荷蘭一科研人員基于算法創(chuàng)建能夠識(shí)別動(dòng)物情緒的智能系統(tǒng)

我們大家應(yīng)該都知道，在數(shù)字技術(shù)和人工智能技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，用于人類的面部識(shí)別系統(tǒng)迅速發(fā)展并被廣泛應(yīng)用于各種實(shí)踐環(huán)境。比如，智能手機(jī)上的密碼系統(tǒng)、國際邊境檢查站的身份識(shí)別、遺傳病表型檢測(cè)和通過情感表達(dá)來衡量游客滿意度等等。但我們可能很少聽聞，也有能對(duì)動(dòng)物情緒進(jìn)行測(cè)量的面部識(shí)別平臺(tái)。

情緒被認(rèn)為是一種存在于許多物種中的社會(huì)和生存機(jī)制。對(duì)于人類來說，情緒被理解為一種能夠影響身體反應(yīng)的深刻且復(fù)雜的心理體驗(yàn)。目前，雖然研究者們已經(jīng)建立了一個(gè)致力于理解人類大腦復(fù)雜的內(nèi)部運(yùn)作的科學(xué)領(lǐng)域，但是尚未能很好地解決許多與人類情緒相關(guān)的問題。由于理解動(dòng)物的情緒狀態(tài)比理解人類的情緒狀態(tài)要困難得多，專注于理解非靈長(zhǎng)類動(dòng)物和其他動(dòng)物情感能力的科學(xué)研究就更少了。

每個(gè)物種都有自己獨(dú)特的生理組成，并會(huì)因此產(chǎn)生特殊的表現(xiàn)形式。所以，人類通過簡(jiǎn)單的面部觀察來理解其他物種的情感是很困難的。近年來，隨著使用定制軟件改善研究、關(guān)注動(dòng)物幸福、法律鑒定和醫(yī)療實(shí)踐等應(yīng)用的出現(xiàn)，對(duì)動(dòng)物行為領(lǐng)域的技術(shù)干預(yù)研究越來越多。近日，荷蘭瓦赫寧根大學(xué)的蘇雷什·內(nèi)塞拉詹博士使用基于Python的算法，創(chuàng)建了一個(gè)能夠用于識(shí)別農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物情緒的AI系統(tǒng)一—WUR wolf，并將其研究成果以論文的形式發(fā)表出來。

suresh Neethirajan博士在全世界范圍內(nèi)，從六個(gè)農(nóng)場(chǎng)中搜集到了數(shù)萬頭豬的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)。他和團(tuán)隊(duì)的其他成員要先對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一些包括面部檢測(cè)、面部對(duì)齊和輸入標(biāo)準(zhǔn)化等在內(nèi)的預(yù)處理。比如，研究者們會(huì)對(duì)動(dòng)物的外觀，比如耳朵姿勢(shì)和眼睛白色區(qū)域等那些與農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物精神或情感狀態(tài)相關(guān)的面部特征進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤和優(yōu)化。接著，他們將搜集到的數(shù)據(jù)以時(shí)間和標(biāo)簽的方式進(jìn)行了標(biāo)注。然后，他們?cè)侔艳r(nóng)場(chǎng)動(dòng)物的情緒一一分類。

在測(cè)試中，他們得到了包括動(dòng)物平靜與否在內(nèi)的十三種面部活動(dòng)和九種情緒狀態(tài)，并提出了一種基于YoloV3、Faster YoloV4的圖像實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)和集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RCNN）。這種情感感知系統(tǒng)能夠?qū)r(nóng)場(chǎng)動(dòng)物的表情進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，并方便畜牧業(yè)的農(nóng)民們使用許多新的界面自動(dòng)化決策工具，還能為增強(qiáng)動(dòng)物幸福感和增加動(dòng)物與人類之間的互動(dòng)提供潛力。根據(jù)論文可知，這項(xiàng)系統(tǒng)的平均準(zhǔn)確率能夠達(dá)到85%。

我們現(xiàn)在來具體解釋一下，如果牛的耳朵處于直立的狀態(tài)，這可能代表它目前正感到興奮激動(dòng);如果它的耳朵指向前方，那它很可能處于一種被沮喪、難過等的負(fù)面情緒困擾的情感環(huán)境中。那么，要了解豬的情緒狀態(tài)，也可以像牛一樣，直接從耳朵入手。這篇論文中寫著，當(dāng)豬的耳朵快速抽動(dòng)時(shí)，它們可能正處于壓力狀態(tài)下;當(dāng)豬的耳朵垂懸著并朝著眼睛的方向翻轉(zhuǎn)時(shí)，它們則有更多的可能是被中性平穩(wěn)的情緒狀態(tài)支配。

在農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物的情緒問題上，sureshNeethirajan博士表示：“我們有必要開始轉(zhuǎn)變做法了。比如從單純消除消極沮喪情緒轉(zhuǎn)變到為動(dòng)物提供積極向上的情緒狀態(tài)?！?/p>

動(dòng)物看護(hù)人、馴養(yǎng)人和農(nóng)場(chǎng)的工人在調(diào)查和監(jiān)測(cè)動(dòng)物的幸福狀態(tài)時(shí)，通常依靠實(shí)際觀察和測(cè)量的方法。為了避免在獲取功能和生理數(shù)據(jù)的過程中增加對(duì)動(dòng)物的處理，且減少與手動(dòng)評(píng)估相關(guān)的主觀性，自動(dòng)化的動(dòng)物行為和生理測(cè)量系統(tǒng)能夠加強(qiáng)動(dòng)物在谷倉中遇險(xiǎn)或疼痛的檢測(cè)，并對(duì)目前傳統(tǒng)的幸福評(píng)估工具和評(píng)估過程的不足進(jìn)行較大程度上的補(bǔ)充。利用數(shù)字警報(bào)，對(duì)動(dòng)物的幸福進(jìn)行自動(dòng)和連續(xù)監(jiān)測(cè)的技術(shù)正在迅速成為現(xiàn)實(shí)。

對(duì)于精準(zhǔn)畜牧業(yè)來說，數(shù)字技術(shù)和人工智能技術(shù)更有利于助推感知?jiǎng)游镄腋５难芯款I(lǐng)域的前進(jìn)與突破。為了在畜牧業(yè)管理當(dāng)中獲得可持續(xù)和高質(zhì)量的健康關(guān)注和幸福感知，科學(xué)家們需要對(duì)評(píng)估工具進(jìn)行創(chuàng)新。采用如面部識(shí)別系統(tǒng)等的數(shù)字化工具來釋放農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物心理和情緒狀態(tài)自動(dòng)測(cè)量的全部潛力，將有助于模糊生物、物理和數(shù)字技術(shù)之間的界限。

Neethirajan博士認(rèn)為：“可能還需要數(shù)年時(shí)間，這項(xiàng)技術(shù)才能真正地完全應(yīng)用于農(nóng)場(chǎng)。不過，采用這種持續(xù)的監(jiān)測(cè)所帶來的好處，可能會(huì)比現(xiàn)在的檢查和審計(jì)系統(tǒng)所能帶來的好處要高得多。未來，心理和情感狀態(tài)的多維模型將以測(cè)量行為模式的形式出現(xiàn)，并會(huì)結(jié)合跟蹤農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物的姿態(tài)變化和行為變化，進(jìn)行大規(guī)模的神經(jīng)記錄?！?/p>

論文中還寫道：“追蹤和分析動(dòng)物的情緒將成為建立動(dòng)物福利審核工具的一項(xiàng)突破?！?/p>