Španski raziskovalci so se učili algoritma računalniškega vida, da bi trike iluzionista z kovancem zaznavali enako kot človek. Da bi to naredili, so prosili profesionalnega iluzionista, naj gledalcu pokaže več trikov in algoritem za prepoznavanje, ki temelji na DeepLabCut, ki se uporablja za sledenje laboratorijskim živalim. Dva od sedmih prikazanih trikov sta uspela uspešno zavajati tako človeka kot računalnik, rezultati dela pa lahko v prihodnosti pomagajo pri preučevanju zaznave tovrstnih trikov s strani gledalcev, pišejo znanstveniki v predgovoru na arXiv.org.
V čarovniških trikih, ki jih prikazujejo iluzionisti, ni čarovništva, ves uspeh njihovega izvajanja se spušča v profesionalne roke. Po drugi strani pa gre tudi za človekovo percepcijo: dejanja iluzionista so zasnovana tako, da gledalca zavajajo, igrajoč se na njegovo pozornost in zbranost. Zato za tiste, ki zelo natančno spremljajo čarovnikove roke, ni čarovništva in prevare pri nekaterih trikih je mogoče zlahka zaznati, če na primer njegov video posnamete na video in ga predvajate počasi.
Seveda je situacija z zaznavanjem takih trikov z algoritmi računalniškega vida nekoliko drugačna: v resnici je računalnik osvobojen možnosti prevare, in v primeru njega, kako dobro lahko prepozna prevaro, je odvisno od kakovosti njegovega dela. Raziskovalci, ki jih vodi Alex Gomez-Marin z Inštituta za nevroznanosti v Alicanteju (Španija), so se odločili preizkusiti, ali se takšnega algoritma lahko nauči gledati trike iluzionistov kot osebe.
Za to so znanstveniki najeli profesionalnega iluzionista in ga prosili, naj pokaže sedem preprostih vizualnih trikov s kovanci - brez verbalnih dodatkov, ki lahko gledalca odvrnejo in vplivajo na uspeh iluzije. Trike so razlikovali po premikih roke iluzionista, potrebnih za izginotje kovanca: v enem je bilo pomembno, da kovanec povleče na mizo, v drugem pa na primer, da ga zgrabi.
Ljudje so pokazali vse trike, prav tako algoritem, ki temelji na DeepLabCut, ki so ga nemški znanstveniki predstavili lani: uporablja se za samodejno sledenje premikom laboratorijskih živali in lahko celo analizira premike posameznih delov telesa (na primer šape miši). Naloga algoritma je bila določiti lokacijo kovanca na koncu vsakega trika - popolnoma enako nalogo, s katero se soočajo udeleženci v raziskavi.
Znanstveniki so primerjali rezultate človeka in algoritma in ugotovili, da sta bila mogoča samo dva primera. Tri trike, ki so zavajali občinstvo, algoritem ni prevaral - določil je položaj kovanca. Tudi en trik je zamikal algoritem, vendar ne publike, in eden - obratno. Na primer, četrti trik, v katerem iluzionist položi kovance po vrsti (lahko si ogledate v videoposnetku), se je za algoritem izkazal za preprostega, vendar je gledalca lahko zavedel, saj je slednja pozornost med gibi usmerila v roko, v kateri je iluzionist sprva držal kovance. zato je dejstvo, da je čarovnik z drugo roko dal kovanec, ostalo neopaženo. Ker algoritem, ki je usposobljen za sledenje kovanca, nima težav pri sledenju obeh rok hkrati, ni bil zaveden. Po drugi strani pa v šestem triku - popolnoma enako kot prvi oz.vendar je bilo narejeno posebej z napako - algoritem za razliko od gledalca ni uspel prepoznati prevare, saj se je kovanec, ki ga je vrgel, izkazal za rob v primerjavi s kamero, kar je povzročalo težave pri prepoznavanju računalnika in ne za človeka.
Avtorja pojasnjujeta, da ju ni zanimala zmožnost algoritma, da hitro ugotovi iluzionistične trike. Namesto tega so želeli videti, ali je mogoče, da bi ga gledal tako, kot je videti navadni človek, in ne tistega, ki se trudi rešiti prevare, ampak tistega, ki trik dejansko dojema kot nekakšno magijo. Dejstvo, da v nekaterih primerih DeepLabCut dejansko ni mogel prepoznati prevare na enak način kot človek, kar po mnenju znanstvenikov pomeni, da se takšni algoritmi lahko uporabljajo za analizo človekove percepcije - samo v situacijah, kot so triki iluzionistov.
Promocijski video:
Elizaveta Ivtušek