La IA logra traducir los ladridos de perro tras un preentreno con conversaciones humanas y un preentrenamiento con vocalizaciones de perros en los que se provocaron emociones concretas.
A veces, por mucho que queramos a nuestro perro, nos cuesta mucho identificar lo que nos quiere decir.
Un gruñido casi idéntico puede significar que está contento o que tiene miedo.
Su lenguaje corporal a través de saltos o moviendo la cola también puede ser confuso. ¿Qué hacemos entonces?
De momento no nos queda otra que interpretarlo a nuestra manera.
Sin embargo, en el futuro podríamos tener herramientas mucho más eficaces.
Por ejemplo, el algoritmo de IA capaz de traducir los ladridos de los perros que acaba de presentar un equipo de científicos de la Universidad de Michigan.
Este algoritmo no nos permitirá tener una conversación humana con nuestros perros. En cambio, sí puede traducir los ladridos e interpretar el mensaje.
Nos indica si están contentos, tristes o tienen miedo, por ejemplo. Son pocas las palabras que se pueden extraer.
Más bien se trata de emociones. Pero eso no lo hace menos útil e interesante.
Es importante destacar que el estudio se encuentra a la espera de la revisión por pares.
Esto significa que, hasta que científicos ajenos a la investigación comprueben que todo es correcto, debemos coger con pinzas los resultados.
Para desarrollar su algoritmo de IA estos científicos contaron con la participación de 74 perros de diferentes razas, aunque aproximadamente la mitad eran chihuahuas.
Se realizaron grabaciones de los sonidos emitidos por animales en situaciones forzadas por los investigadores para desencadenar emociones concretas.
Por ejemplo, los investigadores jugaron con ellos o fingieron hacer daño a sus compañeros humanos.
Así, se logró identificar 14 tipos diferentes de ladridos, gruñidos, aullidos y gemidos, con connotaciones positivas, negativas o neutras.
Estas se traducirían en emociones, no en palabras concretas, pero quizás en un futuro para hacerlo más realista se podrían utilizar frases.
Por ejemplo, “estoy triste” como traducción de un aullido que indique tristeza.
Lo más interesante de este algoritmo de inteligencia artificial es que se preentrenó con grabaciones de habla humana.
Esto significa que se introdujeron datos de conversaciones humanas y su significado, para que la IA relacionase mensajes y vocalizaciones.
Después, se entrenó con los sonidos de perros grabados durante la primera fase del estudio.
Y, finalmente, se introdujeron grabaciones aleatorias de perros para comprobar si la máquina era capaz de traducir los ladridos.
Curiosamente, cuando el algoritmo se había preentrenado con habla humana se consiguió una tasa de éxito del 62,2 %, que incluso ascendía a más del 90 % en algunos tipos concretos de vocalizaciones.
En cambio, sin ese preentreno humano, la probabilidad de acierto era mucho menor.
Otro dato curioso de esta investigación es que, además de traducir ladridos, el algoritmo logró identificar con un 75 % de éxito las razas de los perros. Al parecer, cada una tiene su propio acento.
Fuente: arXiv