Künstliche Intelligenz Wird Dazu Beitragen, Die "Sprache" Von Nagetieren Zu Entschlüsseln - Alternative Ansicht

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Anonim

Wie Sie wissen, sind Mäuse und Ratten Modelltiere und werden häufig von Wissenschaftlern in einer Vielzahl von Studien verwendet. Darüber hinaus sind die Nagetiere sehr sozialisiert und kontaktfreudig.

Aber ist es möglich herauszufinden, was Mäuse und Ratten während der Experimente zueinander "sagen"? Diese Frage blieb lange unbeantwortet. Tatsache ist, dass viele charakteristische Lautäußerungen von Nagetieren vom menschlichen Gehör nicht erkannt werden können (sie werden im Ultraschallbereich abgegeben). Bestehende Computerprogramme zur Erkennung solcher Geräusche erfordern noch erhebliche Verbesserungen. Insbesondere können sie kein Fremdrauschen herausfiltern und analysieren Daten nur langsam, wobei sie sich auf "unflexible" Algorithmen stützen.

Ein neues Programm namens DeepSqueak (wörtlich "Deep Squeak") kann diese technische Barriere überwinden. Es wurde von Forschern der University of Washington School of Medicine entwickelt.

Experten zufolge erfasst das Programm Tonsignale und wandelt sie in Sonogramme um - Computerbilder, die mit Informationen über Schallwellen erstellt wurden. Diese "Übersetzung" von akustischen Daten in visuelle Daten ermöglicht die Verwendung moderner Bildverarbeitungsalgorithmen, die für Fahrzeuge mit automatischer Steuerung zur Analyse entwickelt wurden.

Mit anderen Worten, das neue Programm ermöglichte es Wissenschaftlern erstmals, künstliche neuronale Netze mit tiefem Lernen zu verwenden, um die "Sprache" von Nagetieren zu erkennen und zu analysieren.

Wie der Mitautor der Arbeit Russell Marx erklärte, verwendet DeepSqueak biomimetische Algorithmen, die lernen, "unnötige" Geräusche zu trennen, wobei sie sich auf vorhandene Beispiele für Tierstimmen und Fremdgeräusche stützen.

Beachten Sie, dass Marks und sein Kollege Kevin Coffey (Kevin Coffey) die psychologischen Auswirkungen der Einnahme verschiedener Medikamente untersuchen. Insbesondere interessieren sich Forscher dafür, wie sich das Verhalten von Tieren während des Stresses und die Bildung verschiedener Arten von Sucht ändert.

Experten zufolge hilft ihnen das DeepSqueak-Programm dabei, herauszufinden, was die Nagetiere während der Experimente zueinander "sagen".

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„Tiere haben eine Vielzahl von [akustischen] Signalen, etwa 20 Arten. Durch den Missbrauch von Drogen senden sie sowohl positive als auch negative Signale aus “, sagte Kevin Coffey über die Komplexität jeder Sucht.

Der Wissenschaftler teilte auch eine interessante Entdeckung, die das DeepSqueak-Programm ermöglichte. Es stellte sich heraus, dass männliche Mäuse bei der Kommunikation dieselben charakteristischen Lautäußerungen abgeben. Wenn sich die Frau nähert, ändern sich jedoch ihre Tonsignale: Sie werden komplexer und ähneln einem "Lied", das mit Werbung verbunden ist.

Übrigens ist dieser Effekt dramatischer, wenn das Männchen die potenzielle Braut riecht, sie aber nicht sieht. Diese Daten legen nahe, dass das Repertoire männlicher Mäuse spezifische "Lieder" für verschiedene Stadien der Werbung enthält, sagten die Forscher.

Darüber hinaus wurde festgestellt, dass Nagetiere eher "fröhliche" Geräusche machen, wenn sie mit Verwandten spielen oder eine Belohnung wie ein Stück Zucker erwarten.

Verhaltens- und Evolutionsbiologen sind jedoch eher an solchen Beobachtungen interessiert, und das von Professor John Neumaier geleitete Team befasst sich mehr mit den Merkmalen der Alkohol- und Opioidabhängigkeit (letztere entstehen bei der Einnahme verschiedener Schmerzmittel). Experten zufolge wird die verbesserte Analyse der "Sprache" von Nagetieren dazu beitragen, neue Methoden für den Umgang mit solchen Krankheiten zu entwickeln.

"Wenn Wissenschaftler besser verstehen können, wie Medikamente die Gehirnaktivität verändern, um Vergnügen oder unangenehme Empfindungen hervorzurufen, wird es möglich sein, wirksamere Suchtbehandlungen zu entwickeln", schloss der Professor.

Ein wissenschaftlicher Artikel mit einer detaillierteren Beschreibung des neuen Programms wurde in der Zeitschrift Neuropsychopharmacology veröffentlicht.

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