20250315

来自哥伦比亚新世纪报(El Nuevo Siglo)环境与科学专栏的报道：

原文参见: https://www.elnuevosiglo.com.co/ia/inteligencia-artificial-desvela-el-lenguaje-emocional-de-los-animales 

 

一科学团队成功训练了一种机器学习模型，能够区分七种有蹄类动物，其中包括奶牛、猪和野猪的正面和负面情绪。通过分析动物发声的声学模式，该模型实现了高达 89.49% 的惊人准确率，这是首个跨物种研究，能够利用人工智能（AI）成功检测出情感价值。在心理学中，情感价值指的是事件、物体或情境所具有的内在吸引力或厌恶感。

该研究已发表在《iScience》期刊上，“这一进展为人工智能能够基于发声模式解读多种动物的情绪提供了有力证据。它有潜力彻底改变动物福利、牲畜管理和物种保护的现状，使我们能够实时监测动物的情绪。”哥本哈根大学生物系副教授、该研究的作者，埃洛迪·布里弗（Élodie F. Briefer）在一份声明中表示。

人工智能作为动物情绪的通用翻译器

通过分析成千上万条不同情绪状态下的有蹄类动物发声，研究人员识别出了情感价值的关键声学指标。判断情绪是积极还是消极的最重要预测因素包括发声持续时间、能量分布、以频率为基本成分的基频，以及振幅调制。令人惊讶的是，这些模式在所有研究物种中都具有一定的一致性，这表明情绪的基本声表达在进化过程中得到了保留。

研究结果具有深远的影响。由人工智能驱动的分类模型可用于开发自动化工具，实现对动物情绪的实时监测，从而改变我们在牲畜管理、兽医护理和物种保护方面的方式。

布里弗解释道：“理解动物如何表达情绪可以帮助我们改善它们的生存境遇。如果我们能够及早检测到压力或不适，就能在其恶化之前进行干预。同样重要的是，我们还可以促进积极情绪。这将是动物福利领域的一场重大变革。”

主要研究发现包括：

• 高准确率：人工智能模型以89.49%的总体准确率对情感价值进行分类，显示出其在区分积极和消极情绪状态方面的强大能力。

• 普遍的声学模式：情感价值的关键预测因素在所有物种中保持一致，这表明情绪表达系统在进化过程中得到了保留。

• 情感交流的新视角：本研究为人类语言的进化起源提供了新的见解，并可能改变我们对动物情绪的理解。

研究者指出，这项研究让我们离未来更近了一步，在这个未来，技术将使我们能够理解并回应动物的情绪，为科学、动物福利和物种保护带来新的、令人兴奋的可能性。

 

 

 

编辑：王一茗

校对：王金妮

 

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