家猫是一个非常隐秘的物种。与狗不同，它们是掩饰自己情感和意图的大师——这可能是因为它们作为独居猎手的进化历史。这种与生俱来的克制让猫主人和兽医很难解读猫咪面部表情和行为中的痛苦迹象，但新的人工智能程序可能最终能够看穿这层面具。
一个由人工智能研究人员和兽医组成的团队创建并测试了两种机器学习算法，这些算法根据动物的面部表情来判断在兽医院接受治疗的猫是否正在经历疼痛。这些自动化系统在一篇最近发表于《科学报告》的论文中被描述，准确率高达 77%，表明了强大的新型兽医工具的潜力。这项研究由当时在以色列海法大学的马塞洛·费格尔斯坦和当时在德国汉诺威兽医大学的莉亚·亨泽共同领导。
海法大学的计算机科学家安娜·扎曼斯基说，研究人员计划开发一款手机应用程序，让兽医和猫主人都能拍摄照片，自动检测疼痛。扎曼斯基与汉诺威兽医大学的霍尔格·福尔克共同担任该论文的资深作者。尽管其他人工智能开发者也曾尝试解开猫科动物情感的秘密（一款名为 Tably 的应用程序于 2021 年推出，也声称可以做到这一点），但扎曼斯基表示，这项研究是首次发表关于此主题的同行评审科学研究。
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兽医目前使用复杂的测试来衡量猫科动物的疼痛，例如格拉斯哥复合疼痛量表，该量表需要仔细检查动物的面部表情和行为。尽管这些量表经过科学验证，但它们依赖于兽医的主观评估，并且非常耗时。特拉维夫的兽医行为学家斯蒂芬·布鲁尔说，这阻碍了此类测试的使用，他没有参与该论文。
扎曼斯基在谈到她的团队项目时说：“我们相信机器会做得更好。机器可以看到比肉眼更多的东西，因为它对视觉信息的细微细节很敏感。”
为了开发新模型，研究人员需要数据来训练和测试它。在德国汉诺威兽医大学动物医院拍摄了 84 只不同品种、年龄和不同病史的猫的照片，作为标准护理的一部分。这些图像中的猫根据格拉斯哥量表以及已知临床疾病（如骨折或尿路问题）的预期疼痛程度进行了评分。这些测量结果用于训练团队的人工智能模型并评估其性能。研究作者表示，他们的研究没有对猫造成任何痛苦。
研究人员创建了两种机器学习算法，可以仅根据猫的照片检测疼痛。一种算法通过使用涉及耳朵、眼睛和嘴巴的 48 个“地标”来观察面部肌肉收缩量（一种常见的疼痛指标）。另一种算法使用非结构化数据的深度学习方法来分析整个面部肌肉收缩和其他模式。
基于地标的人工智能方法在识别猫是否疼痛方面的准确率为 77%，但深度学习方法仅为 65%。研究人员表示，这种差异可能源于深度学习系统“数据饥渴”——本研究仅可获得相对较小的数据集图像。
研究人员还发现，猫的嘴巴而不是耳朵或眼睛是准确识别疼痛的最重要的面部特征，该研究的共同作者、兽医塞巴斯蒂安·梅勒说。“我们没有想到这一点，这也可能是人工智能的魅力所在，”梅勒说。“它在数据森林中找到了一些突然产生影响的东西，而以前没有人想到过。”
德国心理学家丹尼斯·库斯特（他具有情感科学背景，但未参与该研究）表示，重要的是要区分面部表情和情绪。对人类的测试表明，人工智能倾向于识别面部模式，而不一定是其背后的含义，他解释说。此外，面部表情可能并不总是与特定的情绪相关联。“最好的例子是社交微笑。所以我现在可能在微笑，但也许我只是想友好一点，并表明，‘是的，好的，让我们继续这次采访吧’，”库斯特说。“我们会自动表达某些东西，但它们不一定意味着我们充满了幸福。”
尽管如此，他补充说，在某些情况下，情感识别人工智能可以表现出色。里昂学院心理学助理教授布列塔尼·弗洛基维茨（她没有参与这项研究）表示，猫和其他非人类物种无法用语言表达它们的想法或感受，这使得研究人员开发能够跨越这些沟通障碍的系统变得非常重要。她指出，人工智能的好坏取决于它所输入的数据。因此，确保数据集庞大、多样化且经过人工监督，并且包含上下文和细致的信息，将有助于提高机器的准确性，弗洛基维茨说。
弗洛基维茨最近发现，猫可以产生276 种面部表情。她计划与扎曼斯基的团队合作，更深入地了解猫科动物的情感生活，这将超越评估它们是否疼痛。扎曼斯基还计划扩大她的研究范围，包括其他物种，包括狗，并看看自动化系统是否可以根据全身视频来判断猫科动物的疼痛。
布鲁尔说，一旦猫表现出明显的疼痛迹象，它可能已经遭受痛苦很长时间了；一个方便实用的疼痛应用程序可能会更快地检测到问题，并可能大大促进猫的护理。“当你改善宠物的福利时，你就改善了人的福利，”他说。“这就像一个家庭。”
这项研究的重点是跨越物种间的沟通障碍，扎曼斯基指出，研究人员首先必须克服人类自身的障碍：国际团队成员说不同的语言，住在不同的国家，从事不同的学科。他们是人工智能研究人员、兽医、工程师和生物学家。他们的努力最终旨在帮助包括猫、兽医和宠物主人在内的广泛生物群体。这项努力至少促使一位研究人员跨越了她自己的障碍。
扎曼斯基说：“在开始这项工作之前，我[完全是]一个爱狗人士，但现在我想养一只猫。“我想我有点爱上猫了。”
编者注（2023 年 12 月 11 日）：本文在发布后进行了编辑，以澄清马塞洛·费格尔斯坦和莉亚·亨泽共同领导了这项研究，霍尔格·福尔克是资深共同作者。