Искусственный интеллект показал, как собака видит мир
Искусственный интеллект показал, как собака видит мир

Искусственный интеллект показал, как собака видит мир

18.09.2022
Фото: Emory Canine Cognitive Neuroscience Lab
Благодаря технологиям машинного обучения ученые смогли расшифровать визуальные образы, которые создает мозг собаки.

Ученые из Университета Эмори (США) реконструировали, каким образом мозг собаки воспринимает увиденное. Результаты проведенного ими исследования свидетельствуют о том, что собаки больше обращают внимание на сами действия, а не на то, кто или что их совершает.

Двух участвовавших в исследовании бодрствующих собак поместили в аппарат функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и в течение трех сеансов длительностью 30 минут каждый показывали им видеоролик. Ученые записали полученные во время просмотра нейрональные данные, а затем использовали алгоритм машинного обучения для анализа их закономерностей.

«Мы показали, что можем отслеживать активность мозга собаки во время просмотра видео и, по крайней мере в ограниченной степени, реконструировать то, что она видит», — говорит профессор Грегори Бернс, ведущий автор исследования.

Бернс и его коллеги разработали такие методы обучения собак, благодаря которым собаки без принуждения заходят в фМРТ-сканер и без какой-либо фиксации сохраняют полную неподвижность, пока измеряется их мозговая активность. Первые фМРТ-изображения мозга полностью бодрствующей и никем не удерживаемой собаки его команда опубликовала еще 10 лет назад. Это открыло путь к серии экспериментов по изучению работы мозга этих животных.

За прошедшие годы лаборатория Бернса опубликовала исследования о том, как мозг собаки обрабатывает зрительные, вербальные, обонятельные стимулы, а также получение вознаграждения, такого как похвала или пища.

Тем временем технология, лежащая в основе компьютерных алгоритмов машинного обучения, позволила ученым расшифровать некоторые модели мозговой активности человека, определяя в полученных данных различные объекты или действия, которые человек видит во время просмотра видео. Команда Бернса решила применить эту технологию по отношению к собакам.

Первая задача заключалась в том, чтобы придумать видеоконтент, который может показаться собаке достаточно интересным, чтобы она смотрела его в течение длительного времени. Ученые прикрепили видеорегистратор к кардану и палке для селфи, что позволило им снимать устойчивые кадры с точки зрения собаки, примерно на уровне пояса человека или чуть ниже.

С помощью этого устройства они сняли получасовое видео со сценами из жизни большинства собак. Сцены включали в себя поглаживание собак людьми и получение от них лакомств. Сцены с собаками также показывали, как они обнюхивают, играют, едят или ходят на поводке. Сцены активности показывали проезжающие по дороге машины, велосипеды или скутеры; кошку, гуляющую в доме; оленя, переходящего дорогу; сидящих людей; обнимающихся или целующихся людей; людей, предлагающих камере резиновую кость или мяч; людей, принимающих пищу.

Видеоданные были разделены по временным меткам на различные классификаторы, включая классификаторы на основе объектов (таких как собака, автомобиль, человек, кошка) и классификаторы на основе действий (таких как обнюхивание, игра или еда).

Только две из собак, которые были обучены для экспериментов с фМРТ, обладали достаточной сосредоточенностью и темпераментом, чтобы лежать совершенно неподвижно и смотреть 30-минутное видео без перерыва, всего три сеанса общей продолжительностью 90 минут.

Через тот же эксперимент прошли два человека: они тоже лежали в аппарате фМРТ и просматривали то же самое 30-минутное видео в трех отдельных сессиях.

Нейрональные данные можно было сопоставить с классификаторами на видео с помощью временных меток.

Затем к данным был применен алгоритм машинного обучения — нейронная сеть Ivis. Результаты, полученные на двух испытуемых, показали, что модель, разработанная с помощью нейронной сети, продемонстрировала 99%-ную точность в разметке данных мозга на классификаторы объектов и классификаторы действий. 

Когда же ученые расшифровывали данные мозга собак, модель не сработала для классификаторов объектов, но была точна на 75-88% при определении классификаторов действий.

Полученные результаты свидетельствуют о серьезных различиях в работе мозга людей и собак.

«Люди очень ориентированы на объекты, — говорит Бернс. — В английском языке в 10 раз больше существительных, чем глаголов. Собакам, по-видимому, менее важно, кого или что они видят, они проявляют больше внимания к самому действию».

По мнению Бернса, действие и движение для животных имеют первостепенное значение: они должны быть очень внимательны к тому, что происходит вокруг, чтобы не быть съеденными или успешно охотиться.

Статья опубликована в журнале Journal of Visualized Experiments

 

 

самое популярное

Канадский приют подарил своим кошкам айпады

Гаджеты помогут кошкам сохранять активность и здоровье.

Питомники и приюты для животных: в чем разница

Понимание различий между этими учреждениями поможет вам лучше ориентироваться в вопросах, связанных с приобретением или спасением питомца.

17 апреля в Дарвиновском музее стартует фотопроект «Дома лучше!»

На выставке можно будет познакомиться с собаками и кошами, которые ищут дом.

Кошки тоже любят играть в «апорт»

Игра, традиционно ассоциируемая с собаками, оказалась общей для обоих видов.

На 45 счастливых питомцев в Москве стало больше

22-23 апреля в Москве на территории московского завода «Кристалл» прошла уже пятая по счету благотворительная выставка животных «Домой!», организованная фондом помощи животным «Дарящие надежду» совместно с брендом PURINA.

Немецким кошкам запретили выходить из дома

Кошачий локдаун продлится до конца августа.
 

Рейтинг@Mail.ru

Мы в Telegram