Earth Species Project: IA para descifrar el lenguaje de los animales

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La organización californiana Earth Species Project quiere descifrar el lenguaje de los animales con inteligencia artificial.

The Earth Species Project (ESP) se basa en código abierto y es una organización sin fines de lucro fundada en 2017, financiada en parte por donaciones del cofundador de LinkedIn, Reid Hoffman.

La preocupación central de la organización es la decodificación del lenguaje no humano. El equipo de 10 personas cree que comprender los lenguajes no humanos profundizará nuestra conexión con otras especies, aumentará nuestra capacidad para protegerlas y, por lo tanto, cambiará positivamente nuestra huella ecológica.

El equipo ESP quiere lograr su objetivo en nuestra vida. En el camino hacia allí, también quiere desarrollar más tecnologías que apoyen directamente la biología y la conservación de la naturaleza.

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Earth Species Project se basa en grandes modelos de lenguaje

Si ESP se sale con la suya, la inteligencia artificial hará posible comprender el lenguaje no humano. El uso del aprendizaje automático para analizar la comunicación y otras formas de comportamiento en el reino animal es bien conocido: un grupo de investigación liderado por la Universidad de Copenhague mostró un sistema de inteligencia artificial que analiza los gruñidos de los cerdos, el Proyecto CETI quiere traducir las llamadas de los cachalotes y DeepSqueak está ayudando a interpretar las llamadas entendidas por ratones y ratas.

el equipo de ESP sin embargo, se ha fijado metas mucho más altas: quiere decodificar comunicaciones de todo tipo. “Somos agnósticos de las especies”, dijo Aza Raskin, cofundadora de ESP. «Las herramientas que estamos desarrollando se pueden usar en toda la biología, desde gusanos hasta ballenas».

Raskin, sus cofundadores y su equipo se inspiran en los avances en el procesamiento del lenguaje natural de los últimos años. Trabajo que ha demostrado que el aprendizaje automático se puede utilizar para traducir entre numerosos idiomas sin conocimientos previos. Raskin llama a esto una intuición motivadora para ESP.

La comunicación es una multitud de vectores en un espacio multidimensional.

Estos éxitos se basaron en algoritmos que representan palabras o componentes de palabras de forma geométrica multidimensional. La distancia y la dirección a otras palabras en el espacio representan relaciones semánticas rudimentarias entre palabras individuales.

En 2017, varias publicaciones demostraron que se pueden generar traducciones superponiendo las representaciones geométricas de dos idiomas. En la habitación, por ejemplo, «Hund» y «Dog» están muy juntos y un algoritmo los reconoce como una traducción.

Se avanzó más en un trabajo del laboratorio de inteligencia artificial de Facebook de 2018. El equipo combinó la capacitación autosupervisada con retrotraducciones y logró una calidad de traducción que era alta para la época sin conocimiento previo. Hoy en día, los grandes modelos de idiomas traducen hasta 200 idiomas simultáneamente, como Metas NLLB-200.

Al equipo de ESP le gustaría habilitar tales representaciones para la comunicación animal, tanto para individuos como para numerosas especies al mismo tiempo. Según Raskin, esto también debería incluir formas de comunicación no verbal, como los bailes de abejas. Con modelos tan grandes, se puede investigar si hay superposiciones en las representaciones geométricas entre humanos y otros seres vivos.

«No sé qué va a ser más increíble: las partes donde las formas se cruzan y podemos comunicarnos o traducir directamente, o las partes donde no podemos», dice Raskin.

La IA puede ayudar a quitarse las gafas humanas

Raskin compara el desarrollo de un modelo de traducción entre animales y humanos con un viaje a la luna: el viaje será largo y difícil. Mientras tanto, hay muchos otros problemas que resolver en el camino y ESP tiene algunas ideas para abordarlos.

En un trabajo publicado recientemente, el equipo aborda el «Problema del cóctel». Se trata básicamente de la identificación de voces individuales en un entorno social. Google y Amazon, por ejemplo, utilizan soluciones de IA para este problema a fin de reconocer mejor la entrada de voz para sus asistentes digitales. Meta está trabajando en una especie de súper audífono con la capacidad de seleccionar específicamente voces individuales.

Al investigar la comunicación no humana, también existe el problema del cóctel, dijo el equipo. Por lo tanto, está desarrollando un algoritmo de inteligencia artificial que puede aislar las voces de animales individuales de un ruido de fondo natural.

En otro proyecto, un sistema de inteligencia artificial genera llamadas aleatorias de ballenas jorobadas y analiza cómo reaccionan las ballenas ante ellas. El objetivo es un sistema que aprenda a distinguir entre cambios aleatorios y semánticamente significativos. Raskin cree que esto acercará a la gente a comprender las llamadas de las ballenas jorobadas.

En otro proyecto, un sistema de inteligencia artificial de aprendizaje autosupervisado aprenderá el repertorio de canciones del cuervo hawaiano, otros llamados etogramas, que registran todos los patrones de comportamiento posibles, su frecuencia y las condiciones marco para una especie.

¿Es la IA por sí sola suficiente para permitir la comunicación con otras especies? Raskin cree que la IA al menos nos acercará un paso más.

Muchas especies se comunicaban de una forma mucho más compleja de lo que se pensaba. La IA puede ayudar a recopilar suficientes datos y analizarlos a gran escala. Al final, podríamos ser capaces de quitarnos las gafas humanas y comprender sistemas de comunicación completos que hasta ahora se nos han ocultado, dice Raskin.

Lina
Lina García ha escrito sobre tecnología y marketing, cubriendo todo, desde la analítica hasta la realidad virtual, desde 2010. Antes de eso, obtuvo un doctorado en inglés, enseñó a escribir a nivel universitario y lanzó y publicó una revista en formato impreso y digital. Ahora es escritora, editora y consultora de marketing a tiempo completo.