{"id":3551,"date":"2024-09-15T22:10:43","date_gmt":"2024-09-16T01:10:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/?p=3551"},"modified":"2025-09-08T15:00:55","modified_gmt":"2025-09-08T18:00:55","slug":"como-a-inteligencia-artificial-pode-nos-ajudar-a-conversar-com-animais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/2024\/09\/15\/como-a-inteligencia-artificial-pode-nos-ajudar-a-conversar-com-animais","title":{"rendered":"Como a Intelig\u00eancia Artificial pode nos ajudar a conversar com animais"},"content":{"rendered":"\n

Desde os prim\u00f3rdios da ra\u00e7a humana, a comunica\u00e7\u00e3o \u00e9 um dos pilares do desenvolvimento social e tecnol\u00f3gico. Seja de forma verbal ou n\u00e3o verbal, compreender as diferentes linguagens e seu modo de falar tem sido essencial para manter rela\u00e7\u00f5es sociais e administrar grandes civiliza\u00e7\u00f5es. Todavia, durante todos estes anos de planeta Terra, a esp\u00e9cie humana n\u00e3o \u00e9 a \u00fanica a utilizar distintas linguagens para se comunicar. Os animais v\u00eam utilizando sons e movimentos para cuidar uns dos outros e sobreviver em meio \u00e0 natureza desde o princ\u00edpio. Tais mecanismos t\u00eam sido estudados por diversos cientistas do campo da biologia animal que, com a ajuda de intelig\u00eancia artificial, est\u00e3o buscando uma forma de decodific\u00e1-los e comunicar-se com diferentes esp\u00e9cies da nossa fauna.<\/span><\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial \u00e9 um ramo da Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o cujo interesse \u00e9 fazer com que os computadores pensem ou se comportem de forma inteligente. Dessa forma, tais modelos de IA s\u00e3o alimentados com in\u00fameras formas de conhecimento, a fim de construir um racioc\u00ednio l\u00f3gico pr\u00f3prio. O que os bi\u00f3logos e cientistas buscam fazer \u00e9 alimentar os modelos de IA com informa\u00e7\u00f5es sobre os animais que possam ajud\u00e1-los a decodificar a forma com a qual eles se comunicam. Al\u00e9m disso, \u00e9 preciso compreender como funcionam os modelos citados. A intelig\u00eancia artificial sistematiza e automatiza tarefas intelectuais e, portanto, \u00e9 potencialmente relevante para qualquer esfera da atividade intelectual humana. Dentro do campo da biologia, \u00e1reas como a Biotecnologia j\u00e1 usufruem de intelig\u00eancia artificial para acelerar e automatizar processos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Outrossim, junto da intelig\u00eancia artificial, o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 uma ci\u00eancia importante para o desenvolvimento de projeto, visto que \u00e9 preciso treinar os modelos com milhares de ru\u00eddos dos animais a serem estudados. Isto serve para detectar padr\u00f5es e estabelecer pontes entre palavras que conhecemos e sons que os animais reproduzem. Nesse sentido, o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 mais uma \u00e1rea de pesquisa da intelig\u00eancia artificial, focada no desenvolvimento de programas de computador com a capacidade de aprender a executar uma determinada tarefa com sua pr\u00f3pria experi\u00eancia. Um exemplo pr\u00e1tico da atualidade s\u00e3o os Chatbots, como o Chat GPT, que atrav\u00e9s da leitura de uma grande quantidade de dados, s\u00e3o capazes de fornecer e criar novos conhecimentos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Entretanto, \u00e9 dif\u00edcil visualizar como as tecnologias citadas podem contribuir para a decodifica\u00e7\u00e3o das linguagens animais. Projetos como o Earth Species vem buscando solu\u00e7\u00f5es para esse problema desde a \u00faltima d\u00e9cada. Aliados a bi\u00f3logos que atuam no estudo do comportamento de diferentes esp\u00e9cies, como baleias e elefantes africanos, estes projetos buscam juntar e verificar dados que podem alimentar as intelig\u00eancias artificiais que poder\u00e3o traduzir aquilo que os animais dizem. Ainda neste ano, surgiu um estudo que sugeriu que elefantes africanos davam apelidos uns aos outros. Tamanha descoberta foi poss\u00edvel ao transformar grava\u00e7\u00f5es de ru\u00eddos dos animais, nas quais eram identificados o indiv\u00edduo que chamava, o contexto do chamado e quem recebia, em strings de n\u00fameros. Estas strings eram alimentadas a um modelo de aprendizado de m\u00e1quina supervisionado, que era capaz de detectar mais facilmente quem recebia um novo chamado, com o qual n\u00e3o teve contato previamente.<\/span><\/p>\n

Para entender como isso pode funcionar, \u00e9 preciso conhecer os LLM ‘s, a sigla para Large Language Models (Modelos Grandes de Linguagem). O segredo desses modelos \u00e9 tratar todas as rela\u00e7\u00f5es sem\u00e2nticas existentes em uma linguagem como rela\u00e7\u00f5es geom\u00e9tricas, isto \u00e9, transcrever as rela\u00e7\u00f5es com linhas e \u00e2ngulos. Para tal, partimos do princ\u00edpio de que cada l\u00edngua \u00e9 uma gal\u00e1xia, onde cada palavra \u00e9 uma estrela. Nesta gal\u00e1xia, palavras que possuem rela\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica entre si, seja um significado parecido ou uma rela\u00e7\u00e3o pr\u00f3xima, estar\u00e3o perto uma das outras. Por exemplo, as palavras rei e rainha possuem a mesma dist\u00e2ncia das palavras homem e mulher.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Modelos
Modelos das l\u00ednguas espanhola, inglesa e russa est\u00e3o referenciados em ‘Artigo sobre IA’.<\/figcaption><\/figure>\n

