コケティッシュな態度で毎日餌をねだる犬の心の中で何が起こっているのか考えたことがありますか?
なぜ、一生懸命成犬を育てている犬が、振り返って他人の腕の中に飛び込むのでしょうか?
実際、犬はあなたを怒らせるために意図的にこのようなことをしているわけではありません -
エモリー大学の実験では、犬は世界の物事を非常に厳しく見ている可能性があることが示されました。私たちとは違うのです。
人間は物体により注意を払いますが、犬は誰が、どのような物体を見ているかにはあまり関心がなく、行動自体にもっと関心を持っています。
ですから、犬を上手に扱う人なら誰でも犬に近づくことができるのは当然のことです。 (もちろん、犬は鋭い嗅覚を持っており、多くの犬は飼い主を認識していることも忘れないでください。)
さらに、犬と人間の視覚システムも大きく異なります。黄色と青の色調ですが、動きを検出するために使用される敏感な視覚受容体が 1 つあります。
この実験では、機械学習を使用して犬の脳活動を把握しました。関連論文は The Journal of Visualized Experiments に掲載されました。
研究者らは、この方法には非侵襲的であるという明らかな利点があると指摘しました。
この方法はこれまで霊長類でのみ使用されていたため、犬でのこの実験は大きな進歩です。
具体的な体験プロセスを見てみましょう。
研究者らは、機械学習と fMRI (機能的磁気共鳴画像法) を使用して、さまざまな種類のビデオを視聴したときの犬の脳活動を調査しました。
なぜ他の動物ではなく犬を選ぶべきなのかというと、
犬は動物に教えるのが比較的簡単であるため、一定の訓練を経れば、鎮静剤の注射や他の拘束方法を使用することなく、MRI (磁気共鳴) スキャンに従順に協力できるようになります。
ただし、犬は比較的従順ですが、この研究では、MRI スキャンに参加することに加えて、長時間ビデオを見なければなりませんでした。そのため、最終的に選ばれたのは2頭の犬だけで、1頭は4歳のオスのボクサーミックス、もう1頭は11歳のメスのボストンテリアのミックスでした。
△犬はビデオを見ています
各犬は 3 つの異なるビデオ セットを視聴しました。各ビデオ セットは 30 分で、合計 256 個のビデオを視聴しました。断片。変数を制御するために、これらのビデオには音声がありませんでした。
動画の中には、さまざまな物体 (人、犬、車など) を見せることに重点を置いているものもあれば、さまざまな動作 (遊ぶ、食べる、匂いを嗅ぐなど) を見せることに重点を置いているものもあります。
比較のために、2 人の人間のボランティアも同じ手順を使用してビデオ クリップを視聴しました。
ボランティアと犬がビデオを見ている間、研究者は3T MRIスキャナーを使用して脳活動の画像を記録しました。
彼らは次に、ニューラル ネットワークを使用して、「オブジェクト」と「アクション」を区別するための 3 つの分類器 (分類子) をトレーニングおよびテストしました。
ねえ、なぜ 2 ではなく 3 なのでしょうか?
行動分類器のうち、1 つは 3 つの異なるアクションについてトレーニングされ、もう 1 つは 5 つのアクションを学習したためです。
その結果、人間の脳は物や動作に対してよく反応するのに対し、犬の脳は動作に対してのみ敏感であり、異なる人や物に対して冷淡であるようには見えません。
#△左は人間の脳の MRI 画像、右は犬の脳の MRI 画像です。モデルの性能を評価するため、データをより説得力のあるものにするために、研究者らは収集されたデータを定量化するために Ivis 機械学習アルゴリズムも使用しました。 人間のボランティアからのデータを見ると、これらのモデルはすべて、脳活動データをさまざまな分類器にマッピングする際に 99% 以上の精度を達成しました。 犬の脳データをデコードする場合、このモデルはオブジェクトベースの分類子に対しては基本的に効果がありませんが、行動ベースの分類子に対しては精度が 60% ~ 88% に達する可能性があります。 犬の考え方は私たちの考え方とは大きく異なることがわかります。 研究者について研究者はエモリー大学心理学部の出身です。 この論文の筆頭著者であるエリン M. フィリップスは、現在プリンストン大学生態学進化生物学科の博士候補者です。 彼女は客員研究員としてエモリー大学に来て、この研究に参加しました。 論文の共著者である Gregory S. Berns は現在エモリー大学の教授であり、主な研究方向は人間の意思決定の神経画像化、犬の fMRI、比較神経生物学です。バーンズ教授は、プリンストン大学物理学科を学士号を取得して卒業し、生物医工学博士号と医学博士号の 2 つの博士号を取得しました。
バーンズ氏は、動物は狩りをしたり食べられるのを避けるために自然に環境の変化に細心の注意を払う必要があるため、犬が動きに注意を払うのは当然だと考えています。
この研究に参加した犬は2匹だけでしたが、研究者らは今後さらに多くの犬や他の動物で実験を行い、動物が世界をどのように認識しているかを調査する予定です。
論文アドレス: https://www.jove.com/t/64442/through-dog-s-eyes-fmri-decoding-naturalistic-videos-from-dog
参考リンク:https://www.eurekalert.org/news-releases/964886
以上が家の犬は何を考えているのでしょうか?科学者は機械学習を使用してそれを解明しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。