Künstliche Intelligenz und Hunde: KI entschlüsselt die geheime Sprache der Vierbeiner

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, wie KI-Modelle genutzt werden können, um Informationen über Hunde anhand ihres Bellens zu enthüllen.

Forscher der Universität von Michigan, des Nationalen Instituts für Astrophysik in Mexiko und des Optik- und Elektronik-Instituts nutzen KI-Modelle, die auf menschlicher Sprache trainiert wurden, um die geheime Sprache der Hunde zu entschlüsseln. Die vielversprechenden Ergebnisse, die letzte Woche auf einer internationalen Konferenz präsentiert wurden, zeigen, wie heutige KI-Modelle ein Schlüssel zum Verständnis der Tiersprachen sein könnten – zumindest bis zu einem gewissen Grad.

„Es gibt so viel, das wir noch nicht über die Tiere wissen, die diese Welt mit uns teilen“, sagte Rada Mihalcea, die Direktorin des AI-Labors der Universität von Michigan, in einer Pressemitteilung. „Fortschritte in der KI können genutzt werden, um unser Verständnis der Tierkommunikation zu revolutionieren, und unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass wir möglicherweise nicht von Grund auf neu anfangen müssen.“

Die Studie nutzt ein hochmodernes KI-Sprachmodell, Wav2Vec2, um die Emotionen, das Geschlecht und die Rasse eines Hundes anhand seines Bellens zu identifizieren. Forscher nutzten zwei verschiedene Datensätze zum Training und verglichen die Ergebnisse: Einer wurde von Grund auf nur mit Hundebellen trainiert, und einer wurde zunächst mit menschlicher Sprache vortrainiert und dann auf Hundebellen feinabgestimmt. Das Modell, das mit fast 1.000 Stunden menschlicher Sprachaufnahmen vortrainiert wurde, schnitt besser ab. Anschließend wurde dieses Modell mit einem Datensatz aus Vokalisationen (Bellen) von 74 Hunden feinabgestimmt: 42 Chihuahua, 21 Französische Pudel und 11 Schnauzer.

Dieses auf Menschen und Hunde trainierte KI-Modell konnte die Emotion eines Hundes mit einer Genauigkeit von 62 %, die Rasse mit 62 %, das Geschlecht mit 69 % und einen bestimmten Hund aus einer Gruppe mit 50 % Genauigkeit identifizieren. Alle diese Werte übertrafen das nur auf Hunde trainierte KI-Modell, was darauf hindeutet, dass Klänge und Muster aus der menschlichen Sprache möglicherweise als Grundlage zum Verständnis von Tieren dienen können.

Bei dem Versuch, die Emotion hinter einem Hundebellen zu entschlüsseln, vermuten die Forscher, dass die Vokalisation eines Hundes mit seinem Kontext zusammenhängt. Bestehende Beweise deuten darauf hin, dass die Geräusche, die Affen und Präriehunde machen, basierend auf dem Kontext der Situation vorhergesagt werden können. Einige der Emotionen, die Forscher in dieser Studie Hunden zuzuordnen versuchen, sind aggressives Bellen, normales Bellen, negative Quieken und negative Grunzen. Während Hunde wahrscheinlich weitaus mehr Emotionen erleben, waren diese Geräusche weitgehend in ihrem Datensatz verfügbar.

„Indem wir Sprachverarbeitungsmodelle verwenden, die zunächst auf menschlicher Sprache trainiert wurden, eröffnet unsere Forschung ein neues Fenster, wie wir das, was wir bisher in der Sprachverarbeitung aufgebaut haben, nutzen können, um die Nuancen von Hundebellen zu verstehen“, sagte Mihalcea.

Zukünftig möchten die Forscher mehr Rassen, Emotionen und Spezies testen, um das Potenzial dieser Technologie besser zu verstehen. Dies ist das erste Mal, dass menschliche Sprachmodelle zur Entschlüsselung der Tierkommunikation verwendet wurden, und es könnte den Grundstein für das Verständnis der Tiersprache legen. Obwohl diese Studie sicherlich nicht definitiv die Bedeutung aller Hundebellen entschlüsselt, sehen die Forscher darin einen vielversprechenden Schritt in diese Richtung.