En 2025 seremos testigos del uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para lograr avances reales en la comprensión de la comunicación entre animales, en un intento por responder a una pregunta que ha desconcertado a la humanidad desde el principio de los tiempos: “¿De qué hablan los animales?”. El Premio Coller-Dolittle (Coller-Dolittle Prize), que ofrece recompensas económicas de hasta medio millón de dólares a los científicos que logren “descifrar el código”, es un claro indicador de la creciente confianza en que los recientes avances en aprendizaje automático y modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) sitúan este logro a nuestro alcance.
Durante años, numerosos equipos de investigación han trabajado en la creación de algoritmos para descifrar los sonidos de los seres vivos. Por ejemplo, el Proyecto Ceti (Project Ceti) busca analizar los “clics” de los cachalotes y las vocalizaciones de las ballenas jorobadas. A pesar de ello, las herramientas modernas de aprendizaje automático requieren cantidades masivas de datos, y los datos de gran calidad y amplia escala siguen siendo escasos hoy en día.
Escasez de datos frente a abundancia de tecnología
Para comprender el desafío, basta con reflexionar sobre la diferencia entre lo que tienen a su disposición los modelos de lenguaje como ChatGPT y los datos de comunicación animal. Mientras que ChatGPT se entrena con la enorme cantidad de textos disponibles en internet, el número de modelos de audio confiables para estudios de campo sobre cachalotes, por ejemplo, no supera las 8000 llamadas, lo que representa solo una fracción de lo que analiza el Proyecto Ceti.
Además, en el caso del lenguaje humano ya sabemos de antemano qué se dice y conocemos el concepto mismo de “palabra”, algo que facilita el proceso de análisis. En el mundo animal, en cambio, los científicos a menudo no saben si el aullido de un lobo específico significa algo diferente al de otro, o si dichos aullidos equivalen a “palabras” en el sentido humano.
Más datos y software más avanzado
A pesar de los desafíos, el año 2025 trae grandes esperanzas, tanto en el nivel del volumen creciente de datos de audio de animales como en las capacidades técnicas de los algoritmos de inteligencia artificial y animales. Prácticamente todos los equipos de investigación ya pueden utilizar dispositivos de grabación de bajo costo como AudioMoth, lo que permite recopilar datos masivos de animales las 24 horas del día.
De hecho, han comenzado a surgir grandes acumulaciones de estas grabaciones, que cubren los sonidos de gibones en las selvas o aves forestales durante todos los días del año. Manejar estas cantidades masivas de datos era antes casi imposible, pero los algoritmos de visión por computadora y las redes neuronales convolucionales (CNN) ahora son capaces de examinar miles de horas a gran velocidad y extraer los sonidos de los animales para clasificarlos según sus características acústicas naturales.
Una vez que se dispone de estos vastos datos, surgen nuevas oportunidades para analizarlos, como el uso de redes neuronales profundas para descubrir la estructura subyacente en las secuencias de tonos y llamadas de los animales, las cuales quizás guarden cierta similitud con las estructuras semánticas del lenguaje humano.
¿Qué hacemos con estos sonidos?
El dilema principal sigue siendo determinar el objetivo final de comprender estos sonidos. Algunas entidades, como la organización Interspecies.io, buscan “convertir las señales de los animales en señales comprensibles entre especies”, es decir, traducir la comunicación de los animales para los humanos. Sin embargo, la mayoría de los científicos dudan en afirmar que los animales tienen un “lenguaje” como el nuestro, aunque posean sonidos con significado.
Aquí es donde entra el Premio Coller-Dolittle con un enfoque más flexible, ya que su objetivo es encontrar un mecanismo que nos permita “comunicarnos con o descifrar la comunicación de los seres vivos”. Es posible que no logremos traducir esta comunicación literalmente si los animales no tienen un lenguaje en el sentido humano, pero aun así es posible comprender los significados y propósitos subyacentes detrás de dichos sonidos.
Hasta ahora, no sabemos con exactitud la cantidad de información que los animales intercambian entre sí ni la naturaleza del “vocabulario” que utilizan. Pero en 2025, gracias a la inteligencia artificial y a los animales en conjunto, tendremos una oportunidad de oro para dar un salto cualitativo en nuestra comprensión del grado de complejidad de su comunicación y su verdadera naturaleza. Este año podría presenciar finalmente la aparición de respuestas basadas en datos masivos y análisis avanzados, que respondan a una pregunta que siempre ha ocupado nuestras mentes: “¿De qué hablan los seres vivos entre sí?”
