探测狗狗在想什么？
最近刚好看过相关的论文，就拿来答一下啦~ 题主的问题应该是想知道能否实现“像读心术一样读取狗的想法”吧？其实这个想法和读心术是两回事哦！ 什么是读心术呢？读心术是通过分析人的外貌、肢体语言等来推测其内心活动的一种行为。那如果有了可以分析犬只行为的算法，是否就可以做到像读心术一样的结果了捏～ 首先来讨论一下，这种算法到底可不可行嘞？ 如果我们真的通过算法得到了和分析人类思维的结果类似的数据，那说明这些数据确实反映了某种心理状态（虽然我不太确定这种状态是不是人们所理解的心理状态的同一种概念）。但是如果只是偶然得到的，比如说某些特征的值刚好是心理状态的数值，那就不能直接说是反映了狗狗的思维。 不过，对于人类的读心术来说，准确率也是很低的……所以即使算法通过了实验验证，也不能百分百保证它能得到准确的结果23333(但是总比没结果好呀)。
接下来再来看看有没有这样的算法存在哈！ 由于目前我还没有找到相关研究文献，只能把之前看过的东西拿出来分享一下嘻嘻嘻～ 第一个就是2014年的一项关于动物行为的机器学习研究[1]。该研究使用了一种叫作神经网络的人工智能模型来学习动物的图像数据。它使用了两个学习阶段，第一个阶段是从大量的图像中自动地提取出用于分类的特征，第二个阶段则在这些特征的基础上进行学习并预测目标对象的类别。 在这项研究中，它们使用的是训练有素的猫和狗的图像作为学习样本进行训练。它们的训练集包含大约5万张不同姿势、角度以及背景的图片，其中一半为测试样本。 为了验证学习的有效性，作者将训练好的系统与一个基于统计的分类器进行了比较。统计分类器是根据每个图片的像素值计算出的均值和标准差，并且被用来做基准。 结果显示，人工神经网络的性能达到了89%的高准确率，而统计分类器的准确率只有76%.
第二个则是来自于今年2月发表的一个有关小狗和猫咪的行为的研究[2]，主要对宠物犬和宠物猫的情绪状态和行为模式进行分析。该研究结果表明，深度学习技术能够很好地识别情绪表达，而且不需要过多的参数设置或预先的训练。它还提供了一些有趣的见解，比如当狗看到它的主人时就会表现出快乐、兴奋或友好的表情；而小猫们则通常表现出警觉性等。 一共收集到了6只狗和6只猫的不同情绪表现的照片，总共采集到超过1，500张的图像，然后对其进行标记，以区分不同的情绪状态——开心、平静、悲伤、愤怒、恐惧和厌恶。 最后用深度学习的方法进行训练，最终得出的结果如图示：可以看到，对于每一种情绪都有对应的特征向量，比如开心的时候表现为嘴巴张开、眼睛瞪大等等，这样就能够比较容易地判断一只狗或者一只猫的情绪状态是什么了哟（^o^）！