准确率|与动物语言交流，这件人做不到的事，AI能胜任？( 三 )

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一支麻省理工团队开发了一种算法，将来自狨猴呼叫的频率模式转换为图片，然后将这些类似字母的图像传递给人工神经网络进行分类。最终，该算法以 80% 的准确率从背景噪音中筛选出猴子的谈话，并且在 90% 以上的情况中正确识别出猴子发出的声音。
同年，另一个团队让 AI 仅根据给羊的面部表情来识别羊是不是处于困境之中。
在这项研究中，剑桥大学团队首先根据绵羊疼痛面部表情，列出了与不同疼痛程度相关的几个“面部动作单元”（AU），然后在 480 张绵羊照片中手动标记了这些 AU——鼻孔变形、每只耳朵的旋转和每只眼睛的缩小等等。
然后，他们训练机器学习算法通过将 90% 的照片及其标签提供给它，并在剩余的 10% 上测试该算法。最终，该程序识别 AU 的平均准确率为 67%，与普通人的准确率差不多。而且，改进训练程序还能进一步提高了准确性。团队认为，他们的方法也适用于其他动物，可以为动物带来更好的诊断和治疗方案。
未来，如果能同时结合声音+图像的想法，我们可以更全面地了解动物可能想说什么。
【准确率|与动物语言交流，这件人做不到的事，AI能胜任？】借助 AI，拥有一个能够翻译动物语言的“谷歌翻译”固然是好事，更重要的是，目前一些物种正处于生存的关键时刻，随着技术的进步和成熟，我们可以在技术的支撑下，建设一个对人类和动物都更光明、更密切的未来。