Låsing av den emosjonelle koden til hundebjeff med AI
Forskarar har lukkast med å anvende ein kunstig intelligens (AI)-modell, opphavleg utforma for å prosessere menneskeleg tale, for å tolke dei emosjonelle tilstandane som vert formidla av hundebjeff. Eit entreprenørskapsteam ved University of Michigan har vist at denne talemodellen kan skilje mellom leikne og aggressive hundelydar.
Studien involverte å mate AI-systemet 74 ulike hundelydar frå hundar av ulike raser, aldrar og kjønn, opptekne i kontrollerte scenar. Til dømes vart bjeffinga festa i situasjonar som gjentatte ringar på dørklokka, leiketid eller under simulerte angrep på eigarar.
AI si merkverdige anvending over artar
Interessant nok henta dei same AI-modellane ytterlegare innsikt frå desse dyrelydane, og avgjorde ikkje berre humøret til den bjeffande hunden, men og dens rase, alder og kjønn. Ved bruk av Wav2Vec2-modellen klarte forskarane å dekryptere lyddata, oppnå fire klassifiseringstestar med merkverdig nøyaktigheit. Imponerande nok overgjekk denne modellen andre som utelukkande var trente på hundebjeff, med nøyaktigheitsratar på opptil 70%.
Forskarteamet søkte å takle utfordringar knytt til mangel på datasett for dyrekommunikasjon samanlikna med opptak av menneskeleg tale. Artem Abzaliev, hovudforfattaren og ein doktorgradskandidat i informatikk og maskinteknikk ved University of Michigan, nemnde vanskar med å skaffe og spele inn dyrelydar frå ville dyr eller med eigarane si tillating.
Framoverlent omsetningsteknologi til dyrekommunikasjon
Innovasjonen utnyttar sofistikerte omsetnings- og stemmestyrteteknologiar som er i stand til å oppdage finesser som stemme, melodiar, tonehøgd og aksentar. Desse teknologiane er flinke til å tyde komplekse mønster i menneskeleg tale, noko som førte forskarane til å teste deira anvendingsevne for å gjenkjenne og tolke hundebjeff.
Funna er ikkje berre avgjerande for å nytte talemodellar for menneskeleg kommunikasjon til å analysere dyreinteraksjonar, men har og vesentlege implikasjonar for dyrevelferd. Ein betre forståing av dyrelydar kan føre til forbetra dyreomsorg og hjelpe til med å unngå potensielt farlege situasjonar.
Resultata av denne grensebrytande forskinga vart presentert på den felles internasjonale konferansen om databehandling i lingvistikk, språkressursar og evaluering, og signaliserte ein ny horisont for interartskommunikasjon.
Viktige utfordringar og kontroversar
Ein primær utfordring med å applisere AI for å tolke hundeemne involverer innsamling av eit omfattande og representativt datasett med hundelydar. Kvaliteten, mangfaldet og storleiken på datasettet påverkar i stor grad modellens nøyaktigheit. Ethiske omsyn kjem òg på bana, som å sikre at hundane ikkje er uroa eller mishandla under opptakinga av bjeff til databasen.
I tillegg har hundar eit utval av lydar som går utover bjeffing, som klynking, knurring og uling. Kvar av desse lydane kan bera emosjonelt innhald, og legg til lag av kompleksitet i analysen. I tillegg, i motsetnad til menneskeleg språk som har etablert grammatikk og vokabular, kan hundar sine lydar og deira tolkningar vere svært subjektive og kontekstavhengige. Difor krev det å fastsette den fulle spekteret av emosjonar og intensjonar i ei hundes bjeff sofistikert skilnadsevne og kan til tider føre til kontroversar om nøyaktigheit i tolkinga.
Fordelar og ulemper
Bruken av AI for å tolke hundeemosjonar gjennom bjeff deira tilbyr fleire fordelar:
– Uinvasiv overvaking: Teknologien tilbyr ein ikkje-invasiv måte å overvake hundane sine emosjonelle tilstandar, noko som kan være spesielt nyttig på internat eller veterinærpraksis.
– Forbetra menneske-dyreinteraksjon: Betre forståing av hundekommunikasjon kunne forbetra båndet mellom kjæledyr og eigarar deira og hjelpe til med å handsame atferdsutfordringar meir effektivt.
– Dyrevelferd: Anerkjenning av stress eller nød hos hundar kan føre til raskare intervensjonar, potensielt forbetra dyrevelferd.
Sjølv om desse fordelane finst, er det også ulemper å ta omsyn til:
– Overavhengigheit av teknologi: Folk kan bli altfor avhengige av teknologi for å tolke kjæledyret sine behov, og moglegvis innrette seg på å utvikle naturleg stemning i forhold til kjæledyret sine atferder og kroppsspråk.
– Mangel på følelsepresisjon: Det kan vere vanskeleg for AI å fastsette den spesifikke emosjonen eller intensjonen bak ei bjeff, og dette kan leie til feiltolkningar då kontekst speler ei viktig rolle for å forstå meininga.
– Problem med generellisering: Hundar er individ med unike personlegdomar og erfaringar som forme deira kommunikasjonsatferd; ein ein-storleiks-passar-modell er kanskje ikkje nøyaktig for kvar einaste hund.
Relatert lenke
For meir lesing om utviklinga og bruken av kunstig intelligens, og for å halde deg oppdatert med dei siste forskingsframstega, kan du besøke følgjande lenke: University of Michigan.
Ver merksam på at samtalar om AI og dyrekommunikasjon er pågåande og utviklar seg, og bidrar til den vitskaplege og sosiale diskursen om korleis AI kan tenke interartforståing og velferd.
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br