Un scientifique a créé une IA de reconnaissance des émotions pour les animaux

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  • Un chercheur de la Wageningen University & Research a récemment publié un article pré-imprimé détaillant un système par lequel l’IA de reconnaissance faciale pourrait être utilisée pour identifier et mesurer l’état émotionnel des animaux de ferme. Si vous imaginez une machine qui vous dit si vos porcs sont joyeux ou si vos vaches sont grincheuses… vous êtes sur place.

    À l’avant: Il y a peu de preuves pour croire que systèmes dits de “ reconnaissance des émotions ” fonctionne réellement. Dans le sens où les humains et les autres créatures peuvent souvent reconnaître avec précision (comme dans: deviner) les émotions des autres, une IA peut être entraînée sur un ensemble de données étiqueté par l’homme pour reconnaître les émotions avec une précision similaire à celle des humains.

    Cependant, il n’y a pas de vérité fondamentale en ce qui concerne les émotions humaines. Tout le monde vit et interprète les émotions différemment et la façon dont nous exprimons les émotions sur nos visages peut varier énormément en fonction de caractéristiques biologiques culturelles et uniques.

    En bref: Le même ‘la science’ des systèmes de conduite qui prétendent pouvoir dire si quelqu’un est gay par reconnaissance faciale ou si une personne est susceptible d’être agressif, est à l’origine de la reconnaissance des émotions chez les personnes et les animaux de la ferme.

    Fondamentalement, personne ne peut dire si une autre personne est gay ou agressive simplement en regardant son visage. Vous pouvez deviner. Et vous avez peut-être raison. Mais peu importe combien de fois vous avez raison, c’est toujours une supposition et vous travaillez toujours sur vos définitions personnelles.

    C’est ainsi que fonctionne la reconnaissance des émotions. Ce que vous pourriez interpréter comme «bouleversé» pourrait bien être l’expression normale de quelqu’un. Ce que vous pourriez considérer comme «gay», eh bien… Je défie quiconque de définir le gayisme interne (c’est-à-dire: est-ce que des pensées ou des actions vous rendent reconnaissable homosexuel?).

    Il est impossible de «former» un ordinateur à reconnaître les émotions parce que les ordinateurs ne pensent pas. Ils s’appuient sur des ensembles de données étiquetés par des humains. Les humains font des erreurs. Pire encore, il est ridicule d’imaginer que deux humains regarderaient un million de visages et arriveraient à un consensus aveugle sur l’état émotionnel de chaque personne vue.

    Les chercheurs n’entraînent pas l’IA à reconnaître les émotions ou à faire des inférences à partir des visages. Ils entraînent l’IA à imiter les perceptions des humains spécifiques qui ont étiqueté les données qu’ils utilisent.

    Cela étant dit: Créer un moteur de reconnaissance des émotions pour les animaux n’est pas nécessairement une mauvaise chose.

    Voici un extrait du chercheur papier:

    Le système est formé sur un ensemble de données des caractéristiques faciales des images des animaux de la ferme collectées dans plus de 6 fermes et a été optimisé pour fonctionner avec une précision moyenne de 85%. De ceux-ci, nous déduisons les états émotionnels des animaux en temps réel. Le logiciel détecte 13 actions faciales et 9 états émotionnels, y compris si l’animal est agressif, calme ou neutre.

    L’article poursuit en décrivant le système comme un paradigme d’apprentissage automatique de grande valeur et à faible impact dans lequel les agriculteurs peuvent évaluer le confort du bétail en temps réel à l’aide de caméras au lieu de procédures invasives telles que l’échantillonnage hormonal.

    Nous avons couvert quelque chose de similaire dans le monde agricole il y a quelque temps. Fondamentalement, les agriculteurs exploitant des vergers peuvent utiliser l’IA de reconnaissance d’image pour déterminer si l’un de leurs arbres est malade. Lorsque vous avez des dizaines de milliers d’arbres, il est impossible pour les humains d’effectuer une inspection visuelle de chacun d’eux en temps opportun. Mais l’IA peut regarder les arbres toute la journée et la nuit.

    L’IA pour la surveillance du bétail est une toute autre bête. Au lieu de reconnaître des signes de maladie spécifiquement définis dans des arbres relativement immobiles, le chercheur tente de dire dans quelle humeur se trouve un groupe d’animaux.

    Est-ce que ça marche? Selon le chercheur, oui. Mais selon le recherche: en quelque sorte. Le document affirme une précision incroyablement élevée, mais c’est comparé aux observateurs humains.

    Alors voici le truc: Créer une IA capable de dire à quoi pensent les porcs et les vaches presque aussi précisément que les plus grands experts humains du monde, c’est un peu comme créer un aliment si délicieux qu’il impressionne un chef. Peut-être que le prochain chef n’aime pas ça, peut-être que personne d’autre que ce chef n’aime ça.

    Le fait est que ce système utilise l’IA pour faire un travail légèrement plus médiocre qu’un agriculteur ne peut déterminer ce que pense une vache en la regardant. Cela a de la valeur, car les agriculteurs ne peuvent pas regarder les vaches toute la journée et toute la nuit en attendant que l’un d’eux grimace de douleur.

    Voici pourquoi c’est bien: Parce qu’il y a un léger potentiel que les animaux puissent être traités un tout petit peu mieux. Bien qu’il soit impossible de dire exactement ce que ressent un animal, l’IA peut certainement reconnaître suffisamment bien les signes de détresse, d’inconfort ou de douleur pour qu’il vaille la peine d’utiliser ce système dans des endroits où les agriculteurs pourraient et aurait intervenir s’ils pensent que leurs animaux sont mal à l’aise.

    Malheureusement, la principale raison pour laquelle cela est important est que le bétail qui vit dans un confort relatif a tendance à produire Suite.

    C’est un beau fantasme d’imaginer une petite famille de la ferme à la table installant des caméras partout dans leur immense installation d’élevage en plein air. Mais, plus probablement, des systèmes comme celui-ci aideront les entreprises agricoles à trouver le juste milieu entre l’emballage des animaux et le maintien de leur niveau de stress juste assez bas pour produire.

    Dernières pensées: Il est impossible de prédire quels seront les cas d’utilisation dans le monde réel, et il y en a certainement de forts. Mais cela brouille l’eau lorsque les chercheurs comparent un système de surveillance du bétail à un système de reconnaissance des émotions pour les humains.

    Qu’une vache reçoive un peu de réconfort avant d’être abattue ou qu’elle passe toute sa vie connectée aux machines laitières n’est pas le même problème que celui de la reconnaissance des émotions chez les humains.

    Considérez le fait que, par exemple, les systèmes de reconnaissance des émotions ont tendance à classer les visages des hommes noirs comme plus en colère que les hommes blancs. Ou les femmes, généralement, évaluent la douleur plus haut en observant son existence perçue chez les humains et les animaux. Avec quel biais entraînons-nous l’IA?

    Parce que, sur la base de l’état actuel de la technologie, vous ne pouvez pas entraîner une IA sans biais à moins que les données que vous générez ne soient jamais touchées par des mains humaines, et même dans ce cas, vous créez une catégorie de biais distincte.

    Vous pouvez lire tout l’article ici.

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