A IA pode nos ajudar a decodificar a linguagem das baleias

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Era 1970 quando o biólogo marinho Roger Payne trouxe pela primeira vez o som hipnotizante das baleias jubarte para um grande público através do célebre Canções da Baleia Jubarte álbum. Naquela época, a possibilidade de decifrar essas vocalizações misteriosas parecia uma ideia distante tirada diretamente da ficção científica.

Mas os avanços na inteligência artificial, que ocorreram em um ritmo extraordinário na última década, à medida que o poder de processamento do computador crescia e os algoritmos se tornavam mais avançados, tornaram essa perspectiva realista. Em abril passado, um grupo interdisciplinar de cientistas e especialistas embarcou em um esforço de cinco anos, apelidado de Projeto CETI (Cetacean Translation Initiative), que visa aproveitar esses avanços tecnológicos e decodificar a linguagem de um dos maiores predadores do mundo: o cachalote.

“Os cachalotes são criaturas incrivelmente inteligentes e altamente conscientes socialmente”, diz David Gruber, biólogo marinho da Universidade da Cidade de Nova York e líder do Projeto CETI. “Acreditamos que, ao aproximar os humanos de uma espécie animal cujo comportamento é mais semelhante à nossa cultura e intelecto do que qualquer outro ser vivo, podemos ajudá-los a cuidar mais de todas as formas de vida na Terra.”

Uma ideia que vale a pena explorar

O Projeto CETI surgiu em 2017, quando Gruber era bolsista do Radcliffe Institute da Universidade de Harvard. Um dia, ele estava ouvindo gravações de codas de cachalote – como são chamados os cliques padronizados que esses mamíferos marinhos usam para se comunicar – quando outro colega de Radcliffe, o especialista em criptografia Shafi Goldwasser, apareceu.

Intrigada, Goldwasser pediu a Gruber que compartilhasse algumas gravações com seu grupo e sugeriu que eles pudessem montar um projeto para entender o que aqueles ruídos assustadores e sobrenaturais realmente significavam. Embora ela quisesse dizer isso mais como uma piada, Gruber achou que era uma ideia que valia a pena explorar. Ele abordou o especialista em aprendizado de máquina Michael Bronstein, também bolsista da Radcliffe, para saber se a inteligência artificial poderia ser usada para esse propósito.

Bronstein, especialista em processamento de linguagem natural (NLP), um subcampo da IA ​​que usa algoritmos para interpretar a fala escrita e falada, estava convencido de que as vocalizações de cachalotes podem ser adequadas para esse tipo de análise devido à sua estrutura semelhante a um morse que pode ser facilmente traduzida em uns e zeros.

Convenientemente, Gruber conhecia um biólogo canadense chamado Shane Gero, que passou mais de uma década estudando um grande clã de cerca de 40 famílias de cachalotes no leste do Caribe como parte de seu trabalho. Projeto Cachalote Dominica, gravando os sons de centenas de indivíduos ao longo do caminho. Ele também anotou minuciosamente as trilhas com notas exaustivas descrevendo quais baleias estavam falando, com quem estavam e como os animais estavam se comportando na época.

Isso foi o suficiente para uma prova de conceito. Usando o conjunto de dados de Gero, Bronstein encarregou um algoritmo de PNL de detectar baleias por seus cliques e executá-lo em uma amostra de gravações. O algoritmo identificou corretamente as baleias específicas mais de 94 por cento do tempo, validando o palpite inicial do pesquisador. Empolgado, Gruber montou uma equipe para construir esse resultado encorajador.

Coletando cliques

Com financiamento do Projeto Audacioso administrado pelo TED, a organização da conferência e várias outras instituições ao redor do mundo, a equipe do CETI está trabalhando para abordar a primeira prioridade do projeto: aumentar a coleção de registros de baleias.

“Os problemas para os quais podemos treinar dados de modelos de aprendizado de máquina com eficiência são aqueles em que entendemos muito sobre a estrutura dos dados”, diz Jacob Andreas, especialista em PNL do Massachusetts Institute of Technology e membro do Projeto CETI. “As redes neurais modernas, por outro lado, não precisam de toda essa estrutura, mas as informações sobre como um determinado domínio de problema funciona precisam vir de outro lugar e, na prática, isso significa que precisamos de conjuntos de dados muito maiores para aprender.”

A identificação de padrões na conversa das baleias, estima Andreas, levará “aproximadamente um bilhão de cliques, ou 100 a 200 milhões de codas”. O banco de dados do Projeto Cachalote Dominica da Gero contém atualmente cerca de 100.000 entradas.

Para realizar essa tarefa do tamanho de uma baleia, um grupo de especialistas está desenvolvendo uma série de dispositivos não invasivos de gravação de vídeo e áudio. Isso inclui peixes robóticos que nadam livremente e podem atingir profundidades de milhares de pés e gravar imagens por horas; hidrofones de alta resolução que podem gravar o dia todo; e etiquetas eletrônicas que se prendem a conjuntos de bóias de águas profundas (e as próprias baleias).

“Como estamos estudando cachalotes em seu habitat natural, é extremamente importante ter certeza de que projetamos esses experimentos de uma maneira que não cause perturbações ou confusão a longo prazo”, diz Andreas.

Uma vez que um conjunto suficiente de dados seja coletado, os pesquisadores do CETI precisarão incorporar o contexto comportamental e social a essa arquitetura básica da conversa dos cachalotes, correlacionando cada som com uma situação específica.

“Pode haver, por exemplo, uma sequência peculiar de cliques que esses animais fazem antes de ir caçar, ou um conjunto que ocorre quando uma baleia está doente, grávida ou tenta atrair um parceiro”, diz ele. “Esperamos que gravar baleias em diferentes ambientes e fazer coisas diferentes ajude a construir uma imagem abrangente de seu ‘vocabulário’”.

Falando de volta?

Se e quando o CETI decifrar o código da linguagem das baleias, os pesquisadores podem até tentar conversar com eles. Isso envolverá o desenvolvimento de um programa de conversação preditivo que pode gerar vocalizações com significados estimados e, em seguida, transmiti-los aos cachalotes para avaliar a resposta e se é previsível.

Claro, ninguém sabe se os cachalotes aceitariam os humanos como parceiros de conversa. Mas para Gruber isso não é um problema, nem é o objetivo final do CETI. “Essa coisa toda não é sobre fazer as baleias entenderem melhor os humanos”, diz ele. “É mais sobre a ideia de que estamos ouvindo profundamente o que esses animais mágicos estão dizendo – que os respeitamos.”



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