Mendeteksi rasa sakit pada hewan tidaklah sesederhana bertanya kepada mereka bagaimana perasaannya; mereka tidak bisa bicara, setelah semua. Ada cara mengidentifikasi tanda-tanda rasa sakit, bagaimanapun juga – hewan bisa bersuara rasa sakit melalui teriakan yang tidak menyenangkan, atau mungkin tidak makan sesuai dengan yang diharapkan. Mengukur apakah mereka merasa sakit tidak selalu mudah, dan bisa menjadi subjektif, memerlukan puluhan tahun pengalaman untuk membuat keputusan apakah hewan dalam kesulitan. Untungnya, di tengah semua kekurangannya, satu area di mana kecerdasan buatan berkinerja baik adalah dalam pengenalan pola. ChatGPT pada dasarnya hanya sangat baik dalam mengenali bagaimana menghasilkan kalimat logis setelah melihat banyak contoh dari mereka; makan Google Lens gambar kucing dan ia dapat menemukan jutaan lainnya, hanya dengan mengisolasi semua karakteristik unik kucing. Ilmuwan percaya bahwa ide yang sama dapat diterapkan untuk mengenali rasa sakit di wajah hewan. Puluhan tahun pengalaman dari dokter hewan mengidentifikasi wajah yang sakit bisa dimasukkan ke dalam algoritma kecerdasan buatan untuk mengotomatisasi proses ini untuk petani. Teknologi ini pada akhirnya bisa diterapkan pada pasien non-verbal lainnya, terutama anak-anak muda. Phys.org melaporkan pekan ini tentang karya yang keluar dari Fakultas Kedokteran Hewan Universitas Florida. Para peneliti di sana fokus pada kambing, merekam wajah 40 subjek, beberapa yang merasa sakit dan yang lainnya yang nyaman. Mereka kemudian memberi makan data ke dalam model kecerdasan buatan yang belajar untuk membedakan rasa sakit hanya dari ekspresi wajah saja. Algoritma yang mereka buat dikatakan memiliki akurasi antara 62% hingga 80% dalam mengidentifikasi rasa sakit di wajah. Data lebih lanjut akan diperlukan untuk meningkatkan akurasi, tetapi implikasinya bagi klinikus sangat signifikan jika mereka bisa lebih mudah mendeteksi rasa sakit pada pasien non-verbal tanpa bergantung pada firasat. “Ini bukan hanya masalah kesejahteraan hewan,” kata Ludovica Chiavaccini, seorang profesor klinis anestesiologi di Fakultas Kedokteran Hewan Universitas Florida. “Kita juga tahu hewan yang merasa sakit tidak bertambah berat badan dan kurang produktif.” Anda bisa membayangkan petani memiliki semacam program di perangkat seluler yang cepat memungkinkan mereka mengevaluasi sejumlah besar kambing untuk melihat yang mana yang memerlukan evaluasi lebih lanjut tanpa perlu berhenti dan secara perlahan menilai setiap hewan secara manual atau menunggu sampai mereka memperhatikan masalah yang parah. Ini adalah salah satu area di mana kecerdasan buatan memiliki kegunaan yang jelas mengotomatisasi sesuatu yang biasanya akan membutuhkan manusia waktu dan pengalaman yang luas untuk menguasainya. Komputer sangat baik dalam menyerap dan mempelajari banyak informasi dengan cara yang manusia tidak mudah.
