¿Podrá la inteligencia artificial ayudarnos algún día a comprender el lenguaje de los animales? Los últimos avances científicos abren una posibilidad que hasta hace poco pertenecía al terreno de la ciencia ficción. Sin embargo, junto al entusiasmo tecnológico surgen importantes interrogantes bioéticos sobre los límites del conocimiento, nuestra relación con las demás especies y el uso responsable de estas nuevas herramientas.
“Si un león pudiera hablar, no lo entenderíamos”
El filósofo, matemático y lógico austríaco Ludwig Wittgenstein dejó esta célebre observación en Investigaciones filosóficas[1], obra publicada póstumamente en 1953. Su afirmación expresa la idea de que las palabras sólo adquieren significado dentro de un marco compartido de experiencias, instintos y formas de vida. Dado que los comportamientos, necesidades y entorno natural de un león son radicalmente distintos de los nuestros, careceríamos del contexto necesario para comprender lo que intentara comunicarnos, aunque utilizara palabras humanas.
Esta perspectiva conecta directamente con una de las ideas más influyentes de la filosofía de la mente del siglo XX: el ensayo de Thomas Nagel de 1974, ¿Qué se siente al ser un murciélago? [2]. Nagel argumenta que nuestro intento de comprender la experiencia subjetiva de otro ser desde nuestra propia perspectiva humana está, en gran medida, condenado al fracaso.
De la observación romántica a la introducción de la tecnología
A pesar de estas barreras conceptuales, la fascinación humana por comprender y romper el aislamiento con otras especies no ha dejado de crecer. En 1973, Konrad Lorenz, Niko Tinbergen y Karl von Frisch recibieron el Premio Nobel de Fisiología o Medicina por sus contribuciones al estudio del comportamiento animal en su hábitat natural. Von Frisch, en particular, descifró el sofisticado sistema de comunicación de las abejas: cuando una obrera localiza una fuente de alimento, regresa a la colmena y realiza una “danza” específica que indica a sus compañeras la dirección, distancia y calidad de la comida.
Desde mediados del siglo XX, se multiplicaron los proyectos de observación a largo plazo de especies sociales. En 1960, la joven Jane Goodall llegó al Parque Nacional de Gombe (Tanzania) para estudiar a los chimpancés. Sus más de 25 años de observación revolucionaron nuestro conocimiento sobre el comportamiento social, el uso de herramientas y la transmisión cultural en estos primates, revelando relaciones duraderas, afectivas y compasivas entre individuos. Otros estudios emblemáticos siguieron la misma metodología de inmersión prolongada en el hábitat natural: Dian Fossey con los gorilas de montaña en Ruanda, Biruté Galdikas con los orangutanes en Borneo, y muchos más.
En 1970, el bioacústico Roger Payne publicó el álbum Songs of the Humpback Whale, con 34 minutos de las complejas vocalizaciones de las ballenas jorobadas. El disco se convirtió en un éxito inesperado (superó las 125.000 copias) y contribuyó decisivamente al movimiento internacional para prohibir la caza comercial de ballenas[3]. Payne descubrió que los machos de una misma población cantan la misma canción, que evoluciona sutilmente cada año y nunca regresa a versiones anteriores. Aunque muchas ballenas usan sonidos para comunicarse, las jorobadas son las únicas que producen auténticos “cantos” con estructura rítmica, repetitiva y compleja.
En las últimas décadas, el avance tecnológico ha permitido analizar con precisión las señales físicas y químicas de los animales y su relación con sus sistemas sensoriales, consolidando la idea de que la mayoría de las interacciones entre animales implican alguna forma de comunicación.
La tecnología y la IA revolucionan el campo de la etología
En los últimos años se ha producido un cambio sustancial en el estudio del comportamiento animal. El desarrollo tecnológico ha impulsado de forma extraordinaria la captura de datos procedentes del mundo natural. Micrófonos de alta fidelidad son capaces de registrar desde los ultrasonidos de los murciélagos hasta los infrasonidos emitidos por elefantes y ballenas. A ello se suman acelerómetros y giroscopios tridimensionales, similares a los incorporados en teléfonos móviles y relojes inteligentes, que permiten detectar el más mínimo movimiento del animal: un cabeceo, una carrera, un salto o los periodos de reposo. Los sensores biométricos, por su parte, hacen posible medir variables como la frecuencia cardíaca, la temperatura corporal o la profundidad de inmersión en especies marinas. La consecuencia es la generación de volúmenes de información sin precedentes. Analizar manualmente miles de horas de grabaciones o millones de coordenadas de movimiento requeriría años de trabajo humano. Los sistemas de inteligencia artificial, en cambio, pueden procesar esa información en cuestión de minutos, detectando patrones imposibles de reconocer mediante los métodos tradicionales.
