Forskare från USA och Mexiko har tagit ett betydande steg inom artöverskridande kommunikation genom att använda artificiell intelligens (AI), traditionellt tränad på mänskligt tal, för att tolka hundars vokala uttryck. Deras studie indikerar att avancerade neurala nätverk kan vara nyckeln till att förstå de emotionella signalerna i djurspråk.
Genom att fokusera på att urskilja specifika känslor i hundskall som aggression, tillfredsställelse, rädsla och varningsgnäll, samlade forskarna ljud från 74 hundar av olika raser, åldrar och kön. Dessa vokala prover matades sedan in i en maskininlärningsmodell som var utformad för att analysera auditiva mönster.
Den valda modellen, känd som Wav2Vec2, tränades på två separata dataset: ett bestående helt av hundskall och ett annat som initialt använde 1000 timmar av mänskligt tal innan ytterligare förfining med hundljud. Överraskande nog presterade modellen som hade bakgrund i mänsklig taligenkänning överlägset.
Med en betydande noggrannhet på 70% var AI:n skicklig på att skilja mellan lekfulla och fientliga skall, vilket belyser de potentiella universella strukturer som delas mellan mänsklig och hundkommunikation. Dessutom kunde samma modell identifiera en hunds ras med en noggrannhet på 62% och dess kön med en noggrannhet på 69%.
Forskarna erkänner de omfattande, oreglerade gränserna inom forskningen om djurs beteende och föreslår att AI-modeller kan erbjuda ovärderlig hjälp när man studerar de olika arter som delar vår planet. Teamet siktar på att utöka sin forskning genom att inkludera en större grupp hundar och ett utökat antal emotionella tillstånd i framtida arbete.
Viktigaste frågor och svar:
1. Vilken metod användes för att tyda hundskall?
Forskarna använde ett avancerat neuralt nätverk kallat Wav2Vec2, som först tränades på 1000 timmar av mänskligt tal. De anpassade sedan denna modell genom att träna den ytterligare med hundvokala prover.
2. Vilken typ av noggrannhet uppnådde AI:n vid tolkning av hundskall?
AI-modellen uppnådde en betydande noggrannhet på 70% när det gäller att skilja mellan lekfulla och fientliga skall. Den kunde också identifiera en hunds ras och kön med noggrannheter på 62% respektive 69%.
3. Vilka potentiella universella strukturer delas mellan mänsklig och hundkommunikation?
AI:ns överlägsna prestanda vid tolkning av hundskall efter träning på mänskligt tal indikerar att det kan finnas vissa universella strukturer eller mönster som delas mellan mänskliga språk och hundars vokala uttryck, även om ytterligare forskning behövs för att utforska detta.
Viktiga utmaningar och kontroverser:
En stor utmaning i denna forskning innebär den subjektiva tolkningen av känslor i hundskall, eftersom olika kulturer eller individer kan uppfatta djurljud på olika sätt. Dessutom kan det finnas kontroverser angående etiken kring att använda AI för att tolka djurens känslor, där vissa ifrågasätter noggrannheten och validiteten av att tillskriva mänskliknande känslor till djur.
Fördelar:
Användningen av AI för att tyda hundskall kan leda till förbättrad kommunikation mellan människor och hundar, potentiella fördelar i träning och beteendemodifiering för hundar samt en djupare förståelse för hundars känslor och välbefinnande.
Nackdelar:
En nackdel kan vara överdriven användning av teknik för att tolka djurs beteenden, vilket potentiellt kan förbise den nyanserade förståelse som kommer från långvariga människa-djurrelationer. Dessutom kan felaktiga tolkningar av AI leda till vilseledande reaktioner från hundägare eller handledare.
För ytterligare läsning om artificiell intelligens och dess tillämpningar kan intresserade läsare besöka följande länk till huvuddomen för Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI): AAAI. Se till att URL:en är korrekt och säker (https://) innan du besöker.
Dessutom, för mer information om skärningspunkten mellan djurens beteende och teknologi, kan man utforska huvuddomen för The Animal Behavior Society: The Animal Behavior Society. Återigen, verifiera säkerheten och noggrannheten hos URL:en innan du besöker.
The source of the article is from the blog combopop.com.br