Aun la perspectiva más optimista supondrá que hay, de mínima, un problema de traducción. Incluso si quisiéramos ignorar a Chomsky y afirmar que no existen otros motivos para que la comunicación falle, que se trata simplemente de convertir los códigos de una lengua a los códigos de otra, alguna transmutación debe ocurrir en el medio. Dos sistemas de significantes diferentes deben aproximarse a un mismo significado. ¿Es siquiera posible?
Esto imaginaba Saussure que era un evento de comunicación entre dos hablantes:
Básicamente, el hablante A dice una palabra y B la escucha. Ambos están trabajando con el significante de esa palabra: una imagen acústica, que dispara un concepto, es decir, un significado. El proceso se repite en la otra dirección y la comunicación se lleva adelante como una suerte de partido de tenis metafísico.
Sin embargo, cualquier castor, elefante o aguará guazú que se encuentre escuchando esto podría preguntarse... ¿imagen acústica? ¿Concepto? Si el signo es algo que re-presenta, es decir, que está en lugar de otra cosa, tratar de definir sus componentes suena a empujar la esencia de lo que se quiere decir un paso más allá, constantemente. Nunca puedo nombrar “la cosa”, sino que siempre debo nombrar la palabra que refiere a la cosa. No puedo nunca acceder con el lenguaje a la naturaleza intrínseca de la rosa, a su realidad material, porque, como lamenta Umberto Eco: “de la rosa sólo nos queda el nombre”. O quizás Eco no pensaba así en lo personal, pero al menos, así lo pensaban los nominalistas de la Edad Media, para quienes la realidad era en última instancia inalcanzable. Sin embargo, el mismo Eco dice que ese verso (nulla rosa est) fue originalmente usado por el poeta Bernardo de Cluny para señalar no tanto una imposibilidad como una capacidad extraordinaria: que el lenguaje pueda hacer referencia a cosas desaparecidas, intocables, intangibles e incluso inexistentes.
Lo que sí podemos abordar juntos es el significante. El significante es más fácil de asir, puesto que se dispara en nuestra mente gracias al estímulo que ingresa por los sentidos. Escuchamos la palabra pronunciada o la vemos escrita. El significado, en cambio, es motivo de pelea. Para que un significante se ate a un significado y ocurra la magia del signo lingüístico, debe existir algún tipo de consenso (que siempre es heredado), de allí la disputa eterna que los distintos grupos humanos tienen por el significado de las cosas, lo que representan los símbolos y cómo a su vez estos organizan esferas sociales. Incluso la palabra de Dios, sin importar de qué dios hablemos, está sujeta al análisis de los exégetas. Dios ha hablado, pero qué quiso decir es otro asunto.
Necesitamos una definición instrumental de “significado”, una suerte de navaja suiza para sobrevivir en el bosque. Cualquiera de ustedes se preguntará, si no nos sirve la definición de Saussure ni la de Wittgenstein, por qué no usar la definición de cualquier diccionario. Porque nos pasaría lo mismo que cuando buscamos “habla”. Nos toparíamos con una higiénica convención de poca utilidad en este texto donde debemos desconfiar de las palabras que han pasado mucho tiempo en el freezer: “El significado es la relación mental, social o computacional que se establece entre un estímulo (palabra, sonido, gesto) y una red de experiencias, conceptos o datos que permiten interpretar el mundo y actuar en él”. ¿Nos sirve esta definición para comunicarnos con animales? No mucho. Hasta donde nos han dicho, el “lenguaje” de los animales no sabe de convenciones, funciona por medio de una relación directa y causal entre una señal y su significado: un gruñido quiere decir hostilidad o un canto determinado implica seducción porque tienen una relación causal o de continuidad con lo que quieren decir. Son un tipo de signo completamente distinto al lingüístico. No parece, en principio, haber arbitrariedad porque el mundo real deja una huella en ese signo. ¿Sabe un fox terrier qué significa “arriba”, “patas”, “cuatro” y “madera”? Es posible, pero no puede comunicarlo. ¿Sabe qué significa “mesa”? Es improbable. ¿Sabe qué significa “improbable”? Al menos según Wittgenstein, es imposible.
Entonces aparece una idea audaz: quizá no necesitamos el significado, al menos no para empezar. Quizá no debemos esperar a tener ese fantasma esquivo atrapado entre los dedos. Quizá nos alcanza con entender el sistema visible primero, y después vemos.