Los resultados del concurso de la IA ya son tangibles. Uno de los ejemplos más notables es el proyecto CETI (Cetacean Translation Initiative), cuyos investigadores han descubierto que los cachalotes no solo poseen una especie de “alfabeto” compuesto por secuencias de clics, sino que éstas presentan una organización interna cuya estructura recuerda, en ciertos aspectos, a la del lenguaje humano.
Otro hallazgo significativo procede de un proyecto dirigido por Michael A. Pardo, de la Universidad Estatal de Colorado, dedicado al estudio de la comunicación de los elefantes africanos. Mediante técnicas de inteligencia artificial, los investigadores han concluido que determinadas vocalizaciones, emitidas en frecuencias específicas, funcionan como auténticos nombres propios. Cuando un individuo produce una de estas señales, un miembro concreto del grupo responde, lo que indica que los elefantes son capaces de dirigirse unos a otros de manera individualizada.
También los ratones presentan una comunicación mucho más sofisticada de lo que se suponía. Estos animales intercambian información mediante señales químicas, visuales y acústicas. Una investigación bioacústica realizada por un equipo internacional en la región del Karoo, en Sudáfrica, ha analizado con ayuda de la inteligencia artificial decenas de miles de ultrasonidos emitidos por el ratón rayado africano. Los resultados muestran que estas vocalizaciones desempeñan un papel esencial en su vida social, ya que transmiten información sobre la identidad de los individuos o sus niveles de estrés. Además, el repertorio vocal varía en función del contexto social: los intercambios entre dos ratones difieren notablemente según se trate de individuos emparentados o familiarizados entre sí, o de animales que nunca se habían encontrado anteriormente.
El Earth Species Project (ESP)
Sin embargo, las expectativas sobre la contribución de la inteligencia artificial al estudio de la comunicación animal van mucho más allá de estos descubrimientos.
En 2013 científicos de Google liderados por Tomas Mikolov publicaron un artículo en el que exponían el desarrollo del algoritmo Word2vec que permitió representar las palabras como vectores matemáticos en un espacio semántico donde términos con significados similares aparecen próximos entre sí y mantienen relaciones estructuradas[4]. Este descubrimiento mostró que la estructura profunda del significado puede expresarse matemáticamente y sentó las bases de muchos sistemas modernos de traducción automática y de los modelos de lenguaje actuales.
El sistema Word2Vec funciona convirtiendo el lenguaje en geometría: las relaciones semánticas entre las palabras se transforman en distancias matemáticas. De este modo, cada vocablo pasa a ser un vector dentro de un espacio de miles de dimensiones. Tomemos la palabra perro: tiene una relación directa con hombre, lobo, guardián, aullido o pelaje. Al calcular simultáneamente las conexiones de cada concepto con todos los demás, cada palabra queda anclada en un punto exacto del espacio. El resultado de este cálculo masivo es una estructura geométrica tridimensional, una especie de constelación matemática que representa la totalidad de un idioma. En este mapa o “nube de puntos”, las palabras que comparten relaciones semánticas aparecen situadas a distancias matemáticas proporcionales, donde actúa la lógica del vector: Si tomamos el punto de la palabra “hombre” y le aplicamos el vector geométrico correspondiente a “realeza”, llegamos exactamente a “rey”. Si aplicamos ese mismo vector desde la palabra “niña”, la IA aterriza matemáticamente en “princesa”.
La gran revelación fue comprobar que, al representar idiomas diferentes como el inglés, el alemán o el japonés, las formas geométricas obtenidas son extraordinariamente parecidas. La IA descubrió que la experiencia humana genera una estructura geométrica universal en el lenguaje. Para traducir sin diccionarios, la IA solo tiene que “rotar” la forma de un idioma y superponerla sobre la del otro.
