Ik heb nog nooit in de open oceaan gedoken, dus als ik voor het eerst de walvisroep hoor, neem ik aan dat het een technisch probleem is. Misschien is dit wat er gebeurt als een microfoon onder het oppervlak wordt ondergedompeld: het geluid van bellen die tegen de machine botsen.
Maar dit is een klik, het geluid dat de ene potvis maakt in de aanwezigheid van een andere potvis. Het is moeilijk te beschrijven. Niet zo nat als iemands stem of zo luid als het lied van een bultrug, de klikken komen in strakke, percussieve ritmes die bekend staan als een coda. In eerste instantie lijken ze bijna robotachtig. Maar hoe meer ik luister – terwijl theoretisch computerwetenschapper Orr Paradise de knoppen aanpast van een kunstmatige-intelligentiemodel dat hij heeft gebouwd om elk geluid te vertalen in stemgeluiden van potvissen – hoe meer de klikken het gevoel krijgen dat een gesprek is beëindigd.
Het systeem dat Paradise ontwikkelt heet WhAM, een afkorting van Whale Acoustics Model. De interface is eenvoudig, uitnodigend en… het lijkt op een verlichte dansvloer. Hij laat me zien hoe het model werkt in een hotellobby, tijdens een pauze van de presentatie van WhAM op de NeurIPS machine learning conferentie. Ze draagt een felroze fleece die bijna overeenkomt met de kleuren op haar scherm. Het vraagt mij om het model iets te vertalen te geven.
Hij pikt eerst per ongeluk de omgevingsaudio op, maar Paradise denkt niet dat “Last Christmas” zich goed zal vertalen naar Potvis. In plaats daarvan stelt hij voor dat ik mijn vingers in de microfoon van zijn laptop steek. In een oogwenk zet WhAM de klik om in de staart van een potvis en voorspelt de reeks klikken die in het wild zouden kunnen volgen.
Paradise heeft WhAM gecreëerd CETI-projecteen non-profitorganisatie die werkt aan iets gedurfds: ooit vertaal de taal en communiceer met de potvissen. Voorlopig hebben de kliks van WhAM geen enkele betekenis. Als we ‘Last Christmas’ met succes hadden vertaald, zou een luisterende walvis het kerstverdriet van het lied niet hebben opgevangen. Met een beetje geluk zal dit niet altijd het geval zijn; het team achter WhAM wil het AI-model de komende jaren gemoedelijk maken.
Op dit moment is de afwezigheid van betekenis echter opzettelijk. WhAM opereert over wat Paradise en zijn team een ‘semantische kloof’ noemen, en richt zich alleen op de akoestische structuur, omdat het is gebouwd op de architectuur van een ander AI-systeem dat is ontworpen om muziek te genereren. Toen Paradise voor het eerst in aanraking kwam met dat model, bekend als VampNet-een paar jaar geleden zag hij de mogelijkheid in zijn vermogen om op elk geluid te riffen, waarbij hij de fragmenten opnieuw combineerde tot plausibele variaties. Als een machine zulke muziek zou kunnen maken, dacht hij, zou hij misschien een taal kunnen gaan leren die mensen nog steeds niet kunnen begrijpen.
