Свист кошки служит предупреждением, и собаки обычно дрожат от радости. Однако в большинстве случаев человеку трудно понять, что чувствует животное. Исследователи Милана нашли способ решить проблему. Модель искусственного интеллекта научилась определять эмоциональную окраску эмоциональной, возникающей из семи видов копыт, свиней и эмоциональной окрашивания звуковых сигналов. Работа была опубликована в научных отчетах.
Оказалось, что негативные эмоции чаще выражаются в областях средней и высокой частоты, в то время как положительные сигналы более одинаково распределены. В то же время «ключ» эмоций отличается между видами. Высокие частоты особенно важны для свиней, в то время как средние частоты важны для овец и лошадей.
Согласно Ставрос Налампирас, его алгоритм способен подчеркнуть наиболее деликатные акустические особенности, которые нельзя обнаружить. Это открывает путь для здоровья животных и мониторинга новых инструментов.
Технология имеет много разных перспектив. Фермеры смогут получать ранние сигналы тревоги, зоологи смогут контролировать состояние популяций дикой природы, а зоологисты смогут реагировать на изменения в поведении животных до появления видимых признаков. Но в то же время возникает этический вопрос. Если автомобиль регистрирует страдания животного, люди должны вмешаться?
Подобные исследования также проводятся на других типах. Ученые из Соединенных Штатов анализируют сигналы клика ктраралоти в проекте CETI, пытаясь определить социальные коды в своей «речи». Собаки становятся предметом проектов, где искусственный интеллект связывает выражения лица, лая с эмоциями и даже помогает записать признаки эпилептической атаки возле Господа. Алгоритмы также успешно расшифровали пчелиные танцы, показывая направление источника пищи.
Тем не менее, исследователи подчеркивают: речь идет не о «переводе» на человеческий язык, а об идентификации моделей. Любая попытка упростить богатую поведенческую палитру «плохих» бинарных категорий содержит риск ошибки. Более надежные модели должны объединять акустические данные с визуальными и физиологическими показателями, такими как осанка, выражение лица или сердцебиение.
«Вопрос не в том, насколько точно мы научимся слушать животных, а как мы будем использовать эту информацию», - сказали ученые.
Перевод: Euromedia24.com
