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E se gli animali avessero tra loro intere conversazioni che noi non comprendiamo? Per decenni, i ricercatori che studiano la comunicazione animale hanno documentato suoni, gesti e comportamenti che alludono a qualcosa di molto più complesso dell'istinto o della reazione.
Negli anni '80, una semplice osservazione degli elefanti africani ha suscitato una domanda che avrebbe richiesto anni di paziente studio e una rivoluzione nell'intelligenza artificiale per iniziare a rispondere: gli animali potrebbero chiamarsi per nome? Questa domanda è al centro di un movimento scientifico più ampio e in crescita che esplora la complessità inesplorata, spesso inosservata, della comunicazione animale.
Con l'avvento dell'apprendimento automatico e dei modelli linguistici su larga scala, i ricercatori sono pronti ad approfondire la questione come mai prima, con l'obiettivo di costruire ponti tra le specie. Quali scoperte si possono fare nel mondo del linguaggio animale? E come può l'intelligenza artificiale contribuire in questo percorso? Scorri la galleria per scoprirlo.
Negli anni '80, i ricercatori africani notarono qualcosa di straordinario mentre studiavano gli elefanti: quando un elefante chiamava la sua famiglia, rispondeva solo un elefante specifico alla volta. I ricercatori si chiesero se gli elefanti stessero parlando direttamente tra loro usando tecniche di cui gli esseri umani erano inconsapevoli.
I ricercatori iniziarono a chiedersi se gli elefanti potessero effettivamente rivolgersi l'uno all'altro con identificatori specifici, proprio come gli esseri umani usano i nomi. Ma a quel tempo non esisteva alcuna tecnologia disponibile per verificare tale possibilità.
Anni dopo queste osservazioni iniziali, i ricercatori hanno progettato uno studio scientifico. Il loro obiettivo era testare, utilizzando il suono, l'idea che gli elefanti possano riconoscersi e rivolgersi l'un l'altro individualmente attraverso segnali vocali.
Sul campo, hanno registrato centinaia di richiami di elefanti, annotando meticolosamente chi li aveva emessi, a chi sembravano indirizzati e il contesto di ogni vocalizzazione. Queste registrazioni audio sono state poi trasformate in set di dati numerici dettagliati che riflettevano i modelli di comunicazione.
Dopo aver inserito quasi 500 di questi richiami di elefanti in un modello di apprendimento automatico, i ricercatori hanno testato la sua capacità di predire il destinatario del richiamo in base a schemi sonori. Il modello ha funzionato bene e ha offerto prove convincenti del fatto che gli elefanti potrebbero utilizzare nomi personalizzati per comunicare tra loro.
Questo studio sui nomi degli elefanti è solo un esempio di come l'intelligenza artificiale, in particolare l'apprendimento automatico, stia iniziando a svelare i segreti della comunicazione animale in modi precedentemente impossibili per i ricercatori umani.
Alcuni scienziati stanno ora studiando se i modelli linguistici di grandi dimensioni (come quelli utilizzati per alimentare i chatbot) possano essere adattati per decifrare e persino avviare comunicazioni che superino i confini delle specie.
I ricercatori che studiano la comunicazione animale si affidano in genere a una tripletta di metodi: la registrazione delle vocalizzazioni degli animali, l'osservazione del contesto comportamentale durante le vocalizzazioni e la riproduzione di suoni per osservare come reagiscono gli altri animali. Ognuno di questi metodi può essere reso più efficiente dall'intelligenza artificiale.
Le registrazioni di animali sono spesso caotiche, poiché molti animali vocalizzano simultaneamente in ambienti rumorosi. Questo rende difficile isolare i singoli richiami per l'analisi.
Non molto tempo fa, un modello chiamato Deep Karaoke è stato addestrato su musica in cui voci e strumenti venivano registrati sia separatamente che insieme. L'IA ha imparato a distinguere i singoli suoni, anche quando venivano mixati in un'unica registrazione. Questo ha gettato le basi per separazioni simili con i richiami degli animali.
Ora i ricercatori stanno utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale simili per isolare le singole vocalizzazioni dalle registrazioni di gruppi di scimmie, consentendo loro di concentrarsi su un singolo richiamo anche quando molti animali emettono rumore contemporaneamente.
Gran parte di questo lavoro di comunicazione animale si basa sull'addestramento di modelli di intelligenza artificiale su dati etichettati o codificati dagli esseri umani. Ma questo metodo è limitato dalla conoscenza umana, che è incompleta e spesso distorta quando si cerca di interpretare il comportamento non umano.
