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Permitirá IA que personas se comuniquen con animales


Publicación:26-08-2019
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Hoy Microsoft, IBM, y Google pugnan por crear el traductor perfecto, basándose en IA

¿Es posible crear un "traductor" animal? La inteligencia artificial parece no tener límites y ya hay equipos de especialistas juntando información, datos y sonidos de ballenas, monos y elefantes para intentar descifrar claves en su comunicación.

Si hace unos años las empresas competían por lanzar el "wearable" perfecto, hoy Microsoft, IBM, y Google pugnan por crear el traductor perfecto, basándose en IA. No se puede negar que el más popular es el intérprete de Google, con más de 500 millones de traducciones diarias  a más de 100 idiomas distintos (datos de 2017). 

Pero, ¿cómo funciona? Los investigadores de Google, en lugar de plantearse el reto desde un punto de vista lingüístico, decidieron usar la estadística. El proceso de "traducción automática estadística" (SMT) consiste en buscar similitudes entre un gran corpus de traducciones realizadas por profesionales de carne y hueso.

Este sistema usa ejemplos de textos iguales en  lenguas distintas (lo que se conoce como corpus) y estima parámetros de sendos modelos estadísticos que establecen la probabilidad con la que ciertas palabras son susceptibles de traducirse por otras, así como las posiciones más probables que tienden a ocupar las palabras de la lengua destino en función de las palabras correspondientes de la frase origen. 

Para ello, se analizaron 70 lenguas humanas, con el objeto de encontrar un patrón universal que permita traducir de forma automática de una a otra, sin necesidad de comprenderlas.

En esta misma línea, el profesor Slobodchikoff, de la Universidad de Arizona del Norte, lleva más de 30 años investigando en comunicación animal, para aplicar este conocimiento al desarrollo de sistemas que utilicen IA para aprender y traducir al lenguaje humano, sonidos y expresiones faciales de los animales.

Pero, ¿existe algo parecido a un lenguaje animal?. Slobodchikoff investigó en particular el complejo sistema de comunicación de los perritos de las praderas. Se dio cuenta de que era tan sofisticado que podría considerarse un lenguaje.

Para ello realizó una serie de experimentos en los que grabó y analizó sus llamadas de alerta. Pronto detectó que usaban sonidos distintos para alertar al resto del grupo, según el peligro potencial detectado fuese un halcón, un perro, un coyote, o un humano. También observó que eran capaces de transmitir información sobre el aspecto y la velocidad a que se movía el posible depredador.

¿Qué papel juega la IA en todo esto?

Para poder crear un traductor de lenguaje animal basado en aplicaciones de Inteligencia Artificial es necesario entrenar el sistema mediante un gran número de vídeos que reflejen sonidos y muestras de comportamiento del animal (gruñir, mostrar los dientes, mover la cola, echar las orejas hacia atrás y todo tipo de sonidos asociados a estos comportamientos).

De esta forma, el algoritmo aprende a interpretar esos patrones de comportamiento y sonido, y asociarlos al lenguaje humano. Slobodchikoff se planteó que, si era posible hacerlo con los perritos de las praderas e incluso con otros animales.

Está claro que una detección previa de muestras de sufrimiento en animales tan poco expresivos como las ovejas (y otro tipo de ganado), permite un diagnóstico y acceso al tratamiento más rápidos y eficaces, con lo que la utilidad de una herramienta de este tipo sí que es evidente.

En los próximos años, comprobaremos si esta predicción del futuro se cumple y qué tipo de consecuencias éticas y económicas sacaremos de ello.



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