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长久以来，人类对于动物的情绪世界，始终隔着一层难以穿透的迷雾。我们或许能观察到动物行为的蛛丝马迹，却难以真正理解牠们的内心感受，特别是当动物身处痛苦、疾病或情绪困扰时，更难以精确判断。然而，随着人工智慧技术的飞速发展，这层迷雾，或许将迎来拨云见日的一天。
根据《科学》杂誌近期发表的最新研究报导，科学家们正积极投入人工智慧在动物情绪辨识领域的应用，并已取得令人振奋的进展。其中，由西英格兰布里斯托大学（University of the West of England Bristol）和苏格兰乡村学院（Scotland\'s Rural College）的科学家团队所开发的 Intellipig 系统，正是这波科技浪潮下的创新结晶。
Intellipig：猪只情绪的 AI 解码器
Intellipig 系统的核心概念，是透过脸部辨识技术，搭配人工智慧演算法，精準判读猪只脸部照片所透露的情绪讯息。这套系统的运作方式相当直观：首先，研究人员将大量猪只在不同情境下的脸部照片，例如健康、生病、疼痛、紧迫等状态，输入系统作为训练资料。接着，人工智慧演算法会深入分析这些照片，学习辨识不同情绪状态下，猪只脸部特徵的细微变化，例如眼睛、鼻子、嘴巴周围的肌肉纹理、表情、甚至是脸部红外线热像等。
一旦 Intellipig 系统完成训练，便能自动分析农场中猪只的即时影像或照片，并即时判断猪只是否正处于疼痛、生病，或是情绪困扰等负面状态。一旦系统侦测到异常迹象，便会立即通知农场主，让农场管理者能即时介入，提供必要的医疗照护或环境改善，提升动物福祉。
跨物种应用：从走失犬只辨识到马匹疼痛侦测
Intellipig 系统的成功开发，并非动物情绪辨识 人工智慧 领域的单一案例。事实上，相关技术已在不同动物物种上展现出多元应用的潜力。
以色列海法大学（University of Haifa）的研究团队，便成功开发出一套脸部辨识软件，最初是用于协助民众寻找走失的犬只。这套软件同样运用脸部辨识技术，比对走失犬只的照片资料库，大幅提升寻回走失宠物的效率。
此外，巴西圣保罗大学的研究人员，则将人工智慧应用于马匹的疼痛侦测。他们蒐集了马匹在手术前后，以及服用止痛药前后的脸部照片，训练人工智慧系统，透过深度学习技术，自行判断哪些脸部迹象与疼痛感高度相关。在近期的研究中，这套系统的疼痛辨识準确率，高达惊人的 88%，展现了人工智慧在动物疼痛评估上的巨大潜力。
AI 如何「读懂」动物心声？深度学习扮演关键角色
这些动物情绪辨识 系统 的核心技术，都离不开 人工智慧 中的 机器学习，特别是 深度学习 技术的加持。深度学习 是一种模仿人类大脑神经网路运作模式的演算法，擅长从庞大资料中自动学习複杂特徵，并建立精确的预测模型。
在动物情绪辨识的应用情境中，研究人员扮演着资料标注的重要角色。他们需要投入大量时间，观察不同动物在各种情境下的行为表现，并根据专业知识，判断动物当下的情绪状态，进而标注大量的影像资料，作为训练人工智慧模型的基础。
透过反覆的训练与调校，人工智慧模型便能逐步学习辨识动物脸部表情、肢体语言，甚至是声音讯号中，蕴含的情绪讯息，最终达到自动化、高準确度的情绪辨识能力。