科罗拉多州立大学、拯救大象组织与象声组织的研究人员借助机器学习技术，证实大象叫声中蕴含类似名字的元素，用于辨识特定接收者。这一发现证实了研究人员基于先前观察的推测。实验中，当大象听到回放的、专属于自己的叫声时，会积极回应，如回叫或靠近声源，而对其他大象的叫声反应则较为平淡。
与海豚和鹦鹉通过模仿对方标志性叫声的“称呼”方式不同，大象的交流不依赖模仿，而是更接近于人类使用名字，这被视为一种更高层次的认知体现。
尽管大象与人类的进化路径早在数千万年前便已分离，但两者均展现出复杂的社会结构和高度发展的交流能力。大象在家族、社群及更广泛的亲属网络中生活，其社交模式与人类复杂的社交网络相类似。
研究人员推测，相似的需求促使这两个物种发展出使用抽象声音为个体命名的能力，即任意语音标记。
大象是交流的高手，它们不仅依赖视觉、嗅觉和触觉，还通过声音传递丰富信息，包括身份、年龄、性别、情绪及行为背景。
为了深入探究大象叫声的奥秘，研究人员开发了先进的信号处理技术，精确捕捉叫声的细微差别，并训练机器学习模型，仅凭声学特征即可识别叫声的接收者。实验显示，大象对家人和朋友的呼唤反应热烈，而对其他个体的呼唤则较为冷淡，这进一步证明了它们能识别自己的“名字”。
此项研究耗时四年，其中包括在肯尼亚进行的14个月密集野外考察，研究人员在桑布鲁国家公园和安博塞利国家公园共记录了470种不同的叫声，涉及101个呼叫者和117个接收者。科学家强调，未来需收集更多数据，以进一步解析叫声中的名字元素，并探索大象是否也为食物、水源和地点等命名。