ليس كل شخص لديه كلب، وبالتالي لا يتعين عليه فهم لغة الجسد "اللفظية" أو في الواقع، هناك العديد من التطبيقات التي تعمل على التمييز بين سلالات الكلاب أو حتى تثقيفهم بطريقة أكثر ملاءمة. لهذا السبب، قام فريق بتطوير تقنية من خلال الذكاء الاصطناعي لمعرفة ما يعنيه نباح هذه الحيوانات والحقيقة أنهم حققوا ذلك بطريقة غريبة للغاية.

ومن المثير للاهتمام أنهم استخدموا نموذج Wav2Vec2 AI الذي كان يستهدف في الواقع الشخصيات البشرية والتعرف على الكلام. ومع ذلك، فقد تمكنوا من استقراء ذلك دون مشاكل على صوت الكلاب. هذا أكثر إثارة للاهتمام مما يبدو. هل هناك أي أوجه تشابه بين الصوت البشري وأنماط التواصل الأخرى لدى الثدييات؟ من الواضح أن نعم، لأنه كان من الممكن استقراء تام يشير إلى اتحاد حتمي معين بين الأنواع المتشابهة جدًا.

ومن هذه النقطة، تمكنوا من ملاحظة ما يصل إلى 14 نوعًا فرعيًا مختلفًا من ضجيج الكلاب. وقسموها إلى ثلاثة : الإيجابية، والحزن والقلق، وأخيراً النباح العدواني. وبهذه الطريقة، تمكنوا من تجميع الاحتياجات التي أظهرها الكلب اعتمادًا على الضوضاء التي أحدثها وكانوا قادرين على فهم احتياجاتهم بطريقة يسهل الوصول إليها. على الرغم من أن جميع أصحاب الكلاب يعرفون، بعد العيش معهم لفترة من الوقت، إلى ما تشير إليه كل ضجة يصدرها الحيوان، حتى أكثرها دقة. ومع ذلك، يمكن للأشخاص عديمي الخبرة أن يقودوا هذه الإشارات إلى سوء فهم يمكن أن يكون متوترًا لكل من الحيوان والشخص.

وتمكن الذكاء الاصطناعي من تفسير 62.2% من الحالات بشكل صحيح، على الرغم من وجود اختلافات ملحوظة بين سلالات الكلاب المختلفة. كان فك تشفير تلك التي تصدر أصواتًا أعلى أسهل، في حين أن تلك التي كانت ذات سجلات أقل جعلت الأمر مستحيلًا تقريبًا على الآلة. وبهذه الطريقة، على الرغم من أنه لا يزال هناك الكثير مما يجب معرفته في هذا المجال، فمن الواضح أنه يمكن أن يكون قفزة مهمة جدًا إلى الأمام في كل ما نعرفه عن التواصل بين الحيوانات.

قبل كل شيء، فهو مفيد بشكل لا يصدق عند إجراء البحوث التطبيقية على البشر والقدرة على نقلها إلى مجالات أخرى من علم الأحياء لا علاقة لها بجنسنا البشري. ومن ثم، فإننا نفترض قفزة مثيرة للاهتمام حقًا إلى الأمام بالنسبة لمستقبل أي بحث أو تطوير مطلوب إجراؤه في هذا الصدد.