Woran denken die Hunde zu Hause? Wissenschaftler nutzen maschinelles Lernen, um es herauszufinden

Haben Sie jemals darüber nachgedacht, was im Kopf eines Hundes vorgeht, der sich kokett verhält und jeden Tag um Futter bettelt?

Warum drehen sich Hunde, die sich viel Mühe bei der Erziehung geben, manchmal einfach um und springen anderen Menschen in die Arme?

Eigentlich tun Hunde das nicht absichtlich, um dich wütend zu machen –

Ein Experiment der Emory University zeigt, dass Hunde möglicherweise eine völlig andere Sicht auf die Welt haben als wir.

Menschen schenken Objekten mehr Aufmerksamkeit, aber Hunde kümmern sich nicht so sehr darum, wen oder welches Objekt sie sehen, sondern mehr um die Aktion selbst.

Es liegt also auf der Hand, dass ein Hund jedem nahe sein kann, der ihn gut behandelt. (Vergessen Sie natürlich nicht, dass Hunde einen ausgeprägten Geruchssinn haben und viele Hunde ihre Besitzer auch erkennen.)

Außerdem sind auch die visuellen Systeme von Hunden und Menschen sehr unterschiedlich. Sie können nur Gelb- und Blautöne sehen Sie verfügen jedoch über einen empfindlichen visuellen Rezeptor, der zur Beobachtung von Bewegungen dient.

Dieses Experiment nutzte maschinelles Lernen, um die Gehirnaktivität des Hundes herauszufinden, und der entsprechende Artikel wurde im Journal of Visualized Experiments veröffentlicht.

Forscher wiesen darauf hin, dass diese Methode einen offensichtlichen Vorteil hat: Sie ist nicht-invasiv.

Diese Methode wurde bisher nur bei Primaten angewendet, daher ist dieses Experiment an Hunden ein großer Durchbruch.

Werfen wir einen Blick auf den spezifischen Erfahrungsprozess.

Vergleich der Gehirnaktivität von Hunden und Menschen

Forscher nutzten maschinelles Lernen und fMRT (funktionelle Magnetresonanztomographie), um die Gehirnaktivität von Hunden zu untersuchen, wenn sie verschiedene Arten von Videos ansehen.

Warum sollten Sie sich für Hunde statt für andere Tiere entscheiden?

Da Hunde relativ leicht zu trainierende Tiere sind, können sie nach einer gewissen Schulung gehorsam mit MRT-Scans (Magnetresonanz) kooperieren, ohne dass Beruhigungsmittel gespritzt oder andere Fixierungsmethoden angewendet werden müssen.

Obwohl Hunde relativ gehorsam sind, mussten sie in dieser Studie zusätzlich zur Teilnahme an MRT-Scans auch lange Zeit Videos ansehen. Am Ende wurden also nur zwei Hunde ausgewählt, einer war ein 4-jähriger männlicher Boxer-Mischling und der andere war ein 11-jähriger weiblicher Boston-Terrier-Mischling.

△Hunde schauen sich Videos an

Jeder Hund sah sich drei verschiedene Videosätze an, jeder Videosatz dauerte 30 Minuten, insgesamt waren es 256 Videoclips. Zur Kontrolle der Variablen haben diese Videos keinen Ton.

Einige der Videos konzentrieren sich auf die Darstellung verschiedener Objekte (z. B. Menschen, Hunde, Autos), während andere sich auf die Darstellung verschiedener Aktionen (z. B. Spielen, Essen, Riechen) konzentrieren.

Zum Vergleich schauten sich auch zwei menschliche Freiwillige diese Videoclips mit dem gleichen Verfahren an.

Während die Freiwilligen und Hunde das Video ansahen, zeichneten die Forscher mit einem 3T-MRT-Scanner Bilder ihrer Gehirnaktivität auf.

Dann nutzten sie neuronale Netze, um drei Klassifikatoren zu trainieren und zu testen, um zwischen „Objekten“ und „Aktionen“ zu unterscheiden.

Hey, warum nicht 2, sondern 3?

Denn einer der Verhaltensklassifikatoren wurde auf drei verschiedene Aktionen trainiert und der andere lernte fünf Aktionen.

Die Ergebnisse zeigen, dass das menschliche Gehirn sowohl auf Objekte als auch auf Bewegungen gut reagiert, während das Gehirn des Hundes nur auf Bewegungen reagiert. Sie scheinen gegenüber verschiedenen Menschen und Objekten nicht kalt zu sein.

△Links ist das MRT-Bild des menschlichen Gehirns und rechts das MRT-Bild des Hundegehirns.

Um die Modellleistung zu bewerten und die Daten überzeugender zu machen, verwendeten die Forscher auch den maschinellen Lernalgorithmus von Ivis Quantifizieren Sie die gesammelten Daten.

Bei Betrachtung der Daten von menschlichen Freiwilligen erreichten diese Modelle alle eine Genauigkeit von über 99 % bei der Zuordnung ihrer Gehirnaktivitätsdaten zu verschiedenen Klassifikatoren.

Bei der Dekodierung der Gehirndaten von Hunden ist das Modell für objektbasierte Klassifikatoren grundsätzlich unbrauchbar. Bei verhaltensbasierten Klassifikatoren kann die Genauigkeit jedoch 60 % bis 88 % erreichen.

Man sieht, dass Hunde ganz anders denken als wir!

Über den Forscher

Der Forscher ist vom Fachbereich Psychologie der Emory University.

Die Erstautorin des Artikels, Erin M. Phillips, ist derzeit Doktorandin in der Abteilung für Ökologie und Evolutionsbiologie der Princeton University.

Sie kam als Gastwissenschaftlerin an die Emory University und beteiligte sich an dieser Forschung.

Der Co-Autor des Artikels, Gregory S. Berns, ist derzeit Professor an der Emory University. Seine Forschungsschwerpunkte sind Neuroimaging der menschlichen Entscheidungsfindung, Hunde-fMRT und vergleichende Neurobiologie.

Professor Berns schloss sein Studium an der Fakultät für Physik der Princeton University mit einem Bachelor-Abschluss ab und erhielt zwei Doktortitel: einen Doktortitel in Biomedizintechnik und einen Doktortitel in Medizin.

Berns glaubt, dass es verständlich ist, dass Hunde mehr auf Bewegungen achten, denn Tiere müssen von Natur aus genau auf Veränderungen in der Umgebung achten, um zu jagen oder dem Fressen zu entgehen.

Obwohl nur zwei Hunde an dieser Studie teilgenommen haben, werden die Forscher in Zukunft Experimente mit mehr Hunden und anderen Tieren durchführen, um zu erforschen, wie Tiere die Welt wahrnehmen.

Papieradresse: https://www.jove.com/t/64442/through-dog-s-eyes-fmri-decoding-naturalistic-videos-from-dog

Referenzlink: https://www.eurekalert .org/news-releases/964886

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