人工智能破解社交行为中小鼠的“窃窃私语”
动物个体之间正常的社会交往有利于形成稳定的社会网络，对个体的生存和种族的繁衍有重要意义。社会行为包括动物之间动态、复杂的社交，这可以促进群体内的合作或竞争。
动物通过视觉、嗅觉、听觉、声音等多个方面完成社交行为，其中声音具有重要作用，它可以警告种群内其他动物成员规避掠食者，也可以作为求偶时的一种信号。
科研人员利用小鼠作为模型系统，已经在社交行为的神经生物学以及复杂的社交群体中的行为等方面取得重要进展。
小鼠是群居动物，会伴随着超声波发声（usv）参与多种行为。研究表明小鼠更加愿意接近能够发声的同类，它们不喜欢和哑巴一起玩。
尽管在社交中usv起到沟通的作用，但尚无直接证据将发声模式与特定的社会行为进行直接联系。
2020年3月美国特拉华大学心理与脑科学研究所joshua p. neunuebel 研究团队在nature neuroscience杂志上发表文章揭示了运用深度学习的方式证实了上述联系：不同社交行为下小鼠的发声模式，揭示了小鼠在不同的社交行为的“窃窃私语”，对鼠语进行翻译。
不同物种之所以会形成不同的听力范围，小鼠听力频率范围：4k-100k hz, 人的听力范围为20-20000hz，所以对人类来说很小的声音对小鼠就是很大声了,因此在进行动物实验时需要注意了，否则影响你的行为学结果。
在研究发声和社交行为的关联，还是存在一些困难的，科研人员需要解决这些技术问题才能更好的开展工作。
首先，需要准确的识别在社交行为中哪只小鼠进行发声，并追踪社交行为。其次，对不同社交行为的发声模式进行分类，这就需要一种系统、客观、无偏倚的方法。后，同时也要注意到在动物社群中，并不是一只，而是很多只一起，因此需要开发高通量检测的方法同时检测多只小鼠的社交行为和发声模式。
研究人员共观察了11组小鼠，每组包含两只发情的雌性小鼠和两只雄性小鼠，一起共同生活。为了能够观察这些社交行为状态小鼠的发声情况，研究人员利用人工智能算法检测小鼠特定的行为，并利用声源定位系统追踪每一只小鼠的发声状况。
根据不同的行为特点，将雄性小鼠的社交其分为6大类：散步、围绕着另外一只雄鼠转圈，攻击，逃跑，雄性追逐雌性，雄性追逐雄性(是的，你没看错，男同)。
他们通过实验发现这些雄性小鼠的社交行为特点不一样，主要表现为完成行为的次数和持续的时间，这点和人类很相似。
通过声音检测系统，共检测到小鼠135,078个信号，其中雄性小鼠产生的超声信号比例为82.5%，这些声音信号是杂乱无序的，如何进行有效的区分呢？根据其声学结构特点，研究人员开发了一种自动对语音信号进行分组的聚类方法，对上述信号分为22个亚类。对声音信号进行分类使我们能够更加客观的描述雄性小鼠的发声模式，这些信号的持续时间，频率范围和幅度在不同亚类之间存在不同。
令人意外的是，并不是这些声音信号的持续时间等特点影响社交行为，而是社交行为影响发声模式。
上述研究结果是基于整体进行的，并未进行特定某种社交行为分析。通过深度学习算法研究人员发现社会等级高的小鼠在进行社交行为更有可能发出不同的声音信号。这是鼠王在给各个兵鼠布置任务的节奏吗？
更有意思的是在攻击、逃跑或追赶其他雄性的社交行为下，雄性小鼠更加喜欢发出音调下降的声音信号，声音趋于重、粗，就是发飙乱吼的感觉；而在进行散步、求偶的社交行为中雄性小鼠中更喜欢发出音调上升的信号，声音趋于轻、短，给同类温柔的感觉。
此外，研究人员发现在同一个社交网络中的雄性小鼠的发声的模式会影响社交伙伴的行为。
总结
总的来说本文基于人工智能算法分析了在社交中小鼠之间的声音交流信号，发现特定的社交行为会产生特定的发声模式。社会交流是两种或多种动物之间的信息传递，通常会促使行为发生改变。在人类中，社交障碍是自闭症等神经发育障碍的特征。这些发声模式的发现为社交障碍相关疾病的的研究奠定了基础。
参考文献：
1.ultrasonic signals associated with different types of social behavior of mice
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