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Javier Sánchez, exingeniero de Amazon que trabajó en el desarrollo de Alexa, la asistente de voz interactiva de la compañía, ha dedicado su talento y trabajo para construir una aplicación con un objetivo poco convencional: hablar con gatos. MeowTalk es un producto que, según su creador, tiene la capacidad de traducir los maullidos de los felinos para que los dueños puedan entender lo que ellos sienten, como dolor, hambre, tristeza, etc.
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Esta es una de las muestras que existen por parte de expertos que intentan utilizar los sistemas de aprendizaje automático o machine learning para decodificar la comunicación animal. Otro ejemplo es DeepSqueak, un software que se construyó con el objetivo de analizar y categorizar las vocalizaciones ultrasónicas de los roedores.
Sin embargo, varios expertos tienen dudas sobre la precisión que este tipo de herramientas, como MeowTalk y DeepSqueak, pueden desarrollar para entender mejor el lenguaje animal.
“Estos desarrollos también se han aplicado para determinar si los sonidos que producen los animales están comunicando algún dolor, malestar o molestia”, explica Carlos Andrés Torres, ingeniero de sistemas de la Universidad Nacional, con maestría enfocada en inteligencia artificial, que ha dedicado su carrera a trabajar con compañías que han desarrollado procesos relacionados con compresión documental automática e interpretación de lenguaje.
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La inteligencia artificial ha tenido avances significativos gracias a los dispositivos de adquisición, como cámaras, instrumentos para grabar audio, los sensores, entre otros elementos. El auge de Internet y la mejora en la velocidad de procesamiento de datos han permitido crear técnicas computacionales de machine learning, en la cual se pueden entrenar modelos que aprendan y que emulen la inteligencia humana. En el sector de los animales, se utiliza esta estrategia para intentar entenderlos, detectar enfermedades y comprender sus comportamientos.
Carlos Andrés Torres asegura que existen diferencias esenciales entre el lenguaje humano y animal, pues la mayoría de lenguaje humano se ha representado de forma sonora y gráfica, a través del lenguaje escrito. En el lenguaje animal, se pueden incluir expresiones más amplias. Por ejemplo, algunas mascotas pueden utilizar diferentes sonidos para comunicar hambre, dolor o sueño. No obstante, ellos también pueden comunicarse a través del cuerpo: con movimientos y gestos. “En otros escenarios, varias especies pueden utilizar la comunicación olfativa, relacionada con lo químico. En algunos animales, se puede hablar del manejo de la vibración como medio de comunicación. Incluso, algunos peces utilizan la comunicación eléctrica para comentarle a su manada varios comportamientos”, explica Carlos Andrés Torres.
Las personas podemos medir nuestra comunicación sonora por medio de los oídos. De esta manera, se puede capturar el sonido a través de micrófonos, para hacerlo llegar al computador y que se pueda analizar de forma inteligente. Por otro lado, la comunicación gestual puede desarrollarse a través de cámaras, para colocarla en un computador, que pueda ser analizada por medios inteligentes. “Existen una gran cantidad de sensores en la tecnología, que permiten capturar estas representaciones químicas, vibracionales, eléctricas, entre otras manifestaciones diferentes y otros niveles de comunicación, para estudiarlas y determinar el significado que puedan representar”, menciona Carlos Andrés Torres.
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Jorge Camargo es decano de la facultad de Ingeniería de Sistemas en la Universidad Antonio Nariño. Ha utilizado el machine learning durante varios años, trabajando con audios generados por especies de pájaros en Colombia, para extraer datos sobre ellos. Ha explorado el habla y el procesamiento del lenguaje natural, que es una de las áreas de la inteligencia artificial que se enfoca en intentar crear sistemas de traducción entre una lengua y otra. Estos sistemas de machine learning son capaces de aprender y decodificar lo que los seres humanos expresan. Esto mismo se ha intentando realizar con otras especies, el problema es que los demás animales tienen un sistema de decodificación diferente.
En el ámbito de la comunicación animal, se ha trabajado con ballenas, pájaros, elefantes, abejas, murciélagos, entre otros. La ciencia tiene varias preguntas base sobre este tipo de modelos de inteligencia artificial y es el tratar de acercarse a cómo se comunica una especie distinta. “Los seres humanos queremos entender cómo se comunican los animales, sesgados, pensando que se comunican igual que nosotros”, afirma Jorge Camargo.