Logo, como todas as l\u00ednguas podem ser mapeadas dessa forma, para traduzir uma palavra \u00e9 necess\u00e1rio apenas sobrepor os modelos, de forma que as palavras com significado igual fiquem sobrepostas.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Os estudiosos acreditam que o mesmo possa ser realizado com as linguagens utilizadas pelos animais. Al\u00e9m disso, \u00e9 poss\u00edvel concluir que a tradu\u00e7\u00e3o de uma palavra vem da sobreposi\u00e7\u00e3o com as demais, logo, n\u00e3o \u00e9 preciso conhecer seu significado previamente. Assim, seria poss\u00edvel traduzir os sons e ru\u00eddos produzidos por eles para palavras conhecidas de nossas l\u00ednguas. Por\u00e9m, surge uma nova d\u00favida: ser\u00e1 que as palavras utilizadas pelos animais possuem o mesmo significado que as nossas? Ser\u00e1 que os animais conhecem conceitos como amor, luto e alegria? Aza Raskin, um pesquisador do projeto Earth Especies, acredita que sim, pois \u00e9 nesse momento que a intelig\u00eancia artificial entra para identificar as \u00e1reas de conhecimento comuns entre humanos e animais e compreender o que est\u00e1 sendo dito.<\/span><\/p>\n

N\u00e3o obstante, para ser poss\u00edvel desenvolver \u201cgal\u00e1xias\u201d da linguagem dos elefantes, \u00e9 preciso de um grande n\u00famero de dados. Pesquisadores que estudaram a esp\u00e9cie durante toda a vida acad\u00eamica conceberam algumas tradu\u00e7\u00f5es de sons que os elefantes produzem quando avistam um predador ou precisam de ajuda, por exemplo. Por\u00e9m, o volume destes dados n\u00e3o \u00e9 suficiente. Para resolver este problema, o uso de intelig\u00eancia artificial generativa, capaz de reproduzir o som emitido pelos animais, vem sendo explorado. Dessa forma, com poucas grava\u00e7\u00f5es \u00e9 poss\u00edvel gerar uma grande quantidade de dados. No que tange \u00e0s grava\u00e7\u00f5es, o projeto utiliza intelig\u00eancia artificial para resolver o problema da \u201cfesta de coquetel\u201d, que ocorre quando as grava\u00e7\u00f5es possuem m\u00faltiplos animais emitindo diferentes sons ao mesmo tempo.<\/span><\/p>\n

Atualmente, cientistas ao redor do globo focam seus esfor\u00e7os em popular bases de dados com os sons produzidos pelos seus animais de estudo. Dessa forma, modelo de aprendizado de m\u00e1quina auto supervisionados, que n\u00e3o precisam da classifica\u00e7\u00e3o dos dados por pessoas, poder\u00e3o ser treinados com base nesses dados e encontrar padr\u00f5es dentre as linguagens dos animais. Todavia, ainda n\u00e3o h\u00e1 como verificar se estes dados est\u00e3o realmente corretos, como ocorre com o aprendizado dos chatbots, por exemplo, uma vez que n\u00e3o conhecemos as esp\u00e9cies de forma suficiente para saber o que realmente est\u00e3o dizendo. Espera-se que num futuro pr\u00f3ximo seja poss\u00edvel construir modelos das linguagens animais e quem sabe traduzi-las, tornando o projeto um sucesso.<\/span><\/p>\n

Posto isso, vimos que h\u00e1 um grande caminho pela frente para os pesquisadores deste experimento inovador. Desde realizar as grava\u00e7\u00f5es at\u00e9 mapear as linguagens de cada esp\u00e9cie, a intelig\u00eancia artificial e o aprendizado m\u00e1quina exercem um importante papel para o sucesso do projeto. Junto das expectativas que s\u00e3o criadas com os avan\u00e7os da pesquisa, surge uma d\u00favida \u00e9tica: queremos realmente saber o que dizem os animais? Quais seriam as consequ\u00eancias da conclus\u00e3o do experimento? Talvez seja melhor que as pessoas n\u00e3o saibam o que os seus animais de estima\u00e7\u00e3o tem para dizer. Tais afirma\u00e7\u00f5es levantam discuss\u00f5es entre bi\u00f3logos da \u00e1rea, por\u00e9m, \u00e9 dif\u00edcil impedir que a ci\u00eancia avance. Cabe a humanidade utilizar as tecnologias com sabedoria, com a ci\u00eancia de que os animais s\u00e3o companheiros de planeta que devemos tratar com respeito.<\/span><\/p>\n

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Refer\u00eancias:\u00a0<\/strong><\/h2>\n

Artigo sobre IA<\/a><\/p>\n

V\u00eddeo sobre o projeto Earth Especies<\/a><\/p>\n

Site Earth Especies<\/a><\/p>\n

Artigo Financial Times<\/a><\/p>\n

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Autor: Gustavo Pott de Oliveira<\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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