Nel 2016, un team di ricercatori ha addestrato un modello di intelligenza artificiale (IA) su 15.000 richiami di pipistrelli egiziani, e l'IA è riuscita a determinare non solo chi ha emesso il richiamo e chi lo ha ricevuto, ma anche il contesto e il comportamento conseguente. Un risultato straordinario!
Nonostante il successo dello studio sui pipistrelli, i ricercatori hanno ammesso che l'etichettatura manuale dei dati ha prodotto risultati limitati. Gli esseri umani potrebbero non riconoscere completamente i pattern perché semplicemente non sono pipistrelli. La nostra prospettiva umana plasma ciò che possiamo e non possiamo rilevare.
Per superare i limiti dell'etichettatura umana, i ricercatori si stanno rivolgendo a modelli di intelligenza artificiale auto-supervisionati (del tipo utilizzato nell'elaborazione del linguaggio naturale) che apprendono da dati non etichettati rilevando i propri modelli e strutture in vasti set di dati.
ChatGPT, ad esempio, è stato addestrato su libri, siti web e social media senza una guida umana specifica. Ha imparato le regole del linguaggio individuando schemi e relazioni nell'uso delle parole in diverse fonti.
I modelli linguistici funzionano imparando le relazioni spaziali e direzionali tra le parole, creando una "forma" che definisce quanto termini diversi siano simili o correlati tra loro.
Nella lingua inglese, parole correlate come "man" e "king" occupano posizioni simili in questa forma linguistica. Queste disposizioni spaziali consentono ai modelli di intelligenza artificiale di comprendere contesto e significato anche senza istruzioni esplicite.
Questa scoperta basata sulla corrispondenza delle forme induce i ricercatori ad essere ottimisti sul fatto che un metodo simile potrebbe tradurre i linguaggi degli animali senza bisogno di un intermediario umano, aprendo una potenziale strada verso una vera e propria Stele di Rosetta per il dialogo tra specie.
Ma la comunicazione animale non è solo acustica. Molte specie, tra cui elefanti e delfini, usano il tatto, la vista o le vibrazioni. Questo rende la decodificazione della loro comunicazione ancora più complessa.
In teoria, i ricercatori potrebbero usare l'intelligenza artificiale per abbinare i suoni degli animali a parole o idee umane, proprio come alcuni modelli possono creare immagini a partire da un testo. Se funzionasse, potrebbe permetterci di "tradurre" la comunicazione animale in una forma comprensibile.
Scoprendo dove i sistemi di comunicazione umani e animali si sovrappongono, i ricercatori sperano di comprendere meglio quali capacità cognitive condividiamo. Questo potrebbe potenzialmente rivelare punti in comune più profondi tra gli esseri umani e altre creature intelligenti e senzienti.
Ma anche se l'intelligenza artificiale riuscisse a decodificare il linguaggio animale, dovremmo comunque convalidarne l'accuratezza. Questo passaggio richiede una valutazione umana, un aspetto che potrebbe rivelarsi difficile quando si interpretano forme di pensiero ed espressione completamente estranee.
Costruire modelli affidabili per la comunicazione animale richiede enormi quantità di dati. Purtroppo, gli attuali database di suoni animali sono piccoli e limitati, il che rappresenta una sfida importante per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale sofisticati.
Per affrontare questo problema, ricercatori in tutto il mondo stanno lanciando importanti campagne di raccolta dati, utilizzando tag audio, video e spaziali per monitorare il comportamento degli animali in tempo reale. Il loro obiettivo è creare i set di dati necessari per condurre ricerche avanzate di intelligenza artificiale sulla comunicazione animale.
Sebbene una conversazione interspecie completa potrebbe non essere immediatamente possibile, i ricercatori ritengono che anche delle scoperte parziali possano approfondire la nostra empatia, orientare gli sforzi di conservazione e rimodellare il nostro modo di pensare all'intelligenza e alle emozioni degli animali.
La scienza emergente suggerisce che gli esseri umani non sono gli unici comunicatori senzienti sulla Terra. Condividiamo il pianeta con esseri che pensano, sentono e forse persino raccontano storie. Molti scienziati hanno già avanzato un radicale ripensamento del nostro ruolo in natura.
Mentre sblocchiamo la comunicazione con le altre specie, dobbiamo procedere eticamente. Comprenderle non è solo una pietra miliare scientifica; comporta l'obbligo morale di trattarle con rispetto, dignità e un più profondo senso di affinità.
La possibilità di "parlare" o meno con gli animali nel senso che diamo noi stessi al termine comporta un rimodellamento del nostro modo di prenderci cura del mondo. Ogni scoperta potrebbe promuovere una maggiore protezione per specie che un tempo consideravamo prive di voce, e forse l'umanità ne trarrà beneficio.
Fonti: (Vox) (Scientific American) (Nature)
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