ABŞ və Böyük Britaniyada kompüter alimləri, süni intellekt mütəxəssisləri və baytarlıq təbabəti tədqiqatçıları The Seeing Eye, Inc adlı it təlim mərkəzi ilə işləyən bir qrup süni intellekt modelinin yaxşı xidmət itlərinin xüsusiyyətlərinə görə balaları qiymətləndirməkdə insanlardan daha yaxşı olduğunu müəyyən etdilər.

“Applied Animal Behavior Science” jurnalında dərc olunan araşdırmada qrup ekspert it təlimçilərindən xidməti itlərin təlimi rejimində irəlilədikcə balaların və yetkin itlərin atributlarını izləməyi xahiş etdi və bu məlumatlardan AI modelini öyrətmək üçün istifadə etdi.

Əvvəlki araşdırmalar göstərdi ki, bəzi balalara xas olan bir neçə xüsusiyyət var ki, bu da onları xidmət itləri kimi təlimə uyğunlaşdırır. Ancaq çoxlu xüsusiyyətlər olduğundan və ayrı-ayrı heyvanların unikallığına görə düzgün bala seçmək çox vaxt elmdən daha çox sənətdir. Bu yeni səydə tədqiqat qrupu uğursuzluqların sayını azaltmaq üçün problemə elmi tətbiq etməyə çalışdı.

Seeing Eye şirkətinin təlimçiləri itlərin məşq prosesindən keçərkən onların xüsusiyyətlərini və ya xüsusiyyətlərini təsvir edən jurnallar saxladılar və daha çox qeyd etdilər ki, hansı xüsusiyyətlərin uğurlu nəticəyə səbəb olduğunu qeyd etdilər: xidmət iti kimi uğurla çıxış etmək üçün tələb olunan bütün xüsusiyyətlərə malik yetkin it. Təlimçilərin hər biri həmçinin itlərin xasiyyəti, xasiyyəti və diqqəti ilə bağlı dövri anketlər doldurmuşdur.

Tədqiqatçılar daha sonra bu məlumatlardan balaların qiymətləndirilməsi üçün istifadə olunacaq AI modelini hazırlamaq üçün istifadə etdilər. Onlar bu modeldən balaların görən göz iti kimi xidmət etməyə uyğunluğu ilə bağlı proqnozlar vermək üçün istifadə ediblər.

Bir illik sınaqdan sonra tədqiqatçılar süni intellekt modellərinin nəticələrini bala seçmək üçün öyrədilmiş insanların nəticələri ilə müqayisə etdilər və AI modelinin daha dəqiq olduğunu aşkar etdilər – bir model hətta 80% uğur qazandı.

Daha çox məlumat: Mohammad Hossein Amirhosseini et al, Maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə modellərindən istifadə edərək köpək təliminin nəticələrinin proqnozlaşdırılması, Tətbiqi Heyvan Davranışı Elmi (2025). DOI: 10.1016/j.applanim.2025.106632

Jurnal məlumatı: Applied Animal Behavior Science 

© 2025 Science X Network