家中狗子都在想些啥，科学家们利用机器学习搞清楚了

铲屎官们有没有想过每天撒娇要喂食的狗狗脑子里在想什么。

为什么有时候一只投入大量精力繁殖的狗，一转头就能扑向别人的怀抱。

其实狗不是故意惹你生气的—

埃默里大学的一项实验表明，狗看待世界的方式可能与我们不同。

人类更关注对象，而狗并不太在意看到的是谁或什么，更在意动作本身。

所以顺理成章的，一只狗可以和任何一个对它好的人亲近。

此外，狗和人类的视觉系统非常不同他们只能看到黄色和蓝色的色调，但他们有一个敏感的视觉受体来观察运动

这项实验利用机器学习来了解狗的大脑活动，相关论文已经发表在《可视化实验杂志》上。

研究人员指出，这种方法有一个明显的优势:它是非侵入性的。

这种方法以前只在灵长类动物身上使用过，所以这次在狗身上的实验是一个重大突破。

我们来看看具体的体验过程。

比较狗和人的大脑活动。

研究人员使用机器学习和fMRI来探索狗在观看不同类型的视频时的大脑活动。

至于为什么选择狗而不是其他动物。

因为狗是一种容易教的动物，所以经过一定的训练后，它可以配合核磁共振扫描，而不需要注射镇静剂或使用其他约束方法。

可是，虽然狗相对听话，但在这项研究中，它们要长时间参与核磁共振扫描和观看视频所以最后只选择了两只狗，一只是4岁的雄性拳师犬混血儿，一只是11岁的雌性波士顿梗混血儿

这只狗正在看视频。

每只狗观看三段不同的视频，每段时长30分钟，共有256个视频片段为了控制变量，这些视频没有声音

这些视频有的主要展示不同的物体，有的则侧重于不同的动作。

作为对比，两名人类志愿者也在同一个节目中观看了这些视频片段。

当志愿者和狗观看视频时，研究人员用3T核磁共振扫描仪记录他们的大脑活动图像。

然后他们使用神经网络来训练和测试三个分类器，以区分对象和动作。

嘿，为什么不是两个而是三个。

因为其中一个关于行为的分类器是在三个不同的动作上训练出来的，而另一个已经学会了五个动作。

结果表明，人类的大脑对物体和动作有很好的反应，而狗的大脑只对动作敏感对于不同的人和事，他们似乎并不感冒

左边是脑部核磁共振，右边是狗脑核磁共振。

为了评估模型性能，使数据更有说服力，研究人员还使用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，这些模型将其大脑活动数据映射到不同分类器的准确率在99%以上。

但是在解码狗脑数据时，模型对于基于对象的分类器基本不起作用，而对于基于行为的分类器，准确率可以达到60%到88%。

可见狗的思维模式和我们还是很不一样的！

研究人员简介

该研究员来自埃默里大学心理学系。

第一篇论文是Erin M. Phillips，她目前是普林斯顿大学生态与进化生物学系的博士生。

她以访问学者的身份来到埃默里大学，参与了这项研究。

本文的合著者Gregory S.Berns目前是埃默里大学的教授他的主要研究兴趣是人类决策的神经成像，狗的fMRI和比较神经生物学

伯恩斯教授毕业于普林斯顿大学物理系，获学士学位，先后获得两个博士学位:生物医学工程博士和医学博士。

伯恩斯认为，狗更注重动作是可以理解的，因为动物天生需要非常注意环境的变化，以便捕猎或避免被吃掉。

虽然只有两只狗参与了这项研究，但研究人员未来将在更多的狗和其他动物身上进行实验，探索动物是如何感知世界的。

纸张地址:

参考链接: