Comunicación de las ballenas e IA: investigación sobre el primer contacto en 2023

Las primeras ballenas aparecieron en una forma diferente a la que conocemos hoy hace casi 50 millones de años. En contraste, los enormes desarrollos que vemos en Inteligencia Artificial hoy caracterizan nuestra época. La combinación del estudio de antiguos grupos animales con nuevas tecnologías refleja el avance de la ciencia. Esta retrospectiva de 2023 examina lo que los resultados mostraron realmente.

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Ballenas y Comunicación de Inteligencia No Humana

Un equipo de científicos del Instituto SETI, la Universidad de California Davis y la Alaska Whale Foundation ha estado estudiando las comunicaciones de las ballenas jorobadas. Pretenden desarrollar filtros de inteligencia que puedan ayudar a buscar inteligencia extraterrestre. 

En un estudio publicado en noviembre de 2023, el equipo describió un encuentro ocurrido en agosto de 2021 con la hembra de ballena jorobada Twain. Los investigadores reprodujeron una llamada de contacto grabada mediante un altavoz submarino. Twain se acercó y permaneció cerca de la embarcación durante un intercambio de sonidos de unos veinte minutos. El análisis de los tiempos de respuesta indicó una adaptación temporal, especialmente en la primera fase.

La Importancia del Estudio

Brenda McCowan, autora principal de UC Davis, describió el episodio como el primer intercambio comunicativo de este tipo entre humanos y ballenas jorobadas en el lenguaje de estas últimas. La afirmación se refiere a esta forma particular de interacción, no a la primera comunicación humana con animales.

El coautor, Dr. Fred Sharpe, declaró:

“Las ballenas jorobadas son extremadamente inteligentes, poseen sistemas sociales complejos, crean herramientas — redes de burbujas para atrapar peces — y se comunican extensamente tanto con cantos como con llamadas sociales.” 

El estudio describe una interacción poco frecuente, observada de forma oportunista con una sola ballena. Ilustra cómo los experimentos de reproducción sonora adaptativa pueden contribuir al estudio de la comunicación. No descifró el lenguaje de las ballenas ni entrenó una IA que tradujera el significado de sus llamadas.

El artículo analiza características de la comunicación de las ballenas jorobadas que podrían ser útiles para investigar la inteligencia no humana y desarrollar métodos para estudiar posibles señales desconocidas.

• El cerebro de la ballena jorobada alberga una gran corteza auditiva y conglomerados de neuronas en huso.
• Los autores plantean que unas capacidades cognitivas desarrolladas podrían contribuir a las habilidades acústicas de las ballenas jorobadas.
• Los logros acústicos de la ballena jorobada no se limitan a sonidos y llamadas aleatorias. Involucran cantos extensos, rítmicos y en constante evolución. 
• Los cantos de las ballenas jorobadas incluyen patrones rítmicos, distintas formas sonoras y pausas entre vocalizaciones de duración variable. Ofrecen material de comparación para estudiar la comunicación, sin que ello los equipare al lenguaje humano.

Estas características hicieron que los investigadores creyeran que la diversidad de señales que una ballena puede producir era una indicación clave de cuán flexible era su comportamiento y, por lo tanto, podría ofrecer una excelente oportunidad para probar tecnologías que interactúen con una posible inteligencia no humana. 

Establecer primeros contactos siempre ha sido un tema de gran interés para los investigadores. National Geographic define un primer contacto como el “encuentro inicial entre culturas que previamente desconocían la existencia de la otra.” 

La historia humana incluye numerosos encuentros entre comunidades con lenguas y costumbres distintas. En la historia de las Américas, primer contacto suele aludir a los primeros encuentros entre pueblos indígenas y europeos en distintos lugares y momentos. El mundo no procedía de una única cultura original y esos encuentros no siempre fueron pacíficos.

Establecer el primer contacto ha sido hasta ahora un proceso que consume tiempo y es engorroso, ya que implica aprender nuevas señales — verbales, físicas y escritas. Aprender estas señales o patrones de comunicación también implica documentarlos, descubrir los patrones internos, reproducirlos para que el grupo ajeno los entienda e interprete, y más. 

Los científicos siempre han estado interesados en usar la tecnología para comunicarse con lo desconocido, y la IA ha sido la última incorporación a ese esfuerzo.

