L'IA smista i versi dei corvi, tradurre gli animali è ancora ricerca

Da qualche parte sott'acqua, un idrofono, un microfono subacqueo, continua a registrare il canto della megattera. Cinquant'anni di apparecchi come questo, insieme a registratori indossabili abbastanza piccoli da seguire un pipistrello, hanno lasciato ai ricercatori montagne di registrazioni e un'unica domanda difficile: che cosa si dicono davvero gli animali tra loro?

Rispondere è un lavoro lento. Un cane della prateria emette una serie di gridolini quando si avvicina un coyote e una serie diversa quando è nei paraggi un falco, quindi un suono significa poco finché non lo si associa a ciò che accadeva intorno all'animale. Questa associazione è laboriosa, soprattutto per le specie difficili da osservare, come le balene che si immergono in profondità o i ratti talpa che vivono sottoterra. La comunicazione passa anche attraverso canali che gli esseri umani non percepiscono facilmente: segnali visivi, il tatto, i feromoni o una combinazione di segnali. E senza una pietra di Rosetta multispecie, un dizionario che colleghi due lingue, è difficile sapere se una traduzione sia corretta.

Ciò che è cambiato nell'ultimo decennio è la classificazione. I progressi dell'IA permettono ora di individuare richiami diversi, separare quali suoni appartengano a quale animale e riconoscere schemi tra una registrazione e l'altra. L'Earth Species Project, un'organizzazione senza scopo di lucro fondata nel 2018 per decifrare la comunicazione animale, ha usato l'apprendimento automatico per rilevare le vocalizzazioni delle cornacchie nere e determinare quale uccello ha emesso ciascun richiamo. Sara Keen, una delle ecologhe comportamentali del progetto, sottolinea che i grandi modelli linguistici come Claude e ChatGPT eccellono nel trovare relazioni tra le parole. Il progetto spera che il proprio modello, NatureLM, addestrato su parlato umano, musica e suoni animali, sarà in grado di interpretare le vocalizzazioni di molte specie. Resta un'ipotesi: il modello non ha ancora dimostrato di tradurre alcunché.

I limiti sono reali. La preoccupazione di Yovel è che i modelli possano trattare come equivalenti suoni acusticamente simili anche quando hanno significati diversi. Con Slobodchikoff, fondatore della società Zoolingua, che lavora sulla comunicazione dal cane all'uomo, adotta una visione più ampia e sostiene che molti animali condividano una struttura evolutiva sufficiente perché si possa capirli. Scommette su questa somiglianza, non su una dimostrazione. Quanto a una conversazione a due vie, non è stata fornita alcuna data e non è chiaro se mai avverrà.

Per ora, il guadagno immediato è per i ricercatori. La classificazione automatica dei richiami per individuo può ridurre le ore passate ad ascoltare le registrazioni e rende possibile studiare animali difficili da osservare, dalle balene abissali ai ratti talpa sotterranei. L'ambizione della traduzione è a diversi anni di lavoro di distanza, e il suo successo dipende dalla capacità dei modelli di separare suoni che si assomigliano da suoni che hanno significati diversi. I risultati sulle cornacchie mostrano che la prima parte è alla portata.