Spaanse onderzoekers leerden een computervisie-algoritme om de trucs van een illusionist met een muntstuk op dezelfde manier waar te nemen als een persoon. Om dit te doen, vroegen ze een professionele illusionist om verschillende trucs aan de kijker te laten zien en een herkenningsalgoritme gebaseerd op DeepLabCut, dat wordt gebruikt om proefdieren te volgen. Twee van de zeven getoonde trucs waren in staat om zowel een persoon als een computer met succes te misleiden, en de resultaten van het werk kunnen in de toekomst helpen bij het bestuderen van de perceptie van dergelijke trucs door kijkers, schrijven de wetenschappers in een voordruk op arXiv.org.
Er zit geen magie in de goocheltrucs die illusionisten laten zien, het hele succes van hun implementatie komt neer op goochelarij. Aan de andere kant is het ook een kwestie van menselijke waarneming: de acties van de illusionist zijn bedoeld om de toeschouwer te misleiden, waarbij wordt ingespeeld op zijn oplettendheid en concentratie. Daarom is er voor degenen die de handen van de goochelaar uiterst zorgvuldig volgen, geen magie en kan misleiding in sommige trucs gemakkelijk worden gedetecteerd als je bijvoorbeeld zijn uitvoering op video opneemt en deze langzaam afspeelt.
Natuurlijk is de situatie met de perceptie van dergelijke trucs door computervisie-algoritmen enigszins anders: in feite is de computer bevrijd van de mogelijkheid om misleid te worden, en in het geval daarvan, hoe goed hij misleiding kan herkennen, hangt af van de kwaliteit van zijn werk. De onderzoekers onder leiding van Alex Gomez-Marin van het Institute of Neurosciences in Alicante (Spanje) besloten om te testen of een dergelijk algoritme kan worden geleerd om naar de trucs van de illusionisten als persoon te kijken.
Om dit te doen, huurden de wetenschappers een professionele illusionist in en vroegen hem om zeven eenvoudige visuele trucs met munten te laten zien - zonder enige verbale toevoegingen die de kijker kunnen afleiden en het succes van de illusie kunnen beïnvloeden. De trucs onderscheidden zich door de bewegingen van de hand van de illusionist die nodig waren voor het verdwijnen van de munt: bij de ene was het bijvoorbeeld belangrijk om de munt over de tafel te slepen en bij de andere bijvoorbeeld om hem vast te pakken.
Alle trucs werden aan mensen getoond, evenals een algoritme gebaseerd op DeepLabCut, dat vorig jaar door Duitse wetenschappers werd gepresenteerd: het wordt gebruikt om automatisch de bewegingen van proefdieren te volgen en kan zelfs de bewegingen van individuele delen van hun lichaam analyseren (bijvoorbeeld de poten van muizen). De taak van het algoritme was om de locatie van de munt aan het einde van elke truc te bepalen - precies dezelfde taak waarmee de onderzoeksdeelnemers worden geconfronteerd.
Wetenschappers vergeleken de resultaten van een persoon en een algoritme en ontdekten dat slechts twee gevallen mogelijk waren om beide te misleiden. Drie trucs die het publiek bedrogen, het algoritme bedroog niet - het bepaalde de positie van de munt. Ook heeft één truc het algoritme bedrogen, maar niet het publiek, en de andere - andersom. Zo bleek de vierde truc, waarbij de illusionist munten achter elkaar neerlegt (je kunt het in de video bekijken), eenvoudig voor het algoritme, maar het was in staat om de kijker te misleiden, omdat diens aandacht tijdens de bewegingen was gericht op de hand waarin de illusionist de munten aanvankelijk vasthield. daarom viel het niet op dat de goochelaar met zijn andere hand een munt erin gooide. Omdat een algoritme dat is getraind om een munt te volgen, geen probleem heeft om beide handen tegelijk te volgen, werd het niet voor de gek gehouden. Aan de andere kant, in de zesde slag - precies hetzelfde als de eerste,maar het was speciaal gemaakt met een fout - het algoritme herkende, in tegenstelling tot de kijker, het bedrog niet, aangezien de gegooide munt blijkbaar een voordeel bleek te zijn ten opzichte van de camera, wat problemen veroorzaakte bij de herkenning voor een computer, en niet voor een persoon.
De auteurs verduidelijken dat ze niet geïnteresseerd waren in het vermogen van het algoritme om snel de trucs van de illusionist te achterhalen. Ze wilden eerder zien of het mogelijk was om hem naar hen te laten kijken zoals een gewoon persoon eruitziet, en niet degene die het bedrog probeert op te lossen, maar degene die de truc werkelijk als een soort magie beschouwt. Het feit dat DeepLabCut in sommige gevallen misleiding niet echt op dezelfde manier als een persoon kon herkennen, betekent volgens wetenschappers dat dergelijke algoritmen kunnen worden gebruikt om de menselijke perceptie te analyseren - net in situaties als de trucs van illusionisten.
Promotie video:
Elizaveta Ivtushok
