Як працює технологія розпізнавання емоцій

Модель глибокого навчання виявляє спільні риси у голосових сигналах різних видів тварин. Негативні емоції виражаються через середні та високі частоти, тоді як позитивні розподілені більш рівномірно по всьому спектру. У свиней найбільш інформативними виявилися високі звуки, в овець і коней — середній діапазон частот.

«Тварини мають спільні маркери емоцій, але виражають їх по-різному, залежно від виду»,

— зазначає Нталампірас у своєму дослідженні. Технологія не «перекладає» мову тварин у людському розумінні, а виявляє поведінкові та акустичні патерни, які занадто тонкі для людського сприйняття.

Інші проєкти з декодування тваринної комунікації

Проєкт Ceti у Нью-Йорку розшифровує мову кашалотів через аналіз їхніх звукових сигналів — серій ритмічних клацань, які називаються «кодами». Кити видають ці звуки за допомогою спеціального органу в голові, створюючи потужні акустичні імпульси для ехолокації та спілкування. Ці послідовності, які довго вважалися соціальними сигналами, тепер картографуються за допомогою машинного навчання. Дослідники виявили патерни, що можуть ідентифікувати конкретного кита, визначати його групову приналежність або передавати емоційний стан — нюанси, які людське вухо просто не здатне вловити.

У Дублінському університеті створюють рятівний нашийник для собак-асистентів, чиї власники страждають на епілепсію. Пристрій фіксує специфічні рухи тварини — кружляння, настійливе штовхання лапою, особливий гавкіт — які собака інстинктивно виконує за кілька хвилин до нападу. Сенсори нашийника розпізнають ці попереджувальні сигнали та миттєво сповіщають власника або медичні служби.

Комп’ютерний зір декодує «танці» бджіл — складні рухи у формі вісімки, якими комахи повідомляють рою про розташування квітів з нектаром. ШІ-аналіз виявив несподіване: навіть мінімальні відхилення в траєкторії танцю кардинально змінюють те, як інші бджоли інтерпретують повідомлення. Точність передачі інформації залежить від кута повороту буквально до градуса.

Практичне застосування та можливості

Технологія відкриває революційні можливості для тваринництва та охорони природи. Фермери отримають систему раннього попередження: ШІ виявить стрес у корови за зміною тональності мукання задовго до появи фізичних симптомів хвороби. Це дозволить розпочати лікування на 2-3 дні раніше, знизивши втрати молока на 15-20%.

Природоохоронці зможуть дистанційно відстежувати емоційний стан популяцій рідкісних видів. Мікрофони в заповідниках фіксуватимуть тривожні сигнали тварин, попереджаючи про браконьєрів, хвороби або екологічні загрози без фізичного втручання в середовище.

Для робочих тварин технологія стане запобіжником від перевантаження. Розумний нашийник службового собаки розпізнає ранні ознаки виснаження — зміну дихання, специфічне скавчання — і попередить кінолога про необхідність перерви. Це особливо критично для пошукових собак, які працюють на межі можливостей під час рятувальних операцій.

У зоопарках ШІ допоможе виявляти депресію чи дискомфорт тварин за тонкими змінами в їхній вокалізації. Слон, який страждає від самотності, або примат із зубним болем — їхні емоційні сигнали будуть розпізнані миттєво, а не через тижні спостережень.

Обмеження та етичні питання

Технологія має фундаментальне обмеження: розпізнати емоцію — це не те саме, що зрозуміти її причину. ШІ бачить, що певна послідовність звуків кита корелює зі стресом, але не може пояснити, чи це реакція на хижака, забруднення океану чи щось зовсім інше. Алгоритм фіксує, що кувікання свині та бекання кози мають подібні акустичні характеристики при негативних емоціях, але контекст цих сигналів залишається загадкою.

Спрощення до бінарних категорій створює небезпечні ілюзії розуміння. Собака виляє хвостом — ШІ каже «радість». Але досвідчений кінолог знає: це може бути й тривога, збудження перед атакою або навіть фрустрація. Без контексту алгоритм перетворює багатошарову комунікацію на примітивний світлофор «добре/погано».

«Розпізнавання патернів — це не те саме, що розуміння», — попереджає автор дослідження Ставрос Нталампірас. Його команда вже працює над комплексними моделями, які поєднують аналіз звуку з відеоспостереженням за позою тварини, частотою серцебиття, рівнем кортизолу в слині. Тільки така мультимодальна система може наблизитися до справжнього розуміння тваринного стану.

Етичний виклик ще гостріший: якщо ми точно знаємо, що тварина страждає, чи маємо моральне право ігнорувати це? І навпаки — чи не створюємо ми нову форму контролю, де кожна емоція корови стає даними для оптимізації прибутку?

Екологічна ціна технології

Парадокс сучасної науки: намагаючись врятувати природу, ми можемо її знищити. Тренування однієї ШІ-моделі для розпізнавання емоцій тварин споживає стільки електроенергії, скільки середнє місто за тиждень. Дата-центри, що обробляють терабайти звукових записів з дикої природи, викидають тонни CO₂. У вразливих екосистемах Амазонії чи Арктики сама інфраструктура моніторингу — датчики, передавачі, сервери — може завдати більше шкоди, ніж користі.

Технологічний колоніалізм набуває нових форм. Західні корпорації встановлюють мікрофони в африканських саванах, збирають дані про поведінку слонів, патентують алгоритми — але чи повертається ця цінність місцевим громадам? Чи не стає знання про тварин ще одним ресурсом для видобутку?

Шеллі Брейді з Дублінського університету формулює головне питання: «Справжній тест — не в тому, наскільки добре ми слухаємо, а в тому, що ми готові зробити з почутим. Якщо ми витрачаємо енергію на декодування сигналів тварин лише для їх експлуатації або жорсткішого контролю, це провал не науки — це наш провал».

Кожен новий алгоритм має відповідати на просте питання: чи покращить він життя тварини, чи просто задовольнить людську цікавість? Між розумінням страждання та діями для його припинення — прірва, яку технологія сама по собі не подолає.

Чому це важливо знати

Розвиток ШІ-технологій для розуміння тварин відкриває нові можливості для покращення їхнього добробуту та безпеки. Для України, де сільське господарство залишається важливою галуззю економіки, такі технології можуть підвищити ефективність тваринництва та знизити втрати. У контексті війни, коли багато домашніх тварин залишилися без господарів або потребують особливого догляду через стрес від обстрілів, розуміння їхнього емоційного стану стає критично важливим. Технології також можуть допомогти в реабілітації службових собак, які працюють з українськими військовими та рятувальниками.