北京
人工智能（AI）能否帮助我们理解动物的感受？一项来自哥本哈根大学的开创性研究给出了肯定的答案。研究人员成功训练了一个机器学习模型，能够通过分析声音区分七种有蹄类动物（包括牛、猪和野猪）的积极和消极情绪。这项研究首次利用AI实现了跨物种情绪检测，准确率高达89.49%。
“这一突破提供了强有力的证据，表明AI可以通过声音模式解读多种物种的情绪。它可能彻底改变动物福利、牲畜管理和保护工作，让我们能够实时监测动物的情绪状态。”该研究的通讯作者、生物学系副教授埃洛迪·F·布里弗（Élodie F. Briefer）表示。
AI：通用动物情感翻译器
研究人员通过分析数千种不同情绪状态下的有蹄类动物叫声，确定了情绪效价（积极或消极）的关键声学指标。这些指标包括声音的持续时间、分布、基频和振幅调制的变化。值得注意的是，这些声学模式在不同物种之间高度一致，表明情绪的基本声音表达在进化过程中是保守的。
改变动物福利与保护的新工具
这项AI分类模型有望开发出实时监测动物情绪的工具，从而彻底改变牲畜管理、兽医护理和保护工作的方式。布里弗解释道：“了解动物如何表达情绪可以帮助我们改善它们的福利。如果我们能及早发现压力或不适，就可以在问题恶化前采取行动。同时，我们也能更好地促进动物的积极情绪。”
研究的核心发现
高准确率：AI模型对情绪效价的分类准确率达到89.49%，展现了强大的区分能力。
通用声学模式：情绪效价的关键预测因素在不同物种间一致，表明情绪表达系统在进化中具有保守性。
情感交流的新视角：这项研究为人类语言的进化起源提供了新见解，并可能重塑我们对动物情感的理解。
下一步：扩大研究范围与数据共享
为了推动进一步研究，研究人员公开了七种有蹄类动物标记情绪叫声的数据库。布里弗表示：“我们希望这能成为其他科学家的资源。通过开放数据，我们希望能加速AI在动物研究和福利改善中的应用。”
这项研究让我们向未来迈出了一大步——一个技术能够帮助我们理解和回应动物情感的未来。这不仅为科学研究开辟了新方向，也为动物福利和保护工作带来了令人兴奋的可能性。
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