Um recente estudo conduzido por Olaf Lipinski, estudante de doutorado em Inteligência Artificial na Universidade de Southampton, explora como a inteligência artificial pode ser a chave para decifrar linguagens alienígenas. Utilizando pesquisas em comunicação emergente de IA, Lipinski sugere que as ferramentas desenvolvidas para entender como as IAs criam suas próprias linguagens poderiam ser aplicadas à xenolinguística.
A Possibilidade de Traduzir Linguagens Alienígenas com IA
No filme de ficção científica “A Chegada” (2016), uma linguista enfrenta o desafio de decifrar uma linguagem alienígena composta por símbolos circulares. Se a humanidade se encontrasse em uma situação similar, poderíamos recorrer à pesquisa sobre como a IA desenvolve linguagens para encontrar soluções.
O Desafio de Definir e Estudar Linguagens
Linguistas há décadas tentam entender como as linguagens humanas evoluíram, mas enfrentam a dificuldade de que a linguagem não deixa vestígios físicos como fósseis. Para contornar essa limitação, pesquisadores utilizam simulações com inteligência artificial para estudar a evolução da comunicação.
Simulações de Evolução da Linguagem com IA
Agentes de IA são atribuídos a tarefas que exigem comunicação, como orientar outro agente a uma localização específica sem mostrar um mapa. Sem restrições rígidas sobre como se comunicar, as IAs desenvolvem suas próprias linguagens para resolver os problemas apresentados.
Decifrando a Linguagem das Inteligências Artificiais
Entender o que as IAs comunicam entre si é um desafio, já que podem organizar informações de maneiras completamente diferentes das linguagens humanas. Ferramentas da teoria da informação são utilizadas para interpretar essas linguagens desconhecidas, permitindo aos pesquisadores decodificar significados e estruturas sintáticas.
Aplicações Futuras e Importância da Pesquisa
As metodologias desenvolvidas para entender as linguagens emergentes das IAs podem ser fundamentais para decifrar comunicações alienígenas no futuro. Além disso, essas pesquisas têm aplicações práticas imediatas, como melhorar modelos de linguagem como o ChatGPT e aprimorar a comunicação entre sistemas autônomos, como veículos e drones.