Por ejemplo, tomemos un concepto fundamental de Saussure que a propósito dejé de lado hasta este momento. Me refiero al concepto de valor: Saussure consideraba que cada signo lingüístico es un elemento dentro de un sistema, no flota en el aire, sino que existe en relación a otros signos. Pero cabe preguntarse, entonces, ¿cómo se distingue un signo de otro? ¿Qué hace a cada cual particular? ¿Cuál es su valor dentro del sistema? A esas preguntas, Saussure responde con una idea simple y elocuente: el valor de un signo dentro de un sistema está dado por no ser los otros signos del sistema. Es decir, es un valor negativo. El ejemplo es el del ajedrez: puedo reemplazar al caballo por un corcho y seguir jugando, porque lo importante no es que tenga forma de caballo, sino que no tenga forma de alfil, reina, torre o peón. Mientras sea un corcho pero sólo pueda avanzar de cierta manera, saltar, moverse una cantidad fija de casilleros cada vez, se desempeñará como un caballo y aplicarán a él las propiedades que no aplican a ninguna de las otras piezas del juego. Del mismo modo, lo importante en un sistema lingüístico es que cada signo no es ningún otro signo más que sí mismo. “Casa” no es “hogar”. Está en tensión permanente con “hogar”, pues existe cierta vecindad en los conceptos, pero uno no puede reemplazar al otro dentro del sistema. “Choza”, “hogar”, “mansión”, “refugio” y tantas otras palabras delimitan el lugar de “casa” y, en el mismo acto, le dan una posición dentro del sistema.
No debe sorprendernos que, un siglo después, la ciencia de datos haya propuesto un método práctico de aplicar esta teoría. El método es complejo de ejecutar, pero bastante fácil de describir: congelemos una lengua determinada en un momento y hagamos un corte transversal, tomemos una foto de todos los términos que existen, como si quisiéramos escribir un diccionario, pero prescindiendo de las definiciones. Con esa información, en lugar de escribir una lista, dibujemos un mapa. Un área donde cada palabra se ubica en una coordenada. Esa coordenada se explica según la cercanía o la lejanía (y las relaciones de frecuencia que guarda) con las demás. Si la palabra es “árbol”, la pregunta no es qué significa, sino dónde queda en el mapa. Y eso depende de una estadística: cuántas veces apareció cerca de qué otras palabras.
Aza Raskin, el cofundador del Earth Species Project, explica esto en una charla que dio en San Francisco en el año 2024. En sus propias palabras, se trata de utilizar modelos de inteligencia artificial para traducir relaciones en distancias y direcciones. El modelo matemático Word2vec (“palabras a vectores”) es un intento por traducir semiología en geometría. ¿El objetivo? Codificar nuestra lengua natural en una lengua que una máquina pueda entender.
Los modelos masivos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) no se basan en palabras tal como las entendemos nosotros, incluso cuando nosotros tenemos criterios complejos para definir qué es una palabra. Los LLM trabajan con tokens. ¿Qué es un token? Puede ser prácticamente cualquier fragmento de discurso: raíces de palabras, palabras completas, retazos de frases, elementos verbales rudamente mutilados o perfectamente diseccionados. Si le brindamos al algoritmo suficiente cantidad de texto —me refiero a cantidades exorbitantes— y le pedimos que establezca la probabilidad de que un token ocurra luego de otro, obtenemos un teclado predictivo: esa herramienta que sugiere la palabra a continuación de la que acabamos de escribir o adivina cuál intentamos escribir aunque lo hayamos hecho mal. Es una mera cuestión estadística, pero posibilitada por una enorme capacidad de cómputo y memoria que sólo poseen los ordenadores. De ahí que, durante mucho tiempo y hasta que la IA empezó a mostrar ciertos signos de “razonamiento” más parecido a como lo entendemos en el cerebro humano, la crítica permanente a estos sistemas era que se trataba de “loros estocásticos”, es decir, dispositivos capaces sólo de repetir lo que ya habían visto, y hacerlo basados en una estimación estadística, sin tener la menor idea de qué están diciendo. La crítica ha ofendido profundamente a los loros con esta definición, pero se estima que pagará un precio por la impertinencia: los loros son, a todas luces, seres vivos, cualidad que aún nos negamos (con buenos motivos) a concederle a la IA.Nota para loros: ignoramos cuánto tiempo más podremos defender esta postura, el panorama luce complicado. Consideren huir.
