Inteligența artificială poate interpreta lătratul câinilor: Cum ne putem înțelege prietenii patrupezi

Inteligența artificială (IA) a făcut un pas semnificativ în domeniul comunicării animale, dezvăluind capacitatea de a interpreta lătratul câinilor și chiar de a distinge între diferite rase. Ea sugerează că fiecare rasă are propriul „accent”.

Inteligența artificială interpretează lătratul

Cercetătorii au utilizat software de învățare automată pentru a decoda cu succes vocalizările câinilor, deschizând calea către noi tehnologii care ne-ar putea ajuta să înțelegem mai bine prietenii noștri patrupezi.

Autorii studiului, care nu a fost încă revizuit de colegi, au înregistrat lătratul, mârâitul, urletul și scâncetele a 74 de câini de companie în diverse scenarii menite să provoace anumite reacții. Aceste scenarii au variat de la joaca cu jucăriile preferate până la simularea unui atac asupra stăpânilor câinilor.

Din aceste înregistrări, cercetătorii au identificat 14 tipuri diferite de vocalizări canine, cum ar fi „scâncete pozitive” în timpul jocului, „lătrat de tristețe/anxietate” și „lătrat foarte agresiv către un străin”. Un model IA numit Wav2Vec2 – inițial conceput pentru recunoașterea vorbirii umane – a fost antrenat pe aceste sunete canine și a fost testat în mai multe provocări.

Prima provocare a implicat identificarea câinilor individuali pe baza vocalizărilor lor. Interesant este că atunci când IA a fost pre-antrenată pe vorbirea umană înainte de a fi introdusă în „limbajul câinilor”, a reușit să identifice corect câinii în 50% din cazuri, în timp ce modelele antrenate doar pe sunetele canine au obținut o rată de succes de 24%.

Limbajul câinilor, decodificat

Acest rezultat este semnificativ deoarece sugerează că familiaritatea cu vorbirea umană poate ajuta IA să înțeleagă complexitatea comunicării non-umane, ceea ce înseamnă că nu trebuie să pornim de la zero când construim un model pentru a comunica cu animalele.

„Rezultatele noastre arată că sunetele și tiparele derivate din vorbirea umană pot servi ca fundament pentru analizarea și înțelegerea tiparelor acustice ale altor sunete, cum ar fi vocalizările animale”, a explicat autorul studiului, Rada Mihalcea, într-o declarație.

Modelul a fost, de asemenea, capabil să distingă între diferite rase de câini cu niveluri variate de succes. Mai mult de jumătate dintre câinii din studiu au fost chihuahua, iar software-ul a reușit să identifice corect acești câini în aproximativ 75% din cazuri.

În final, modelul a fost provocat să interpreteze semnificația vocalizărilor animalelor, potrivindu-le cu una dintre cele 14 tipuri de sunete canine listate de cercetători. Când a fost pre-antrenat pe vorbirea umană, IA a obținut o rată de succes de 62,2%, deși anumite categorii de sunete au fost mai ușor de descifrat decât altele. De exemplu, modelul a identificat corect 90,7% din mârâiturile negative, dar doar 45,26% din scâncetele negative.