在探索人类语言起源的途中，研究人员已经找到一种方法来理解蝙蝠的语言。研究埃及狐蝠的研究者表示，他们已经找到一种方法来从蝙蝠发出的声音中弄清楚它们之间的社交状态：谁与谁在争吵、争论的主题，甚至还能预测分歧的结果。

“我们的任务是研究人类语言起源于何处，为此，我们首先必须学习动物的交流方式。”来自以色列特拉维夫大学的研究者Yossi Yovel说。“动物交流中的一大问题是它们传达了多少信息。”

生活在非洲和中东地区的狐蝠是社交性生物。但是当这群精灵在一起闲逛时，它们发出的叫声几乎不可能被人耳识别。仅仅是听起来略微惊悚和具有攻击性。“基本上是蝙蝠之间互相喊叫。”Yovel说。

在《科学报告》期刊上，Yovel和他的同事描述了他们如何设法辨别蝙蝠吱吱声中的含义。

有趣的是，他们使用了最初用于人类语音识别的机器学习算法。作为人工智能的一种形式，机器学习算法通过事先分类的数据进行“训练”，然后被用以发现未知数据之间的模式和关系。

研究团队花了75天连续记录22只蝙蝠的音频和视频片段。这些蝙蝠被分成两组，分别被放在独立的笼子中。通过研究视频素材，研究人员辨别出哪些蝙蝠在相互争论，并按四个不同的主题将争吵分类：睡眠、食物、栖息位置和交配。

随后研究人员使用这些数据对机器学习算法进行训练。然后再通过后续测试检查系统的准确性。

结果显示，通过对蝙蝠叫声频率的识别，算法能实现71%的发声者识别率，并有61%的准确率识别出谈话的主题。此外，系统还能够识别声音指向的对象，以及预测争论的结果，尽管正确率较低。

蝙蝠声音之间的差异微妙难察。“我们发现，不同含义的声音频率上存在差异。但并非交配用高音，吃饭用低音这么简单。”

结果显示，即便是日常对话也含有丰富的信息。Yovel说：“我们已经证明，蝙蝠的声音以前被认为是表达相同的含义。比如‘离开这儿’之类。实际上包含了许多信息。”蝙蝠使用音高的变化和模式组合来传达复杂含义。

伦敦大学学院生态学和生物多样性教授凯特·琼斯（Kate Jones）称这些发现令人兴奋：“这就像动物语言界的罗塞塔石碑被发现了。”她称赞研究团队设法解码蝙蝠语言，这些声音中含有比我们所想象的更多的信息。

琼斯认为这种方法可推而广之，用来研究其他动物如何沟通。“你可以使用相同的技术来研究其他物种的语言，为语言研究打开了一扇新的大门。”