El Uso de la IA para Hablar con No Humanos

Karen Bakker, entonces profesora de la University of British Columbia y becaria de investigación de Radcliffe en 2022–2023, destacaba:

“Necesitamos entender la comunicación no humana en sus propios términos.”

La bioacústica digital utiliza sensores, grabaciones y métodos de análisis como la IA para estudiar los sonidos animales y su contexto de comportamiento. También se investigan los sonidos de las plantas; esto no demuestra que se haya descifrado un lenguaje vegetal.

Una entrevista entre Karen Bakker y Scientific American proporcionó detalles sobre cómo la tecnología podría ayudar a comunicarse con las abejas. 

Comunicándose con Abejas

Tim Landgraf, de la Freie Universität Berlin, estudió con sus colegas la comunicación de las abejas. La visión artificial y los métodos de seguimiento permiten examinar los movimientos e interacciones de los individuos en la colmena.

La danza de las abejas transmite información sobre la dirección y distancia del alimento. El registro del comportamiento y la robótica permiten probar a qué señales responden otras abejas. No se trata de un traductor general del lenguaje de las abejas.

Landgraf y sus colegas desarrollaron RoboBee para imitar varias señales de la danza del meneo. En los experimentos publicados, las abejas siguieron la danza del robot. El seguimiento por radar mostró que algunas abejas que salían de la colmena adaptaban su trayectoria utilizando esa información. Es transmisión de información sobre un vector de vuelo, no obediencia a órdenes humanas arbitrarias.

Esfuerzos como este, modelados en torno al uso de IA para lograr comunicación no humana, también se han adoptado en otras partes del mundo. Por ejemplo, el Earth Species Project es una organización sin fines de lucro dedicada a usar IA para descifrar la comunicación no humana.

1. Earth Species Project

Earth Species Project pretende utilizar el aprendizaje automático moderno para investigar los patrones de comunicación animal y comprender mejor su significado. Abrir la comunicación con otras especies es un objetivo de investigación, no una capacidad de conversación libre ya alcanzada.

El proyecto Crow Vocal Repertoire se centró en cartografiar las llamadas del cuervo hawaiano y la corneja negra (carrion crow). Su objetivo era comprender el papel de la comunicación acústica en la coordinación de grupos. Conocer las diferencias culturales y conductuales también puede ayudar a la conservación; no equivale a disponer ya de estrategias de conversación entre personas y córvidos.

Otro proyecto desarrolla métodos de aprendizaje autosupervisado para descubrir etogramas, es decir, inventarios del comportamiento animal. Los datos proceden de sensores colocados en animales, conocidos como biologgers, que pueden registrar movimiento y sonido según el dispositivo. Un etograma no es una etnografía.

La bioacústica es algo con lo que también trabajan muchas organizaciones a gran escala. Microsoft (MSFT ) es un ejemplo de ello. 

2. Microsoft Research estudia la bioacústica

Los esfuerzos de bioacústica de Microsoft Research están dirigidos a aprovechar la IA para procesar grabaciones de audio de diversas especies. Estudia y explora diferentes aspectos de la producción, dispersión y recepción del sonido en los animales.

Un proyecto de Microsoft Research emplea aprendizaje autosupervisado para estudiar agrupaciones de llamadas animales. Pueden proceder de distintas especies o representar tipos de llamada diferentes dentro de una misma especie. No se trata de estereotipos humanos.

Microsoft Research también ha desarrollado Akoustos, un paquete de análisis bioacústico automatizado. Permite clasificar eventos sonoros en dos o más clases. Estas herramientas pueden ayudar a investigadores y organizaciones de conservación con la anotación y el análisis acústico; las funciones dependen de la implementación.

En otro proyecto de Microsoft Research, titulado ‘Uso de bioacústica para clasificación multiespecie’, el equipo evalúa redes neuronales convolucionales profundas para clasificar las llamadas de 24 especies de aves y anfibios. 

En el año fiscal 2022, Microsoft declaró aproximadamente 198.000 millones de dólares en ingresos y 83.000 millones en beneficio operativo. El ritmo de ingresos de Microsoft Cloud, anualizado, superó los 100.000 millones de dólares; los ingresos cloud efectivos del ejercicio completo fueron 91.200 millones.

En 2022, Microsoft proporcionó US$3.2 mil millones en tecnología donada y con descuento a 302,000 organizaciones sin fines de lucro que sirven a más de 1.2 mil millones de personas a nivel mundial. 

