Предыстория: когда каждая свинья протискивается в свою кормушку на ферме в английской деревушке, камера делает снимок ее рыла. И менее чем за 1 секунду система искусственного интеллекта (ИИ) идентифицирует ее, основываясь на ее морде, ушах, глазах и других чертах лица. Далее, вооружившись этой информацией, ИИ заказывает индивидуальную еду, которую нужно отправить животному в кормушку.
Тем временем система продолжает анализировать ее фотографию, выискивая признаки в выражении рыла свиньи, указывающие на то, что она может испытывать боль, быть больной или даже находиться в эмоциональном расстройстве. Если ИИ что-то находит, она немедленно отправляет предупреждение фермеру.
Распознавание эмоций животных
Ученые по всему миру обращаются к ИИ, чтобы расшифровать выражения не побоимся этого слова лиц, а не морд животных – от овец до лошадей и кошек. Некоторые уже разработали алгоритмы, которые быстрее и точнее распознают признаки боли и страдания, чем самые внимательные люди.
Эти инструменты могут открыть новую эру заботы о животных. В конечном итоге ИИ может даже превзойти людей в интерпретации ряда более сложных эмоций, таких как счастье, безмятежность, разочарование или страх.
Ученые давно знают, что, как и мы, животные передают свои чувства через свои лица. В работе «Выражение эмоций у человека и животных», опубликованной в 1872 году, Чарльз Дарвин предположил, что выражения лица являются своего рода «общим языком» среди млекопитающих, способностью, которая, должно быть, глубоко развилась в ходе нашей эволюционной истории.
Он основывал эту теорию в значительной степени на анатомии. У млекопитающих, включая людей, есть много общих лицевых мышц, предназначенных для создания выражений лица. Например, у нас 38% общих движений лица с собаками, 34% с кошками и целых 47% с приматами и лошадьми.
Тем не менее, анатомическое сходство не означает, что мы можем читать лица животных так же, как у людей. Поэтому исследователи, изучающие коммуникацию животных, часто делают выводы о том, что испытывает животное, исходя из контекста.
Боль – самый очевидный пример: лошадь, которую только что кастрировали, или хромая овца с вонючей красноватой гнилью на копытах, несомненно, испытывают боль. Исследователи, изучающие выражения животных, также могут вызывать легкий дискомфорт – например, затягивая манжету для измерения кровяного давления вокруг ноги или нанося на кожу немного острого экстракта чили. С другой стороны, дача животному обезболивающих, как правило, заставляет его чувствовать себя лучше.
Аналогично, легко вызвать небольшой стресс у многих видов, таких как лошади и кошки, взяв их на короткую поездку или разлучив их с друзьями на несколько минут. Чтобы изучить стресс у молодых свиноматок, исследователи просто подсаживают к ним более взрослых особей, которые запугивают их, ведя себя доминантно. Тревожное поведение, такое как крики и дефекация, и резкое повышение уровня гормона стресса кортизола могут подтвердить, что животное действительно находится в состоянии стресса.
Ученые провели тысячи часов, сидя перед стойлами и клетками, наблюдая за мордами животных в этих болезненных или стрессовых ситуациях, а затем сравнивая их с животными, которые, скорее всего, не испытывали боли и стресса. В результате они разработали «шкалы гримас» для различных видов, которые позволяют измерить, насколько сильную боль или стресс испытывает животное, основываясь на движениях его лицевых мышц.
Например, лошадь, которая отводит уши наружу, образуя «морщины беспокойства» над глазами, с большей вероятностью испытывает боль, чем та, которая держит и уши, и глаза расслабленными. Лошади сигнализируют о стрессе похожими движениями ушей и морщинами, но с тонкими различиями, такими как демонстрация языка.
Эксперты в этой области научились вручную кодировать движения морды животного. Это достаточно утомительная работа. Людям-кодировщикам требуется в среднем 100 секунд, чтобы определить различные мышцы лица и закодировать их положение на одном изображении, или 2–3 часа для 30-секундного видео.
А вот ИИ может выполнить ту же задачу практически мгновенно, но сначала его нужно обучить.
