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

16 и 17 апреля в Москве пройдут забеги с собаками

Любителей бега ждут в Битцевском лесу.

FCI уходит из России

Международная кинологическая федерация запретила проводить мероприятия в РФ.

Румыния — чемпион по числу домашних собак в Европе

В этой стране живет больше всего домашних собак.

3 шага к питомцу мечты

Если вы решили завести питомца из приюта, то можете столкнуться с муками выбора. Среди множества очаровательных мордочек легко потеряться, но еще важно, чтобы питомец не только радовал глаз, но и подошел вам по характеру и темпераменту. Однако этот ответственный процесс обретения нового члена семьи можно разложить на несколько простых шагов!

Бренд Purina подвел итоги социальной работы в 2021 году

Эксперт в области питания и ухода за домашними животными бренд Purina подвел итоги социальных и благотворительных проектов, реализованных в 2021 году.

30 января Центр реабилитации временно бездомных животных «Юна» проведет выставку-пристройство бездомных животных

Центр «Юна» приглашает всех на благотворительный фестиваль – выставку-пристройство животных из приюта «Юна-Фест».
 

Рейтинг@Mail.ru