Können künstliche Intelligenz uns helfen, zu verstehen, was Tiere fühlen? Eine neue Studie von Forschern der Abteilung für Biologie der Universität von Kopenhagen legt nahe, dass dies dies kann. Veröffentlicht in IscienceDie Studie zeigt, dass ein maschinelles Lernmodell zwischen unterscheiden kann positive und negative emotionale Zustände über sieben verschiedene Huftierarten und erreichen eine 89,49% Genauigkeitsrate.
Die Entschlüsselung von Tiergefühlen ist seit langem eine Herausforderung in Tierschutz, Veterinärwissenschaft und Naturschutz. Während frühere Forschungen Stimmzüge in analysiert haben EinzelartenDiese Studie ist die Erstens, um ein maschinelles Lernmodell zu entwickeln, das emotionale Wertigkeit über mehrere Arten hinweg nachgewiesen wird.
Mit Tausenden von aufgezeichneten Vokalisationen von Kühe, Schweine, Wildschweine und andere HammernDas KI -Modell wurde geschult zu Identifizieren Sie Muster in Stimmsignalen mit emotionalen Zuständen verbunden. Das Modell konzentrierte sich auf Key Acoustic Meatureswie zum Beispiel Energieverteilung, Frequenz und Amplitudenmodulationum festzustellen, ob ein Tier a erlebte positive oder negative Emotionen.
Wie das KI -Modell funktioniert
Die Forscher versammelten und bezeichneten Vokalisationen von sieben verschiedene Huftierarten sowohl in positiven als auch in negativen emotionalen Kontexten. Diese emotionalen Zustände wurden auf der Grundlage der Grundlage von festgelegt Frühere Verhaltens- und physiologische Studienwelche Situationen identifizierten, in denen Tiere einen klaren Stress oder Zufriedenheit zeigten.
Das KI -Modell analysiert Vier primäre akustische Merkmale:
- Dauer – Die Länge des Klangs, der je nach emotionaler Intensität variiert.
- Energieverteilung – Die Art und Weise, wie die Schallenergie über verschiedene Frequenzen verteilt ist.
- Grundfrequenz – Die Basis -Pitch der Vokalisierung, die sich als Reaktion auf emotionale Zustände verändern kann.
- Amplitudenmodulation – Die Variation der Lautstärke innerhalb einer Vokalisierung.
Bemerkenswerterweise diese Muster blieben über alle Arten hinweg konsistentund darauf hindeuten, dass bestimmte Vokalausdrücke von Emotionen sein können evolutionär konserviert.
Die Ergebnisse der Studie liefern Einblicke in die Art und Weise, wie KI verwendet werden kann, um tierische Emotionen zu verstehen. Die Forscher identifizierten drei wichtige Erkenntnisse:
- Hohe Genauigkeit: Das KI -Modell klassifizierte die emotionale Wertigkeit mit einem 89,49% Erfolgsquotebeweist seine starke Fähigkeit, zwischen positiven und negativen Zuständen zu unterscheiden.
- Konsistenz der Kreuzspezies: Emotionale Expressionsmuster wurden bei allen sieben Huftzarten ähnlich, als ähnlich sind, ein universelles emotionales Kommunikationssystem vorschlagen.
- Neue Perspektiven zur Kommunikation: Die Studie bietet Einblicke in die evolutionäre Ursprünge der emotionalen Vokalisierungpotenziell umgestalten, wie wir beide verstehen Tieremotionen und die Entwicklung der menschlichen Sprache.
Dieses KI -Modell könnte in integriert werden Tierverwaltungssystemedie Landwirte zulassen Überwachen Sie den Spannungsniveau in Echtzeit und Maßnahmen ergreifen, bevor Tiere erhebliche Belastungen erleben. In ähnlicher Weise könnten Naturschützer diese Technologie nutzen, um Untersuchen Sie emotionale Reaktionen in Wildtierpopulationen.
Laut Élodie F. Briefer, Associate Professor am Abteilung für Biologie und letzter Autor der Studie:
„Dieser Durchbruch liefert solide Beweise dafür, dass KI Emotionen über mehrere Arten hinweg basierend auf Stimmmustern dekodieren kann. Es hat das Potenzial, das Tierschutz, das Viehmanagement und die Erhaltung von Tiernutzern zu revolutionieren und es uns zu ermöglichen, die Emotionen von Tieren in Echtzeit zu überwachen. “
Weitere Forschungen beschleunigen, die Das Team hat seinen Datensatz mit markierten Tiervokalisationen öffentlich verfügbar gemacht. Dies ermöglicht es anderen Wissenschaftlern, auf ihren Ergebnissen aufzubauen und zusätzliche Anwendungen der KI in der Forschung an Tierverhalten zu untersuchen.
Diese KI behauptet, dass sie Ontologien besser aufbauen kann als Sie
Briefer fügt hinzu:
„Wir möchten, dass dies eine Ressource für andere Wissenschaftler ist. Indem wir die Daten offener Zugriff machen, hoffen wir, die Erforschung zu beschleunigen, wie KI uns helfen kann, Tiere besser zu verstehen und ihr Wohlergehen zu verbessern. “
Kann AI Daten anhören?
Eine Welt, in der KI nicht nur Daten verarbeitet, sondern auch zuhört – was diese Forschungsränder. Nicht auf Sci-Fi-Art und Weise, sondern in der Praktisch, Bodenniveau Das Gefühl, Stress zu erkennen, bevor ein Tier leidet, und subtile Hinweise aufnimmt, die selbst trainierte Augen vermissen könnten.
Es geht nicht darum, „Moo“ in Worte zu übersetzen. Wenn KI dies heute für Vieh tun kann, was verhindert dann, dass es morgen mehr Arten versteht? Die Technologie erweist sich bereits selbst; Jetzt liegt es an uns, zu entscheiden, was damit zu tun ist. Denn sobald wir anfangen, sich einzuschalten, ist es keine Option, das zu ignorieren, was wir hören, keine Option.
Ausgewähltes Bildnachweis: Kerem Gülen/Imageen 3
