Analizar con éxito los “ladridos” humanos ha sido durante décadas el Santo Grial de la comunicación. El problema radica en que los seres humanos no siempre transmitimos del mismo modo la información. Los idiomas son una manifestación madura y compleja, pero antes tenemos otro sistema: el llanto.
Los bebés lloran cuando algo les duele, cuanto tienen hambre, cuando se han hecho sus necesidades, cuando necesitan afecto, tienen, frío, calor, humedad, se sienten abrumados, hay mucha luz o ruido y un larguísimo etcétera de condiciones. De modo que cuando el bebé llora, ¿qué quiere? ¿Qué le pasa?
¿Qué está diciendo ese humano?
Los idiomas, pese a su complejidad añadida, son relativamente sencillos de traducir. Sí, las lenguas son una forma muy poco práctica de transmitir información debido a sus inflexiones, metáforas, significados ocultos y frases hechas. Pero están ordenados.
Al hablar usamos usamos fonemas reconocibles que a su vez forman las palabras que suelen encontrarse en el diccionario. Esa es la clave: patrones reconocibles. Cuando decimos “ma” no estamos diciendo “pa” ni “la”. De modo que es fácil diferenciarlos mediante algún software.
Esto hizo Google en el año 2009 cuando lanzó su primera aplicación de reconocimiento de voz. Básica, pero funcional. Estaba orientada al mercado inglés y era capaz de reconocer en cierta medida qué decía la gente. Pero, ¿qué pasa con la gente de pocos meses?
Los bebés también se comunican mediante patrones
Dicen que si no aparece en Los Simpsons entonces no ha ocurrido. En el episodio 59 de los Simpsons, emitido en 1992, Herb Powell trata de inventar un traductor universal para entender a bebés como Maggie. En aquel momento, equipos de científicos de todo el planeta ya tenían la idea en la mente.
Una de las aplicaciones con más éxito es Babies Cries Translator, desarrollada en el Hospital Nacional de la Universidad de Taiwan Yunlin. Fue lanzada en 2014 y analizada en este estudio de 2015. La idea de uso es sencilla: grabas 10 segundos a tu bebé, esta grabación viaja a un servidor donde es cotejada, y a los pocos segundos recibes una respuesta.
Para bebés de menos de dos semanas, la aplicación funciona en el 92% de las veces. Sin embargo, por debajo de dos meses el porcentaje descendía al 84 u 85 %, y tras el cuarto mes se desplomaba por debajo del 77%. ¿Qué estaba pasando?
Los bebés crecen, y lo hacen muy rápido. Además, aprenden. Durante los primeros meses los bebés no solo desarrollan sus pulmones, sino que procesan el lenguaje local. No lo hablan aún, pero eso no significa que no influya en su llanto.
¿Detectar enfermedades por el llanto del bebé?
Sí. Los mexicanos, con Carlos Alberto Reyes García a la cabeza, fueron de los primeros en llevar la teoría a la práctica. En el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) desarrollaron en 2017 un software capaz de detectar con un 95% de probabilidades diferentes patologías.
Para entender el tipo de investigación necesaria pensemos en que el primero de estos trabajos lo presentó Reyes García en Rusia en el año 2004. Unos años más tarde, en 2008, se volvió a usar redes neuronales para clasificar patologías en neonatos.
Solo una década después fue posible hacer uso de la tecnología del momento para determinar con una tasa elevada de probabilidades si el bebé tiene alguna enfermedad. Sin duda, el trabajo de Carlos Alberto será muy útil en el futuro. Ahora que sabemos que el llanto del bebé determina algunas enfermedades, ¿cómo podemos entenderles del todo?
Cómo llorar en varios idiomas
Aunque no se tiene del todo claro el por qué, si padres occidentales hacen uso de la aplicación taiwanesa mencionada arriba la tasa de éxito en el reconocimiento de patrones se reduce a una equivalencia curiosa pero sin un uso práctico. Hasta la fecha, nadie ha diseñado un traductor de llanto de bebé “en castellano”.
Es aquí donde entra en juego Ana Laguna Pradas, científica de datos en BBVA Data&Analytics. Como madre, probó aquella aplicación China y se dio cuenta de que algo fallaba. Era 2016, y resultaba evidente que no funcionaba como era debido. De modo que se propuso diseñar su propia inteligencia artificial.
Su aproximación al tema es más que interesante porque, como dice en una entrevista para El País: “si Jane Goodall comprende el lenguaje de los chimpancés, ¿por qué no intentar traducir las necesidades de un recién nacido con un algoritmo?”.
Jane Goodall había tardado décadas en entender a nuestros primos de evolución, y Laguna buscaba construir un sistema experto que imitase el genio de esta investigadora. Acudió a espectrogramas pero pronto se topó con un grave problema: no había datos.
¡Que lloren los bebés!
Para que la inteligencia artificial de Ana Laguna funcione, necesita muchos datos. De hecho, casi todas las inteligencias artificiales requieren de enormes depósitos de patrones ordenados. Es por esto mismo que el proyecto de Laguna pasó de una máquina universal de traducción bebe-adulto a una modesta IA que detecte si el bebé tiene o no hambre.
Ahora, embarazada de su segundo hijo, se plantea llevar el experimento más lejos y evitar sesgos derivados de usar solo a sus propios hijos. Para ello ha creado en So Good Data un formulario para que otros padres envíen los lloros de sus hijos. Esta vez recogerá más de un tipo, quizá cientos. Miles si los padres se implican.
Este tipo de investigaciones, que presuntamente parecen ser banales en su aproximación inicial, podrían ser clave en el futuro. Al igual que hoy podemos detectar enfermedades genéticas en el útero, es probable que, como indicaban las muestras mexicanas, el llanto del bebé pueda ayudarnos a detectar enfermedades.
Imaginemos poder diseñar la educación del pequeño desde que apenas tiene unos meses, e incluso replantearla en base a cómo evoluciona su llanto.
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