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重新认识大象:她会说韩语、模仿卡车,还能给朋友起名字

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1. 韩国动物园里有一头亚洲象,会说五个韩语单词,发音方式是把象鼻塞进嘴里。 2. 维也纳的大象会模仿轮船汽笛,肯尼亚的大象会模仿卡车引擎——大象是少数几种"声学学习者"哺乳动物之一。 3. 2024 年的研究证实: 大象会互相叫名字 ,而且方式跟人类父母给孩子起名几乎一样。
一头亚洲象,把象鼻塞进嘴里,开始说韩语

如果你在韩国京畿道爱宝乐园见过一头叫高施克(Koshik)的亚洲象,你大概率不会想到,他会说五个韩语单词:안녕(你好)、앉아(坐下)、아니야(不)、누워(躺下)、좋아(好)。

这不是民间传说,而是 2012 年发表在 Current Biology 上的严肃研究(Stoeger et al., 2012)。


研究者请了 16 名韩语母语者盲听 47 段录音,结果元音转录准确率达到 67%,辅音 21%;高施克发出的元音 F1、F2 这两个最关键的共振峰参数,与人类参照模型没有显著差异。

更怪的是他做这件事的方式。

高施克会在发声前 0.3 秒,把自己的象鼻尖伸进嘴里,用鼻子去调制口腔的形状,再借助这条临时改装的"声道"把人类元音的共振峰挤压出来。


这是研究文献里此前从未被记录过的发声机制。 等于一头大象自己发明了一套"鼻子塞嘴的假声管"。

研究者推测,他这种执着的模仿欲望,来自一段非常孤独的童年——高施克在生命最初的 5 年里,是动物园里唯一一头大象,身边只有人类训练员。他想说人话,是因为他想跟那群每天给他喂西瓜的人搭上话。

美泉宫的船汽笛、肯尼亚公路边的卡车

高施克并不孤单。2005 年发表在 Nature 上的一篇通讯,把大象的"声学模仿"从趣闻提升为科学事实(Poole et al., 2005)。

例子一:内陆动物园里的"船笛大象"

维也纳的美泉宫动物园里,有一头亚洲象。每次站在围栏边等饲养员的时候,他会发出一种电锯一样、快艇引擎一样、慢慢启动的船舶号角一样的怪声。

一开始所有人都摸不着头脑:美泉宫位于内陆,方圆几百公里都没有海,这头大象怎么会模仿汽笛?

后来有人翻它的档案才明白——他来美泉宫之前住在另一家紧挨着海岸的动物园,每天能听见港口的船汽笛。换了地方,他把"船笛"留在了自己的发声曲库里。

例子二:肯尼亚公路边的"卡车大象"

第二个例子在肯尼亚。

一头叫 Mlaika 的非洲象,生活在内罗毕到蒙巴萨那条公路边的营地。每天她能听见的最响的声音,就是重型卡车的隆隆引擎。

Mlaika 学会了模仿卡车。研究者拿录音去做声谱比对,确认那不是任何一种非洲象典型的叫声,而是逼真到让人辨识不出物种来源的"卡车启动声"。

如果你在没有任何上下文的情况下听这段录音, 你大概率会以为这是一段公路环境录音, 而不是一头四吨重的动物在用喉咙和鼻子模拟柴油发动机。

把这几件事放在一起看,会发现一个共同点:环境放什么进来,大象就从环境里挑奇怪的东西去模仿。

港口边长大的,歌单里就有汽笛;公路边长大的,就把卡车声背下来——这跟人类小孩学语言的方式高度一致。这不是反射,是真正的学习。

卡里麦罗:一头带着"非洲口音"吱吱叫的大象

亚洲象有一种独特的高频叫声,研究文献里叫 "squeak",频率范围在 300 到 2300 赫兹之间——粗听有点像小狗汪汪,再听像一只用力憋着的豚鼠尖叫。

Beeck 和 Stoeger 团队 2021 年发表在 BMC Biology 上的研究做了系统调查(Beeck et al., 2021),他们调研了分布在尼泊尔、泰国、瑞士、德国 7 个机构的 56 头圈养亚洲象,结合 48 通道声学相机做声源定位,最后得到了一个让人意外的结论——

吱吱声不是从喉咙发出来的。它是从嘴唇发出来的。

具体机制是:大象把嘴唇紧绷、嘴巴只露一条缝,然后把两边的脸颊主动往里凹,形成一个非常窄的腔体,再让嘴唇高速振动。


这个动作如果让你想起了什么,没错——就是人类小号手吹小号时候用的那个动作,专业术语叫 brass embouchure,"铜管嘴型"。

除了人类铜管乐手以外,嘴唇振动发声在动物界极其罕见。

Beeck 团队还发现一个有趣的细节:56 头受试象里只有 19 头会吹,比例 34%;会吱吱叫的母亲生的孩子,长大几乎全都会;不会的母亲生的孩子,长大也基本不会。这是个会"传家"的发声技能。


那非洲象呢?

