Da quando l'Intelligenza artificiale è entrata nelle nostre vite sono tantissimi gli ambiti in cui è stata utilizzata dagli scienziati. Tra questi la grande promessa di chi studia il comportamento degli animali è che l'IA prima o poi sarebbe riuscita ad interpretare i segnali comunicativi delle altre specie, con aspettative anche di poter comprendere il linguaggio di tutti gli esseri viventi del Pianeta, dai selvatici fino al cane di famiglia.
Ad ora, però, nessuno è riuscito davvero a far compiere questo lavoro a nessuna "macchina" e un team di ricercatori dell'Università di Tel Aviv, dell'Università Ebraica di Gerusalemme, dell'Università di Edimburgo, del Museum für Naturkunde—Leibniz Institute for Evolution and Biodiversity Science e dell'Università Humboldt di Berlino ha anzi svelato il motivo per cui le IA non riescono a comprendere la comunicazione tra altre specie: i modelli di machine learning si concentrano sulle proprietà fisiche di un suono ma ciò non consente di comprenderne il significato.
Nello studio intitolato "La sfida di decodificare la comunicazione animale tramite l'intelligenza artificiale", gli esperti spiegano che comprendere la comunicazione animale richiede di identificare come i segnali si traducono in significato nello spazio percettivo del ricevente. Il punto è che la maggior parte dei test di IA fatti fino ad ora applicati a questo ambito si basano appunto sul distinguere i suoni ma non riuscire a tradurre il loro effettivo significato, anche perché alcuni sono molto simili. Ad esempio i richiami di soccorso, i richiami di contatto con un destinatario specifico (padre o madre) o i richiami di richiesta di cibo (emessi in previsione di essere nutriti) sono molto simili acusticamente ma hanno appunto significati diversi.
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In buona sostanza ciò che accade è che la "macchina" analizza i suoni acusticamente simili ma questi non veicolano significati simili, mentre suoni che appaiono diversi possono trasmettere le stesse informazioni al ricevitore. La classificazione dei suoni in base alla loro somiglianza acustica che è ciò che ad ora è stato fatto nella maggior parte degli studi, genera dunque l'errore di non saper riconoscere il vero significato di ciò che gli animali delle specie analizzate si stanno dicendo l'un l'altro.
Per arrivare a scoprire l'inghippo, i ricercatori hanno "dato in pasto" all'IA le vocalizzazioni di alcuni bambini sotto i 12 mesi d'età, ovvero quando ancora non si è sviluppato completamente il nostro linguaggio. La scelta è dovuta al fatto che chiaramente la nostra specie comprende il nostro linguaggio e in questo modo gli esperti hanno potuto valutare come "ragiona" l'Intelligenza artificiale. I suoni prodotti dai piccoli umani erano stati prelevati da tre contesti differenti: esposti ad uno stato di disagio, il suono prodotto per attirare l'attenzione del padre o della madre e nel caso di richiesta di cibo.
L'elaborazione dei suoni da parte dell'IA è avvenuta in base a un modello utilizzato già per il riconoscimento delle vocalizzazioni degli animali e un altro invece addestrato per la voce umana. A entrambi gli strumenti è stato richiesto di raggruppare i suoni in base alle caratteristiche che venivano riconosciute dal punto di vista del significato. Le reti neurali hanno fallito il compito rispetto all'interpretazione delle "esigenze" dei bambini e non sono nemmeno riuscite ad identificare l'urgenza crescente che c'è nel tono di voce, distinzione che invece l'orecchio umano percepisce naturalmente.
"Negli ultimi anni, è cresciuto l'entusiasmo per la possibilità di utilizzare l'intelligenza artificiale per decodificare la comunicazione animale – ha commentato il professore Yossi Yovel, co autore della ricerca – ma il nostro studio dimostra che queste promesse vanno accolte con cautela. Identificare i modelli acustici non è necessariamente la stessa cosa che decifrarne il significato: per capire cosa un animale sta ‘dicendo', dobbiamo sapere come l'animale che riceve il messaggio lo percepisce e come reagisce ad esso".
Affidare la traduzione del linguaggio animale, compreso il nostro come dimostrato nel test sulle vocalizzazioni dei bambini, alle macchine non è dunque la soluzione per svelare il mistero della comprensione totale di ciò che gli altri esseri viventi pensano e provano. Gli esperti ritengono che i sistemi di Intelligenza artificiale da soli non possano bastare e che sarà sempre necessaria l'osservazione umana diretta del comportamento: "Per decifrare veramente la comunicazione animale sarà necessaria una combinazione di intelligenza artificiale, osservazioni comportamentali, esperimenti e ricerche sul sistema nervoso. L'intelligenza artificiale è uno strumento potente, ma non può sostituire la prospettiva dell'animale stesso".
