Hayvanlarda acıyı tespit etmek onlara nasıl hissettiklerini sormak kadar kolay değil; sonuçta konuşamazlar. Ancak acı belirtilerini tanımlamanın yolları vardır; hayvanlar acıyı hoş olmayan çığlıklarla dile getirebilir veya beklendiği kadar yemek yemeyebilir. Acı çekip çekmediklerini ölçmek her zaman basit değildir ve subjektif olabilir; bir hayvanın sıkıntı içinde olup olmadığına karar vermek onlarca yıllık deneyim gerektirir.
Neyse ki, tüm kusurlarına rağmen yapay zekanın iyi performans gösterdiği alanlardan biri de örüntü tanımadır. ChatGPT, pek çok örneğini gördükten sonra mantıksal cümlelerin nasıl üretileceğini anlama konusunda temelde gerçekten çok iyi; Google Lens’e bir kedi resmi gönderirseniz, yalnızca bir kedinin tüm benzersiz özelliklerini ayırarak milyonlarca başka resim bulabilir.
Bilim insanları aynı fikrin hayvanların yüzlerindeki acıyı tespit etmek için de uygulanabileceğine inanıyor. Acılı yüzleri tanımlayan veteriner hekimlerin onlarca yıllık deneyimi, çiftçiler için bu süreci otomatikleştirmek amacıyla yapay zeka algoritmaları tarafından kullanılabilir. Teknoloji sonunda diğer sözel olmayan hastalara, özellikle de küçük çocuklara uygulanabilir.
Phys.org rapor edildi Bu hafta Florida Üniversitesi Veteriner Fakültesi’nden çıkan çalışmayla ilgili. Oradaki araştırmacılar keçiler üzerinde yoğunlaştı ve bazıları acı çeken, bazıları ise rahat olan 40 deneğin yüzlerini filme aldı. Daha sonra verileri, acıyı yalnızca yüz ifadeleriyle ayırt etmeyi öğrenen bir yapay zeka modeline beslediler.
Oluşturdukları algoritmanın, yüzdeki ağrıyı tespit etmede yüzde 62 ile yüzde 80 arasında bir doğruluk oranına sahip olduğu söyleniyor. Doğruluğu artırmak için daha fazla veriye ihtiyaç duyulacaktır, ancak klinisyenler için çıkarımlar, eğer sözel olmayan hastalarda içgüdüsel hislere güvenmeden ağrıyı daha kolay tespit edebilirlerse önemlidir.
Florida Üniversitesi Veteriner Fakültesi’nde anesteziyoloji alanında klinik doçenti olan Ludovica Chiavaccini, “Bu sadece bir hayvan refahı meselesi değil” dedi. “Acı çeken hayvanların kilo almadığını ve daha az üretken olduklarını da biliyoruz.” Çiftçilerin mobil bir cihazda, çok sayıda keçiyi hızlı bir şekilde değerlendirmelerine olanak tanıyacak ve hangisinin daha fazla değerlendirmeye ihtiyacı olduğunu görmelerine olanak tanıyan bir tür programa sahip olduklarını hayal edebilirsiniz; durmaya ve her bir hayvanı yavaş yavaş manuel olarak değerlendirmeye veya ciddi sorunları fark edene kadar beklemeye gerek yok.
Bu, normalde insanların ustalaşması için uzun zaman ve deneyim gerektiren bir şeyi otomatikleştirme konusunda yapay zekanın bariz bir fayda sağladığı alanlardan biri. Bilgisayarlar, insanların kolayca yapamayacağı bir şekilde pek çok bilgiyi alma ve inceleme konusunda çok iyidir.
