ИИ учится понимать язык свиней: что могут рассказать звуковые сигналы животных

Свиноводы и ученые давно знают, что свиньи используют широкий спектр звуков для общения. Однако вопрос о том, можно ли по визгам и другим вокализациям точно определить состояние животного, остается открытым. Новое исследование показало, что как люди, так и системы искусственного интеллекта способны распознавать различия в звуках свиней, но интерпретировать их значение значительно сложнее.

Для работы ученые использовали более 2 тыс. аудиозаписей из ранее созданной базы данных, где звуки были классифицированы как связанные с положительными или отрицательными ситуациями. Участники эксперимента прослушивали записи без какой-либо информации о месте и обстоятельствах их получения.

В первом исследовании 224 человека самостоятельно группировали 40 звуковых фрагментов по сходству. Во втором 159 участников пытались определить, в какой из 18 возможных ситуаций была сделана запись, а также оценивали эмоциональную окраску звука — от очень негативной до очень позитивной.

Люди и ИИ слышат схожие различия

Результаты показали, что участники не распределяли звуки случайным образом. Независимо от опыта работы со свиньями люди выделяли схожие акустические группы. Аналогичные закономерности обнаружила и нейросеть, анализировавшая спектрограммы записей.

При этом опыт общения со свиньями влиял главным образом на интерпретацию услышанного. Фермеры чаще описывали звуки с точки зрения конкретных ситуаций («поросенок», «кашляющая свинья»), тогда как люди без опыта чаще использовали эмоциональные характеристики.

Определить ситуацию по звуку оказалось сложно

Несмотря на способность различать различные звуковые сигналы свиней, участники редко могли точно определить, что происходило с животным в момент записи. В среднем правильными оказались лишь 8% ответов, тогда как случайное угадывание давало бы около 5,6%.

Лучше всего распознавались ситуации, связанные с сильным стрессом или болью. Так, удерживание животного правильно определялось примерно в каждом пятом случае, а кастрация — в каждом шестом. Подобные события сопровождались более продолжительными и высокочастотными визгами.

Для оценки благополучия животных нужен комплексный подход

Исследователи отмечают, что способность различать различные звуковые сигналы свиней не означает понимания эмоционального состояния животного. Даже если алгоритм успешно классифицирует звуки, это не доказывает, что он способен оценить уровень благополучия свиньи.

После исключения из анализа наиболее стрессовых ситуаций связь между акустическими характеристиками и предварительно присвоенными оценками «положительно» или «отрицательно» практически исчезала. Например, по звукам невозможно было надежно определить, находились ли свиньи в обогащенной среде со соломой или в более бедных условиях содержания.

Перспективы для свиноводства

По мнению авторов исследования, наибольший практический потенциал технология имеет для выявления острых проблем на фермах — сильной агрессии, защемления поросят свиноматкой, отдельных заболеваний или других аварийных ситуаций.

Однако, прежде чем такие системы смогут широко использоваться в производстве, их необходимо протестировать в реальных условиях, с учетом фонового шума, различных типов помещений и оборудования.

Ученые подчеркивают, что звуковой мониторинг может стать полезным инструментом для управления стадом, но не способен самостоятельно служить универсальным индикатором благополучия животных. Для объективной оценки состояния свиней данные о звуковых сигналах необходимо сочетать с информацией о поведении, активности, здоровье и условиях содержания.