Die Wissenschaft versucht, immer neue Erkenntnisse über den Zusammenhang von Gesichtsausdrücken und Emotionen der Vierbeiner zu gewinnen. Eine Studie untersuchte die Fähigkeit von Computeralgorithmen, Vorfreude und Frustration bei Hunden zu erkennen. Schlägt die KI die Einschätzung des Menschen?
Shon Naturforscher Charles Darwin befasste sich mit der Mimik von Lebewesen unterschiedlicher Art. Doch während er direkt und über einen langen Zeitraum an seinen Probanden Freude, Traurigkeit, Wut oder Überraschung ablesen musste, haben es heutige Forscher wesentlich leichter. Im digitalen Zeitalter können Wissenschaftler und Verhaltensexperten zur Emotionsforschung zusätzlich auf die Unterstützung von Künstlicher Intelligenz (KI) zurückgreifen. Doch was vermag die KI auf diesem Gebiet zu leisten und kann sie beispielsweise auch die Emotionen der Vierbeiner ablesen und sie richtig interpretieren?
Kann KI unsere Hunde lesen?
Die Studie unter Leitung von Computerwissenschaftlerin Anna Zamansky von der Universität Haifa erlangt dazu erstaunliche Erkenntnisse. Ausgangspunkt war nicht nur, ob ein Computeralgorithmus lernen kann, Emotionen im Gesicht des Hundes zu lesen, sondern zugleich, ob das Programm sich dabei an denselben Gesichtsregionen wie beim Menschen orientiert, um die Unterscheidung zu treffen. Bisher hatte sich die Tierforschung aufgrund der Komplexität der Gesichtsmorphologie und des Ausdrucks der Tiere bei der Automatisierung der Erkennung affektiver Zustände vor allem auf Schmerzen fokussiert.
Das Feld erweitert sich nun durch das auf der Gesichtsanatomie der Vierbeiner beruhende „Dog Facial Action Coding System“ (DogFACS). Der DogFACS-basierte Ansatz ermöglicht genaue Messungen und liefert unter anderem Entscheidungsbäume. Dies sind mathematische Darstellungen, die frühere Erkenntnisse menschlicher Experten zu Gesichtsausdrücken (DogFACS-Variablen) in Beziehung zu bestimmten Emotionen setzen.
Positive Erwartung und Frustration
Ausgangspunkt waren Videos, die im Rahmen der Studie zu Gesichtsausdrücken von Hunden bei Frustration und Vorfreude gesammelt wurden. „Die tierischen Probanden lernten zunächst, fünf Sekunden vor einem Testapparat auf eine hochwertige Futterbelohnung zu warten“, erzählt Stefanie Riemer, die an der Forschung beteiligt war. Einmalig fand jedoch eine Frustrationskondition statt: Eine Plexiglasscheibe versperrte den Weg zur ausgegebenen Leckerei, während eine Kamera die Reaktionen aufzeichnete.
„Die Auswertung der Gesichtsausdrücke ergab, dass die Hunde bei Vorfreude die Ohren gespitzt hatten. Bei Frustration hingegen wurden die Ohren nach hinten gedreht, die Tiere blinzelten häufiger, öffneten häufiger das Maul und leckten sich vermehrt über die Nase“, so die Verhaltensbiologin. Anschließend „fütterten“ Anna Zamansky
und ihre Mitarbeiter den Computer mit den Screenshots aus den Videos und verglichen zwei Methoden der Künstlichen Intelligenz miteinander. Bei der ersten sollte sie Ohren, Augen, Maul und Nase erkennen und anhand der Gesichtsstrukturen feststellen, ob Vorfreude oder Frustration gezeigt wurden. Und tatsächlich lag sie dabei zu 71 Prozent richtig.
Noch erfolgreicher war der Computer bei der zweiten Methode, dem „Deep Learning“. Hier gab es keine Vorgaben, lediglich Bilder der positiven und negativen Konditionierung. Die Aufgabe lautete herauszufinden, welche Eigenschaften des gezeigten Ausdrucks es am besten ermöglichen, zwischen ihnen zu unterscheiden. Hier ergab sich eine Trefferquote von 89 Prozent.
Das Fazit der Studie
Anhand einer „Heatmap“ lässt sich auf den einzelnen Hundegesichtern der jeweiligen Bilder erkennen, welche Regionen der Computer mit Methode zwei als besonders wichtig identifiziert hat, um zwischen den zwei Konditionen, also Vorfreude und Frustration, zu unterscheiden. „Diese Regionen decken sich zu einem großen Teil mit jenen, welche wir auch mit der händischen Methode identifiziert hatten – nämlich der Bereich um Ohren, Augen und Maul“, erklärt Riemer.
Daraus lässt sich ableiten: Mensch und Computer sind sich weitestgehend einig. Ob sich aber Halter weiterhin auf ihre Beobachtung und Erfahrung oder doch lieber ausschließlich auf KI verlassen möchten? Noch gibt es keine App, die das möglich macht, aber wir werden sicher nicht allzu lange darauf warten müssen. Suzanne Eichel
