有養寵物的飼主們應該都曾經面臨這樣的情境：看到自家毛小孩無精打采、眼神黯淡，你在想牠們是不是不舒服，但牠們不會說話，也不會明確的表達需求。當你手足無措的猜測是否應該帶牠去看獸醫，或是單純牠今天只是心情不好或肚子餓，這種跨物種的溝通往往讓人焦急。
這樣的挑戰不只存在於我們與寵物的日常生活中，對於獸醫來說也是如此。他們經常需要依靠經驗來推測動物是否處於疼痛狀態，但這種方法畢竟主觀，並且可能不夠精確。為了找到一個更科學的方式來解讀動物的疼痛，科學家們決定訓練AI來辨識動物的臉部表情。近期的一項研究更是大膽的選擇山羊作為研究對象，成功讓AI「讀懂」牠們的疼痛表情。
AI如何看山羊臉色？
這項研究由佛羅里達大學獸醫學院的科學家主導，論文於2024年11月7日發表於《Scientific Reports》期刊上。研究聚焦於如何利用AI深度學習來自動辨識山羊的疼痛表情。為此，團隊收集了40隻不同年齡、品種、性別和健康狀況的山羊臉部影像，並由獸醫使用UNESP-Botucatu山羊急性疼痛量表進行評分，以確定哪些山羊處於疼痛狀態。其中，大多數「疼痛山羊」是因剖腹產、截肢、腫瘤切除等醫療需求而入院的。為了讓AI模型有足夠的學習數據，團隊拍攝了上萬張影像進行訓練。
本次研究採用深度學習中的「VGG-16」卷積神經網路（CNN）模型來辨識山羊的疼痛表情。「VGG-16」是一種多層結構的模型，可以從大量圖片中學習並提取出影像的特徵，像是山羊表情中的細微變化，例如臉部肌肉張力或表情紋路，這些特徵可以用來幫助模型辨別「疼痛」與「非疼痛」的差異。
接著，再將這些特徵輸入到支援向量機（SVM）分類器中。SVM根據「VGG-16」提取的特徵，將影像進一步分為「疼痛」或「非疼痛」的類別。簡單來說，「VGG-16」負責找出表情的細節特徵，而SVM則進行最後的分類。
結果：AI準確度可高達80%
至於結果如何呢？研究團隊測試了模型在不同情況下的準確度。
當模型面對曾在訓練階段出現過的山羊影像時，準確度達到約80%，顯示它在熟悉的情境下能夠準確的分辨山羊是否處於疼痛狀態。然而，當模型面對從未在訓練中見過的新山羊時，準確度略降至62%左右。這表明模型在處理完全陌生的山羊時準確性有所下降，但整體表現依然不錯。
這項研究不僅讓我們看見AI在辨識動物疼痛上的潛力，更讓動物的無聲抗議終於有機會被理解。正如團隊所說：「如果AI能成功讀懂山羊的表情，未來或許能幫助所有無法表達疼痛的病患，無論是動物，還是無法說話的嬰兒與其他需要協助的人。」透過開發精確的疼痛識別系統，希望能減少動物的痛苦、提高動物福利。也許有一天，我們不僅能「讀懂」山羊的臉色，還能解鎖家中貓咪的內心OS。畢竟，誰不想知道自己的貓在氣什麼呢？
