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              1. 狗如何感知世界?一切從鼻子開始

                氣味在很大程度上是狗的方式體驗世界,很像我們人類依賴視覺的方式。我們對狗如何解釋氣味知之甚少,但多虧了最近的研究,我們可能越來越接近了解狗的鼻子實際上知道什么。

                狗已經準備好了檢測氣味.普通狗的鼻子有超過 1000 萬個氣味受體與人類相比,人類只有大約 600 萬顆。

                這使得犬鼻性能提升 10,000 倍以上在檢測氣味方面比我們。它們可以檢測到微量的氣味。例如,法醫偵查犬可以檢測 0.01 微升汽油.一微升是一升的百萬分之一。

                狗的鼻子可以看到我們眼睛看不到的東西。(艾拉·韋舒倫 (Ayla Verschueren) / Unsplash)

                人類剝削了狗的嗅覺超能力在許多方面,這無疑有助于我們與犬類伙伴建立深厚的關系40,000 年共同生活.

                狗仍然加入我們狩獵伙伴,嗅出食物。他們作為打擊犯罪團隊,尋找非法物質作為醫療同事疾病檢測,并作為保護工作的合作伙伴,尋找稀有和瀕危物種.

                盡管狗作為天然氣味探測器被廣泛參與其中,但我們在很大程度上仍然忘記了狗如何解釋他們聞到什么以及他們如何看待他們所生活的世界。

                探索狗暴露于特定氣味時的大腦活動可以幫助確定它們的大腦區域是與氣味檢測相關.這有助于科學家了解狗正在經歷的事情,這可能有助于我們增強選擇訓練嗅探犬。

                到目前為止,科學家們需要昂貴的設備來研究狗的大腦,而研究方法需要狗保持靜止.這意味著我們對活躍的工作犬的大腦了解較少,它們可能難以長時間保持不動。

                但是我們不能簡單地應用能夠應對坐著不動的狗的數據,因為狗的品種有差異在他們的訓練和嗅覺技能中。

                感應氣味

                最近的研究我在本文開頭提到過,使用一種新的、廉價且無創的方法來探索犬類大腦如何對氣味做出反應。研究人員認為,這種方法 - 稱為AI 斑點模式分析– 將幫助我們確定狗的大腦對氣味的反應,以及這對狗如何感知和反應周圍的世界意味著未來的研究。

                研究人員開發了一種光學傳感器,針對參與犬類氣味辨別的三個大腦區域:杏仁核、嗅球和海馬體.杏仁核是負責情緒反應刺激。

                嗅球參與氣味處理和海馬體與記憶形成有關.

                研究中使用的設備由一臺連接到計算機的高分辨率數碼相機和一臺綠色激光器組成。激光能夠穿透狗的皮毛和顱骨,照射在四只放松、蒙眼的研究犬的頭上,這些研究犬暴露在四種不同的氣味中:酒精、大麻、薄荷醇和大蒜。這些物質似乎都會在狗身上引起類似的嗅覺反應。

                當激光從三個大腦區域反射時,相機將干擾檢測為明顯的“斑點”圖案。相機記錄了 5 秒鐘,每種氣味重復了 4 次。

                AI 分析了來自不同大腦區域的斑點模式的差異,以創建狗的大腦區域如何對每種氣味做出反應的模型。

                這不僅僅是嗅探

                研究結果強調了杏仁核對犬類氣味辨別的重要性。這表明狗感知環境的方式可能存在情感成分。味道和氣味檢測也已知與人類的記憶形成和情緒狀態有關。

                因為狗似乎對氣味有情緒反應,所以訓練方法和經驗可能需要考慮到這一點。例如,狗通常會將獸醫手術的特有香氣與不那么有趣的情況。

                接受氣味檢測訓練的狗也會可能受益當他們接觸到訓練氣味時處于積極的情緒狀態。

                這項研究甚至可以為開發用于檢測和翻譯狗的嗅覺反應的專用設備鋪平道路。快速工作的移動設備可以讓我們實時解釋狗的鼻子告訴它們什么。

                這并不像聽起來那么牽強。如果你看過迪斯尼電影《飛屋環游記》,你可能還記得挖狗他戴著 Bark 翻譯項圈。井科學家們已經開發了一個真正的項圈,聲稱可以告訴你你的狗的發聲是什么意思。

                如果不分析項圈 AI 訓練的數據,很難說它的準確性如何,但隨著越來越多的狗使用項圈,數據庫正在增長。如果項圈確實被證明是準確的,那么用不了多久,可穿戴技術就可以準確地告訴我們我們的狗在說什么和聞什么。

                杰奎琳·博伊德, 動物科學高級講師,諾丁漢特倫特大學

                本文轉載自對話根據 Creative Commons 許可。閱讀原創文章.

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