Os cientistas decodificaram imagens visuais do cérebro de um cão, oferecendo uma primeira visão de como a mente canina reconstrói o que vê. O Jornal de Experimentos Visualizados publicou a pesquisa feita na Emory University.
Os resultados sugerem que os cães estão mais sintonizados com as ações em seu ambiente do que com quem ou o que está fazendo a ação.

Os pesquisadores registraram os dados neurais de fMRI para dois cães acordados e sem restrições enquanto assistiam a vídeos em três sessões de 30 minutos, totalizando 90 minutos. Eles então usaram um algoritmo de aprendizado de máquina para analisar os padrões nos dados neurais.

“Mostramos que podemos monitorar a atividade no cérebro de um cachorro enquanto ele assiste a um vídeo e, pelo menos em um grau limitado, reconstruir o que está vendo”, diz Gregory Berns, professor de psicologia da Emory e autor correspondente do artigo. . "O fato de sermos capazes de fazer isso é notável."

O projeto foi inspirado por avanços recentes em aprendizado de máquina e fMRI para decodificar estímulos visuais do cérebro humano, fornecendo novos insights sobre a natureza da percepção. Além dos humanos, a técnica foi aplicada a apenas um punhado de outras espécies, incluindo alguns primatas.

“Embora nosso trabalho seja baseado em apenas dois cães, ele oferece prova de conceito de que esses métodos funcionam em caninos”, diz Erin Phillips, primeira autora do artigo, que fez o trabalho como especialista em pesquisa no Laboratório de Neurociência Cognitiva Canina de Berns. “Espero que este artigo ajude a abrir caminho para que outros pesquisadores apliquem esses métodos em cães, bem como em outras espécies, para que possamos obter mais dados e insights maiores sobre como as mentes de diferentes animais funcionam”.

Phillips, natural da Escócia, veio para Emory como Bobby Jones Scholar, um programa de intercâmbio entre Emory e a Universidade de St Andrews. Atualmente é estudante de pós-graduação em ecologia e biologia evolutiva na Universidade de Princeton.

Berns e seus colegas foram pioneiros em técnicas de treinamento para fazer cães entrarem em um scanner de ressonância magnética e ficarem completamente parados e sem restrições enquanto sua atividade neural é medida. Há uma década, sua equipe publicou as primeiras imagens cerebrais de ressonância magnética de um cão totalmente acordado e sem restrições. Isso abriu a porta para o que Berns chama de The Dog Project – uma série de experimentos explorando a mente das espécies domesticadas mais antigas.

Ao longo dos anos, seu laboratório publicou pesquisas sobre como o cérebro canino processa a visão, palavras, cheiros e recompensas, como receber elogios ou comida.

Enquanto isso, a tecnologia por trás dos algoritmos de aprendizado de máquina continuou melhorando. A tecnologia permitiu aos cientistas decodificar alguns padrões de atividade cerebral humana. A tecnologia "lê mentes" detectando nos padrões de dados cerebrais os diferentes objetos ou ações que um indivíduo está vendo enquanto assiste a um vídeo.

"Comecei a me perguntar:'Podemos aplicar técnicas semelhantes aos cães?'", lembra Berns.

O primeiro desafio foi criar conteúdo de vídeo que um cachorro pudesse achar interessante o suficiente para assistir por um longo período. A equipe de pesquisa da Emory afixou um gravador de vídeo em um gimbal e um bastão de selfie que lhes permitiu filmar imagens constantes da perspectiva de um cachorro, na altura da cintura para um humano ou um pouco mais baixo.

Eles usaram o dispositivo para criar um vídeo de meia hora de cenas relacionadas à vida da maioria dos cães. As atividades incluíam cães sendo acariciados por pessoas e recebendo guloseimas de pessoas. Cenas com cães também os mostraram cheirando, brincando, comendo ou andando na coleira. As cenas de atividade mostravam carros, bicicletas ou patinetes passando por uma estrada; um gato andando em uma casa; um cervo cruzando um caminho; pessoas sentadas; pessoas se abraçando ou se beijando; pessoas oferecendo um osso de borracha ou uma bola para a câmera; e pessoas comendo.

