En 2025 veremos cómo se aprovechan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para lograr avances reales en la comprensión de la comunicación animal, respondiendo una pregunta que ha desconcertado a los humanos desde que existimos: “¿Qué se dicen los animales entre sí?” el reciente Premio Coller-Dolittleofrecer premios en efectivo de hasta medio millón de dólares a los científicos que “descifran el código” es una indicación de una confianza alcista 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 decodificando el click trenes de cachalotes y cantos de ballenas jorobadas. Estas modernas herramientas de aprendizaje automático requieren cantidades extremadamente grandes de datos y, hasta ahora, tales cantidades de datos de alta calidad y bien anotados han faltado.
Considere los LLM como ChatGPT que tienen datos de capacitación disponibles que incluyen la totalidad del texto disponible en Internet. Esta información sobre la comunicación animal no ha sido accesible en el pasado. No se trata sólo de que los corpus de datos humanos sean muchos órdenes de magnitud mayores que el tipo de datos a los que tenemos acceso sobre 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 del cachalote.
Además, cuando trabajamos con el lenguaje humano, ya saber lo que se esta diciendo. Incluso sabemos qué 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 particular, por ejemplo, significa algo diferente de otro aullido de lobo, o incluso si los lobos consideran un aullido como de alguna manera análoga 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 el poder 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, y los dispositivos de grabación de bajo costo como AudioMoth están ganando popularidad.
Ahora se están poniendo en línea conjuntos de datos masivos, ya que las grabadoras pueden dejarse en el campo, escuchando los cantos de los gibones en la jungla o de los pájaros en el bosque, las 24 horas del día, los 7 días de la semana, durante largos períodos de tiempo. Hubo ocasiones en las que era imposible gestionar manualmente conjuntos de datos tan masivos. Ahora, 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, según sus características acústicas naturales.
Una vez que esos grandes conjuntos de datos de animales estén disponibles, 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 del 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 con bastante claridad: “transducir señales de una especie en señales coherentes para otra”. En otras palabras, a traducir 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 del modo en que los humanos tenemos lenguaje.
El Premio Coller Dolittle es un poco más sofisticado y busca una manera de “comunicarse o descifrar la comunicación de un organismo”. Descifrar es un objetivo ligeramente menos ambicioso que traducir, considerando la posibilidad de que los animales, de hecho, no tengan un lenguaje que pueda traducirse. Hoy en día no sabemos cuánta o qué poca información se transmiten los animales entre sí. En 2025, la humanidad tendrá el potencial de superar nuestra comprensión no solo de cuánto dicen los animales sino también de qué se dicen exactamente entre sí.
