"Этот прорыв является убедительным доказательством того, что искусственный интеллект может расшифровывать эмоции у разных видов на основе речевых паттернов. Это может революционизировать благополучие животных, управление животноводством и охрану природы, позволяя нам отслеживать эмоции животных в режиме реального времени", - говорит Элоди Ф. Брифер, доцент кафедры биологии и последний автор исследования.

Искусственный интеллект как универсальный переводчик эмоций животных

Проанализировав тысячи вокализаций копытных животных в различных эмоциональных состояниях, исследователи определили ключевые акустические показатели эмоциональной валентности. Наиболее важными факторами, определяющими, была ли эмоция положительной или отрицательной, были изменения в продолжительности, распределении энергии, основной частоте и амплитудной модуляции. Примечательно, что эти паттерны были в некоторой степени согласованы у разных видов, что позволяет предположить, что фундаментальные голосовые выражения эмоций эволюционно сохраняются.

Кардинально меняющий правила игры в области благополучия и сохранения животных

Результаты исследования имеют далеко идущие последствия. Классификационная модель на базе искусственного интеллекта может быть использована для разработки автоматизированных инструментов для мониторинга эмоций животных в режиме реального времени, что изменит наш подход к управлению животноводством, ветеринарной помощи и усилиям по сохранению. Элоди Ф. Более кратко объясняет:

"Понимание того, как животные выражают эмоции, может помочь нам улучшить их самочувствие. Если мы сможем обнаружить стресс или дискомфорт на ранней стадии, мы сможем вмешаться до того, как они обострятся. Не менее важно и то, что мы могли бы также поощрять положительные эмоции. Это изменило бы правила игры в сфере защиты животных".

Ключевые научные выводы

• Высокая точность - Модель искусственного интеллекта классифицировала эмоциональную валентность с общей точностью 89,49%, демонстрируя свою сильную способность различать положительные и отрицательные состояния.
• Универсальные акустические паттерны - ключевые предикторы эмоциональной валентности - были одинаковыми у разных видов, что указывает на эволюционно сохраняющуюся систему выражения эмоций.
• Новые взгляды на эмоциональную коммуникацию - Это исследование дает представление об эволюционном происхождении человеческого языка и может изменить наше понимание эмоций животных.

Следующие шаги: Расширение исследований и обмен данными

Чтобы поддержать дальнейшие исследования, исследователи сделали общедоступной свою базу данных помеченных эмоциональных сигналов семи видов копытных.

"Мы хотим, чтобы это стало источником информации для других ученых. Предоставляя открытый доступ к данным, мы надеемся ускорить исследования того, как искусственный интеллект может помочь нам лучше понять животных и улучшить их благосостояние", - заключает Брифер.

Это исследование приближает нас на один шаг к будущему, в котором технологии позволят нам понимать эмоции животных и реагировать на них, предлагая новые захватывающие возможности для науки, благополучия животных и охраны природы.