¿Qué pasa entonces si le pedimos a la IA que convierta todo el léxico del idioma inglés no ya en una lista, sino en un grafo que mapee la posición relativa de cada término respecto a los otros elementos del sistema? Primero, un ligero estremecimiento se produciría en el polvo que reposa dentro de la tumba de Saussure. Luego, esto:
Una galaxia de palabras. Un espacio latente. La posibilidad real de fotografiar el tablero de ajedrez a mitad de la partida. Algo mejor que un diccionario porque no conforma una lista donde cada significante está asociado a un significado, sino un mapa donde están ubicados a la distancia justa uno del otro.
A simple vista, se trata de un método infalible, pero una mirada más atenta podría encontrarlo sospechoso. Donde la lingüística señala que hay una moneda con un significado y un significante, este método prescinde del significado y se dedica sólo a mapear el significante, confiando en que la otra cara de la moneda estará siempre ahí, del otro lado. ¿No es quizás una simplificación excesiva? La semiótica dirá que hace falta un tercer elemento que permita asociar ambas cosas.Nota para animales semiólogos: a diferencia de Saussure, Charles Sanders Peirce planteaba que el signo en realidad no era dual, sino triádico. Incurriendo quizá en podríamos decir que el tercer elemento que agrega Peirce es un “mecanismo de interpretación”. Es decir, para que un signo pueda ser interpretado, debe llevar consigo ciertas leyes (establecidas por otros signos a su alrededor) que determinen de qué manera ese signo puede relacionarse con un objeto. La mayoría de los humanos masticamos una buena can- tidad de lápices hasta entender cómo funciona el asunto. A los fines de este libro, pode- mos dispensarnos del esfuerzo saber que el asunto existe, pero que no nos entra una pulga más en el perro. La perspectiva de Wittgenstein dirá que haría falta agotar todos los casos de uso de una palabra para definir su significado. Y algunos lectores iracundos estarán bullendo con otras objeciones que yo no soy capaz de concebir. Por lo pronto, diré que este método de trazar un mapa vectorial, tal como lo propone la ciencia de datos, es lo suficientemente arrogante y lo suficientemente modesto para conformarse con mapear distancias relativas entre conceptos para poder traducir lenguajes disímiles. Es un traductor que desconoce las dos lenguas que conecta. O las conoce únicamente en su versión perceptible y, sin embargo, aspira a poder traducir. ¿Por qué? Porque estima el significado a partir de la frecuencia de aparición y los contextos (alrededor de qué otras palabras) en los que es usado.
La osadía del método no se acaba ahí. Superado el terror sublime que sobrevino al ver todo el inglés condensado como una nube, surgió la pregunta inevitable: ¿qué pasa si hacemos lo mismo con otras lenguas? Para eso, los investigadores simplificaron (nuevamente) el fenómeno, comprimieron el mapa de tres dimensiones a uno de dos dimensiones e hicieron otro hallazgo metodológico importante: a saber, este modo de mapear el significado de las palabras daba como resultado mapas prácticamente idénticos para lenguas muy diferentes. Mapas con la misma forma, que sólo necesitaban ser rotados para coincidir uno con otro, para que las palabras de cada uno quedaran ubicadas en coordenadas similares.
Esto se conoce como hipótesis del isomorfismo de las lenguas. Y no se tardó en considerar que si todas las lenguas humanas despliegan la misma forma, quizá eso nos está diciendo algo sobre la naturaleza profunda del lenguaje, algo que nos oriente para entender otros códigos sobre los que no tengamos mayor información.
En su exposición, Aza Raskin hace una analogía que puede ser útil. Durante siglos, los egiptólogos estuvieron dándose la cabeza contra la pared, particularmente la pared de una pirámide que estaba repleta de jeroglíficos. Los jeroglíficos son un lenguaje parti- cularmente difícil de descifrar porque no son simples representaciones visuales de conceptos, sino un sistema híbrido donde cada signo puede representar un sonido, una palabra entera o indicar de forma silenciosa a qué categoría pertenece el signo anterior. Las posibles interpretaciones de aquellos textos —porque eran claramente textos, algo fácil de observar por el modo de colocar un elemento al lado del otro, invitando a leerlos como signos lingüísticos y no como imágenes— se ramificaban y se perdían, se enredaban, se les escapaban por los poros de las piedras. La lengua de los antiguos egipcios permanecía a oscuras y, con ella, gran parte de su cultura resultaba inaccesible, por más que la arqueología continuara desenterrando momias y vasijas.