Os dados de vídeo foram segmentados por timestamps em vários classificadores, incluindo classificadores baseados em objetos (como cachorro, carro, humano, gato) e classificadores baseados em ação (como cheirar, brincar ou comer).

Apenas dois dos cães que foram treinados para experimentos em um fMRI tiveram o foco e o temperamento para ficarem perfeitamente imóveis e assistir ao vídeo de 30 minutos sem interrupção, incluindo três sessões de um total de 90 minutos. Esses dois caninos "super estrelas" eram Daisy, uma raça mista que pode ser parte Boston terrier, e Bhubo, uma raça mista que pode ser parte boxer.

“Eles nem precisavam de guloseimas”, diz Phillips, que monitorou os animais durante as sessões de fMRI e observou seus olhos acompanhando o vídeo. “Foi divertido porque é uma ciência séria, e muito tempo e esforço foram dedicados a isso, mas tudo se resumia a esses cães assistindo a vídeos de outros cães e humanos agindo meio bobos”.

Dois humanos também passaram pelo mesmo experimento, assistindo ao mesmo vídeo de 30 minutos em três sessões separadas, enquanto estavam deitados em uma fMRI.

Os dados do cérebro podem ser mapeados nos classificadores de vídeo usando carimbos de tempo.

Um algoritmo de aprendizado de máquina, uma rede neural conhecida como Ivis, foi aplicado aos dados. Uma rede neural é um método de fazer aprendizado de máquina fazendo com que um computador analise exemplos de treinamento. Nesse caso, a rede neural foi treinada para classificar o conteúdo dos dados cerebrais.

Os resultados para os dois sujeitos humanos descobriram que o modelo desenvolvido usando a rede neural mostrou 99% de precisão no mapeamento dos dados do cérebro para os classificadores baseados em objetos e ações.

No caso da decodificação do conteúdo de vídeo dos cães, o modelo não funcionou para os classificadores de objetos. Foi 75% a 88% preciso, no entanto, na decodificação das classificações de ação para os cães.

Os resultados sugerem grandes diferenças em como os cérebros de humanos e cães funcionam.

"Nós, humanos, somos muito orientados a objetos", diz Berns. "Há 10 vezes mais substantivos do que verbos na língua inglesa porque temos uma obsessão particular por nomear objetos. Os cães parecem estar menos preocupados com quem ou o que estão vendo e mais preocupados com a ação em si."

Cães e humanos também têm grandes diferenças em seus sistemas visuais, observa Berns. Os cães enxergam apenas em tons de azul e amarelo, mas têm uma densidade ligeiramente maior de receptores de visão projetados para detectar movimento.

“Faz todo o sentido que os cérebros dos cães estejam altamente sintonizados com as ações em primeiro lugar”, diz ele. "Os animais precisam estar muito preocupados com as coisas que acontecem em seu ambiente para evitar serem comidos ou para monitorar os animais que podem querer caçar. Ação e movimento são primordiais."

Para Philips, entender como diferentes animais percebem o mundo é importante para sua atual pesquisa de campo sobre como a reintrodução de predadores em Moçambique pode impactar os ecossistemas. "Historicamente, não houve muita sobreposição em ciência da computação e ecologia", diz ela. “Mas o aprendizado de máquina é um campo em crescimento que está começando a encontrar aplicações mais amplas, inclusive na ecologia”.

Outros autores do artigo incluem Daniel Dilks, professor associado de psicologia da Emory, e Kirsten Gillette, que trabalhou no projeto como estudante de neurociência e biologia comportamental da Emory. Gilette se formou e agora está em um programa de pós-graduação na Universidade da Carolina do Norte.

Daisy é propriedade de Rebecca Beasley e Bhubo é propriedade de Ashwin Sakhardande. + Explorar mais

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