• Tweet

Oamenii de știință sunt pe punctul de a descifra limbajul animalelor. Iată cum inteligența artificială i-ar putea ajuta în acest sens. Waffles este un câine mic cu o atitudine puternică. Yorkshire terrier-ul, care are peste un milion de urmăritori pe TikTok, este unul dintre câinii care comunică cu stăpânii lor prin apăsarea unor butoane electronice. Dispozitivele de mărimea unei lăbuțe pot fi programate să rostească diferite cuvinte, cum ar fi „mergi" sau „foame".

Așadar, când Waffles „spune" că îi este foame, însă stăpânul său nu este de acord, câinele răspunde apăsând pe butonul „La naiba". Îl bufnește râsul pe proprietar, iar patrupedul adună încă 1000 de aprecieri. Nu vă lăsați păcăliți, totuși. Apăsarea butoanelor este o treabă serioasă. Cu excepția lui Waffles, cercetătorii au descoperit că mulți câini reacționează corespunzător la cuvintele scrie pe dispozitivele electronice. „Afară" este întâmpinat cu o privire spre ușă. „Joacă" determină mișcări frenetice din coadă. De fapt, nu contează cine apasă butonul - proprietarul sau o persoană fără grad de rudenie - sau dacă stăpânul rostește cuvântul, câinele tot pare să „înțeleagă".

Potrivit dr. Federico Rossano de la Universitatea din California, San Diego, SUA, care a realizat studiul, acest lucru „arată că vorbele sunt importante pentru câini și că aceștia reacționează la cuvintele în sine, nu doar la indiciile asociate". Deși studiul confirmă că și câinii pot recunoaște și răspunde la indicii verbale, criticii susțin că nu ne spune ce înseamnă acele cuvinte pentru câine. Dacă vrem cu adevărat să putem comunica cu animalele, trebuie să o facem în termenii lor. De la scârțâitul liliecilor la fluieratul delfinilor, asta înseamnă să găsim modalități de a decodifica comunicarea animalelor în toate formele sale variate.

Din fericire pentru noi, oamenii de știință se ocupă de acest caz de zeci de ani, studiind comportamentul și sunetele animalelor din sălbăticie. Acum, cu ajutorul unui set de instrumente tehnologice, se fac descoperiri interesante. Există chiar și un premiu anual, intitulat Premiul Coller-Dolittle, pentru pași semnificativi în direcția comunicării animalelor. Prin urmare, cercetătorii se află nu doar pe punctul de a decodifica comunicarea animalelor, ci și de a putea conversa cu ele. Așa cum oamenii au accente, multe animale au dialecte regionale. Orcile, balenele cu cocoașă, gibonii și multe păsări cântă melodii specifice regiunii, care le ajută să identifice indivizii din populația lor și uneori la atragerea partenerilor.

De asemenea, știm că anumite animale folosesc „nume". Elefanții folosesc strigăte bogate în armonii, de joasă frecvență, pentru a se adresa membrilor cheie ai grupului lor, în timp ce delfinii cu bot gros se adresează reciproc prin intermediul „fluierăturilor caracteristice", care sunt create în timpul copilăriei și ținute minte de-a lungul deceniilor. Ceva ce odinioară era considerat specific oamenilor nu mai este, dar nu ar trebui să ne surprindă. Toate acestea sunt specii sociale care cooperează între ele pentru supraviețuire. Capacitatea de a comunica cu anumite persoane îi ajută să facă acest lucru, dar acesta este doar vârful aisbergului în domeniul comunicării animalelor. Dr. Laela Sayigh de la Institutul Oceanografic Woods Hole din Massachusetts, SUA, face parte dintr-o echipă care a petrecut decenii studiind delfinii cu bot gros din Golful Sarasota (Florida).