En julio de 1799, cerca del delta del Nilo, el capitán francés Pierre-François Bouchard encontró una piedra gigante, la famosa piedra Rosetta, repleta de signos grabados. La piedra tenía una particularidad: estaba escrita en jeroglíficos, en escritura demótica (otro tipo de escritura egipcia, a simple vista más parecida a la alfabética, sin serlo del todo) y en griego antiguo (koiné), pero el significado de los tres textos era el mismo: un decreto del faraón Ptolomeo V, publicado —es decir, colocada la piedra en un lugar público para que la ley pudiera promulgarse— en la ciudad de Menfis, en el 196 a. C.
Pronto comenzaron a circular reproducciones de la piedra y distintos especialistas lograron descifrar, con ayuda del koiné, el sistema de jeroglíficos de los antiguos egipcios. Es decir, utilizaron una ley promulgada en la Antigüedad como un diccionario trilingüe común y corriente.Nota para lexicógrafos: este autor reconoce y pondera los diccionarios, que son dispositivos hermosos, dinámicos y sempiternos. Los recursos estilísticos del tipo “común y corriente” sólo pretenden dinamizar el argumento y no poseen animosidad alguna. Esta nota al pie emplea adrede palabras extravagantes a modo de homenaje y ofrenda de paz. En el siglo XIX, las cosas valiosas en África funcionaban con una dinámica muy clara: como le dice Mufasa a Simba en El rey león, todo lo que toca la luz termina en el Museo Británico. La piedra Rosetta no fue la excepción, pero el conocimiento que albergaba se esparció más allá de las islas imperiales. Poco después, las puertas del antiguo Egipto se abrieron para los humanos modernos.
Ahora bien, la diferencia entre contar con una piedra Rosetta y un algoritmo de inteligencia artificial es gigante. La piedra ofrece dos códigos posibles (o, en este caso, tres) y un ser humano en el medio que traduce de uno al otro. Interpreta el significado de uno de los sistemas e intermedia para decodificar el otro. En el caso del algoritmo, ese rol de intérprete está delegado. Y para colmo, está delegado en un dispositivo cuyo funcionamiento es opaco.Nota para especies orientales: en los años 80, John Searle propuso el dilema del cuarto chino: una persona encerrada en un cuarto con un libro de reglas. Por una rendija le entregan un texto en chino y, aunque no entiende el idioma, el sujeto traduce los caracteres siguiendo las instrucciones del manual a rajatabla. Cuando devuelve el resultado por otra rendija, todos creen que el cuarto es inteligente; sin embargo, adentro, nadie entiende nada. Searle usó este escenario como argumento en contra de la pretendida inteligencia de la inteligencia artificial: el hombre del cuarto chino, al igual que los algoritmos de Silicon Valley, opera en la más absoluta oscuridad cog- nitiva. Cuarenta años después, existen debates sobre si el algoritmo permanece en tal oscuridad o si, a fuerza de repeticiones, comienza a “entender”. En el medio, se dio un proceso que no podemos ver, y lo llevó adelante un agente que no podemos asegurar que lo entiende.
¿Por qué toleraríamos ese sistema? ¿Por qué pagaríamos el precio de colocar un intermediario poco confiable, un traductor ciego, en el centro del problema? Porque tenemos la esperanza de que ese traductor nos permita hablar con los animales, claro. No perdamos de vista el objetivo. Pero quizá estemos volando demasiado cerca del sol. Aza Raskin se jactaba de que el sistema que les permitió superponer los mapas de las distintas lenguas —y ver que coincidían mayormente en una figura similar— era completamente extrapolable a otros sistemas de comunicación. Desde ese punto de vista, la posibilidad de establecer coordenadas para el significado de un concepto sería aplicable al japonés, al croata y al mapudungun, pero también a la imagen, al movimiento, a la música, al código de programación, al sonido, a la fMRI… “Todo lo que pueda traducirse será traducido”, dijo. Incluso las múltiples formas en las que se comunican las especies no humanas.
