使用人类语音训练的AI模型被应用于解码狗类语言
在对动物交流进行创新研究的方法中，科学家们现在正利用最初设计用于人类语音识别的人工智能系统来解释狗类的秘密语言。密歇根大学、墨西哥国家天体物理学研究所和光学与电子学研究所的研究人员在最近的一次国际会议上透露，已经取得了一定进展。
通过AI融合人类语音和狗类发声
该研究利用了一种先进的AI模型Wav2Vec2，能够从狗的吠声中辨别出其情绪和品种。研究人员使用了两组不同的数据集来训练AI——一方面，从狗类发声开始从零开始训练，另一方面，对事先在人类语音上进行训练的模型进行微调。后者实验使用了一个数据集，其中包括74只狗的吠声，包括吉娃娃、贵宾和雪纳瑞等品种。
在动物交流方面超越传统模型
密歇根大学人工智能实验室主任拉达·米哈尔切亚反思了AI进步的潜力，强调了革新我们理解与动物沟通方式的影响，暗示提前建立的语音处理模型可能是关键。在人类语音和狗类声音上经过训练的AI展现了令人印象深刻的准确率：62%的识别狗的情绪，62%的确定品种，以及69%的识别性别。其确定一个群体中的个别狗的能力达到了50%的准确率。
理解狗类交流的背景
研究提出，理解狗叫的背景对于揭示其传达的情感至关重要。类似的预测性模式也观察到了灵长类动物和土拨鼠根据情况发声的方式。该研究旨在通过吠声表征各种狗类情感，承认可能发现更广泛的狗类感情的范围。
未来，研究人员的目标是测试更广泛的品种、情感和物种，以扩展他们对这项技术范围的理解。虽然这些发现没有确定性地判定每种狗叫的确切含义，但它们代表了加深我们对动物语言理解的重要一步。
重要问题与答案：
1. 用于解码狗叫的AI模型是什么？
该研究使用了Wav2Vec2 AI模型来解码狗类发声，这是从最初用于人类语音识别的技术改编而来的。
2. AI在识别狗的情感、品种和性别方面的准确性如何？
AI系统在识别狗的情感和品种方面达到了62%的准确率，而在识别性别方面达到了69%。它能够以50%的准确率确定一个群体中的个别狗。
3. 为什么理解狗叫的背景很重要？
背景很重要，因为它能够为人们提供对其发声背后的情感和意图的洞察。与其他动物类似，狗在不同情况下可能会发出不同的吠声，理解背景可以帮助更准确地解释含义。
主要挑战或争议：
– 开发一种能够泛化跨各种狗类品种和个体发声风格的AI系统具有挑战性。
– 对于使用和进一步发展AI来解释动物感情和状态可能存在伦理关切，而不清楚对动物福利的影响。
– 一些动物行为学家和动物行为学家对AI准确解释复杂动物情感和交流能力的能力存在怀疑。
优势：
– AI系统可以比人类更快速、客观地处理大量的动物发声数据集。
– 这项技术有潜力改善人与动物之间的交流，有助于更好地照顾和理解宠物以及其他动物物种。
– 通过AI解释狗吠声可以改进行为训练方法和为兽医和动物福利应用提供工具。
劣势：
– 尽管准确性率令人鼓舞，但在系统可靠理解狗类交流之前还有很大改进空间。
– 过度依赖AI有可能忽视人类感知带来的对动物行为理解的细微差别。
– 如果AI没有经过足够的广泛数据集训练，存在错误识别动物发声，可能导致对动物情感状态或福利需求的错误假设的风险。
欲了解更多有关人工智能进步和动物交流研究的信息，请访问密歇根大学网站。请始终确保您使用当前和信誉良好的来源验证域名URL的有效性。
The source of the article is from the blog elblog.pl