由犬类行为专家开发的一种创新人工智能算法旨在准确评估工作犬的个性，从而促进更好的训练和安置结果。学术界和狗类科技初创公司Dogvatar合作，利用C-BARQ调查数据预测狗的性格类型，为狗与人的配对提供了一种新方法。
算法生成犬人指纹，就像流行的迈尔斯-布里格斯测试一样。
一个专门研究犬类行为和人工智能的多学科研究团队开发了一种人工智能算法，可以自动评估潜在工作犬的个性。他们希望帮助狗狗训练机构更快、更准确地评估哪些动物可能在协助执法和帮助残疾人等长期职业中取得成功。性格测试也可以用于狗与人的配对，帮助收容所找到合适的位置，从而减少因不适合领养家庭而被遣返的动物数量。
研究合作及成果
来自东伦敦大学(University of East London)和宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)的科学家们代表他们的赞助商、佛罗里达州迈阿密的Dogvatar公司进行了这项研究。总部位于美国的狗科技创业公司。他们在2024年1月29日发表在《科学报告》上的论文《预测狗的性格类型的人工智能方法》中宣布了狗的性格测试算法结果。
人工智能算法从近8000份广泛使用的犬类行为评估与研究问卷(C-BARQ)的回复中提取数据来训练自己。20多年来，包含100个问题的C-BARQ调查一直是评估潜在工作犬的黄金标准。
“C-BARQ非常有效，但它的许多问题也是主观的，”宾夕法尼亚大学兽医学院伦理和动物福利荣誉教授詹姆斯·斯贝尔说。“通过收集数千份调查的数据，我们可以调整主观调查问题固有的异常反应，比如狗狗竞争和陌生人导向的恐惧。”
人工智能算法与狗人代表类型
该研究团队的实验性人工智能算法的部分工作原理是将对C-BARQ问题的回答分为五个主要类别，最终形成给定狗收到的数字个性指纹。这些人格类型是根据对五类中每一类最具影响力的属性的分析来确定和描述的，它们包括:“易激动/依恋”、“焦虑/恐惧”、“冷漠/掠夺性”、“反应性/自信”和“冷静/随和”。这些最终集群的数据点包括行为属性，如“门铃响时容易兴奋”、“对来访的陌生狗的攻击性”和“一旦有机会就会追逐或会追逐鸟类”。
每个属性都被赋予一个“特征重要性”值，这实际上是ai算法计算狗的个性得分时该属性获得的权重。“这是相当了不起的——这些星团非常有意义，非常连贯，”斯贝尔说。
潜力和未来的研究
Dogvatar及其合作研究人员打算进一步研究他们的狗性格测试算法的潜在应用。
“这对我们来说是一个非常令人兴奋的突破，”Dogvatar首席执行官、阿尔法狼群领袖Piya Pettigrew说。“这种算法可以大大提高工作犬训练和安置过程的效率，并有助于减少因不兼容而被带回收容所的伴侣犬的数量。”这对狗和它们所服务的人来说都是一场胜利。”
参考文献:“预测狗的性格类型的人工智能方法”，作者Mohammad Hossein Amirhosseini, Vinaykumar Yadav, James A. Serpell, Piya Pettigrew和Paris Kain, 2024年1月29日，《科学报告》。DOI: 10.1038 / s41598 - 024 - 52920 - 9