Si estas afirmaciones se comprobaran ciertas, sus consecuencias serían incalculables. Pero quizás el proceso no sea tan sencillo como acabo de contar. Para empezar, la lingüística y la semiótica tienen, como dije al principio, múltiples corrientes, complejidades y riquezas que sería extraño dar por resueltas con un simple algoritmo. Pero desde la zoosemiótica, la disciplina que estudia específicamente la comunicación de los animales, se alzaron voces en protesta.
Poco después de que estos modelos de traducción no supervisada se pusieran de moda, un grupo de investigadores liderado por Anders Søgaard, Sebastian Ruder e Ivan Vulić decidió poner a prueba esta supuesta equivalencia geométrica de las lenguas. El resultado fue un balde de agua fría sobre el entusiasmo de Silicon Valley: los mapas de las lenguas humanas no son idénticos. Lejos de ser galaxias gemelas, los mapas se deforman drásticamente dependiendo de la cultura, la historia y la sintaxis de cada idioma. Por ejemplo, si intentamos alinear el inglés con idiomas radicalmente distintos, como el finés o el turco —que empaquetan las relaciones gramaticales dentro de una misma palabra en lugar de usar preposiciones sueltas—, la magia colapsa.
Aquí es donde las ambiciones puramente algorítmicas de proyectos como el Earth Species Project chocan con una pared. Porque si las galaxias vectoriales de dos idiomas humanos —producidos por la misma especie, con el mismo cerebro y bajo las mismas leyes físicas— resultan ser geométricamente incompatibles, ¿qué nos hace suponer que la topología lingüística de un bonobo encajará con la nuestra?
El artículo “AI and Animal Communication: A Generative Zoosemiotics Perspective”, de Nicola Zengiaro, publicado en 2025, analiza algunos de estos casos y plantea que la comunicación animal no puede traducirse como si estuviera encriptada, sin tener en cuenta al animal propiamente dicho. Los signos de los animales son intrínsecamente distintos de los signos lingüísticos e indivisibles de la carne que habitan. Intentar poner en palabras lo que dice un pez, un pájaro o una rana es suponer que existe un significado universal que puede unirse a distintos significantes, es olvidar que no sólo el lenguaje, sino también nuestros cuerpos y los ambientes en los que vivimos son la condición de posibilidad de entendimiento del mundo. Ningún ser vivo puede acceder a un significado en abstracto, sino siempre a partir de la interacción de su cuerpo con el mundo exterior, en esa frontera donde ocurre la conciencia.
Dicho de otro modo, la objeción de Zengiaro desescala el dilema de Stanisław Lem: no hace falta una diferencia de tamaño como la que los científicos de Solaris tenían respecto al océano con el que se querían comunicar. Las divergencias que tenemos los humanos con otras especies serían lo suficientemente abismales como para que esa traducción no sea posible. Y por consiguiente, todo esto, la escritura de este libro pero también el entusiasmo de su lectura, no sería más que una fantasía. “Traduttore, traditore” (traductor, traidor) reza el refrán italiano.
Posteriormente, el equipo de Aza Raskin reconoció la validez de esta objeción. Hoy, los ingenieros del Earth Species Project ya no confían únicamente en procesar audios flotando en el vacío. Comprendieron que necesitan lo que en la jerga se llama anclajes multimodales: cruzar los espectrogramas de sonido con variables físicas. Ahora saben que para que la inteligencia artificial tenga alguna chance de éxito en su rol de traductor, necesitan alimentar al algoritmo también con videos, sensores de movimiento y datos ecológicos. Es decir, Silicon Valley tuvo que darle la razón a la zoosemiótica: para entender el lenguaje de los animales hay que volver a prestarle atención al cuerpo de los animales.
Sin embargo, que no se pueda hacer todo no significa que no se pueda hacer nada. Por un lado, pienso en la postura de Derrida o Haraway, que insisten en poner el foco en la pertenencia del ser humano al reino animal: me niego a aceptar que pertenecemos a un mismo gran club de la vida y que sin embargo no es posible establecer un código común. En algún punto, el universo es el mismo para todos. Y si no podemos traducir cosas demasiado complejas, por lo menos hay fenómenos que cualquier ser inteligente debería reconocer: la gravedad, el viento, las corrientes, el dolor, los sólidos. Por otro lado, la insistencia de la zoosemiótica y la gramática generativa de Chomsky acerca de lo especial que es el lenguaje humano me lleva a creer que si esa traducción no es posible, entonces corresponde empezar a aceptar ciertas jerarquías que les pondrían los pelos de punta a los antiespecistas.
