AI đã giải mã được tiếng chim, khi nào con người "nói chuyện" với động vật?

Một con chim sẻ vằn cất tiếng hót. Với mọi người, đó có thể chỉ là chuỗi âm thanh líu lo quen thuộc.

Nhưng với tiến sĩ Julie Elie, nhà sinh học tại Đại học California, Berkeley (Mỹ), những âm thanh ấy chứa đựng một hệ thống giao tiếp phức tạp hơn nhiều so với những gì giới khoa học từng hình dung.

Theo Guardian, bà Elie vừa giành giải thưởng Coller-Dolittle 2026 trị giá 100.000 USD nhờ công trình giải mã tiếng hót của chim sẻ vằn, một loài chim nhỏ nhưng có đời sống xã hội và hành vi phát âm rất phong phú.

Công trình được xem là bước tiến quan trọng trong tham vọng lâu dài: giúp con người hiểu, thậm chí giao tiếp hai chiều với động vật.

Trong hơn 15 năm, bà Elie cùng cộng sự đã quan sát, ghi âm và phân loại hàng nghìn tiếng hót của chim sẻ vằn theo từng hoàn cảnh, từng cá thể. Sau đó, các thuật toán học máy được sử dụng để phân tích cách loài chim này mã hóa thông tin trong âm thanh.

Kết quả, nhóm nghiên cứu xác định được 11 kiểu tiếng hót cốt lõi, có thể xem như một dạng “từ vựng” của chim sẻ vằn. Những âm thanh này không chỉ bộc lộ cảm xúc, mà còn giúp chim thông báo danh tính, hành động đang thực hiện và nhận diện lẫn nhau thông qua “chữ ký” âm thanh riêng của từng cá thể.

Điểm đáng chú ý là các nhà khoa học không chỉ dừng lại ở việc “nghe và đoán”. Để kiểm chứng, chim sẻ vằn được cho nghe nhiều loại tiếng hót khác nhau sau khi bấm một nút. Một số âm thanh đi kèm phần thưởng là hạt giống, số khác thì không.

Theo thời gian, chim học cách bỏ qua những tín hiệu không mang lại phần thưởng. Khi mắc lỗi, chúng thường nhầm lẫn giữa các tiếng hót có cùng ý nghĩa, thay vì các âm thanh chỉ giống nhau về cách phát ra.

Điều này cho thấy chim sẻ vằn phản ứng dựa trên nội dung thông tin, chứ không đơn thuần nhận diện âm thanh theo phản xạ.

Giáo sư Jonathan Birch, thành viên hội đồng chấm giải, đánh giá công trình của bà Elie là ví dụ nổi bật về việc kết hợp quan sát hành vi, thí nghiệm và AI để đi từ hàng nghìn bản ghi âm đến việc hiểu ý nghĩa thực sự của chúng.

Giải thưởng Coller-Dolittle được Quỹ Jeremy Coller phối hợp với Đại học Tel Aviv thành lập nhằm thúc đẩy các nghiên cứu về giao tiếp liên loài. Ngoài giải thưởng thường niên, ban tổ chức còn treo giải lớn cho nhóm đầu tiên tạo ra bước đột phá trong giao tiếp hai chiều giữa con người và động vật.

Hiện nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới cũng đang ứng dụng AI để phân tích tiếng kêu của tinh tinh, chuột, cá heo và nhiều loài khác.

Dù vậy, các chuyên gia cho rằng “nói chuyện” với động vật theo nghĩa đầy đủ vẫn là mục tiêu khó, bởi âm thanh chỉ là một phần trong hệ thống giao tiếp gồm hành vi, bối cảnh, mùi, chuyển động và quan hệ xã hội.

Nhà sáng lập giải thưởng Jeremy Coller dự đoán con người có thể giải mã được “mật mã” giao tiếp của động vật trước năm 2030.

Nếu điều đó thành hiện thực, AI không chỉ giúp con người hiểu thêm về thế giới tự nhiên, mà còn có thể mở ra cách tiếp cận mới trong bảo tồn, chăm sóc động vật và nghiên cứu hành vi sinh học.