家貓是一個非常隱秘的物種。與狗不同，它們是掩飾自己情感和意圖的大師——這可能是因為它們作為獨居獵手的進化歷史。這種與生俱來的剋制讓貓主人和獸醫很難解讀貓咪面部表情和行為中的痛苦跡象，但新的人工智慧程式可能最終能夠看穿這層面具。
一個由人工智慧研究人員和獸醫組成的團隊建立並測試了兩種機器學習演算法，這些演算法根據動物的面部表情來判斷在獸醫院接受治療的貓是否正在經歷疼痛。這些自動化系統在一篇最近發表於《科學報告》的論文中被描述，準確率高達 77%，表明了強大的新型獸醫工具的潛力。這項研究由當時在以色列海法大學的馬塞洛·費格爾斯坦和當時在德國漢諾威獸醫大學的莉亞·亨澤共同領導。
海法大學的計算機科學家安娜·扎曼斯基說，研究人員計劃開發一款手機應用程式，讓獸醫和貓主人都能拍攝照片，自動檢測疼痛。扎曼斯基與漢諾威獸醫大學的霍爾格·福爾克共同擔任該論文的資深作者。儘管其他人工智慧開發者也曾嘗試解開貓科動物情感的秘密（一款名為 Tably 的應用程式於 2021 年推出，也聲稱可以做到這一點），但扎曼斯基表示，這項研究是首次發表關於此主題的同行評審科學研究。
支援科學新聞報道
如果您喜歡這篇文章，請考慮透過以下方式支援我們屢獲殊榮的新聞報道 訂閱。透過購買訂閱，您將幫助確保未來能夠繼續講述關於塑造我們當今世界的發現和想法的具有影響力的故事。
獸醫目前使用複雜的測試來衡量貓科動物的疼痛，例如格拉斯哥複合疼痛量表，該量表需要仔細檢查動物的面部表情和行為。儘管這些量表經過科學驗證，但它們依賴於獸醫的主觀評估，並且非常耗時。特拉維夫的獸醫行為學家斯蒂芬·布魯爾說，這阻礙了此類測試的使用，他沒有參與該論文。
扎曼斯基在談到她的團隊專案時說：“我們相信機器會做得更好。機器可以看到比肉眼更多的東西，因為它對視覺資訊的細微細節很敏感。”
為了開發新模型，研究人員需要資料來訓練和測試它。在德國漢諾威獸醫大學動物醫院拍攝了 84 只不同品種、年齡和不同病史的貓的照片，作為標準護理的一部分。這些影像中的貓根據格拉斯哥量表以及已知臨床疾病（如骨折或尿路問題）的預期疼痛程度進行了評分。這些測量結果用於訓練團隊的人工智慧模型並評估其效能。研究作者表示，他們的研究沒有對貓造成任何痛苦。
研究人員建立了兩種機器學習演算法，可以僅根據貓的照片檢測疼痛。一種演算法透過使用涉及耳朵、眼睛和嘴巴的 48 個“地標”來觀察面部肌肉收縮量（一種常見的疼痛指標）。另一種演算法使用非結構化資料的深度學習方法來分析整個面部肌肉收縮和其他模式。
基於地標的人工智慧方法在識別貓是否疼痛方面的準確率為 77%，但深度學習方法僅為 65%。研究人員表示，這種差異可能源於深度學習系統“資料飢渴”——本研究僅可獲得相對較小的資料集影像。
研究人員還發現，貓的嘴巴而不是耳朵或眼睛是準確識別疼痛的最重要的面部特徵，該研究的共同作者、獸醫塞巴斯蒂安·梅勒說。“我們沒有想到這一點，這也可能是人工智慧的魅力所在，”梅勒說。“它在資料森林中找到了一些突然產生影響的東西，而以前沒有人想到過。”
德國心理學家丹尼斯·庫斯特（他具有情感科學背景，但未參與該研究）表示，重要的是要區分面部表情和情緒。對人類的測試表明，人工智慧傾向於識別面部模式，而不一定是其背後的含義，他解釋說。此外，面部表情可能並不總是與特定的情緒相關聯。“最好的例子是社交微笑。所以我現在可能在微笑，但也許我只是想友好一點，並表明，‘是的，好的，讓我們繼續這次採訪吧’，”庫斯特說。“我們會自動錶達某些東西，但它們不一定意味著我們充滿了幸福。”
儘管如此，他補充說，在某些情況下，情感識別人工智慧可以表現出色。里昂學院心理學助理教授布列塔尼·弗洛基維茨（她沒有參與這項研究）表示，貓和其他非人類物種無法用語言表達它們的想法或感受，這使得研究人員開發能夠跨越這些溝通障礙的系統變得非常重要。她指出，人工智慧的好壞取決於它所輸入的資料。因此，確保資料集龐大、多樣化且經過人工監督，並且包含上下文和細緻的資訊，將有助於提高機器的準確性，弗洛基維茨說。
弗洛基維茨最近發現，貓可以產生276 種面部表情。她計劃與扎曼斯基的團隊合作，更深入地瞭解貓科動物的情感生活，這將超越評估它們是否疼痛。扎曼斯基還計劃擴大她的研究範圍，包括其他物種，包括狗，並看看自動化系統是否可以根據全身影片來判斷貓科動物的疼痛。
布魯爾說，一旦貓表現出明顯的疼痛跡象，它可能已經遭受痛苦很長時間了；一個方便實用的疼痛應用程式可能會更快地檢測到問題，並可能大大促進貓的護理。“當你改善寵物的福利時，你就改善了人的福利，”他說。“這就像一個家庭。”
這項研究的重點是跨越物種間的溝通障礙，扎曼斯基指出，研究人員首先必須克服人類自身的障礙：國際團隊成員說不同的語言，住在不同的國家，從事不同的學科。他們是人工智慧研究人員、獸醫、工程師和生物學家。他們的努力最終旨在幫助包括貓、獸醫和寵物主人在內的廣泛生物群體。這項努力至少促使一位研究人員跨越了她自己的障礙。
扎曼斯基說：“在開始這項工作之前，我[完全是]一個愛狗人士，但現在我想養一隻貓。“我想我有點愛上貓了。”
編者注（2023 年 12 月 11 日）：本文在釋出後進行了編輯，以澄清馬塞洛·費格爾斯坦和莉亞·亨澤共同領導了這項研究，霍爾格·福爾克是資深共同作者。