La inteligencia artificial escucha a los animales pero no los comprende
Un estudio de la Universidad de Tel Aviv publicado en Current Biology muestra que las redes neuronales clasifican sonidos sin captar su mensaje
La idea de que la inteligencia artificial podría algún día traducir los sonidos de los animales sigue siendo eso: una idea. Un equipo de científicos de la Universidad de Tel Aviv y otras instituciones acaba de publicar en Current Biology un estudio que muestra los límites de esta promesa. Los modelos de IA pueden clasificar las vocalizaciones según sus propiedades físicas, como frecuencia o duración, pero eso no significa que entiendan qué quiere comunicar el animal.
En los últimos años, varios grupos de investigación han intentado aplicar estas herramientas para interpretar los sonidos de murciélagos, ballenas o aves. Los resultados generaron expectativas, pero también preguntas sin respuesta. El problema central es que sonidos acústicamente parecidos no siempre transmiten el mismo mensaje, y sonidos muy distintos pueden estar diciendo lo mismo. Cuando los modelos ordenan los sonidos solo por su forma, construyen una imagen distorsionada del sistema de comunicación animal.
El experimento con bebés humanos
Para poner a prueba esta limitación, los investigadores usaron grabaciones de niños pequeños que todavía no hablan. Así podían saber cómo interpretan los adultos esos sonidos. Las grabaciones cubrían tres contextos: angustia, llamado a un progenitor específico y pedido de comida.
Analizaron el material con tres herramientas: un método acústico clásico y dos redes neuronales profundas de última generación. Una red neuronal es un sistema de aprendizaje automático inspirado en el cerebro, que aprende a partir de ejemplos. Una de las redes fue entrenada con vocalizaciones animales y la otra con habla humana adulta.
Las redes neuronales superaron al método clásico, pero aun así fallaron. En algunos casos agruparon vocalizaciones con mensajes diferentes, y en otros separaron sonidos que buscaban lo mismo. Ningún modelo logró detectar cómo una secuencia de sonidos expresaba una urgencia creciente, algo que un oído humano capta de inmediato.
La IA no reemplaza la perspectiva del animal
El equipo concluye que la inteligencia artificial es una herramienta valiosa, pero insuficiente por sí sola. Para avanzar en la comprensión de la comunicación animal, hay que combinar la IA con observaciones del comportamiento, experimentos de reproducción de sonidos y medición de la actividad cerebral. Cada especie percibe el mundo de manera particular, y esa perspectiva no puede quedar fuera.
El investigador Yossi Yovel resumió el hallazgo: “Identificar patrones acústicos no es necesariamente lo mismo que descifrar el significado”. Y agregó que para entender qué está “diciendo” un animal hay que saber cómo el receptor del mensaje lo percibe y responde.
El estudio no tiene un impacto directo en Chile, pero sirve como advertencia para los investigadores locales que estudian la fauna nacional. Si usan herramientas de IA para analizar sonidos de animales, deberán tener en cuenta estas limitaciones. La IA escucha, pero no necesariamente comprende, y esa diferencia es fundamental.
Con información de Infobae
