Cercetătorii spanioli au învățat un algoritm de viziune pe calculator să perceapă trucurile unui iluzionist cu o monedă la fel cum o face o persoană. Pentru a face acest lucru, ei au cerut unui iluzionist profesionist să arate mai multe trucuri privitorului și un algoritm de recunoaștere bazat pe DeepLabCut, care este utilizat pentru a urmări animalele de laborator. Două dintre cele șapte trucuri arătate au reușit să înșele cu succes atât o persoană, cât și un computer, iar rezultatele lucrării pot ajuta în viitor studierea percepției unor astfel de trucuri de către telespectatori, scriu oamenii de știință într-o amprentă pe arXiv.org.
Nu există nicio magie în trucurile magice pe care le arată iluzioniștii, întregul succes al punerii în aplicare a acestora se reduce până la putere. Pe de altă parte, este și o problemă de percepție umană: acțiunile iluzionistului sunt concepute pentru a induce în eroare privitorul, jucându-și atenția și concentrarea. Prin urmare, pentru cei care urmăresc mâinile magului extrem de atent, nu există magie, iar înșelăciunea în unele trucuri poate fi detectată cu ușurință dacă, de exemplu, înregistrați performanțele sale pe videoclip și o redați încet.
Desigur, situația cu percepția unor astfel de trucuri de către algoritmii de viziune a computerului este ușor diferită: de fapt, computerul este eliberat de posibilitatea de a fi înșelat, iar în cazul acestuia, cât de bine poate recunoaște înșelăciunea depinde de calitatea muncii sale. Cercetătorii conduși de Alex Gomez-Marin de la Institutul de Neuroștiințe din Alicante (Spania) au decis să testeze dacă un astfel de algoritm poate fi învățat să privească trucurile iluzioniștilor ca persoană.
Pentru a face acest lucru, oamenii de știință au angajat un iluzionist profesionist și l-au rugat să arate șapte trucuri vizuale simple cu monede - fără adăugiri verbale care să distragă privitorul și să afecteze succesul iluziei. Trucurile s-au distins prin mișcările mâinii iluzionistului necesare dispariției monedei: de exemplu, într-una era important să trageți moneda pe masă, iar în cealaltă, de exemplu, să o apucați.
Toate trucurile au fost arătate oamenilor, precum și un algoritm bazat pe DeepLabCut, prezentat de oamenii de știință germani anul trecut: este folosit pentru a urmări automat mișcările animalelor de laborator și poate analiza chiar mișcările părților individuale ale corpului lor (de exemplu, labele șoarecilor). Sarcina algoritmului a fost să determine locația monedei la sfârșitul fiecărui truc - exact aceeași sarcină cu care se confruntă participanții la cercetare.
Oamenii de știință au comparat rezultatele unei persoane și un algoritm și au descoperit că doar două cazuri au fost posibile pentru a-i înșela pe amândoi. Trei trucuri care au înșelat audiența, algoritmul nu a înșelat - a determinat poziția monedei. De asemenea, un truc a păcălit algoritmul, dar nu și audiența și unul - invers. De exemplu, cel de-al patrulea truc, în care iluzionistul pune monede la rând (îl puteți viziona în videoclip), s-a dovedit a fi simplu pentru algoritm, dar a fost capabil să înșele privitorul, deoarece atenția acestuia din urmă în timpul mișcărilor a fost îndreptată către mâna în care iluzionistul ținea inițial monedele. prin urmare, faptul că magul punea o monedă cu cealaltă mână a trecut neobservat. Deoarece un algoritm instruit pentru a urmări o monedă nu are probleme în urmărirea ambelor mâini simultan, nu a fost păcălit. Pe de altă parte, în al șaselea truc - exact la fel ca primul,dar a fost făcut special cu o greșeală - algoritmul, spre deosebire de privitor, nu a reușit să recunoască înșelăciunea, din moment ce moneda aruncată, se pare, s-a dovedit a fi o margine în raport cu camera, ceea ce a provocat dificultăți în recunoașterea pentru un computer și nu pentru o persoană.
Autorii clarifică faptul că nu erau interesați de abilitatea algoritmului de a-și da seama rapid de trucurile iluzionistului. Mai degrabă, au vrut să vadă dacă este posibil să-l facă să se uite la ei cum arată o persoană obișnuită și nu cel care caută să rezolve înșelăciunea, ci cel care percepe de fapt trucul ca pe un fel de magie. Faptul că, în unele cazuri, DeepLabCut nu a fost în măsură să recunoască înșelăciunea în același mod ca o persoană, ceea ce înseamnă, potrivit oamenilor de știință, că astfel de algoritmi pot fi folosiți pentru a analiza percepția umană - doar în situații precum trucurile iluzioniștilor.
Video promotional:
Elizaveta Ivtushok