Aldemar González es un médico veterinario que ha desarrollado estudios en genética cuantitativa y molecular. El experto considera que, a través de la inteligencia artificial, se pueden comenzar a analizar los comportamientos y las tonalidades de los animales, que no pueden ser captados por los seres humanos. Por ello, dice que el principal desafío que enfrenta la inteligencia artificial en la investigación de la comunicación animal es el desarrollo de bases de datos, que puedan diferenciar los distintos comportamientos y sonidos que emiten los animales. “Para comprender la comunicación animal, podemos crear una base de datos con las distintas vocalizaciones, incluyendo tonalidades que los seres humanos no pueden diferenciar”, afirma Aldemar González.
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La neurolingüística ha estudiado lo relacionado con el significado del lenguaje. Esta disciplina afirma que el significado tiene que estar antes en el cerebro para, posteriormente, verbalizarse o transformarse en gestos. El receptor interpreta el mensaje a través de sus sensores (sus ojos o sus oídos), lo lleva a su cerebro y allí le brinda una representación neurolingüística para comprender el mensaje.
La inteligencia artificial funciona a través de un aprendizaje de patrones basados en la información que se tiene. Esta puede tomar una foto de un animal y la etiqueta diciendo “esta es la foto de un perro”, para mostrarla al computador, que comienza a entender que esta es la foto de un can. Posteriormente, se muestra la foto de un gato, para indicar que esta es la imagen de un felino. Así, se pueden comenzar a mostrar cientos de millones de imágenes. Esta es la forma en que el computador empieza a aprender que las fotografías que le muestran se parecen más a un perro o un gato. “Luego, cuando ya entrené a la inteligencia artificial, le muestro al computador una nueva foto, sin decirle qué es. Con la información que aprendió, puede decirme, por ejemplo: 90% de probabilidades que es un perro, 10% de probabilidades que es un gato”, explica Carlos Andrés Torres.
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Las máquinas aprenden por repetición de imágenes. Para el aprendizaje del lenguaje animal, se debe realizar el mismo proceso, pero con sonidos, como, por ejemplo, un maullido o un gruñido. El problema surge cuando se debe conseguir a alguien que traduzca de forma efectiva el lenguaje animal.“Necesitaríamos un experto en comunicación animal que nos diga qué representa cada uno de los sonidos, para poder etiquetarlo y hacer que el computador lo aprenda”, menciona Carlos Andrés Torres.
Puede haber comportamientos fáciles de entender, como el dolor animal. La diversión y la felicidad también pueden ser intuitivos. No obstante, existen conceptos más detallados, como la sed y el hambre, y otras mucho más específicas. Lograr entender esto depende que uno conozca muy bien al animal.
Según los tres expertos, es difícil romper la primera etapa que la inteligencia artificial necesita: la exposición de la evidencia del conocimiento, para que el sistema logre aprender. “Entre humanos es más fácil, porque tenemos lingüistas que estudian la lengua española e inglesa desde hace siglos, y que sirvió como fundamento para hacer funcionar lo que actualmente se encuentra en Google Translate. Pero es difícil tener primatólogos analizando el lenguaje de los monos para poder construir la herramienta”, afirma Carlos Andrés Torres.
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Además de lo mencionado anteriormente, existen varios problemas en el estudio del lenguaje. El español mismo tiene problemas con la traducción: las palabras pueden significar cosas distintas dependiendo del país e, incluso, en regiones diferentes. “Una palabra en Medellín puede significar algo distinto en Bogotá. Uno de los problemas que han estudiado los expertos en ciencia de datos e inteligencia artificial, que son los problemas de aprendizaje en contexto, cómo detectarlo y darle representación”, menciona Carlos Andrés Torres.
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Quizás, el mayor reto se resume en que los animales son especies distintas, que tienen sistemas de codificación diferentes, por lo que el sesgo propio de los seres humanos puede terminar generando errores de traducción que podrían resultar inquebrantables. “Nuestro intelecto es distinto al de un murciélago. ¿Yo qué voy a hablar con un murciélago o con una ballena? Se puede intentar codificar lo que intentan comunicar entre ellos, porque ellos no se comunican con nosotros”, concluye Jorge Camargo.
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