Magyar kutatók fejtik meg a kutyaugatást

Az ELTE Etológia Tanszékének kutatói francia kollégáikkal együttműködve megtanítottak egy számítógépes programot arra, hogy a különböző helyzetekben felvett ugatásokat elemezze, majd azokat szétválogassa a felvételi helyzet alapján. A program az ugatások majd felét sikeresen kategorizálta, sőt, minden második felvételről azt is megmondta, hogy melyik kutyától rögzítették. A kutatók között van Molnár Csaba, az [origo] Tudomány rovatának állandó szerzője.

A kutyák vokális repertoárja nagyban különbözik vadon élő rokonai hangjaitól. Míg a farkasok, rókák és társaik nagyon ritkán, szinte csak kölyökkorban ugatnak, addig a kutyáknál ez a viselkedés élethosszig megmarad. Számos kutató úgy vélte, hogy az ugatás gyakorivá válása nem hordoz kommunikatív funkciót, az csak a háziasítás mellékterméke. Ezt az elképzelést erősítették Beliajev és munkatársainak kutatásai is. Ők évtizedeken keresztül ezüstrókákat "szelídítettek" oly módon, hogy minden generációból azokat az egyedeket szaporították tovább, amelyek a legkisebb félelmet mutatták az ember irányába. Az egyre szelídebb rókák az évek során egyre ugatósabbakká váltak, pedig erre nem irányult a szelekció.

Az utóbbi évtizedben azonban néhány kutató felvetette, hogy a kutyaugatás nem csupán funkció nélküli hangadás, hanem fontos szerepet tölthet be a kutyák közötti, illetve az ember és a kutya közötti kommunikációban. Közöttük van rovatunk állandó szerzője, Molnár Csaba az ELTE Etológia Tanszékén, aki munkatársaival a több mint tíz éve folyó, Csányi Vilmos által alapított családi kutya program keretében már évek óta vizsgálja a kutyák hangadásának különböző aspektusait. A kutatás eddigi eredményeiről lásd Miért ugatnak a kutyák? című korábbi cikkünket. Legutóbbi vizsgálatukban egy olyan modern, mesterséges intelligencián alapuló számítógépes algoritmust alkalmaztak, amely képes felismerni és megtanulni az ugatásban rejlő különbségeket.

A vizsgálathoz a francia Frédéric Kaplan és munkatársai által a Sony párizsi laboratóriumában fejlesztett szoftvert használták. Az elmúlt évek során a kutatócsoport munkatársai több ezer ugatást gyűjtöttek főleg mudi fajtájú kutyáktól. A kutyák különböző helyzetekben ugattak, például akkor, amikor egy idegen ember jelent meg a kapunál, amikor a gazda sétához készülődött, miután a kutyát egyedül hagyták egy parkban egy fához kötve, vagy amikor birkóztak, labdáztak vele. A felvett vakkantásokat ezután két csoportra osztották. A felvételek egy részét arra használták fel, hogy megtanítsák a programnak a különböző helyzetekben, illetve a más és más kutyáktól felvett ugatások között rejlő különbségeket. E vakkantások esetében a kutatók a felvételi helyzetet és az ugató kutya azonosítóját is betáplálták a programba.

A tanulási mechanizmus első lépéseként a program több száz akusztikai jellegzetességet mért meg az ugatásokon, például azok hangmagasságát, harmonikusságát, időtartamát. Ezután a szoftver megvizsgálta, hogy a hangtani paraméterek mely kombinációit felhasználva tudja a legsikeresebben kategorizálni az ugatásokat. E folyamat minden lépésekor a program kicsit változtatott a vizsgált paraméter-kombináción. Ha a változtatások eredményeként nőtt a sikeresség, akkor megtartotta az új kombinációt, ellenkező esetben elvetette. Ez a mechanizmus kissé hasonlít a természetes szelekció működéséhez, ezért sokszor evolúciós algoritmusként utalnak rá. A tanulási fázis végeztével a kutatók rendelkezésére állt az a jellegzetesség-készlet, amely a legsikeresebb kategorizálást tette lehetővé. Az első kísérletben a program a szituációk közötti különbségek felfedezésére alkotta meg ezt a paraméter-csoportot, míg a második kísérlet célja a kutyák közötti egyedi különbségek felismerése volt. A létrehozott karakterkombináció hatékonyságát a vakkantások fennmaradó részén tesztelték, amelyeket a szoftvernek anélkül kellett csoportosítania, hogy ismerte volna a felvételi helyzetet vagy az ugató kutyák azonosítóit.

Molnár és munkatársai eredményül azt kapták, hogy az algoritmus az ugatások 43 százalékáról sikeresen megállapította, milyen szituációban rögzítették, a felvételek több mint felét, 52 százalékát pedig pontosan kötötte a ténylegesen ugató kutyákhoz. Ezek az eredmények többszörösen meghaladták a véletlen választás esetén várt találati arányt. Korábbi vizsgálataikban kimutatták, hogy az emberek is hasonló arányban találják el, milyen helyzetben ugatott a kutya, az egyedi megkülönböztetés azonban keményebb dió számukra. Egy másik tesztben ugyanis azt találták, hogy az emberek az ugatást hallva képtelenek megbízhatóan megkülönböztetni az egyes kutyákat.

Ezek az eredmények arra utalnak, hogy a kutyák különbözőképp ugatnak eltérő helyzetekben, ami annak feltétele, hogy az ugatást halló személy vagy kutya információt legyen képes leszűrni a hangból. Természetesen ez önmagában nem bizonyítja, hogy a kutyák a szelekció hatására váltak ugatósakká, valószínűtlen azonban, hogy ezek a különbségek a puszta véletlen folytán alakultak volna ki.

Molnár Csaba az [origo]-n korábban megjelent cikkeit a Tudomány rovat oldalán a (Humán)etológia című gyűjteményben olvashatják.