非洲象的嘴部结构没有亚洲象那种天生的"硬件"。

但研究者注意到一件怪事——某些动物园里的非洲象偶尔也会发出类似亚洲象的吱吱声。追查这些个体的履历,结果几乎都满足同一个条件:它们在生活史里被迫和亚洲象长期共处过。

其中最著名的例子叫 卡里麦罗(Calimero)。

这头雄性非洲象和两头亚洲象一起生活了 18 年,为了融入这个"异族"群体,他硬是学会了亚洲象的吱吱声。

但他的发声机制完全不同。卡里麦罗没有那套嘴唇振动的硬件,他另辟蹊径,把自己的一个鼻孔堵住,用鼻子发出一个频率类似但听起来明显"不太对"的吱吱声。

把卡里麦罗的录音和正常亚洲象的吱吱声并排播放,你会清楚听到——卡里麦罗的吱吱声有"非洲口音",频率没那么高,不那么尖锐,整个调子像是一个外语学习者努力但没完全模仿到位的发音。

一头被异族养大的大象,为了融入对方的社群, 自己发明了一套发声方法去模仿对方的语言。 这件事如果发生在人类身上,会被写进语言习得教科书的卷首。
嘴和鼻子双路发声:声学相机让"看不见的声音"现形

要理解大象的发声系统有多花哨,需要先认识一个工具——声学相机。

它本质上是一个排成阵列的麦克风组合,由 48 到 96 个麦克风构成。每个麦克风离声源的距离略有不同,到达时间也略有不同,把这些时间差喂给一个叫"波束成形"(beamforming)的算法,就能反过来重建出声音是从哪里发出来的。

最终输出是一张图像——上面叠着热力图,红色的地方就是声源所在。原本不可见的"声音路径",第一次被看见了。

大象有两种发声路径

斯托格团队 2012 年在 PLOS ONE 上用这个工具拍非洲象,第一次用图像证明了大象的隆隆声有两种不同的发声路径(Stoeger et al., 2012b):

  • 鼻声道

    :长度约 2 米,共振峰更低、声音更深沉、传播更远——大象用来跟几公里外的同伴"打电话"的频道。

  • 嘴声道

    :长度只有 70-80 公分,共振峰更高,声音更丰富,更适合近距离社交。

还能嘴鼻齐发

2022 年 Beeck 团队在 Animals 上的另一篇论文把这个故事推到了更惊人的位置(Beeck et al., 2022)。

他们在尼泊尔录了 9 头母象的 203 个隆隆声,发现 64% 经鼻腔发出、21% 经口腔发出,还有 13% 是同时——也就是说,大象可以在一次发声里嘴鼻齐发,混合出一段同时含有低频鼻腔共振峰和高频口腔共振峰的"复合声"。

这个机制叫腭咽耦合(velopharyngeal coupling),此前一直被认为是人类发声的专属能力。这是研究者首次在非人动物身上记录到这种发声调控。

类比一下,这就是大象打招呼的"远程会议加当面寒暄"模式: 鼻子负责把信号传到几公里外, 嘴巴负责传递语气和情感, 偶尔嘴鼻一起开火,把一个低音轰鸣罩着语调起伏的复合包发过去。
大象会给朋友起名字,还能记住一百头同伴的声音

大象不只是声音怪异,它的声音里装着信息。

一头母象能记住 100 个"熟人"

McComb 等人 2000 年在 Animal Behaviour 上的经典播放实验显示(McComb et al., 2000):一头雌象能够辨认大约 100 头成年雌象、约 14 个家族的声音身份。


这是陆生哺乳动物里已知最广的声学识别网络。

100 这个数字值得停下来想想——人类自己见过的人脸,能稳定识别的也就 100 到 200 个。大象用耳朵能记住跟我们一样多的"熟人"。

2024 年的大新闻:大象会互相叫名字

2024 年 Pardo 等人在 Nature Ecology & Evolution 上发了一篇让动物行为学界震动的论文——大象互相叫名字(Pardo et al., 2024)。


研究团队在肯尼亚桑布鲁和安博塞利两个保护区,录下了 101 头野生非洲象的大约 470 条隆隆声,把每一条都标注好"是谁叫的"和"叫给谁的"。然后他们训练机器学习模型,只看声学特征,去预测"这条叫声是叫给谁的"。

