In fast jedem zweiten Haushalt in Deutschland lebt mindestens ein Haustier. Besonders beliebt sind Katzen, dicht gefolgt von Hunden. Durch Miauen oder Schwanzwedeln geben die Tiere oft Hinweise darauf, wie sie sich fühlen oder was sie sich wünschen. Doch vieles von dem, was sie mitteilen möchten, bleibt ihren Halter:innen ein Rätsel.

Laut Wired könnte sich das bald ändern. Der Coller-Dolittle-Preis, der kürzlich verliehen wurde, unterstreicht die Hoffnung, dass tierische Kommunikation mithilfe von maschinellem Lernen und großen Sprachmodellen entschlüsselt werden kann. Wissenschaftler:innen, die dazu einen bedeutenden Beitrag leisten, wurden mit Preisgeldern von bis zu 500.000 Dollar ausgezeichnet.

Seit Jahren arbeiten Forscher:innen an Algorithmen, die Tierlaute entschlüsseln und ihnen Bedeutung zuweisen sollen. Ein Beispiel dafür ist das Projekt Ceti, das sich mit den Klickgeräuschen von Pottwalen und den Gesängen von Buckelwalen beschäftigt. Um diese mithilfe moderner KI-Tools zu entschlüsseln, braucht es allerdings enorme Mengen an hochwertigen Daten – und genau daran mangelt es bisher. Zum Vergleich: Für das Training von GPT-3 aus dem Hause OpenAI wurden mehr als 500 GB an Wörtern verwendet. Für das Projekt Ceti standen hingegen nur rund 8.000 Vokalisationen von Pottwalen zur Verfügung, die zur Analyse herangezogen werden konnten.

Doch nicht nur die wenigen verfügbaren Datensätze sind eine Herausforderung, dasselbe gilt auch für die Struktur der verschiedenen Tierlaute. In der menschlichen Sprache sind Bedeutung und Struktur von Wörtern klar definiert, was die Interpretation erleichtert. Bei der Tierkommunikation fehlen solche Referenzpunkte allerdings meistens. Forscher:innen können beispielsweise selten sicher sagen, ob ein Wolfsgeheul eine andere Bedeutung hat als ein weiteres Heulen oder ob Wölfe Heulen überhaupt als das Pendant zu einem Wort der menschlichen Sprache betrachten.

Die Ziele der Forschung zur Tierkommunikation sind vielfältig. Einige Organisationen wie Interspecies.io verfolgen das ambitionierte Vorhaben, die Signale einer Tierart so zu entschlüsseln, dass sie für den Menschen verständlich werden. Ob das realisierbar ist, bleibt fraglich, zumal die meisten Wissenschaftler:innen davon ausgehen, dass Tiere keine Sprache besitzen, die mit der menschlichen vergleichbar ist. Ebenso bleibt offen, wie viele oder wie wenige Informationen Tiere tatsächlich miteinander austauschen.

Trotz der vielen Hürden ist die Wissenschaft zuversichtlich, dass im Jahr 2025 bedeutende Fortschritte in der Entschlüsselung tierischer Kommunikation erzielt werden können. Die hohen Preisgelder des Coller-Dolittle-Preises unterstreichen diese Erwartung. Früher war es nahezu unmöglich, umfangreiche Datensätze von Tierlauten zu erfassen und manuell zu analysieren. Heute ermöglichen kostengünstige Aufnahmegeräte eine kontinuierliche Aufzeichnung in der freien Natur, etwa von Vogelgesängen oder den Lauten von Affen.

Zusätzlich helfen moderne Erkennungsalgorithmen, die auf neuronalen Netzen basieren, Tausende Stunden an Aufnahmen automatisch auszuwerten. Sie filtern Tiergeräusche heraus und ordnen sie nach ihren akustischen Eigenschaften. Diese umfangreichen und qualitativ hochwertigen Datensätzen eröffnen für die Forschung ganz neue Möglichkeiten, um verborgene Muster in Tierlauten aufzuspüren, die ansonsten unentdeckt bleiben würden.