Inspirado por esta idea, en 2018 nació Earth Species Project (ESP), impulsado por Aza Raskin, Britt Selvitelle y Katie Zacarian[5]. Su ambiciosa meta consiste en descifrar la comunicación no humana mediante inteligencia artificial. El proyecto parte de esta hipótesis: si la estructura del lenguaje humano está determinada por nuestra biología, nuestras necesidades y nuestra forma de experimentar el mundo, es razonable pensar que otros animales, que comparten necesidades básicas como la alimentación, el cortejo, el dolor, el miedo o las relaciones sociales, generen también sus propias estructuras comunicativas.
La tesis central del Earth Species Project es que la inteligencia artificial podrá mapear las vocalizaciones de delfines, cuervos o ballenas en espacios semánticos multidimensionales análogos a los empleados para estudiar las lenguas humanas. Es probable que esas estructuras no coincidan por completo con las nuestras; un delfín, por ejemplo, percibe el mundo a través del eco de un sonar, lo que probablemente generará áreas matemáticas y conceptos completamente inaccesibles para el ser humano. Sin embargo, podrían existir regiones de superposición entre ambas geometrías. Y precisamente en esas zonas comunes podría encontrarse la clave para una futura traducción entre especies.
La propuesta científica de ESP es interesante y abre un futuro diferente en la relación del ser humano con los no humanos, pero a pesar del entusiasmo, varios expertos advierten de los límites. Estudios exhaustivos muestran que los animales no pueden representar secuencias con fidelidad, por lo que no pueden tener un lenguaje de las características del humano. Yossi Yovel, zoólogo de la Universidad de Tel Aviv, manifiesta que los animales “no hablan” en el sentido lingüístico y que no podremos conversar con ellos como lo hacemos entre humanos[6]. Y Arik Kershenbaum, investigador del Girton College de la Universidad de Cambridge, cuando se le pregunta por las capacidades lingüísticas de los animales, simplemente argumenta: “en su nicho ecológico, su entorno y el contexto en el que viven, el lenguaje no es lo que necesitan.”[7]
Ecología integral
Finalmente, debemos ser cautelosos. El propio Aza Raskin ha advertido: “Debido a la naturaleza de los grandes modelos lingüísticos, podremos comunicarnos con fluidez antes de comprender realmente lo que estamos diciendo”[8]. Ya se están reproduciendo sonidos grabados para probar reacciones, y en algunos casos (como silbidos en delfines) los animales se alejan, lo que sugiere estrés.
La encíclica Laudato si’ nos invita a una ecología integral, donde el avance científico y la reflexión ética avancen de la mano[9]. Descifrar el lenguaje de los animales no debería servir para dominarlos, sino para comprenderlos mejor, respetarlos y proteger los ecosistemas que compartimos.
- Vídeo generado por IA a partir del artículo original del autor.
Instituto Ciencias de la Vida
Observatorio de Bioética
Universidad Católica de Valencia
[1] Ludwig Wittgenstein Philosophical Investigations Basil Blackwell Ltd 1958 ISBN 0-631-11900-0
[2] Thomas Nagel What Is It Like to Be a Bat? The Philosophical Review, Vol. 83, No. 4 (Oct., 1974), pp. 435-450 Published by Duke University Press on behalf of Philosophical Review http://www.jstor.org/stable/2183914
[3]Tim Lewis ‘It always hits me hard’: how a haunting album helped s ave the whales The Guardian Sun 6 Dec 2020
[4] Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean . Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space arXiv:1301.3781v3 [cs.CL] 7 Sep 2013
[5] Jonas Macken Earth Species Project — Using AI to Decode Animal Communication Medium Sep 20, 2024
[6] Melissa Hobson Will humans and animals ever be able to converse? Here’s what science says National Geographic March 6, 2026
[7] Killian Fox Zoologist Arik Kershenbaum: ‘We all want to know whether animals talk and what they’re saying’ The Guardian Sun 21 Jan 2024
[8] Nate Hagens interviewed Aza Raskin in Episode 22 of The Great Simplification, published on June 8, 2022. Titled “AI, The Shape of Language, and Earth’s Species,”
[9] CARTA ENCÍCLICA LAUDATO SI’ DEL SANTO PADRE FRANCISCO SOBRE EL CUIDADO DE LA CASA COMÚN Dicasterio para la Comunicación La Santa Sede https://www.vatican.va/content/francesco/es/encyclicals/documents/papa-francesco_20150524_enciclica-laudato-si.html
