Jerusalem, 16. September 2026 (TPS-IL) – Künstliche Intelligenz-Modelle können Muster in Tiergeräuschen erkennen, aber es fällt ihnen möglicherweise immer noch schwer zu bestimmen, was diese Geräusche für die Tiere bedeuten, die sie hören, so eine neue internationale Studie unter der Leitung israelischer Forscher.

„Akustische Muster zu identifizieren ist nicht unbedingt dasselbe wie Bedeutung zu entschlüsseln“, sagte Prof. Yossi Yovel von der Tel Aviv Universität, einer der Forscher der Studie. „Um zu verstehen, was ein Tier ‚sagt‘, müssen wir wissen, wie das Tier, das die Nachricht empfängt, sie wahrnimmt und darauf reagiert.“

Die Studie legt nahe, dass die alleinige Analyse der physikalischen Merkmale von Tierlauten durch KI ein unvollständiges Bild der Tierkommunikation liefern könnte. Akustisch ähnliche Laute können unterschiedliche Botschaften übermitteln, während Laute, die unterschiedlich klingen, dieselbe Bedeutung haben können.

Die Forscher testeten dieses Problem anhand von Lautäußerungen menschlicher Kleinkinder, die noch keine vollständig entwickelte Sprache hatten. Im Gegensatz zu Tierlauten kann der kommunikative Kontext dieser Laute bis zu einem gewissen Grad beurteilt werden, da die Forscher die Umstände beobachten können, unter denen sie auftreten, und wie Menschen darauf reagieren.

Die Aufnahmen umfassten Lautäußerungen in drei Situationen: Not, spezifischer Ruf nach der Mutter oder dem Vater des Kindes und Aufforderung zur Nahrungsaufnahme.

Die Forscher analysierten die Aufnahmen mit einer traditionellen akustischen Methode und zwei fortschrittlichen neuronalen Netzen. Eines war mit Tierlauten trainiert worden, das andere mit erwachsener menschlicher Sprache. Der Vergleich ermöglichte es den Forschern zu untersuchen, ob Modelle, die mit verschiedenen Arten der Vokalkommunikation trainiert wurden, die Unterschiede zwischen den Lautäußerungen der Kleinkinder erkennen konnten.

Die neuronalen Netze schnitten besser ab als die traditionelle akustische Methode, aber keines von beiden konnte die Lautäußerungen konsistent nach ihrem kommunikativen Kontext klassifizieren.

In einigen Fällen gruppierten die KI-Modelle Laute, die mit unterschiedlichen Situationen verbunden waren. In anderen trennten sie Laute, die mit derselben Situation verbunden waren. Die Modelle erkannten auch nicht die zunehmende Dringlichkeit über Sequenzen von Lautäußerungen hinweg, ein Unterschied, den Menschen natürlich wahrnehmen können.

KI hat Schwierigkeiten, Tierlaute zu entschlüsseln

Die Ergebnisse werfen Fragen zu jüngsten Bemühungen auf, KI zur Untersuchung der Kommunikation von Fledermäusen, Walen, Vögeln und anderen Tieren einzusetzen. Laut den Forschern gehen solche Bemühungen oft davon aus, dass die Identifizierung von Mustern in den physikalischen Merkmalen von Geräuschen offenbaren kann, was diese Geräusche kommunizieren.

Die Bedeutung einer Lautäußerung hängt jedoch nicht nur davon ab, wie sie erzeugt wird, sondern auch davon, wie sie vom empfangenden Tier wahrgenommen wird.

Die Forscher sagten, dass verschiedene Arten ihre eigenen Wahrnehmungswelten haben, was bedeutet, dass die Bedeutung eines Geräusches nicht notwendigerweise allein aus seinen akustischen Merkmalen abgeleitet werden kann.

Sie argumentieren, dass zukünftige Versuche, die Tierkommunikation zu entschlüsseln, KI mit Verhaltensbeobachtungen, Wiedergabeexperimenten und, wo möglich, Messungen der Gehirnaktivität kombinieren sollten. Solche Methoden könnten Forschern helfen, nicht nur festzustellen, welche Laute zusammen auftreten, sondern auch, wie Tiere sie interpretieren und darauf reagieren.

„In den letzten Jahren gab es wachsende Begeisterung über die Möglichkeit, künstliche Intelligenz zur Entschlüsselung der Tierkommunikation einzusetzen, aber unsere Studie zeigt, dass diese Versprechungen mit Vorsicht behandelt werden sollten“, sagte Yovel.

„Künstliche Intelligenz ist ein mächtiges Werkzeug, aber sie ersetzt nicht die Perspektive des Tieres selbst“, fügte er hinzu.

Zum Forschungsteam gehörten Wissenschaftler der Tel Aviv Universität, der Hebräischen Universität von Jerusalem, der University of Edinburgh in Großbritannien, des deutschen Museums für Naturkunde – Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätswissenschaften und der Humboldt-Universität zu Berlin.

Die Forscher sagten, die Ergebnisse schlössen KI als Werkzeug zur Untersuchung der Tierkommunikation nicht aus, deuteten aber an, dass eine rein akustische Analyse möglicherweise nicht ausreicht, um festzustellen, was Tiere kommunizieren.

Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Current Biology veröffentlicht.