Di Pesach Benson • 16 settembre 2026

Jerusalem, 16 settembre 2026 (TPS-IL) — I modelli di intelligenza artificiale possono identificare schemi nei suoni animali, ma potrebbero ancora faticare a determinare cosa quei suoni significhino per gli animali che li ascoltano, secondo un nuovo studio internazionale guidato da ricercatori israeliani.

“Identificare schemi acustici non equivale necessariamente a decifrare il significato”, ha affermato il Prof. Yossi Yovel dell’Università Tel Aviv, uno dei ricercatori dello studio. “Per capire cosa un animale sta ‘dicendo’, dobbiamo sapere come l’animale che riceve il messaggio lo percepisce e risponde ad esso.”

Lo studio suggerisce che affidarsi all’IA per analizzare le caratteristiche fisiche delle vocalizzazioni animali potrebbe fornire un quadro incompleto della comunicazione animale. Suoni acusticamente simili possono veicolare messaggi diversi, mentre suoni che suonano diversi possono portare lo stesso significato.

I ricercatori hanno testato questo problema utilizzando vocalizzazioni prodotte da bambini umani che non avevano ancora sviluppato completamente il linguaggio. A differenza dei richiami animali, il contesto comunicativo di questi suoni può essere valutato in una certa misura poiché i ricercatori possono osservare le circostanze in cui si verificano e come le persone rispondono.

Le registrazioni includevano vocalizzazioni prodotte in tre situazioni: disagio, richiamo specifico per la madre o il padre del bambino e richiesta di cibo.

I ricercatori hanno analizzato le registrazioni utilizzando un metodo acustico tradizionale e due reti neurali avanzate. Una era stata addestrata utilizzando vocalizzazioni animali, mentre l’altra era stata addestrata sul parlato umano adulto. Il confronto ha permesso ai ricercatori di esaminare se i modelli addestrati su diversi tipi di comunicazione vocale potessero identificare le distinzioni tra le vocalizzazioni dei bambini.

Le reti neurali hanno ottenuto risultati migliori rispetto al metodo acustico tradizionale, ma nessuna delle due è riuscita a classificare in modo coerente le vocalizzazioni in base al loro contesto comunicativo.

In alcuni casi, i modelli di IA hanno raggruppato suoni associati a situazioni diverse. In altri, hanno separato suoni associati alla stessa situazione. I modelli non sono riusciti nemmeno a rilevare l’urgenza crescente in sequenze di vocalizzazioni, una distinzione che gli esseri umani possono percepire naturalmente.

L’IA fatica a decodificare i suoni animali

I risultati sollevano interrogativi sugli sforzi recenti per utilizzare l’IA nello studio della comunicazione tra pipistrelli, balene, uccelli e altri animali. Secondo i ricercatori, tali sforzi spesso presuppongono che l’identificazione di schemi nelle caratteristiche fisiche dei suoni possa rivelare ciò che quei suoni comunicano.

Ma il significato di una vocalizzazione dipende non solo da come viene prodotta, ma anche da come viene percepita dall’animale che la riceve.

I ricercatori hanno affermato che specie diverse hanno i propri mondi percettivi, il che significa che il significato di un suono non può necessariamente essere dedotto dalle sue sole caratteristiche acustiche.

Sostengono che i futuri tentativi di decifrare la comunicazione animale dovrebbero combinare l’IA con osservazioni comportamentali, esperimenti di riproduzione e, ove possibile, misurazioni dell’attività cerebrale. Tali metodi potrebbero aiutare i ricercatori a determinare non solo quali suoni si verificano insieme, ma anche come gli animali li interpretano e rispondono ad essi.

“Negli ultimi anni c’è stato un crescente entusiasmo per la possibilità di utilizzare l’intelligenza artificiale per decodificare la comunicazione animale, ma il nostro studio dimostra che queste promesse dovrebbero essere trattate con cautela”, ha detto Yovel.

“L’intelligenza artificiale è uno strumento potente, ma non sostituisce la prospettiva dell’animale stesso”, ha aggiunto.

Il team di ricerca comprendeva scienziati dell’Università Tel Aviv, dell’Università Ebraica di Jerusalem, dell’Università di Edimburgo in Gran Bretagna, del Museum für Naturkunde – Leibniz Institute for Evolution and Biodiversity Science in Germania e della Humboldt-Universität zu Berlin.

I ricercatori hanno affermato che i risultati non escludono l’IA come strumento per studiare la comunicazione animale, ma indicano che l’analisi acustica da sola potrebbe non essere sufficiente per stabilire cosa gli animali stanno comunicando.

I risultati sono stati pubblicati sulla rivista peer-reviewed Current Biology.