“哼唧哼唧”，这是什么意思？
很少会有人想这个问题，但哥伦比亚大学的伊洛迪·布莱佛（Elodie Briefer）博士认为，为了农场动物的福祉，我们需要了解猪在说什么。
（伊洛迪·布莱佛关于猪叫声的论文）“大部分动物福利工作都聚焦在动物的身体健康上，可动物的身心健康也很重要。” 布莱佛说，“如果畜牧业可以设计一套自动化系统，评估动物的心理健康，对农场和动物来说都有好处。”
实际上，这就是布莱佛的目标。在苏黎世联邦理工大学、法国农业食品与环境研究所的支持下，他设计出了一个猪语翻译器，能够把猪的哼唧声翻译成不同情绪。
这个翻译器是基于神经网络开发出来的，在解码动物语言上，人工智能的优势显著。
这是因为，和人类的语言相比，动物发出的声音没有语法和固定词汇，随机的东西太多。想要梳理动物的声音，靠人自己听是几乎不可能的。
而神经网络可以短时间内分析海量杂乱无章的信息，从中找出规律。动物特定声音对应的意思，也能被找出来。
为了训练神经网络，布莱佛团队录下411头猪的7414次猪叫，叫声发生在19种特定的场景里。
这些场景分为两大类，积极场景和消极场景。
积极的包括：和同窝出生的小猪挤在一起、喝母亲的奶、四处奔跑，以及分离后和家人团聚。
消极的包括：和其他小猪打架、被母亲压、短暂的隔离、被阉割，和在屠宰场等待被杀。
布莱佛团队要做的，就是记录下不同场景猪的叫声、行为和心率，了解它此刻的情绪是积极还是消极，发出的声音有什么变化。
大部分数据都来自农场和屠宰场，为了唤起猪更微妙的情绪，布莱佛在实验室里设置了一个带食物和玩具的游乐场，让猪和不熟悉的物体互动。
分析结果发现，在高兴的时候，猪会发出短促的咕噜和哼唧声，音调较低，声音变化较小。
（左边是红色消极场景与绿色积极场景的声音对比，右边是具体不同场景的对比）在悲伤和恐惧的时候，猪会发出长时间“嗯呃”声，音调更高，声音变化幅度大，听上去类似人类尖叫。
在所有场景里，猪一直会发出低沉的咕哝和叫喊，和情绪没有关系。
布莱佛说，之所以消极场景里的猪叫声最大，可能是因为环境更极端。这很好理解，换任何一个动物进阉割室和屠宰场，大概都会感到恐慌。
即使是低沉的咕哝声，在消极场景里也比积极场景里更响。
“根据我们的研究，能看到在积极和消极情况下，猪叫声有明显差异。”布莱佛告诉媒体，“在积极情况下，叫喊声更短，声音波动小。更具体地说，咕噜声是从高频率开始，然后逐渐降低。”
布莱佛的猪语翻译器可以分析任何一段此前没听过的猪叫，将它分为积极或消极情绪，准确率高达92％。
他们相信随着录入的猪叫更多，未来能区分更多、更复杂的情绪，剖析猪的心理健康状况。
目前，猪语翻译器的算法已经完善，布莱佛希望有人把它开发成农场主可以用的APP，用来改善农场内的动物福利。
关心猪的心理健康，这出发点是好的，不过很多网友吐槽，农场主知道了猪的所思所想，还敢下手杀猪吗。
“翻译在屠宰场的惨叫……这想想都让我脊背发凉……”
“如果我是农场主，我不觉得‘和猪对话’能让我的宰猪日好过。”
“‘别吃我！’我猜它们说的是这些。”
布莱佛的猪语翻译器不会精细到翻译出猪的控诉，只能大致判断它们的情绪。
不过有趣的是，随着AI技术的发展，越来越多的科学家尝试解读动物的语言，希望能实现跨物种沟通。
在巴哈马研究海豚36年的丹妮丝·赫尔辛（Denise Herzing），建立了“野生海豚项目”，希望能翻译海豚的语言。
