犬の気持ちを理解するカギは「人間の声」なのかもしれない
AIの力を借りた研究により、人間の音声データと犬の音声データを訓練したAIモデルが犬の気持ちを正しく判別することが可能であることが示された。
人間の音声データを使用することで、犬の鳴き声だけで訓練するよりも正確な結果が得られることが明らかとなった。
この研究は、AIを活用することで動物のコミュニケーションを理解する可能性を示唆しており、新たな知見をもたらす可能性がある。
AIの力を借りたら、ヒトはもっとイヌの気持ちを理解できるようになるでしょうか？
ミシガン大学とメキシコ国立天文光学電子工学研究所の研究者3名が、人間の音声データ（この場合は英語）と犬の音声データ両方によって訓練されたAIモデルに犬の鳴き声を聞かせたところ、甘えているか、怒っているかなどを62％の確率で正しく判別できたそうです。
AIモデルは犬の気持ちを理解するための道具として有用なこと、そしてそのようなAIモデルを構築するためには犬の鳴き声だけで訓練するよりも人間の音声データを併用したほうがうまくいくことが示唆されました。詳しい結果はプレプリントサーバーarXiv上で公開されています。
研究者のひとりで、ミシガン大学コンピューターサイエンス教授のラダ・ミハルセアさんは、「この世界で一緒に暮らしている動物たちについて、私たちはまだまだ知らないことがたくさんあります」と前置きしつつ、「AIの進展は、動物の言葉についての私たちの理解を飛躍的に深めてくれる可能性を持っています。今回の研究ではその作業をゼロから始めなくてもいいということがわかりました」とプレスリリースで語っています。
研究者たちが使用したのは「Wav2Vec2」という最先端のAI音声認識モデル。そのAIモデルに犬の鳴き声を聞かせて、声の主の気持ち、犬種、性別などを識別させました。
興味深いのは、AIモデルを訓練する段階でふたつの異なるデータセットが使われたことです。ひとつめには、犬の鳴き声だけを聞かせました。対するふたつめには、まず「LibriSpeech」という自動音声認識用の音声読み上げデータを1000時間聞かせた上で、犬の鳴き声を聞かせて微調整したそうです。
こうして別々の方法で訓練されたふたつのAIモデルに、計74頭の犬（チワワ42頭、プードル21頭、シュナウザー11頭）の鳴き声を聞かせたところ、人間の音声データを使って基礎訓練したAIモデルのほうが正答率が高い結果となりました。具体的には、声の主の気持ちを62％、犬種を62%、性別を69%、そして集団の中からの一頭を50%の確率で正しく識別しました。
対して犬の鳴き声だけで訓練されたAIモデルのほうは、声の主の気持ちを58％、犬種を60%、性別を70%、そして集団の中からの一頭を24%の確率で正しく識別しました。
この結果からは、ヒトのコミュケーションパターンを土台にすることで、より正確に動物のコミュニケーションを理解できるAIモデルを構築できる可能性が見えてきました。
