AI 解锁动物的情感语言

快速阅读: 据《科学日报》称，这一突破利用人工智能分析蹄类动物叫声，识别出情绪判断的关键声音指标，准确率高达89.49%。该技术可实时监测动物情绪，改进畜牧业管理和保护工作。为促进研究，研究人员公开了七种蹄类动物情绪呼叫的数据集。这一进展有望显著提升动物福利和保护成效。

这一突破证明了人工智能可以根据声音模式解码多种物种的情绪，提供了坚实证据。它有可能彻底改变动物福利、畜牧业管理和保护工作，使我们能够实时监测动物的情绪。“这提供了一种可能，让我们能够实时监控动物的情绪，从而改进动物福利、牲畜管理和保护工作，”生物学系副教授、该研究的最后一位作者埃洛迪·布里耶尔说。

人工智能作为通用动物情绪翻译器通过分析不同情绪状态下蹄类动物的数千次叫声，研究人员识别出关键的声音指标来判断情绪价值。最重要的预测因素包括持续时间、能量分布、基频和振幅调制的变化。值得注意的是，这些模式在物种间具有一定的相似性，表明基本的声音情绪表达在进化过程中是保守的。

对动物福利和保护的重大影响

该研究的发现具有深远意义。基于人工智能的分类模型可以用于开发实时监测动物情绪的自动化工具，从而改变我们对畜牧业管理、兽医护理和保护工作的方法。埃洛迪·布里耶尔解释说：“理解动物如何表达情绪有助于提升它们的福祉。如果我们能及早检测到压力或不适，就可以在问题升级之前进行干预。这将极大地改变动物福利。”

主要科学发现

高准确性——人工智能模型对情绪价值分类的总体准确率达到百分之八十九点四九。

普遍的声音模式——情绪价值的关键预测因素在不同物种间保持一致，表明存在一个进化的保守情绪表达系统。

关于情绪交流的新视角——这项研究提供了关于人类语言进化起源的见解，并可能重塑我们对动物情绪的理解。

下一步：扩大研究并共享数据

为了支持进一步的研究，研究人员公开了他们收集的七种蹄类动物情绪呼叫的数据集。“我们希望这成为其他科学家的资源。通过开放数据访问，我们希望加速研究，了解人工智能如何帮助我们更好地理解动物并改善它们的福祉，”布里耶尔总结道。

这项研究使我们更接近一个未来，在这个未来里，技术允许我们理解和回应动物的情绪——为科学、动物福利和保护工作带来令人兴奋的新可能性。

(以上内容均由Ai生成)