家中狗子都在想些啥，科学家们利用机器学习搞清楚了

Posted 2023-01-27 QbitAl

Alex 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

铲屎官们有没有想过，每天向你撒娇、求投喂的狗狗，它脑海里究竟在想什么？

为什么有时候投入大把精力养熟的狗子，转头就可以扑向别人的怀里？

其实，狗狗这么做并不故意是要气你——

一项来自埃默里大学的实验表明：狗狗对世界的看法可能与我们截然不同。

人类更关注对象，但狗子却不太关心看到的到底是谁或什么物体，而更在意动作本身。

所以按理来说，谁对狗子好它就可以亲近谁。（当然，别忘了狗子嗅觉灵敏，许多狗狗也很认主）

此外，狗和人类的视觉系统也有很大差异，它们只能看到黄蓝色调，但有一个灵敏的视觉感受器，用来观察运动。

这项实验采用了机器学习来弄清楚狗子的大脑活动，相关论文已在The Journal of Visualized Experiments上发表。

研究者指出，这种方法有一个明显的好处：就是无创。

而此方法之前只在灵长动物身上用过，所以这次在狗狗身上的实验算是一个重大突破。

下面就来看看具体体验过程。

对比狗和人的大脑活动

研究者通过机器学习和fMRI（功能磁共振成像），来探索狗狗看到不同类视频时的大脑活动。

至于为什么要选狗子而非其他动物？

因为狗子是一种比较好教的动物，通过一定训练后可以乖乖配合MRI（核磁共振）扫描，而不需要注射镇静剂或使用其他约束方法。

不过尽管狗狗相对听话，但要在本研究中，它们除了要参与MRI扫描，还要长时间观看视频。所以最终只有2只狗入选，一只是4岁的雄性拳师混血犬，另一只11岁的雌性波士顿梗混血犬。

△狗狗正在看视频

每只狗狗看了三组不同的视频，每组视频时长30分钟，共计256个视频片段。为了控制变量，这些视频都没有声音。

其中一些视频主要展示不同的物体（如：人、狗、汽车），另一些视频则侧重于展示不同的动作（如：玩耍、吃东西、闻气味）。

为了作比较，两名人类志愿者也以同样的程序观看了这些视频片段。

在志愿者和狗狗看视频的同时，研究人员用3T核磁共振扫扫描仪记录了他们的大脑活动图像。

然后他们使用神经网络，训练并测试了3个分类器（classifier），以区分“物体”和“行动”。

诶，为啥不是2个而是3个？

因为关于行为的分类器中，一个是在3种不同动作上训练的，另一个则学习了5种动作。

结果显示，人脑对物体和动作都有不错的反应，而狗狗的大脑只对动作敏感，对于不同的人、物，它们似乎并不感冒。

△左为人脑MRI图，右为狗脑MRI图

为了评估模型性能、让数据更有说服力，研究者还用了Ivis机器学习算法对收集的数据进行量化。

从人类志愿者的数据来看，这些模型在将其大脑活动数据映射到不同分类器上时，准确性都超过99%。

而在对狗的大脑数据进行解码时，该模型对基于物体的分类器基本不起作用；不过对于基于行为的分类器来说，准确率可达60%至88%。

由此可见，狗狗的思维方式和我们还是有很大区别的！

研究者简介

研究者来自埃默里大学心理学系。

论文一作Erin M. Phillips，现为普林斯顿大学生态学和进化生物学系的在读博士研究生。

她作为访问学者来到埃默里大学，并参与了这项研究。

论文的共同作者Gregory S.Berns，现任埃默里大学教授，主要研究方向为人类决策的神经影像、狗的fMRI，以及比较神经生物学。

Berns教授本科毕业普林斯顿大学物理学系，并先后获得2个博士学位：生物医学工程博士以及医学博士。

Berns认为，狗狗更关注动作其实是可以理解的，因为动物天生需要非常关注环境中的变化，以此来捕猎或者避免被吃掉。

虽然在本次研究中，最终只有2只狗参与，不过研究者未来还会对更多狗子以及其他动物展开实验，探索动物们是如何感知世界的。

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

参考链接：
https://www.eurekalert.org/news-releases/964886