En esa encrucijada, me acordé de los murciélagos. Somos más parecidos a un murciélago que a un océano o a un bosque. Por lo pronto, somos mamíferos, tenemos esperanzas de vida equiparables (un murciélago vive entre 10 y 30 años), tenemos necesidades fisiológicas similares y nuestros entornos son equiparables: no debemos navegar el cosmos, sino cuevas, selvas y ciudades. Incluso sin mencionar héroes disfrazados, podemos aceptar que los murciélagos son ligeramente antropomórficos. La pregunta es si esta serie de coincidencias nos acerca lo suficiente como para tender el puente de la palabra. Y si el método de Aza Raskin es el camino para lograrlo.
En El nudo de la conciencia, Enzo Tagliazucchi trae un ejercicio mental del pensador Thomas Nagel, en el que propone intentar y fracasar en sentirse un murciélago:
Los murciélagos tienen vidas muy distintas a las que llevamos la mayoría de nosotros, y por lo tanto podemos sospechar que su percepción del mundo también es muy diferente a la nuestra. En primer lugar, son animales nocturnos, comen insectos y pasan la mayor parte de su tiempo en cavernas u otros lugares oscuros. Aunque este tipo de comportamiento es compartido por algunos seres humanos, en general no es considerado saludable por la sociedad. Sabemos también que los bordes de la percepción visual chiroptera son mucho más estrechos que los nuestros, pero, a modo de compensación, reciben una importante bonificación en su percepción auditiva. Los murciélagos utilizan un mecanismo de navegación espacial similar a un sonar, llamado ecolocación, el cual se basa en emitir sonidos para luego decodificar la estructura de los alrededores mediante un análisis del eco resultante.
El sistema de ecolocalización es el golpe de gracia. Por más que cierre los ojos y mi poderosa imaginación logre hacerme sentir que soy un murciélago, llegado el momento de utilizar mi aparato auditivo del modo en que lo utilizan los murciélagos, encuentro una barrera infranqueable. Ni siquiera colgándome de los pies boca abajo y profiriendo gritos envuelto en una capa negra lograré acercarme a la experiencia subjetiva de ser un murciélago.
Pero ¿necesito que todos los seres humanos puedan tener esa experiencia para considerar que la especie es accesible, o me basta con sólo uno? En 2002, como parte del Project Cyborg 2.0, un ingeniero inglés llamado Kevin Warwick se sometió a una cirugía para implantar un conjunto de microelectrodos (conocido como Utah Array) directamente en el nervio mediano de su brazo izquierdo, conectando su sistema nervioso periférico a una computadora. Durante unos meses, Warwick conectó el implante a unos sensores ultrasónicos externos colocados en una gorra. Los sensores medían la distancia a los objetos y enviaban pulsos eléctricos proporcionales directamente a su sistema nervioso. Su cerebro aprendió a interpretar estas señales, lo que le permitió detectar obstáculos y percibir distancias con los ojos vendados. Warwick afirmó en su momento que gracias a este estímulo extrasensorial podía sentir “de la misma manera que un murciélago percibe el mundo”. Nagel, por supuesto, no estaría de acuerdo. “¡No es lo mismo!”, podría clamar. Pero un poco sí es lo mismo. O mejor aún, es parecido. Y parecido es todo lo que necesitamos. Porque si se tratara de comunicarnos con seres imposibles, ya habríamos abandonado antes de empezar. Si vamos a pensar que hay una forma de hacerlo, entonces tenemos que conceder la posibilidad de que incluso organismos absolutamente disímiles puedan encontrarse en algún tipo de interregno comunicacional. Tenemos que poder traducirlos. Tenemos que poder, contra todo consejo, intentarlo.
De hecho, lo hicimos.
En el año 2016, en el laboratorio del profesor Yossi Yovel en la Universidad de Tel Aviv, a un grupo de investigadores se le ocurrió que los murciélagos de la fruta son seres particularmente ruidosos y que sus vocalizaciones parecen, a simple oído, protestas. La pregunta que se hicieron, naturalmente, fue: ¿de qué se quejan?