（丹妮丝·赫尔辛）海豚能通过鼻子振动发出口哨声，每只海豚都有一个标志性口哨声，就像人类的名字。
它们可以发出口哨声呼朋唤友，也能告诉远处的同伴自己在哪里。
2013年，赫尔辛建了一个人工智能算法，希望识别出海豚哨声中有意义的部分。
为此，她设计出一款水下键盘，上面有四个按钮，每按一个能发出特定的海豚哨声。
（赫尔辛挂在身上的就是水下键盘）这些声音是人工合成的，不是自然的海豚声，海豚们之前都没有听过。
这四个哨声分别代表围巾、绳索、马尾藻和弓箭，当赫尔辛和同事在水下拿它们玩时，就按下属于它们的哨声。
（研究员在水下联系键盘）海豚在旁边看的时候，会请求赫尔辛玩这些玩具。只有当海豚指向玩具，或者模仿发出玩具的哨声时，赫尔辛才会给它们。
几次实验后，海豚们都明白该怎么做了，也就是说，它们学会了“海豚语”中的四个新单词。
（海豚玩马尾藻）在它们发出的哨声里，还有很多不是人造的，它们是什么？
也许是“可以给我玩马尾藻吗？拜托拜托”，或者“人类！快把马尾藻给我！”。
因为场景和行为已经固定，分析海豚的其他哨声会容易很多。
赫尔辛还在用算法解码哨声，她相信未来海豚和人类的沟通会变得很容易。“说不定，有一天我们能听到海豚的口述历史呢？”
2017年，麻省理工的科学家用人工智能软件，解读绒猴之间的对话。
绒猴也叫拇指猴，是世界上最小的猴子，它们有类似人的社会关系和交流方式，很受动物语言学家的欢迎。
科学家们先是录下绒猴们叽叽喳喳的叫声，然后开发出一款软件，将音频的声谱图转换为黑白图像，找到其中重复出现的部分。
（ 狨猴声音转换成不同图像）最后，他们找到绒猴的10到15个单词，有啾啾、颤声和唧唧声等，每种都有自己的含义。
有的声音，是绒猴表示想吃东西，有的是向其他绒猴示威。和人类婴儿一样，小绒猴也是通过观察其他绒猴的交流，来学习这门语言的。
在北亚利桑那大学，科学家们还研究过土拨鼠的叫声。
他们发现，当有猎豹或老鹰经过土拨鼠的领地时，它们发出的警示声不一样。如果是人类走过领地，土拨鼠的声音也会因为人穿的衣服而改变。
他们找到三名体型相似的女性志愿者，让她们穿着蓝色、绿色和黄色的衬衫经过土拨鼠家门口。
每走过一次，土拨鼠都会惊声尖叫，但蓝色和黄色衬衫者引发的警报声明显不同，而绿色和黄色差别很小。
这种差异，意味着土拨鼠在叫喊中传达出颜色的信息，大概就像“穿蓝衣服的雌性两脚兽来了！”，或者“这次来的是穿黄衣服的！”。
还有很多人在研究鲸鱼的声音。一个名为Whale－X的项目在收集和分析鲸鱼群中的交流声，另一个叫CETI计划的机构想找到鲸鱼的语言结构。
也就是说，他们想找到鲸鱼的交流由哪些部分组成，是否有语法、句法、单词和句子。
在所有项目中，最野心勃勃的是“跨物种互联网”。
它的创建者包括“互联网之父”温特·瑟夫（Vint Cerf）、认知心理学家戴安娜·莱斯（Diana Reiss）和麻省理工教授尼尔·格森费尔德（Neil Gershenfeld）。他们希望利用网络技术，实现动物与动物之间、动物与人之间的交流。
第一批被研究的是海豚、大象和猿，4500名科学家研究它们的交流方式。
有参与者感叹：“计算机技术终于让我们看清动物世界的内部，向我们展示它们是复杂的、有知觉的、值得被尊重的生物。”
科技的进步，让曾经梦想的一切慢慢实现。
也许未来一百年，人类真的能和动物交谈，倾听它们的故事，看它们眼中的世界……