此次生物学上的发现离不开人工智能深度学习技术的支撑。
十几年前，意大利科学家就对犬类摇尾巴进行过分析，主要是通过录制视频和人工观察，数据的分辨率较低，分析也难以深入。随着计算机视觉技术的进步，使得利用深度学习算法进行更全面深入的定量化分析成为可能。
“这里的深度学习，是把犬类的图片输入到神经网络模型中，利用部分图片中人工标记出的身体不同部位（如背部、尾巴根、尾巴尖等）对模型进行训练，模型学会在新的大量图片中自动识别这些身体部位的过程。”余山介绍。
合作团队搭建了基于深度学习的三维运动追踪技术平台，系统研究了13只比格犬在与人互动过程中尾巴运动的轨迹。他们总共分析了21000余次狗摇尾巴的过程，包括尾巴移动的速度、幅度和距离。在此基础上对犬类与人互动时的摇尾特征进行定量化研究，发现了之前未察觉到的家犬行为的动态细节。
作者表示，这些结果共同揭示了家犬在与人类互动过程中尾巴摇摆行为的复杂特征和组成规律，为研究家犬的社会行为和潜在的神经机制提供了一个特有的实验范式。
张永清表示，人们通常认为左右脑是有分工的，积极和消极的情绪状态与人类前额叶皮层左右两侧的激活有关。“我们推测，向左摇尾巴可能伴随着右脑的激活，而向右摇尾巴可能伴随着左脑前额叶皮层的激活。”他说，“左脑负责处理积极的情绪，表明尾巴右摇是狗狗感到高兴或舒适的迹象；而相反的情况可能意味着狗狗感到害怕或紧张。”
据介绍，这是目前首个用人工智能方法分析家犬的情感行为的研究。其创新性和趣味性使该论文仅提交一个月就被顺利接收。
这项研究的意义何在呢？张永清表示，生命科学和医学研究都需要动物模型，过去半个世纪，实验鼠模型在国际上发挥了巨大作用，但有很多问题不能回答，比如与情感相关的神经机制或精神疾病的致病机理和治疗手段。为此，全世界都在寻找更有效的模式动物。
“家犬经过3万多年的驯化，最大特点是有灵性，能够与人进行有效的情感交流。喜怒哀乐、嫉妒、忠诚、自律等情绪和能力家犬都能淋漓尽致地展示出来，因此生命科学、医学，甚至是心理学都可以用家犬作为模式动物。”他说。
到目前为止，利用家犬作为模式动物开展的研究已经获得两次诺贝尔生物学或医学奖，包括1904年巴浦洛夫在消化系统生理学方面取得的开拓性成就，以及1923年弗雷德里克·格兰特·班廷因发现胰岛素而挽救了千千万万的糖尿病患者。
“人类情感研究是《科学》杂志公布的国际公认的125个重大问题这一，未来家犬在这方面一定会有独特的贡献。”张永清认为，中国做犬类研究有两个优势：我国家犬基因编辑技术走在世界前列；社会文化比较宽容允许开展相关研究。这使得我国有望通过家犬模型，在社交和情感的神经环路机制研究方面有所突破和贡献。
在余山看来，未来学科交叉将越来越重要。正如通过深度学习助力发现狗摇尾巴的规律一样，学科交叉使得生物学研究有了强大的新工具，可以探索更深层的机制。“生物学是实验科学，更高精度的分析方法，使得对生物学现象的观察从定性走到定量，进而走向机理层面的理解。”他说。
张永清表示，中科院在这一方面具有学科集成优势。他希望通过更深入的跨学科研究，提高科技创新能力，通过将家犬作为医学和健康模式动物开展研究，未来十年乃至二三十年能够为我国生命科学和人口健康提供科技支撑，并在国际相关研究领域占有一席之地。
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