Grabar el vocerío dentro de una cueva de murciélagos es particularmente difícil, de modo que tomaron 22 ejemplares y los aislaron. Luego, procedieron a grabarlos durante 75 días, las 24 horas del día, con cámaras y micrófonos estratégicamente instalados para observar su comportamiento. Al final de esta parte del proceso, contaban con un registro no menor a 10.000 interacciones entre murciélagos. El equipo investigador seleccionó aquellas en las que un sonido era acompañado de algún comportamiento identificable, por ejemplo: “El murciélago A le intenta quitar la comida al B”, o “El murciélago H se le encima al Q para dormir”. Luego, le dieron toda esta información a una inteligencia artificial entrenada para reconocer voces humanas y le pidieron que la procesara. Como resultado, el algoritmo aprendió a separar distintos tipos de sonidos y a asociarlos a distintos tipos de comportamientos, y pudo identificar: a) quién era el emisor, b) a quién iba dirigida la queja, c) el motivo de esta queja, y d) el resultado.
En otras palabras, un algoritmo alimentado con una cierta (enorme) cantidad de información clasificada por seres humanos pudo determinar que los murciélagos de la fruta efectivamente gritan para quejarse, que no gritan al aire sino a otro murciélago específico, que lo hacen para disputar comida, espacio para dormir, apareamiento o simplemente porque tienen sueño. El experimento de Tel Aviv demostró que la comunicación de los murciélagos es referencial: tiene un emisor, un destinatario y un tema específico. Es probablemente lo más parecido a una conversación humana que se ha encontrado en mamíferos pequeños. Otros estudios sobre murciélagos incluso determinaron que “el habla” de estos animales no es una facultad meramente genética: tienen dialectos que se aprenden en la colonia, es decir, su lenguaje tiene un carácter social que hasta hace pocos años creíamos exclusivo de los seres humanos.
De esta manera, el primer paso está completo: sería posible tender un puente porque existe un “otro lado”. Los murciélagos se comunican entre ellos de un modo análogo al nuestro. Allí donde los investigadores de Solaris fracasan, los seres de la Tierra todavía podemos intentarlo.
Pero no debemos dejarnos llevar por la felicidad de saber que un murciélago es un bicho más cercano que un océano.Nota para hormigueros: no hay una sola obra de ficción que yo conozca donde la interacción humana con una mente colmena salga bien, excepto Buscando a Nemo, cuando Dory recibe amables indicaciones viales de parte de un cardumen de pececitos plateados. Esa esperanza, como toda felicidad humana, hace equilibrio sobre la tragedia de ignorar el tamaño real de nuestra soledad en el cosmos. En la charla que tuve con Matías Grinberg, él fue muy prudente al no demorarse en cada una de las condiciones que deberían cumplirse para efectuar una conversación interespecie, pero es mi obligación recuperarlas mientras mi gato me espera. Quizás las dos condiciones más importantes y que más fácilmente elegimos olvidar son la autoconciencia (la idea de que existe un “yo”) y la intención (la voluntad de manifestar ese “yo” en el mundo). Es decir, podemos intentar comunicarnos con otros seres que vivan en nuestra misma escala, siempre y cuando posean cierta conciencia y compartan la intención de comunicarse con nosotros.
Las objeciones hacia Aza Raskin y los aventureros de la comunicación interespecie son más que atendibles. Pero también es momento de admitir algo. No se trata de encontrar el medio por el cual podremos hablar con todos los animales. Se trata de encontrar la forma de hablar por lo menos con uno. Por eso debo decir ahora, por si no quedó claro antes, que en un principio no todas las especies podrán ingresar al ágora. El árbol de la vida tiene muchos brazos, no todos podrán hablar y quizás no todos tengan algo para decir. Quizás debamos enfocarnos en especies que pertenezcan a los mamíferos, con las que llevemos un tiempo largo de coevolución, de la que no se pueda decir que nos movamos en ambientes distintos y cuyo vínculo sea tan fuerte que nadie pueda alegar un abismo entre nosotros. Es más: una especie que estemos completamente seguros de que, si pudiera, nos hablaría. Para felicidad de muchos lectores, el próximo capítulo involucra perros.
