Desafío 2025. Con la ayuda de la inteligencia artificial intentarán “traducir” sonidos de los animales al lenguaje humano.

La traducción entre especies está más cerca que nunca, pero, ¿qué querrían decirnos los animales, si es que querrían decirnos algo?

Montevideo | Todo El Campo | En 2025 veremos cómo se aprovechan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para lograr un progreso real en la comprensión de la comunicación animal, respondiendo a una pregunta que ha desconcertado a los humanos desde que existimos: “¿Qué se dicen los animales entre sí?”

El reciente Premio Coller-Dolittle, que ofrece premios en efectivo de hasta medio millón de dólares para los científicos que “descifren el código”, es una indicación de una confianza optimista en que los recientes desarrollos tecnológicos en el aprendizaje automático y los grandes modelos de lenguaje (LLM) están poniendo este objetivo a nuestro alcance.

Muchos grupos de investigación han estado trabajando durante años en algoritmos para dar sentido a los sonidos de los animales.

El Proyecto Ceti, por ejemplo, ha estado descifrando los clics de los cachalotes y los cantos de las ballenas jorobadas. Estas modernas herramientas de aprendizaje automático requieren cantidades extremadamente grandes de datos y, hasta ahora, han faltado tales cantidades de datos de alta calidad y bien anotados.

Considere los LLM como ChatGPT que tienen datos de entrenamiento disponibles que incluyen la totalidad del texto disponible en Internet. Este tipo de información sobre la comunicación animal no ha sido accesible en el pasado. No es solo que los corpus de datos humanos sean muchos órdenes de magnitud más grandes que el tipo de datos a los que tenemos acceso para los animales en la naturaleza: se utilizaron más de 500 GB de palabras para entrenar GPT-3, en comparación con poco más de 8,000 “codas” (o vocalizaciones) para el reciente análisis del Proyecto Ceti sobre la comunicación de los cachalotes.

Además, cuando trabajamos con el lenguaje humano, ya sabemos lo que se está diciendo. Incluso sabemos lo que constituye una “palabra”, lo cual es una gran ventaja sobre la interpretación de la comunicación animal, donde los científicos rara vez saben si un aullido de lobo en particular, por ejemplo, significa algo diferente de otro aullido de lobo, o incluso si los lobos consideran un aullido como de alguna manera análogo a una “palabra” en el lenguaje humano.

No obstante, 2025 traerá nuevos avances, tanto en la cantidad de datos de comunicación animal disponibles para los científicos, como en los tipos y la potencia de los algoritmos de IA que se pueden aplicar a esos datos. La grabación automatizada de sonidos de animales se ha puesto al alcance de todos los grupos de investigación científica, con dispositivos de grabación de bajo costo como AudioMoth que han explotado en popularidad.

Ahora se están conectando conjuntos de datos masivos, ya que las grabadoras se pueden dejar en el campo, escuchando las llamadas de los gibones en la selva o las aves en el bosque, las 24 horas del día, los 7 días de la semana, durante largos períodos de tiempo. Hubo ocasiones en las que estos conjuntos de datos masivos eran imposibles de gestionar manualmente. Ahora, los nuevos algoritmos de detección automática basados en redes neuronales convolucionales pueden recorrer miles de horas de grabaciones, seleccionando los sonidos de los animales y agrupándolos en diferentes tipos, de acuerdo con sus características acústicas naturales.

Una vez que esos grandes conjuntos de datos de animales estén disponibles, los nuevos algoritmos analíticos se convierten en una posibilidad, como el uso de redes neuronales profundas para encontrar estructuras ocultas en secuencias de vocalizaciones de animales, que pueden ser análogas a la estructura significativa en el lenguaje humano.

Sin embargo, la pregunta fundamental que sigue sin estar clara es, ¿qué esperamos hacer exactamente con estos sonidos de animales? Algunas organizaciones, como Interspecies.io, establecen su objetivo bastante claramente como “transducir señales de una especie en señales coherentes para otra”. En otras palabras, traducir la comunicación animal al lenguaje humano. Sin embargo, la mayoría de los científicos están de acuerdo en que los animales no humanos no tienen un lenguaje propio, al menos no en la forma en que los humanos tenemos el lenguaje.

El Premio Coller Dolittle es un poco más sofisticado, ya que busca una forma de “comunicarse o descifrar la comunicación de un organismo”. Descifrar es un objetivo un poco menos ambicioso que traducir, teniendo en cuenta la posibilidad de que los animales no tengan, de hecho, un lenguaje que se pueda traducir. Hoy en día no sabemos cuánta información transmiten los animales entre sí. En 2025, la humanidad tendrá el potencial de dar un salto en nuestra comprensión no solo de cuánto dicen los animales, sino también de qué se dicen exactamente entre sí.

Artículo original: La carrera por traducir los sonidos de los animales al lenguaje humano.

EL AUTOR: Artículo de Arik Kershenbaum, tutor universitario y director de estudios de la Universidad de Cambridge. Interesado en la comunicación animal, autor del libro Why Animals Talk (Por qué hablan los animales).

También forma parte del equipo de Grupo de Investigación en Bioacústica

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