Gli scienziati usano l'intelligenza artificiale per analizzare i suoni degli animali e individuare schemi nella comunicazione tra specie diverse. Ma, pur aprendo nuove possibilità, tradurre il linguaggio animale resta una prospettiva lontana.
L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare gli scienziati ad avvicinarsi alla comprensione di come comunicano gli animali, dato che i ricercatori utilizzano sempre più il machine learning per analizzare i suoni emessi da specie che vanno dagli uccelli e dagli elefanti alle balene e ai delfini.
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Una delle organizzazioni che lavora in prima linea in questo campo è l'Earth Species Project, un gruppo non profit con sede negli Stati Uniti che sviluppa modelli di IA per analizzare le vocalizzazioni animali e individuare schemi che potrebbero aiutare a spiegare come comunicano le diverse specie.
L'organizzazione usa l'IA per decodificare la comunicazione animale, con l'obiettivo a lungo termine di capire che cosa cercano di dirsi gli animali tra loro.
Ha sviluppato NatureLM-audio, un modello di IA progettato per riconoscere e classificare i suoni degli animali, identificare diversi tipi di vocalizzazioni e analizzare grandi raccolte di registrazioni audio.
Il modello può anche essere utilizzato per esplorare i suoni degli animali tramite richieste in linguaggio naturale, rendendo potenzialmente più facile per i ricercatori analizzare le registrazioni in minuti invece che in mesi.
In un test che utilizzava registrazioni del FrogID project in Australia, un progetto di conservazione a livello nazionale, NatureLM-audio ha raggiunto il 99% di accuratezza nel distinguere i suoni delle rane dalle altre registrazioni e l'82% di accuratezza nell'identificare alcune specie di rane.
Ma riconoscere i suoni degli animali è solo una parte della sfida. I ricercatori stanno anche cercando di capire che cosa significano quei suoni.
Dal riconoscimento dei suoni alla comprensione della comunicazione
L'Earth Species Project collabora con ricercatori che studiano diverse specie, tra cui orche, corvi e zebra finches.
In collaborazione con ricercatori della McGill University in Canada, ha sviluppato un modello di IA chiamato ZF-AIM per studiare le interazioni vocali tra i zebra finches.
Il modello è progettato per generare in tempo reale vocalizzazioni simili a quelle degli uccelli, permettendo ai ricercatori di studiare come gli uccelli rispondono a suoni creati dall'IA.
Gli esperimenti sono particolarmente interessanti perché vanno oltre la semplice analisi delle registrazioni e consentono di osservare come gli animali reagiscono a suoni generati dall'IA.
Tuttavia questo non significa che la tecnologia sia in grado di tradurre ciò che dicono gli uccelli o che i ricercatori abbiano stabilito una conversazione tra animali e macchine.
Altri progetti adottano un approccio simile con i mammiferi marini.
Google DeepMind ha sviluppato DolphinGemma (fonte in inglese), un modello di IA addestrato su decenni di registrazioni di delfini macchiati dell'Atlantico selvatici, raccolte dal Wild Dolphin Project.
Analizza sequenze di vocalizzazioni dei delfini per individuare schemi ricorrenti e prevedere quali suoni è probabile che seguano.
I ricercatori sperano che la tecnologia possa alla fine contribuire a stabilire un vocabolario condiviso tra esseri umani e delfini, anche se il modello è ancora utilizzato per studiare come gli animali comunicano e non per tradurre i loro suoni in linguaggio umano.
Gli scienziati cercano di decifrare la comunicazione delle balene
Un altro importante progetto di ricerca è guidato da Project CETI (fonte in inglese), un'iniziativa internazionale che utilizza IA, robotica, linguistica e tecnologie di registrazione subacquee per studiare la comunicazione dei capodogli.
Il progetto si concentra su sequenze di click note come codas, che i capodogli usano per comunicare tra loro.
I ricercatori stanno verificando se queste sequenze contengono una struttura complessa che potrebbe fornire indizi su come viene scambiata l'informazione tra gli animali.
Uno studio del 2024, pubblicato su Nature Communications, ha analizzato oltre 8.700 codas di capodoglio e ha individuato diverse caratteristiche legate al ritmo, al tempo e alle variazioni nella tempistica e nella disposizione dei click.
I risultati hanno suggerito che la comunicazione dei capodogli è più complessa di quanto si pensasse in precedenza.
Ma individuare schemi nei suoni degli animali non significa necessariamente che gli scienziati capiscano che cosa stanno comunicando.
I ricercatori devono ancora stabilire se particolari vocalizzazioni abbiano significati specifici e come tali significati possano cambiare a seconda del contesto in cui vengono utilizzati.
Quanto siamo vicini a parlare con gli animali?
Mentre l'IA offre agli scienziati nuovi modi per analizzare la comunicazione animale, tradurla in linguaggio umano resta una sfida molto più grande.
I suoni degli animali devono essere compresi insieme ad altre informazioni, tra cui il comportamento, le relazioni sociali e le condizioni ambientali.
Un suono ricorrente potrebbe essere associato a una particolare attività, per esempio, ma ciò non significa automaticamente che i ricercatori sappiano che cosa l'animale sta cercando di comunicare.
Gli scienziati devono anche stabilire se le loro interpretazioni siano corrette osservando come gli animali reagiscono in esperimenti controllati.
La tecnologia potrebbe alla fine avere applicazioni che vanno oltre il semplice soddisfare la curiosità umana sul regno animale.
Tuttavia, se gli scienziati imparano a identificare e riprodurre segnali animali associati all'accoppiamento, allo stress o alle interazioni sociali, la stessa tecnologia potrebbe potenzialmente essere utilizzata per attirare gli animali, interrompere i loro comportamenti o renderli più facili da catturare.
I ricercatori hanno inoltre sollevato preoccupazioni sugli effetti della diffusione di vocalizzazioni generate dall'IA all'interno delle popolazioni selvatiche, in particolare se i segnali vengono fraintesi o interferiscono con i sistemi di comunicazione già esistenti.
Ci sono anche interrogativi sull'affidabilità delle interpretazioni fornite dall'IA. Individuare schemi nei suoni degli animali non significa necessariamente comprenderne il significato, aumentando il rischio che gli esseri umani attribuiscano intenzioni o emozioni ad animali che in realtà non le hanno espresse.
Di conseguenza, la sfida non è soltanto sviluppare tecnologie in grado di comprendere la comunicazione animale, ma garantire che vengano utilizzate in modo da proteggere gli animali oggetto di studio.