Una empresa con sede en California busca aprovechar el poder del aprendizaje automático para decodificar la comunicación de animales completos.
Comprender cómo se comunican los animales ha sido durante mucho tiempo un tema de interés e investigación. Los primates hacen llamadas claras para advertir del peligro. Los delfines se comunican con silbidos característicos, mientras que algunas aves captan mensajes analizando el sonido de los cantos.
A pesar de la riqueza del modo de comunicación del reino animal, la mayoría de los expertos nunca lo llamarían lenguaje, porque ninguna comunicación cumple con todos los criterios como en los humanos. Por lo tanto, la comprensión de la "voz" de los animales debe basarse en principios de investigación específicos.
Método de aprendizaje automático
Desde entonces, el desciframiento se ha basado en gran medida en la observación cuidadosa. Hasta hace poco, lo más avanzado era la aplicación de métodos de aprendizaje automático para procesar la enorme cantidad de datos de sensores generados por animales.
Los científicos han desarrollado conjuntamente un algoritmo que analiza las vocalizaciones de un cerdo para ver si el animal está experimentando emociones positivas o negativas.
Los cerdos se prueban con métodos de aprendizaje automático
Otra aplicación, llamada DeepSqueak, evalúa si los roedores están estresados en función de sus llamadas ultrasónicas. Otra iniciativa planea utilizar el aprendizaje automático para interpretar la forma en que se comunican los cachalotes.
Pero hasta ahora, los métodos de aprendizaje automático solo se han aplicado individualmente para rastrear animales individuales.
Caminata ambiciosa de ESP
Aza Raskin es cofundadora y presidenta de Earth Species Project (ESP), una organización sin fines de lucro de California con la audaz ambición de decodificar todo tipo de comunicación no humana utilizando inteligencia artificial (AI) se llama aprendizaje automático.
A través de la declaración de Raskin, ESP tiene como objetivo mejorar drásticamente los métodos de aprendizaje automático, ayudando a los humanos a decodificar la "voz" de todos los animales en la Tierra. Si tiene éxito, Esp está lista para dar a conocer su saber hacer para dedicarse a profundizar el vínculo entre humanos y otros animales.
Aza Raskin dice que otros animales no tienen idiomas, pero pueden enseñarles un "lenguaje común" similar a las formas simbólicas de comunicación. Al igual que los humanos a menudo usan señas con los brazos para comunicarse con delfines y primates.
Método de comunicación con delfines mediante señas manuales.
El proceso ESP comienza con el desarrollo de un algoritmo para representar palabras en un espacio físico. En esta representación geométrica multidimensional, la distancia y la dirección entre los puntos (palabras) describen cómo se relacionan significativamente entre sí. Por ejemplo, las palabras "rey" y "hombre" tienen muchas similitudes en términos de distancia y dirección de representación en el espacio.
A través del análisis de estos símbolos de comunicación, podemos traducir la mayoría de las diferentes palabras. ESP busca aplicar este mismo principio de expresión para comunicarse con los animales, que puede usarse para una variedad de especies, desde gusanos hasta ballenas.
El modelo basado en IA, desarrollado por ESP, se probó con los silbidos característicos de los delfines, los maullidos de los macacos de cola larga y los sonidos sonoros de los murciélagos. El modelo demostró ser eficaz para animales individuales en el entorno de laboratorio ideal. Por lo tanto, ESP concluye que han entendido mejor las señales emocionales de estas especies.
Las inseguridades de las nuevas tecnologías
Aza Raskin también admite que aún queda un largo camino por recorrer hasta que las ambiciones de ESP se hagan realidad.
Hay demasiadas especies animales en el mundo, incluidas especies tanto inferiores como superiores. Las especies inferiores deben preguntarse si son lo suficientemente emocionales como para mostrar a los humanos.
Además, es difícil recopilar datos precisos en un entorno con demasiadas personas.
Mientras tanto, la tecnología de ESP también es ideal solo en un entorno de laboratorio. Si se aplica en un entorno natural, donde hay tantas señales de comunicación mixtas, la nueva tecnología parece tener dificultades para desenredar ese lío. Finalmente, la tecnología no podrá separar y distinguir cuál es el mensaje de comunicación del público objetivo.
Sin embargo, Raskin también expresó su optimismo de que la tecnología de IA (inteligencia artificial) cada vez más desarrollada ayudará gradualmente a eliminar este difícil problema.
Junto con el interés, también hay muchos expertos en animales que están poniendo en duda el nuevo método de ESP. Dicen que el método de IA, aunque interesante, no será suficiente para comprender a los animales. Además de rastrear un gran tesoro de datos de aprendizaje automático, los humanos aún necesitan salir al campo para observar de cerca cada especie animal.
El propio Raskin admite que la IA por sí sola puede no ser suficiente para desbloquear la comunicación con otras especies. Pero mencionó investigaciones que muestran que muchas especies se comunican de formas más complejas de lo que los humanos jamás imaginaron. Raskin confía en que su investigación ayudará a crear una gran biblioteca de datos y será útil para analizarlos a gran escala.
