Zum ersten Mal ist es einer KI gelungen, die Emotionen von Pferden anhand von Fotos ihrer Köpfe zu entschlüsseln. So richtig gut funktioniert das – sogar laut Forschenden – noch nicht, aber ein Anfang sei gemacht. Affektive Informatik, Emotions-KI oder Sentimentanalyse nennt sich das. Bei Tieren konzentriert sich …

… das aufstrebende neues Forschungsgebiet bisher hauptsächlich auf Schmerzen. Andere emotionale Zustände sind, besonders bei Pferden noch Neuland. Diese Studie ist die erste, die KI-Modelle entwickelt hat, um emotionalen Zustände automatisch zu erkennen. Eine Deep-Learning-Pipeline, die Videomaterial als Eingabe verwendet, erreichte dabei eine Genauigkeit von 76 Prozent bei der Unterscheidung von vier emotionalen Zuständen: Grundzustand, positive Erwartung, Enttäuschung und Frustration.

Vor allem Vorfreude und Frustration konnten in der Studie nicht gut voneinander getrennt werden und es ist noch unklar, warum sich dies so verhält. Zukünftige Versuchsprotokolle sollen auf eine bessere Unterscheidung dieser beiden emotionalen Zustände abzielen.

Ein optisches Beispiel für die Durchführung der KI-Studie zum emotionalen Ausdruck von Pferdegesichtern: Vorfreude, Ausgangszustand, Enttäuschung, Frustration, v.l. ©

Pferde sind im Kontext der Emotionsforschung eine wenig untersuchte Spezies. Als hochsoziale Tiere verfügen sie über komplexe soziale Strukturen und haben eine gut entwickelte Kommunikation durch nuancierte visuelle Signale, darunter subtile Veränderungen der Blickrichtung, der Ohrstellung und der Mimik mit der muskulären Spannung bestimmter Bereiche, etwa Maul und Augen. Man weiß durch vorhergehende Studien zudem, dass Pferde verschiedene Gesichtsausdrücke ihrer Artgenossen erkennen, die aggressive, positiv aufmerksame oder entspannte Zustände vermittelten.