Un equipo de investigadores dirigido por Pratyusha Sharma en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del . que trabaja con el Proyecto CETI, una organización sin fines de lucro centrada en el uso de IA para comprender a las ballenas, utilizó modelos estadísticos para analizar codas de ballenas y logró identificar una estructura en su lenguaje. eso es similar a las características de las vocalizaciones complejas que usan los humanos. Sus hallazgos representan una herramienta que futuras investigaciones podrían utilizar para descifrar no sólo la estructura sino también el significado real de los sonidos de las ballenas.
El equipo analizó grabaciones de 8.719 codas de alrededor de 60 ballenas recolectadas por el Proyecto Dominica Cachalote entre 2005 y 2018, utilizando una combinación de algoritmos para el reconocimiento y clasificación de patrones. Descubrieron que la forma en que las ballenas se comunican no era aleatoria ni simplista, sino que estaba estructurada según el contexto de sus conversaciones. Esto les permitió identificar vocalizaciones distintas que no habían sido detectadas previamente.
En lugar de depender de técnicas de aprendizaje automático más complicadas, los investigadores optaron por utilizar el análisis clásico para abordar una base de datos existente con nuevos ojos.
“Queríamos utilizar un modelo más simple que ya nos diera una base para nuestra hipótesis”, dice Sharma.
“Lo bueno de un enfoque estadístico es que no es necesario entrenar un modelo y no es una caja negra, y [the analyses are] más fácil de realizar”, dice Felix Effenberger, asesor senior de investigación de IA del Earth Species Project, una organización sin fines de lucro que investiga cómo decodificar la comunicación no humana utilizando IA. Pero señala que el aprendizaje automático es una excelente manera de acelerar el proceso de descubrimiento de patrones en un conjunto de datos, por lo que adoptar un método de este tipo podría resultar útil en el futuro.
DAN TCHERNOV/PROYECTO CETI
Los algoritmos convirtieron los clics dentro de los datos de coda en un nuevo tipo de visualización de datos que los investigadores llaman gráfico de intercambio, revelando que algunas codas presentaban clics adicionales. Estos clics adicionales, combinados con variaciones en la duración de sus llamadas, aparecieron en interacciones entre múltiples ballenas, lo que, según los investigadores, sugiere que las codas pueden transportar más información y poseer una estructura interna más complicada de lo que creíamos anteriormente.
“Una forma de pensar en lo que encontramos es que la gente había estado analizando previamente el sistema de comunicación del cachalote como si fuera como jeroglíficos egipcios, pero en realidad son como letras”, dice Jacob Andreas, profesor asociado de CSAIL que participó en el proyecto.
Aunque el equipo no está seguro de si lo que descubrió puede interpretarse como el equivalente de las letras, la posición de la lengua o las oraciones que forman parte del lenguaje humano, están seguros de que había mucha similitud interna entre las codas que analizaron, afirmó. dice.
“Esto a su vez nos permitió reconocer que había más tipos de codas, o más tipos de distinciones entre codas, que las ballenas son claramente capaces de percibir…[and] que la gente simplemente no se había dado cuenta de nada en estos datos”.
El siguiente paso del equipo es construir modelos lingüísticos de los llamados de las ballenas y examinar cómo esos llamados se relacionan con diferentes comportamientos. También planean trabajar en un sistema más general que podría usarse en todas las especies, dice Sharma. Tomar un sistema de comunicación del que no sabemos nada, descubrir cómo codifica y transmite información y poco a poco comenzar a comprender lo que se comunica podría tener muchos propósitos más allá de las ballenas. “Creo que apenas estamos empezando a comprender algunas de estas cosas”, dice. “Estamos en el principio, pero poco a poco vamos avanzando”.
Comprender lo que los animales se dicen entre sí es la principal motivación detrás de proyectos como este. Pero si alguna vez esperamos entender lo que comunican las ballenas, hay un gran obstáculo en el camino: la necesidad de experimentos para demostrar que tal intento realmente puede funcionar, dice Caroline Casey, investigadora de UC Santa Cruz que ha estado estudiando elefantes marinos. ‘ comunicación vocal durante más de una década.
“Desde la llegada de la IA, ha habido un interés renovado en la decodificación de señales animales”, dice Casey. “Es muy difícil demostrar que una señal realmente significa para los animales lo que los humanos creen que significa. Este artículo ha descrito muy bien los matices sutiles de su estructura acústica, pero dar ese paso adicional para llegar al significado de una señal es muy difícil de hacer”.