Vuoi parlare con il tuo cane o con il tuo gatto? In fondo è il desiderio di tutti noi e oggi è possibile, usando appositi collari che, grazie all’AI, traducono abbai e miagolii in parole umane, e potete anche rispondergli. “Ciao Fuffi, com’è andata la giornata?”. “Mi sono un po’ annoiato, adesso avrei fame, grazie”. Tutto vero, come marketing virale, però attenzione: il collare, anzi i vari collari e dispositivi diversi, per parlare con il vostro Fuffi sono tutti fuffa.
Il più virale si chiama PettiChat. PettiChat è un dispositivo cinese (e te pareva) da agganciare al collare, pesa circa 27 grammi e, secondo l’azienda, analizza vocalizzazioni, movimenti e contesto attraverso microfoni e sensori. Restituirebbe sull’app frasi come “ho fame” o “voglio giocare” entro 1,2 secondi, usando un modello costruito su Qwen di Alibaba. L’azienda proclama una precisione del 94,6 per cento (già l’idea di poter misurare con simile precisione una traduzione di cui nessuno possiede l’originale è comica), e dice di aver addestrato il sistema su “oltre un milione di campioni” (sì, vabbè). Va da sé che sono tutti dati forniti da loro, non risultano studi indipendenti sottoposti a revisione scientifica che dimostrino quella capacità di “traduzione”, tanto chi se ne frega, contano l’illusione e soprattutto il fatturato prima che il gatto presenti una smentita ufficiale (tra l’altro mettono insieme cani e gatti nella stessa macchina traduttrice, fosse vero sarebbe da Nobel).
Ce ne sono diversi altri, sul mercato. Traini Cognitive Smart Collar promette di interpretare in tempo reale abbai, espressioni facciali, movimenti e stati emotivi, e perfino di tradurre istruzioni umane in segnali per il cane. Sul suo sito parla esplicitamente di “real-time translation for every bark, move and mood”. Nell’App Store, tuttavia, compare anche la formuletta prudente: uso “for entertainment and educational purposes”. Prima ti vendono il dottor Dolittle, nelle note ti dicono che è un gioco (probabilmente per imposizione della Apple, che non è Temu).
Petpuls, sudcoreano, esiste almeno dal 2021 e sosteneva di classificare gli abbai in cinque stati: felice, rilassato, ansioso, arrabbiato o triste, sulla base di diecimila campioni raccolti da cinquanta razze. Qui si parla di riconoscimento emotivo con percentuali aziendali intorno al 90 per cento, non di una vera lingua canina dimostrata scientificamente (e fu testato dalla Seoul National University).
MeowTalk, per gatti (almeno questo è specifico), classifica i miagolii in categorie come fame, dolore, felicità o attacco. Ha avuto anche una validazione pubblicata da membri del gruppo che sviluppava l’app, quindi non è pura aria fritta (miagolio fritto, meglio), sebbene non dimostri che il miagolio venga “tradotto” semanticamente come una lingua umana. Un articolo di Scientific American sottolinea proprio questa distanza tra classificare vocalizzazioni e sapere davvero che cosa “dice” il gatto. Il dispositivo più serio si chiama Fi Series 3+: non pretende di far parlare il cane, rileva comportamenti osservabili come abbaiare, leccarsi, grattarsi, mangiare e bere, oltre a posizione, sonno e attività, e in effetti ci sta, un’applicazione plausibile del machine learning: classificazione di pattern sensoriali, non sceneggiatura psicologica dell’animale.
C’è, infine, un caso curioso, che riguarda il nostro neuroscienziato di riferimento, Giorgio Vallortigara (definito ormai su diversi giornali il Freddie Mercury delle neuroscienze) e non c’entra nulla con l’AI. Infatti nel 2007 Angelo Quaranta, Marcello Siniscalchi e Giorgio Vallortigara mostrarono che, davanti a stimoli associati all’avvicinamento, come il proprietario, i cani tendevano a scodinzolare con maggiore ampiezza verso destra, mentre davanti a uno stimolo minaccioso, tipo un cane dominante sconosciuto, aumentava la componente verso sinistra. Nel 2013 un secondo lavoro mostrò che anche i cani che osservano lo scodinzolio asimmetrico di un altro cane reagiscono diversamente, con maggiore stress davanti allo scodinzolio orientato a sinistra.
Nel 2015 cosa successe? Una startup americana, DogStar Life, prese lo studio di Vallortigara e lo trasformò in un’app, TaiTalk. Si agganciava direttamente alla coda e misurava direzione, frequenza e ampiezza dello scodinzolio, inviando all’app un’interpretazione dello stato emotivo, e era esplicitamente costruito attorno agli studi sulla lateralizzazione dello scodinzolio. Vallortigara si chiede spesso quanto abbiano guadagnato, non tanto perché avrebbe voluto brevettare l’aggeggio, casomai avrebbe potuto investire i guadagni in altre ricerche scientifiche, l’unica cosa che gli interessa. Glielo dico io: sembra poco, anche se negli Stati Uniti se ne parlò parecchio. DogStar vinse un premio da diecimila dollari alla Cornell e lanciò una campagna Indiegogo con un obiettivo di centomila dollari, solo che in seguito del prodotto se ne sono perse le tracce. I cani hanno continuato a scodinzolare, gli investitori no.
Comunque sia, tornando alle suddette app, sappiate che al momento i vostri cani e i vostri gatti continueranno a abbaiare e miagolare, se li capite a istinto bene, se non li capite e comprate uno di quei cosi con l’AI finirete per parlare con dei collari che vi diranno cose a caso. A proposito, piccola nota autobiografica: circa dieci anni fa (sì lo so, sono pigro, non ho voglia neppure di vedere quando uscì, tanto che cambia) nel mio romanzo L’amore ai tempi di Batman pubblicato per Mondadori e tuttora venduto, il protagonista aveva un cane che si chiamava Stephen Hawking e indossava un collare che ogni tanto diceva casualmente frasi di Stephen Hawking.
Non c’era ancora l’AI, ma non era molto diverso dai collari traduttori di cui vi ho parlato, e soprattutto faceva ridere. A differenza della scoperta di Vallortigara, nessuno ha provato a commercializzare il mio collare Stephen Hawking. In compenso guadagno ancora con il romanzo, perché la letteratura vince sempre. Quasi sempre.