La clave para hablar con alienígenas podría estar en la inteligencia artificial

¿Podríamos descifrar un idioma alienígena? Descubrir cómo se comunican las IA podría ser la clave.

Crédito: MysteryPlanet.com.ar.

En la película de ciencia ficción La Llegada (2016), una lingüista enfrenta el desafío de descifrar un idioma alienígena compuesto por frases palindrómicas —que se leen igual hacia adelante y hacia atrás—, escritas con símbolos circulares. A medida que descifra pistas, distintas naciones interpretan los mensajes de manera diferente, algunas asumiendo que se trata de una amenaza.

Si la humanidad se encontrara en una situación similar hoy, nuestra mejor apuesta podría ser recurrir a investigaciones sobre cómo la inteligencia artificial (IA) desarrolla lenguajes.

¿Qué define un lenguaje?

La mayoría de nosotros utilizamos al menos un idioma para comunicarnos, pero ¿cómo surgió? Los lingüistas llevan décadas intentando responder esta pregunta, pero no hay una manera sencilla de descubrir cómo evolucionó el lenguaje.

El lenguaje es efímero; no deja rastros que puedan examinarse en los registros fósiles. A diferencia de los huesos, no podemos desenterrar idiomas antiguos para estudiar cómo se desarrollaron.

Aún así, aunque no podamos analizar la verdadera evolución del lenguaje humano, una simulación podría ofrecernos pistas. Y aquí es donde entra en juego la IA, a través de un fascinante campo de investigación conocido como «comunicación emergente», al cual he dedicado los últimos tres años.

Simulando la evolución del lenguaje con IA

Para simular cómo podría evolucionar un lenguaje, asignamos tareas simples a agentes (IA) que requieren comunicación. Por ejemplo, en un juego, un robot debe guiar a otro a un punto específico en una cuadrícula sin mostrarle un mapa. No imponemos casi ninguna restricción sobre lo que pueden decir o cómo; simplemente les damos la tarea y dejamos que encuentren la solución por su cuenta.

Dado que resolver estas tareas exige que los agentes se comuniquen entre sí, podemos estudiar cómo su comunicación evoluciona con el tiempo y obtener una idea de cómo podría desarrollarse un lenguaje.

Escena de la película 'Arrival' ('La Llegada'), 2016.

Experimentos similares se han realizado con humanos. Imagina que eres un hablante de inglés emparejado con alguien que no habla tu idioma. Tu tarea es instruir a tu compañero para que recoja un cubo verde de un grupo de objetos en una mesa.

Tal vez intentes gesticular la forma de un cubo con tus manos y apuntar al césped afuera para indicar el color verde. Con el tiempo, ambos desarrollarían un protolenguaje: gestos o símbolos específicos para «cubo» y «verde». Estas señales improvisadas se volverían más refinadas y consistentes, formando un sistema básico de comunicación.

Con las IA ocurre algo similar. A través de ensayo y error, aprenden a comunicarse sobre los objetos que ven, y sus compañeras de conversación aprenden a entenderlas.

Pero, ¿cómo sabemos de qué están hablando? Si desarrollan este lenguaje solo con su compañero artificial y no con nosotros, ¿cómo entendemos qué significa cada palabra? Una palabra podría significar «verde», «cubo» o, peor aún, ambas cosas. Este desafío de interpretación es un aspecto clave de mi investigación.

Descifrando el código

Entender el lenguaje de las IA puede parecer casi imposible al principio. Si hablara en polaco (mi lengua materna) con un colaborador que solo habla inglés, ninguno de los dos entendería al otro ni sabría dónde comienza o termina una palabra.

Con los lenguajes de las IA, el desafío es mayor, ya que podrían organizar la información de formas completamente ajenas a los patrones lingüísticos humanos.

Afortunadamente, los lingüistas han desarrollado herramientas sofisticadas basadas en la teoría de la información para interpretar idiomas desconocidos. Así como los arqueólogos reconstruyen lenguajes antiguos a partir de fragmentos, utilizamos patrones en las conversaciones de las IA para entender su estructura lingüística. A veces encontramos sorprendentes similitudes con los idiomas humanos; otras veces, descubrimos formas completamente nuevas de comunicación.

Las IA son capaces de desarrollar sus propios lenguajes.

En mi trabajo reciente, utilizamos lo que los agentes ven y dicen para interpretar su lenguaje. Por ejemplo, con una transcripción de una conversación en un idioma desconocido y un registro de lo que cada interlocutor estaba observando, podemos identificar patrones entre palabras y objetos.

Si, por ejemplo, la frase «yayo» coincide con el paso de un pájaro, podríamos deducir que «yayo» significa «pájaro». Analizando estos patrones, podemos comenzar a descifrar el significado detrás de su comunicación.

En nuestro último artículo, que se presentará en la próxima Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurIPS 2024), demostramos que estas técnicas pueden usarse para descifrar al menos partes del lenguaje y la sintaxis de las IA, revelando cómo estructuran su comunicación.

Alienígenas y sistemas autónomos

¿Cómo se conecta esto con los alienígenas? Los métodos que estamos desarrollando para entender los lenguajes de las IA podrían ayudarnos a descifrar futuras comunicaciones extraterrestres.

Si algún día conseguimos texto alienígena junto con contexto —como información visual relacionada—, podríamos aplicar estas herramientas estadísticas para analizarlo. Los enfoques que estamos desarrollando hoy podrían ser herramientas clave en el estudio futuro de lenguajes alienígenas, o «xenolingüística».

Pero no necesitamos encontrar extraterrestres para aprovechar esta investigación. Hay numerosas aplicaciones prácticas: desde mejorar modelos de lenguaje como ChatGPT o Claude, hasta facilitar la comunicación entre vehículos autónomos o drones.

Descifrando lenguajes emergentes, podemos hacer que las tecnologías del futuro sean más comprensibles. Ya sea para entender cómo los autos autónomos coordinan sus movimientos o cómo los sistemas de IA toman decisiones, no solo estamos creando sistemas inteligentes, sino aprendiendo a comprenderlos.

Por Olaf Lipinski, Universidad de Southampton. Edición: MP.