Was Waldi will
Ungarische Forscher haben eine neue Erkennungssoftware entwickelt, mit der sie das Bellen von Hunden genauestens analysieren können. Selbst langjährige Herrchen und Frauchen verstehen ihr Tier schlechter.
Wenn unser Hund etwas möchte, bedient er sich einer Art Symbolsprache. Muss er beispielsweise dringend nach draußen, um sein Geschäft zu erledigen, läuft er zu einem bestimmten Fenster in unserer Wohnung und lässt gleichzeitig ein paar gezielte Klagelaute los. Aha, wissen wir dann, der Kleine will raus. Andere "Besprechungen", die von unserem Vierbeiner angestoßen werden, erfolgen über Blickkontakt, bestimmte Körperbewegungen oder auch Belllaute. So kommen wir eigentlich prima durchs Mensch- und Hundeleben, regelmäßiges Training zur Vertiefung der Befehlskette und zur Gehorsamswahrung vorausgesetzt.
Möglicherweise kommt in den nächsten Jahren für Freunde der Schwanzwedler noch ein Hightech-Werkzeug hinzu. Forscher an der Lorand-Eötvös-Universität in der ungarischen Hauptstadt Budapest haben nun mit Hilfe maschinellen Lernens eine Software entwickelt, die Hundelaute erkennen und klassifizieren kann.
Die Idee scheint auf Computerlinguisten einen eigentümlichen Reiz auszuüben: Bereits 2003 behauptete ein japanisches Unternehmen, ein ähnliches marktreifes Produkt entwickelt zu haben, Bowlingual genannt, das sich allerdings bei näherem Hinsehen als ziemlicher Flop erwiesen hat.
Bei diesem Versuch wurden nun über 6000 Bell-Laute von insgesamt 14 Versuchstieren aus der lokalen Schäferhunderasse Mudi analysiert – in insgesamt sechs verschiedenen Situationen vom Laut für "Da ist ein Fremder" über "Ich will spielen" bis hin zu "Ich bin allein". Sogar das Signal für "Gib mir den Ball" ließ sich als "Einzelwort" herauskitzeln. Die Software lag dabei immerhin im ersten Durchlauf in über 40 Prozent der Fälle richtig – und belegte somit nach Ansicht der Forscher, dass Hunde durchaus ein breites Repertoire an Lauten pflegen. Was für uns immer nur nach "Wuff" klingt, ist eine eigenständige Sprache. Besonders leicht zu unterscheiden waren dabei, wie eigentlich zu erwarten war, Signale der Warnung und der Freude.
Csaba Molnar, Leiter der Studie, setzte sein Tool aber auch für einen anderen Versuch ein: Zur Unterscheidung des Bellens verschiedener Tiere. Genau hier liegen Herrchen und Frauchen erstaunlich oft daneben, der von den ungarischen Forschern entwickelte Algorithmus lag in seiner Anfangsform in immerhin 52 Prozent der Fälle sofort richtig. Molnar sieht bereits diverse neue Anwendungsmodelle für die von ihm verwendete Software für maschinelles Lernen: Man habe den Beweis antreten können, dass sich der Ansatz durchaus für die Verhaltensforschung bei Tieren eigne, sagt er. Und wäre es nicht schlicht ein Akt der Höflichkeit, wenn wir unsere Vierbeiner künftig etwas besser verstehen würden? Schließlich hat der Haushund das Bellen ja eigentlich für seinen Herren, den Menschen, "erfunden" und weiterentwickelt. Wölfe kläffen bekanntlich nicht. (wst)