Din când în când, animalele sunt prinse și supuse unui control medical rapid. Li se atașează hidrofoane la frunte, iar vocalizările sunt înregistrate. Astfel, echipa a înregistrat peste 250 de fluierături distincte, pe care delfinii le folosesc pentru a-și transmite identitatea și pentru a se chema unii pe alții. Atunci când își cheamă puii, își modifică fluieratul caracteristic, exagerând gama de frecvențe. Este similar cu modul în care mamele noastre vorbesc cu bebelușii lor. „Este o versiune delfinică a limbii materne", spune Sayigh. Se crede că îi ajută pe tineri să învețe sunetele de care au nevoie pentru viața de adult.

Scanând peste 1000 de ore de vocalizări, echipa lui Sayigh și-a dat seama că aproximativ jumătate din fluierăturile emise de delfinii care înoată liber nu erau sunete caracteristice. Aceștia au identificat 20 de fluierături noi, fiecare folosit de mai mulți delfini. Acest lucru sugerează că erau folosite pentru comunicare, dar ce anume comunicau? În acest sens, Sayigh a folosit o metodă testată și verificată pentru decodificarea comunicării animalelor. Se pare că cercetătorii „vorbesc" cu animalele de zeci de ani, sub formă de experimente de redare, în care înregistrările vocalizărilor sunt transmise înapoi animalelor pentru a vedea ce fac acestea.

Sunetele înregistrate au fost transmise sub apă, în timp ce dronele monitorizau comportamentul delfinilor de sus. Unul dintre sunete, denumit Tipul A, i-a făcut pe delfini să înoate departe, în timp ce altul, denumit Tipul B, i-a făcut să înoate mai aproape pentru a investiga: „Așadar, credem că primul acționează ca un semnal de alarmă, iar al doilea - ca o întrebare", susține Sayigh. Constatările experților sugerează că limbajul delfinilor este mult mai bogat decât se credea anterior. Delfinii ar putea poseda un sistem de comunicare asemănător limbajului, cu unități de sunet care au semnificații comune, specifice contextului.

În mai 2025, echipa lui Sayigh a câștigat premiul inaugural Coller-Dolittle pentru accelerarea progresului către comunicarea bidirecțională între specii. Printre clasați s-au numărat un grup din Paris, care a descoperit că sepiile comunică prin fluturarea brațelor în modele expresive, și o echipă din Germania, care a dezvoltat un model de inteligență artificială (IA) ce poate genera și analiza cântecele de privighetoare.

Echipa lui Sayigh a primit 100.000 de dolari (aproximativ 73.700 de lire sterline) pentru a-i folosi în munca lor, dar există un premiu în bani mai mare, de 500.000 de dolari (aproximativ 368.600 de lire sterline), disponibil oricui poate concepe un algoritm care să permită oamenilor și animalelor să comunice direct, fără ca animalul să-și dea seama că vorbește cu o persoană.

Provocarea este inspirată de testul Turing, ce implică un computer vorbăreț care păcălește o persoană să creadă că vorbește cu un alt om. Modelele de inteligență artificială și algoritmii pe care îi folosesc au devenit acum cel mai recent instrument în cursa pentru descifrarea comunicării animalelor. Așa cum Piatra Rosetta (un artefact care conține un fragment de text scris în trei limbi diferite ) i-a ajutat pe lingviști să înțeleagă hieroglifele egiptene, tot așa informaticienii cred că inteligența artificială poate fi folosită pentru a înțelege limbajul animalelor.

O problemă cheie pentru biologi este că, deși pot avea seturi mari de date cu vocalizări ale animalelor, nu au întotdeauna instrumentele sau timpul necesar pentru a le analiza. De asemenea, este ușor să ratezi potențiale semnale de comunicare atunci când nu știi ce cauți și chiar mai greu să înțelegi ce înseamnă acele semnale. Aici poate ajuta IA. Inteligența artificială folosește algoritmi pentru a analiza date și a identifica tipare. Este aceeași tehnologie care permite ChatGPT să se angajeze în conversații asemănătoare celor umane și să treacă testul Turing. „Inteligența artificială cu siguranță ușurează lucrurile", spune expertul în comunicarea cu animalele, Yossi Yovel.

