Španjolski istraživači naučili su algoritam računalnog vida kako percipirati trikove iluzionista s novčićem na isti način kao i osoba. Da bi to učinili, zamolili su profesionalnog iluzionista da gledatelju pokaže nekoliko trikova i algoritam prepoznavanja koji se temelji na DeepLabCut-u, a koji se koristi za praćenje laboratorijskih životinja. Dva od sedam prikazanih trikova uspjela su uspješno prevariti i osobu i računalo, a rezultati rada u budućnosti mogu pomoći u proučavanju percepcije takvih trikova od strane gledatelja, pišu znanstvenici u preprintu na arXiv.org.
Nema čarolije u čarobnim trikovima koje pokazuju iluzionisti, cijeli se uspjeh u njihovoj provedbi svodi na stručnost. S druge strane, to je također stvar ljudske percepcije: postupci iluzionista oblikovani su tako da zavedu gledatelja, igrajući se na njegovu pažljivost i koncentraciju. Stoga, za one koji vrlo pažljivo prate mađioničarske ruke, ne postoji magija, a obmana se u nekim trikovima može lako otkriti ako, na primjer, njegov nastup zabilježite na videu i reprodukujete ga polako.
Naravno, situacija s percipiranjem takvih trikova algoritmima računalnog vida je malo drugačija: ustvari, računalo se oslobađa mogućnosti obmane, a u slučaju njega, koliko dobro može prepoznati obmanu, ovisi o kvaliteti njegova rada. Istraživači predvođeni Alexom Gomez-Marinom s Instituta za neuroznanosti u Alicanteu (Španjolska) odlučili su testirati može li se takav algoritam naučiti gledati trikove iluzionista kao osobe.
Da bi to postigli, znanstvenici su angažirali profesionalnog iluzionista i zamolili ga da pokaže sedam jednostavnih vizualnih trikova s kovanicama - bez ikakvih verbalnih dodataka koji mogu odvratiti pozornost gledatelja i utjecati na uspjeh iluzije. Trikovi su se razlikovali pokretima ruke iluzionista potrebnim za nestanak novčića: u jednom je bilo važno povući novčić na stol, a u drugom, na primjer, zgrabiti ga.
Ljudi su pokazali sve trikove, kao i algoritam temeljen na DeepLabCut, koji su njemački znanstvenici predstavili prošle godine: koristi se za automatsko praćenje pokreta laboratorijskih životinja i čak može analizirati pokrete pojedinih dijelova njihovih tijela (na primjer, šape miševa). Zadatak algoritma bio je odrediti mjesto novčića na kraju svakog trika - točno isti zadatak s kojim su se suočavali sudionici u istraživanju.
Znanstvenici su usporedili rezultate osobe i algoritam i otkrili da su samo dva slučaja moguća obmanjivati oba. Tri trika koji su prevarili publiku, algoritam nije zavarao - odredio je položaj novčića. Također, jedan trik je prevario algoritam, ali ne i publiku, i jedan - obrnuto. Primjerice, četvrti trik, u kojem iluzionist redaje novčiće u nizu (možete to pogledati u videu), ispostavilo se da je algoritam jednostavan, ali uspio je zavesti gledatelja, jer je potonja pažnja tijekom pokreta bila usmjerena na ruku u kojoj je iluzionist u početku držao novčiće. prema tome, činjenica da je mađioničar stavljao novčić drugom rukom prošla je nezapaženo. Budući da algoritam uvježban za praćenje novčića nema problema s praćenjem obje ruke odjednom, nije se zavarao. S druge strane, u šestom triku - potpuno isto kao u prvom,ali posebno je napravljena greškom - algoritam, za razliku od gledatelja, nije uspio prepoznati obmanu, budući da se bačeni novčić, čini se, pokazao kao ivica u odnosu na kameru, što je uzrokovalo poteškoće u prepoznavanju računala, a ne osobe.
Autori pojašnjavaju da ih nije zanimala sposobnost algoritma da brzo utvrdi iluzionističke trikove. Umjesto toga, htjeli su vidjeti je li moguće natjerati ga da ih gleda onako kako to i obična osoba izgleda, a ne onaj koji pokušava riješiti prevaru, nego onaj koji trik zapravo doživljava kao neku vrstu magije. Činjenica da u nekim slučajevima DeepLabCut zapravo nije bio u stanju prepoznati obmanu na isti način kao i osoba, što prema znanstvenicima znači da se takvi algoritmi mogu upotrijebiti za analizu ljudske percepcije - upravo u situacijama poput trikova iluzionista.
Promotivni video:
Elizaveta Ivtušak