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

En la película de ciencia ficción “La Llegada” (2016), una lingüista se enfrenta al reto de descifrar un idioma alienígena compuesto por frases palindrómicas, es decir, que se leen igual de adelante hacia atrás, y que están escritas con símbolos circulares. A medida que avanza en su trabajo, diferentes naciones interpretan los mensajes de manera distinta, y algunas llegan a considerarlos una amenaza.

Si la humanidad se encontrara en una situación similar hoy en día, nuestra mejor opción 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 ¿alguna vez te has preguntado cómo surgió el lenguaje? Los lingüistas han estado investigando esta cuestión durante décadas, pero descubrir cómo evolucionó el lenguaje no es tarea fácil.

El lenguaje es efímero y no deja rastros que puedan ser examinados en los registros fósiles. A diferencia de los huesos, no podemos desenterrar idiomas antiguos para estudiar su desarrollo.

Sin embargo, aunque no podamos analizar directamente la evolución del lenguaje humano, las simulaciones pueden ofrecernos pistas valiosas. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial, 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 la evolución de 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 deben hacerlo; 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.

Se han realizado experimentos similares 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.

Quizás intentes gesticular la forma de un cubo con tus manos y señalar el césped 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.

Algo similar ocurre con las IA. A través de ensayo y error, aprenden a comunicarse sobre los objetos que observan, 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

Comprender el lenguaje de las IA puede parecer una tarea casi imposible al principio. Imagina que hablo en polaco (mi lengua materna) con un colega que solo habla inglés; ninguno de los dos entendería al otro ni sabría dónde empieza o termina una palabra.

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

Afortunadamente, los lingüistas han desarrollado herramientas avanzadas basadas en la teoría de la información para interpretar idiomas desconocidos. Al igual que los arqueólogos reconstruyen lenguajes antiguos a partir de fragmentos, nosotros 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 de comunicación completamente nuevas.

Las IA son capaces de desarrollar sus propios lenguajes.

En mi investigación reciente, hemos utilizado las observaciones y declaraciones de los agentes para interpretar su lenguaje. Por ejemplo, al tener una transcripción de una conversación en un idioma desconocido junto con un registro de lo que cada interlocutor estaba observando, podemos identificar patrones entre palabras y objetos.

Si, por ejemplo, la palabra «yayo» aparece cuando pasa un pájaro, podríamos inferir que «yayo» significa «pájaro». Al analizar estos patrones, podemos empezar 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 utilizarse para descifrar al menos partes del lenguaje y la sintaxis de las IA, revelando cómo estructuran su comunicación.

Alienígenas y sistemas autónomos

¿Cómo se relaciona esto con los alienígenas? Los métodos que estamos desarrollando para comprender los lenguajes de las IA podrían ser cruciales para descifrar futuras comunicaciones extraterrestres.

Si algún día obtenemos textos alienígenas junto con su contexto —como información visual relacionada—, podríamos aplicar estas herramientas estadísticas para analizarlos. Las técnicas que estamos perfeccionando hoy podrían ser esenciales en el estudio de lenguajes alienígenas, también conocido como «xenolingüística».

Sin embargo, no es necesario encontrar extraterrestres para beneficiarnos de esta investigación. Existen numerosas aplicaciones prácticas: desde mejorar modelos de lenguaje como ChatGPT o Claude, hasta facilitar la comunicación entre vehículos autónomos o drones.

Al descifrar 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 también aprendiendo a comprenderlos.