羊は驚くほどスマートです。 新研究 ケンブリッジ大学から、動物は、写真、たとえ実際には見たことがない人、例えば有名人でさえも認識することを学ぶことができます。
研究者は、バラク・オバマ、俳優エマ・ワトソン、ジェイク・ギレンホール、英国のニュースリーダー、フィオナ・ブルースなど有名人のイメージを使って、羊の認識能力をテストしました。 これは羊が何をすることができるかを実証する面白い方法ですが、研究は実際に深刻な用途を持つ可能性があります。
一つ目は、羊の知覚能力の理解を高めることは、動物の福祉の改善を主張するために使用することができます。 しかし、ヒツジは、ハンチントン病やパーキンソン病などの脳障害や、自閉症や統合失調症などの精神障害を理解するためのモデルとしても使用されています。 彼らの認知能力についてもっと学ぶことは、この分野の研究を助けることができます。
2001で、 ケンブリッジチームが示した 羊は親しみのある羊と人間の写真を区別し、これらの写真に描かれている感情に反応する可能性があります。 しかし、彼らは、羊が単に身近な写真を覚えるのではなく、実際に人々を認識できるかどうかを見たいと思っていました。
彼らはコンピュータ画面を使ってウェールズ山羊の有名人の写真を8枚表示し、食べ物報酬を使って動物を訓練し、他の人や物の写真をより広範囲に選んで選びました。 羊は、個人的に会ったことは一度もなく、顔の写真にしか紹介されていないにもかかわらず、有名人を認識することができました。 ちなみに、羊はエマ、バラック、フィオナ、ジェイクを好みませんでした。
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研究者は、特定の画像を単に記憶するのではなく、実際に羊が人を認識しているかどうかを見るために、異なる角度から撮影した有名人の写真を示しました。 羊は、時間の有名人80％を正確に特定でき、異なる角度で撮影した写真の66％に落ちることができました。 これは、ヒトにおける90％および76％の割合と比較される。
これは、彼らが他の種の顔を認識していることを考えると、羊にとって羨ましい記録です。 （どのくらいの人が写真から異なる羊を認識することができたのでしょうか？）この健全な科学的構成は、羊の反応を時間を計ることができ、元の写真と同じ位置にある顔か、角度。
羊の最終的な驚きは1つありました。 彼らは二次元写真から一度も会ったことのない人々の顔を認識することができたことを証明した後、彼らの通常の人間のハンドラーの写真が羊に示されました。 彼らはこれらの画像を認識するように訓練されていませんでしたが、とにかく未知の写真でそれらを選択しました。
スマートヒツジ
私は、 Igノーベル賞受賞者 私自身、この最近のケンブリッジ羊の研究は、 Igノーベル賞「まずあなたを笑わせて、それからあなたのことを考えさせる」科学賞を受賞しました。 有名人の羊の羊は面白く聞こえるかもしれませんが、この研究に関わる科学は実際にはうんざりしていません。
まず、羊は多くの人々が理解するよりもはるかに大きな認知能力を持っていることを示す、動物科学に興味深い貢献をします。 これには、犬の存在下や暴行や剪断などの不愉快な経験の間に、実際の接触がほとんどない何百もの動物を管理する農家が含まれます。 これは、羊が印象的な認知能力を誇示する傾向がなく、通常、羊が人間の周りに少なくとも構成されていることを意味します。
自分の仕事 と スコットランドの同僚 尾は尾のドッキングや去勢を受けた子羊の痛みを識別することができます。 別の最近の研究 羊は自分自身の感覚を持ち、自分自身を鏡で認識できる可能性があることを実証しました。 非常に少ない種チンパンジー、イルカ、ゾウ、カツマツを含む。
ヒツジの認知能力についてさらに学ぶことは、人間の神経学的状態を研究するために脳を使う作業にも役立ちます。 我々は知っている 羊の脳が顔の知覚に使用するニューラルネットワークは、人間の脳によって使用されるものと同様です。 それは、私たちが羊を使って ヒト疾患の試験治療 患者がハンチントン病のような顔や感情を認識する能力を失った場合、
イプ・ノーベル判事のパネルに羊がいたら、人々は能力に驚いているという考えを笑ってしまうだろう。 （そして私たちは動物 本当に笑うことができる。 そして、彼らは、Igノーベル賞が多くのヒト一卵性双生児が教えることができないことを示す研究で授与されたことを知りたいと思うかもしれません 視覚的に離れている。 または、体の左側にかゆみがある人は、鏡を見ることでそれを和らげることができます。 右手を傷つける。 この研究は、実際に人間は私たちが考えているように視覚的認識力があまり良くないことを示唆しています。
著者について
キャサリンダグラス、動物科学講師、 ニューキャッスル大学
関連書籍：
at InnerSelfMarketとAmazon
