美国特拉华大学的 Joshua Neunuebel 领导的研究小组利用机器学习追踪老鼠的行为，以了解它们如何应对其他老鼠的攻击行为。研究人员的研究结果于 10 月 15 日发表在开放获取期刊《PLOS Biology》上，表明雄性老鼠会跑到雌性老鼠身边分散攻击性雄性老鼠的注意力，从而缓和攻击性冲突。

研究人员记录了两只雄性小鼠和两只雌性小鼠在 5 小时内的互动情况。与许多其他动物一样，小鼠也有社会等级制度，几乎在记录的每个组中，一只雄性小鼠总是对另一只小鼠更具攻击性。

客观地研究社交互动可能具有挑战性，因此研究人员使用机器学习方法来分析攻击性互动以及老鼠的反应。总共，他们观察了雄性老鼠之间超过 3,000 次争吵，机器学习算法帮助研究人员确定对攻击行为最可能的反应，以及这些行为是解决还是加剧了冲突。

研究人员发现，受到攻击的雄鼠经常跑向其中一只雌鼠，这可以缓和攻击性。这可能是一种“诱饵转换”策略，因为攻击性雄鼠通常会跟随另一只雄鼠，但随后会与雌鼠互动，而不是继续攻击性交锋。

其他一些策略，即使它们暂时避免攻击，也会升级为全面打斗。然而，研究人员发现，在诱饵转换策略之后情况并非如此。使用这种策略后，打斗很少发生，雄性老鼠通常会保持较远的距离，而攻击性老鼠会继续与雌性老鼠互动。

虽然“诱饵转换”可能是缓解冲突的有效方法，但受害者可能会付出代价，例如牺牲与雌性老鼠相处的时间，进一步的研究可以调查这些策略是否对更大的老鼠群体有效。

这项研究还证明了机器学习工具如何有助于理解动物行为，并且类似的工具可以用来研究其他具有社会等级的物种如何处理攻击行为。

作者补充道：“利用人工智能，我们发现雄性老鼠会转向附近的雌性老鼠来分散侵略者的注意力并缓和冲突。在一次激烈的冲突之后，受到攻击的雄性老鼠会与雌性老鼠短暂交战，然后迅速逃跑，因为侵略者的注意力转移到了雌性老鼠身上。”