Acesta a folosit AI pentru a descifra scârțâiturile liliecilor fructiferi egipteni, o specie vorbăreață și socială. Trăiesc în colonii cu un număr cuprins între câteva zeci și mii de indivizi. Unii dintre ei se află la Universitatea din Tel Aviv, în Israel, unde lucrează Yovel. În timpul zilei, liliecii stau în „peștera" lor, care e, de fapt, o cameră întunecată cu un tunel care duce spre lumea exterioară. Apoi, la amurg, zboară pe cerul nopții. „Liliecii sunt liberi să vină și să plece după bunul plac", spune Yovel. În orice moment, există în jur de 30 până la 60 de indivizi, toți echipați cu dispozitive minuscule de înregistrare purtate ca niște zgărzi.

Liliecii se ceartă foarte mult. Majoritatea strigătelor sunt cauzate de mâncare, locul de cuibărit și împerechere. Dispozitivele înregistrează fiecare ciripit, scârțâit și cicălit. În două luni și jumătate, Yovel a înregistrat 15.000 de vocalizări, apoi a introdus datele audio și video într-un dispozitiv de învățare automată pentru a vedea ce poate face acesta.

Inteligența artificială nu a dezamăgit. A fost capabilă să detecteze vocalizări specifice și să prezică ce fel de ceartă aveau liliecii atunci când le produceau. Asta arată că liliecii nu scot doar sunete aleatorii. Strigătele lor sunt specifice contextului, ceea ce sugerează că au o semnificație. AI a detectat tipare pe care oamenii nu le știau, străpungând zgomotul pentru a găsi semnale importante.

La mii de kilometri distanță, în Caraibe, un alt proiect susținut de inteligență artificială stârnește entuziasm. Cercetătorii care lucrează la Proiectul CETI (Inițiativa de Traducere a Cetaceelor) folosesc tehnologia pentru a traduce vocalizările cașaloților. Cașaloții trăiesc în grupuri strâns unite, conduse de femele, de șapte sau opt membri. Ei comunică prin secvențe de trei până la 40 de clicuri. Fiecare dintre aceste grupuri aparține unui „clan vocal" mai mare, care folosește coduri unice. Cercetătorii au identificat 21 de coduri folosite de clanul caraibian, însă AI a detectat tipare pe care le rataseră, inclusiv diferențele în intervalele dintre anumite clicuri și câte un clic suplimentar ocazional.

Împrumutând termeni din lumea muzicală, au numit aceste caracteristici „rubato", respectiv, „ornamentație". În total au fost identificate 156 de coduri distincte. „Acest lucru adaugă complexitate sistemului", spune Shane Gero , șeful departamentului de biologie al proiectului CETI. Gero descrie variația ca fiind similară cu un „alfabet fonetic al cașaloților", pe care balenele l-ar putea folosi pentru a transmite informații complexe. În alte părți, cercetătorii introduc limbajul uman și chiar muzica în modelele folosite pentru decodarea sunetelor animalelor. Se speră că tiparele codificate chiar în aceste medii umane vor ajuta inteligența artificială să identifice tipare în vocalizările altor specii.

Un exemplu în acest sens este NatureLM-Audio, modelul emblematic de inteligență artificială al Earth Species Project, o organizație non-profit care utilizează învățarea automată pentru a promova înțelegerea animalelor. „Predarea modelului mai întâi a limbajului uman și a muzicii îl ajută apoi să înțeleagă comunicarea animalelor", spune Aza Raskin, cofondatoare și președinta proiectului. „Deja poate identifica corect speciile după nume, chiar și atunci când modelul nu a mai auzit niciodată de acea specie". Având suficiente date la dispoziție, Raskin consideră că modelele computerizate puternice ale proiectului nu vor putea doar să decodeze comunicarea animalelor, ci și să prezică ce vor spune animalele în continuare și poate chiar să formuleze răspunsuri la acestea.