3. Google AI for Social Good

Google describió en abril de 2021 un modelo de aprendizaje automático desarrollado anteriormente para detectar la presencia de sonidos de ballenas jorobadas en grabaciones. Lo creó junto con la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA). Apoya estudios de comportamiento, distribución, poblaciones e interacción humana, pero no traduce el significado de todos los sonidos de las ballenas.

El proyecto se ha desarrollado de acuerdo con los principios de IA de Google, que “reconocen que las tecnologías avanzadas pueden plantear desafíos importantes que deben abordarse de manera clara, reflexiva y afirmativa.”

El proyecto de Google permite a los usuarios aprovechar la IA para explorar miles de horas de cantos de ballenas jorobadas y hacer sus propios descubrimientos con Pattern Radio. 

Alphabet (GOOG ), la organización matriz de Google, registró unos ingresos de US$76.69 mil millones para el trimestre que terminó el 30 de septiembre de 2023. Su ingreso neto para el trimestre fue de casi US$20 mil millones, con un BPA diluido de US$1.55. 

4. Arbimon de Rainforest Connection

La organización sin fines de lucro de tecnología de conservación Rainforest Connection ha desarrollado una plataforma de análisis de audio en línea llamada Arbimon. El objetivo es facilitar y hacer más accesible el análisis de datos de bioacústica. 

Arbimon es una plataforma en línea gratuita. Los científicos y ecologistas pueden usarla para subir sus datos de audio y analizarlos de la manera más avanzada posible. La plataforma brinda a los usuarios herramientas para detectar sonidos en los datos de audio y agruparlos según rango, frecuencia y otros factores similares. 

En una entrevista de 2023 se indicó que Arbimon podía procesar 10.000 archivos en pocos segundos para determinadas tareas de análisis. La velocidad depende del material y de la operación. Bourhan Yassin, entonces director ejecutivo de Rainforest Connection, señaló:

“La plataforma fue diseñada específicamente para abordar la brecha entre la investigación y la conservación, de modo que podamos llegar a un punto donde podamos impulsar acciones de conservación en el terreno.” 

Según la misma entrevista, por entonces Arbimon incorporaba entre dos y tres millones de grabaciones cada pocos días. Las grandes colecciones pueden apoyar el estudio de la biodiversidad a gran escala, pero el ritmo de recopilación varía entre proyectos.

La información publicada en 2023 hablaba de más de 114 millones de grabaciones subidas y de unos 3.000 investigadores que utilizaban o habían utilizado la plataforma. Son cifras históricas, no contadores actuales.

Rainforest Connection es una organización estadounidense sin fines de lucro que entonces tenía su sede en Katy, Texas. El 20 de diciembre de 2023, la Patrick J. McGovern Foundation anunció dos subvenciones: 300.000 dólares para una plataforma abierta de análisis bioacústico y 200.000 dólares para integrar Wildlife Insights y Arbimon.

5. Bioacoustic AI Consortium

El consorcio Bioacoustic AI, iniciado en 2023, abarcaba ocho países y diez proyectos doctorales. Reunía a 23 investigadores experimentados, nueve universidades o institutos de investigación, dos museos, cinco pymes, tres ONG y una organización gubernamental.

La visión o propósito del consorcio es “dar sentido a los sonidos de los animales usando IA”. A nivel funcional, el programa de investigación del consorcio desarrolla nuevos métodos de IA para el sonido directamente dentro del contexto aplicado de la monitorización acústica de la vida silvestre. El proyecto cree que comprender mejor a los animales ayudaría a proteger la biodiversidad, y la IA puede ayudar a monitorear una variedad de especies. 

El consorcio está en camino de desarrollar formulaciones de tareas de IA de primera clase adecuadas para las restricciones especiales de las tareas de monitorización de vida silvestre, incluida la monitorización de aves y mamíferos difíciles de detectar en paisajes sonoros europeos y tropicales. Las técnicas de IA ayudarán a conectar los sonidos de los animales con la estructura social y conductual de sus vidas.

IA y comunicación entre especies para la conservación

Investigar señales desconocidas puede ampliar el conocimiento sobre los animales y su entorno. La IA ayuda a ordenar grandes conjuntos de datos y detectar patrones, pero su significado requiere pruebas de comportamiento. Una mejor comprensión de la comunicación no humana puede apoyar la conservación. Estos proyectos son pasos de investigación, no una demostración de conversaciones libres con todos los animales o con seres extraterrestres.