğu insan dili için (dörtlü kavramların) benzer olduğunu varsayıyoruz, örneğin belki ‘kral ve kraliçe’ yok ama kesinlikle ‘erkek ve kadın’ var. “Ama bence hayvan iletişimi için yunusların ‘kral ve kraliçe’ ya da ‘erkek ve kadın’ kavramlarına sahip olduklarını varsayamayız. Bilmiyorum, belki vardır, belki yoktur.”
Ve bu temel kavramsal hizalama bile olmadan, bir hayvanın çağrısının bağlamını ve niyetini ayırt etmek, altta yatan iletişim sisteminin sözdizimini, dilbilgisini ve anlambilimini çözmek çok daha zor hale geliyor. Dr. Goodman, “Çok daha zayıf bir konumdasınız” dedi. “İfadeleri, içinde söylendikleri dünya bağlamında ele alırsanız, bir yerlere varabilirsiniz.” ifadelerini sözlerine ekledi. Temel olarak, kaydedilen hayvan çağrısı için bağlam sağlayan çok modlu veriler elde edebilirseniz (çevresel koşullar, günün veya yılın zamanı, av veya avcı türlerinin varlığı vb.) dil verilerini fiziksel ortama “topraklayabilirsiniz”. Buradan hareketle, “İngilizce’nin de bu tuhaf yeni dilin fiziksel çevreye dayandığı gibi, fiziksel çevreye ‘dayandığını’ varsayabilir ve bunu diller arasında bir tür köprü olarak kullanabilirsiniz.” Ne yazık ki, kuş seslerini İngilizceye (veya başka bir insan diline) çevirme zorluğu dördüncü kategoriye girecektir. Bu da, bu çağrıların yapılarına ilişkin temel anlayışımızı sıfırdan oluşturmaya devam ederken daha fazla veriye ve çok sayıda farklı veri türüne ihtiyacımız olacağı anlamına geliyor. Bu çabalardan bazıları halihazırda devam ediyor. Örneğin; ‘Yunus İletişim Projesi’, vahşi yunusların hem seslerini hem de o sırada fiziksel uzaydaki göreceli konumlarını yakalamak için bir “mobil video/akustik sistem” kombinasyonu kullanıyor ve araştırmacılara ve çağrılara ek bağlam sağlıyor. Biyolojik etiketlerin (deriye, saça veya boynuza yapıştırılan ve konakçılarının konumlarını ve koşullarını takip eden hayvan kaynaklı sensörler) boyutları küçülmeye devam ederken hem kapasite hem de yetenek açısından büyümesi, araştırmacıların bu topluluklar hakkında daha da fazla veri toplamasına yardımcı olacaktır.
Ya kuşlar sürekli sıcaktan şikâyet ediyorsa?
Kürklü ve tüylü komşularımızla hemen sohbet edemeyecek olsak bile, en azından birbirleriyle nasıl konuştuklarını daha iyi anlamak, koruma çabaları için değerli olabilir. Dr. Lucas, iklim değişikliğinin neden olduğu çevresel değişikliklerin farklı kuş türlerinin karışık sürüler halinde nasıl etkileşime girdiğini kökten değiştirebileceğini ortaya koyan, kendisinin de katıldığı yakın tarihli bir çalışmaya işaret ediyor. Dr. Lucas, “Gösterdiğimiz şey, rahatsızlık gradyanları boyunca bakarsanız, her şeyin değiştiğiydi” dedi. “Bulunulan alanla ne yaptıkları değişiyor, diğer kuşlarla nasıl etkileşime girdikleri değişiyor. Ses sistemleri değişiyor.” “Dr. Lucas sözlerine şöyle devam etti: “Kışın kuşlar için sosyal etkileşimler olağanüstü önemlidir çünkü bilirsiniz, 10 gramlık bir kuş bir gün içinde bir şey yemezse ölür. “Bu yüzden çevreleri hakkındaki bilgiler olağanüstü önemlidir. Ve bu karışık tür sürülerinin yaptığı şey de bu bilginin bir kısmını sağlamaktır.” Ancak bu ağ, habitat bozuldukça hızla parçalanıyor ve hayatta kalabilmek için davranışlarında, sosyal düzenlerinde ve ses sistemlerinde oldukça aşırı değişikliklere gitmek zorunda kalıyorlar. Bu durum, doğurganlık oranlarını, çocuklarını besleme yeteneklerini ve bu tür şeyleri etkiliyor.
Çağrılarını daha iyi anlamak, stres seviyelerini daha iyi anlamamıza yardımcı olacak ve bu da hem modern koruma çabalarına hem de tarımsal amaçlara hizmet edebilecek. Dr. Lucas, “Çiftlik hayvanlarındaki stres düzeyi hakkında bir fikir edinebilmemiz, ardından bunu ahırda neler olup bittiğinin bir göstergesi olarak kullanabilmemiz ve hatta sesleri kullanarak bunu hafifletip hafifletemeyeceğimizi anlayabilmemizdir” dedi. “Yapay zeka muhtemelen bunu yapmamıza yardımcı olacak.” “Nitra Hayvansal Üretim Araştırma Enstitüsü’nden Jan Brouček, 2014 yılında “Bilimsel kaynaklar, çiftlik hayvanlarının bulunduğu ortamlardaki gürültünün hayvan sağlığı açısından zararlı bir faktör olduğunu gösteriyor. “Özellikle uzun süreli sesler hayvanların sağlığını etkileyebilir. Gürültü, üreme fizyolojisini veya enerji tüketimini doğrudan etkiler.” Bu sürekli uğultunun; habitat kullanımı, kur yapma, çiftleşme, üreme ve yavru bakımı gibi diğer davranışları da dolaylı olarak etkilediği düşünülüyor. Buna karşılık, 2021’de yapılan ‘Müziğin çiftlik hayvanları üzerindeki etkisi: sığır, kümes hayvanları ve domuzlar’ adlı araştırma, müzik çalmanın çiftlik hayvanlarını sakinleştirmeye ve yoğun üretim zamanlarında stresi azaltmaya yardımcı olduğunu göstermiştir. Stresteki bu azalmayı, hayvanların ne tür mutlu sesler çıkardığına bakarak ölçebiliriz. Tıpkı başka bir dilde müzik dinlemek gibi, sözleri anlamasak bile o havayı yakalayabiliriz.
