Ще може ли изкуственият интелект да „превежда“ прасетата?
Учените търсят начин да разберат по гласа кога животното е спокойно, изплашено или изпитва силна болка
Може ли едно прасе да „каже“ на фермера, че нещо не е наред? Звучи като сюжет от научнофантастичен филм, но учените вече работят по точно такава идея. Изследователи от Швейцарския федерален технологичен институт в Цюрих използват изкуствен интелект, за да анализират звуците, които издават прасетата.
Целта обаче не е да бъде създаден буквален преводач от „свински“ на човешки език. Засега науката не може да каже какво точно „мисли“ едно прасе. Идеята е по-практична – системата да разпознава характерни звуци и да предупреждава свиневъда, когато животно или група животни вероятно са попаднали в проблемна ситуация.
Това е важно, защото в голямото стопанство човек не може да бъде едновременно във всички боксове и да наблюдава всяко прасе. Един микрофон и подходящ софтуер обаче могат да „слушат“ непрекъснато.
Прасето говори много повече, отколкото изглежда
Изследователите са използвали записи на различни свински звуци, направени при конкретни ситуации. След това всеки запис е бил свързан с определено състояние – например положително или отрицателно преживяване.
Звуците на прасенца, които сучат от свинята, са били определени като положителни. За отрицателни са били приети звуците, издавани при силно неприятни ситуации, сред които кастрация, борба или грубо задържане.
Така изкуственият интелект е бил обучен да търси повтарящи се особености в звуците.
Подобен подход всъщност не е съвсем нов. В рамките на по-ранен европейски научен проект изследователи са събрали повече от 7400 качествени записа от 411 прасета, направени в 19 различни ситуации – от раждането до края на живота на животните. Сред тях са били отглеждане върху слама, отглеждане върху решетъчен под, хранене, изолация и конфликти.
Тези данни показват защо идеята за „преводач на прасета“ не е просто игра на думи. В свинските звуци действително има информация за състоянието на животното.
А хората могат ли да разберат какво казва прасето?
Точно това е бил един от въпросите, поставени от учените.
На стотици хора са били пускани записи на прасета и те е трябвало да определят дали звукът е по-скоро положителен или отрицателен.
Резултатът е интересен. Хората, независимо дали имат професионален опит със свине или не, доста последователно са разделяли звуците на две основни групи – приятни и неприятни.
Но когато трябвало да определят точно какво се случва в момента на записа, резултатите рязко се влошавали.
Участниците са били изправени пред 18 възможни ситуации, сред които кастрация, разгонване, задържане и други. Средно само около 8% от отговорите са били правилни. При напълно случайно избиране правилният резултат би бил около 5,6%.
Най-лесно хората разпознавали звуците при задържане на прасе и при кастрация. Но дори тогава точността далеч не била достатъчна, за да се говори за истински „превод“.
Това показва една важна особеност: човек може да усети, че прасето е силно разтревожено, но трудно може да разбере само от един звук защо е разтревожено.
Изкуственият интелект също не е магьосник
Тук идва ролята на машинното обучение.
Когато на компютърната система бъдат дадени достатъчно записи, тя може да открива закономерности, които човек трудно забелязва с ухото си.
Особено добре се разпознават силно негативните ситуации. При кастрация или бой прасенцата често издават продължителни, силни и високочестотни писъци. Именно тези характеристики правят звуците по-лесни за разграничаване.
И тук технологията вече може да има съвсем практическо приложение във фермата.
Представете си обор с десетки или стотици животни. Ако едно прасенце бъде затиснато от свинята, започне силен бой или възникне друга остра ситуация, микрофоните могат да уловят характерните звуци и системата да изпрати предупреждение.
Това е много по-реалистична цел от идеята компютърът да „превежда“ всяко грухтене.
Най-трудни са обикновените ситуации
Истинското предизвикателство започва, когато няма крайна ситуация.
Учените дават показателен пример със свине, отглеждани в обогатена среда със слама, и животни в по-бедна среда с бетонен под.
Интуитивно човек би очаквал звуците от средата със слама да бъдат свързани с по-добро благосъстояние. При оценката само по звук обаче хората не са успели надеждно да направят това разграничение. В някои случаи дори са дали по-положителна оценка на звуците от необогатената среда.
следва: 2 част/ Ще можем ли с ИИ да „разбираме“ какво ни казват прасетата
