人工智能能帮助我们理解动物的感受吗？一项开创性的研究表明，答案是肯定的。哥本哈根大学生物系的研究人员成功地训练了一个机器学习模型，以区分七种不同的有蹄类动物的积极和消极情绪，包括牛、猪和野猪。通过分析它们发声的声学模式，该模型达到了89.49%的令人印象深刻的准确率，这标志着第一个使用人工智能检测情感效价的跨物种研究。
“这一突破提供了确凿的证据，证明人工智能可以根据声音模式解码多个物种的情绪。它有可能彻底改变动物福利、牲畜管理和保护，使我们能够实时监测动物的情绪，”该研究的最后一位作者、生物系副教授Élodie F. Briefer说。
人工智能作为一种通用的动物情感翻译器
通过分析有蹄动物在不同情绪状态下发出的数千种声音，研究人员确定了情绪效价的关键声学指标。情绪是积极的还是消极的最重要的预测因素包括持续时间、能量分布、基本频率和振幅调制的变化。值得注意的是，这些模式在物种之间是一致的，这表明情绪的基本声音表达在进化上是保守的。
改变动物福利和保护的游戏规则
这项研究的发现具有深远的意义。人工智能分类模型可用于开发实时监测动物情绪的自动化工具，从而改变我们处理牲畜管理、兽医护理和保护工作的方式。Èlodie F. Briefer解释道：
“了解动物如何表达情感可以帮助我们改善它们的健康状况。如果我们能及早发现压力或不适，我们就能在它升级之前进行干预。同样重要的是，我们还可以促进积极情绪。这将改变动物福利的游戏规则。”
主要科学发现
准确率高——人工智能模型对情绪效价的分类总体准确率为89.49%，显示出较强的积极和消极状态区分能力。
普遍的声音模式——情绪效价的关键预测因子在物种之间是一致的，表明进化上保守的情绪表达系统。
情感交流的新视角——这项研究为人类语言的进化起源提供了见解，并可能重塑我们对动物情感的理解。
下一步：扩大研究和共享数据
为了支持进一步的研究，研究人员已经公开了他们的数据库，其中包含了七种有蹄类动物的情感呼叫。
“我们希望这能成为其他科学家的资源。通过开放数据获取，我们希望加速人工智能如何帮助我们更好地了解动物并改善它们的福利的研究，”Briefer总结道。
这项研究让我们离未来更近了一步，技术使我们能够理解和回应动物的情感——为科学、动物福利和保护提供了令人兴奋的新可能性。
作者：哥本哈根大学-理学院
链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2025/02/250221125552.htm
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