结果显著高于随机水平。

也就是说,大象的隆隆声里确实编码了一个针对特定接收者的"名字"成分。

回放实验更关键:把对方原本叫"你"的声音放给"你"听,"你"回应得更快、更兴奋;把对方叫"别人"的声音放给"你"听,"你"明显冷淡得多。

大象 听得懂自己的名字 。
比海豚更像人类的命名方式

这里有一个 Pardo 强调的关键差别——大象的"名字"和海豚的不一样。

  • 海豚是模仿式命名

    :每只海豚一辈子有一个固定的"签名哨声",别的海豚要叫它就得 模仿 它的签名。

  • 大象不是这样

    :A 大象给 B 大象起的名字,跟 B 自己的叫声 没有任何声学相似性 ——就像你叫"小明"不是因为你长得像"小明"这两个音。

这是已知的非人动物里 第一例非模仿式个体命名 , 也是 2024 年传播最广的动物行为论文之一。
一打就是十分钟的招呼

如果你觉得"大象会叫名字"已经够震撼,再加一条——

大象打招呼可以打十分钟。


它们的群体在白天经常分散觅食,一个家族能拉成几公里的纵深;当家族成员重新聚到一起,会爆发一场漫长的合唱:号角般的喇叭声、轰隆隆的鼻腔低音、互相靠近时的口腔共鸣此起彼伏,能持续整整十分钟。

更夸张的是——即便只是分开十分钟,再次见面她们也要再花十分钟重新打一遍招呼。

换算到人类社交,这大概相当于你跟大学室友三年没见,在火车站抱着转圈——但人家每周都要这样几十次。

我们对大象的刻板印象,远远配不上她的复杂

我们这一代人对大象的认知,大致停留在两个画面:长鼻子甩水,还有"大象会发次声波"。

但只要你顺着这条线索往下挖一点,就会发现这两个画面非常单薄,完全无法重现大象真实的面目。

它会说韩语,会模仿卡车,会用嘴唇当小号吹高音;它能分清楚 100 个朋友的声音,能在叫声里塞进一个独属于某个同伴的"名字";它每天在和家族成员打十分钟的招呼,鼻子嘴巴双路开火地发着声学复合包。

它的头脑里有一间被解剖学家命名过的"小号练习室"——很多动物压根没盖这个房间,

它有,只是平时上锁。

我们有理由怀疑,下一次哪头大象学会了什么新声音, 新闻里那一行字背后,藏着的又是这种动物对世界的另一种细致回应。
参考文献

Beeck, V. C., Heilmann, G., Kerscher, M., & Stoeger, A. S. (2021). A novel theory of Asian elephant high-frequency squeak production. *BMC Biology*, *19*, Article 121. https://doi.org/10.1186/s12915-021-01026-z

Beeck, V. C., Heilmann, G., Kerscher, M., & Stoeger, A. S. (2022). Sound visualization demonstrates velopharyngeal coupling and complex spectral variability in Asian elephants. *Animals*, *12*(16), Article 2119. https://doi.org/10.3390/ani12162119

McComb, K., Moss, C., Sayialel, S., & Baker, L. (2000). Unusually extensive networks of vocal recognition in African elephants. *Animal Behaviour*, *59*(6), 1103–1109. https://doi.org/10.1006/anbe.2000.1406

Pardo, M. A., Fristrup, K., Lolchuragi, D. L., Tyack, P. L., Moss, C., et al. (2024). African elephants address one another with individually specific name-like calls. *Nature Ecology & Evolution*, *8*, 1353–1364. https://doi.org/10.1038/s41559-024-02420-w

Poole, J. H., Tyack, P. L., Stoeger-Horwath, A. S., & Watwood, S. (2005). Animal behaviour: Elephants are capable of vocal learning. *Nature*, *434*, 455–456. https://doi.org/10.1038/434455a

Stoeger, A. S., Heilmann, G., Zeppelzauer, M., Ganswindt, A., Hensman, S., & Charlton, B. D. (2012b). Visualizing sound emission of elephant vocalizations: Evidence for two rumble production types. *PLOS ONE*, *7*(11), Article e48907. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0048907

Stoeger, A. S., Mietchen, D., Oh, S., de Silva, S., Herbst, C. T., Kwon, S., & Fitch, W. T. (2012). An Asian elephant imitates human speech. *Current Biology*, *22*(22), 2144–2148. https://doi.org/10.1016/j.cub.2012.09.022

本文内容来自播客生物漫游指南,欢迎在各平台收听。


(本期内容原创,由AI辅助排版与润色)

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