Фиксация малых изменений
Системы ИИ становятся быстрее и точнее людей в определении того, испытывает ли животное боль. Это отчасти потому, что они могут определять мельчайшие движения мышц и находить новые признаки боли, о которых люди даже не догадываются.
Результатом всех этих кропотливых тренировок стали системы ИИ, которые могут диагностировать проблемы благополучия с большой точностью. Например, ИИ успешно выбрал несколько овец в стаде, которые страдали от копытной гнили или мастита. А в 2023 году было обнаружено, что их ИИ на 77% точнее определял, испытывает ли кошка боль.
Несмотря на свою эффективность, эти инструменты по-прежнему полагаются на людей с тем, чтобы сделать первоначальный вывод о том, на что обращать внимание в выражении мимики животного. Поэтому в последнее время исследователи передают ИИ еще больше бразды правления. Вместо того чтобы обучать компьютерные системы искать предопределенные проявления боли или стресса, некоторые ученые просто дают своим ИИ изображения животных в разных ситуациях и позволяют им самостоятельно замечать характерные признаки с помощью процесса, называемого глубоким обучением.
Однако отсутствие понимания того, как на самом деле ИИ принимает решения, беспокоит исследователей. Ряд ученых обеспокоены этим «черным ящиком», потому что они не знают, что решает машина и почему.
В недавней работе ученые дали своей системе ИИ фотографии морд лошадей до и после операции, а затем до и после регулярного приема обезболивающих, поручив машине сосредоточиться конкретно на различиях в ушах, глазах и рту. После обучения на 3000 изображениях ИИ научился «сам по себе» и в конечном итоге он смог правильно диагностировать, испытывает ли животное боль в 88% случаев. Был разработан и схожий инструмент, обученный не на фото, а на видео лошадей. В ходе испытаний ИИ не только распознавал признаки боли, которые ветеринары пропустили, но и правильно объявлял животных безболезненными, когда эксперты считали, что они испытывают боль.
Система Intellipig, которая проходит испытания на британских интеллектуальных фермах, также использует глубокое обучение. ИИ не только превосходит людей в распознавании отдельных свиней с точностью 97%, но и показал себя исключительно опытным в определении стресса только по чертам лица.
Системы искусственного интеллекта научились автоматически выделять важные ориентиры на морде животного.
А ранее в этом году группа ученых опубликовала результаты, показывающие, что свободный ИИ даже лучше обнаруживает боль у овец, чем высококвалифицированные ветеринары и эксперты по поведению. Алгоритм правильно определил, что овца перенесла болезненную операцию, в 82% испытаний; четыре высококвалифицированных человека, которым показали морды овец, сделали это правильно только в 70% случаев.
Эти победы ИИ можно сравнить с историческим триумфом Deep Blue 1997 года, когда суперкомпьютера IBM победил Гарри Каспарова. Многие сейчас подумают, что ИИ собирается отобрать у людей. Но затем приходит понимание, что это просто мощный инструмент, который может улучшить собственные способности людей.
К примеру ИИ дают тепловые карты морд животных, на которых показывают в каких областях нужно фокусироваться для принятия решений. Работа показала, что кошки демонстрируют колоссальное количество выражений мордочки – 276.
Команда ученых собирается выпустить приложение на основе ИИ, которое позволит владельцам кошек сканировать лица своих питомцев в течение 30 секунд и немедленно получать легко читаемые сообщения, такие как «Обнаружено значительное напряжение вокруг рта; уровень боли умеренный».
Исследователи разработали похожее приложение, которое сканирует морды и тела лошадей в состоянии покоя, чтобы оценить уровень их боли. В более общем плане лаборатории и приюты для животных могли бы использовать ИИ для мониторинга боли и эмоционального состояния животных. А «умные фермы», вроде той, о которой была речь в начале статьи, обещают предоставлять животным индивидуальный уход посредством ежедневного мониторинга.
«Моя работа, – говорит один из исследователей, – быть проводником лучшей жизни для животных. Когда мы знаем, что наши животные-компаньоны счастливы, это делает счастливыми и нас».
Источник: