Espanjalaiset tutkijat opettivat tietokonevisioalgoritmia havaitsemaan illusionistin temppuja kolikolla samalla tavalla kuin ihminen. Tätä varten he pyysivät ammatillista illusionistia näyttämään katsojalle useita temppuja ja DeepLabCut-pohjaisen tunnistusalgoritmin, jota käytetään laboratorioeläinten seuraamiseen. Kaksi seitsemästä näytetystä tempusta pystyi pettämään menestyksekkäästi sekä ihmisen että tietokoneen, ja työn tulokset voivat tulevaisuudessa auttaa tutkimaan katsojien käsitystä tällaisista temppuista, tutkijat kirjoittavat arXiv.org-esijulkaisussa.
Taikuutaidoissa, joita illuusionistit osoittavat, ei ole mitään taikuutta, niiden toteuttamisen koko menestys laskee käsityönä. Toisaalta, se on myös ihmisen käsityksen kysymys: illuusion tekijöiden toiminnan tarkoituksena on johtaa katsojaa harhaan, pelaamalla hänen tarkkaavaisuuttaan ja keskittymiskykyään. Siksi niille, jotka seuraavat taikurin käsiä erittäin tarkasti, ei ole taikuutta, ja joidenkin temppujen petokset voidaan helposti havaita, jos esimerkiksi tallennat hänen esityksen videolle ja toistat sen hitaasti.
Tietysti tilanne, jossa tietokoneenäköalgoritmit havaitsevat tällaisia temppuja, on hiukan erilainen: itse asiassa tietokone vapautetaan mahdollisuudesta harhautua, ja siinä tapauksessa, kuinka hyvin se pystyy tunnistamaan petoksen, riippuu työnsä laatu. Alicanten (Espanja) neurotieteiden instituutin Alex Gomez-Marinin johtamat tutkijat päättivät testata, voidaanko tällainen algoritmi opettaa tarkastelemaan illuusionistien temppuja ihmisenä.
Tätä varten tutkijat palkkasivat ammattimaisen illusionistin ja pyysivät häntä näyttämään seitsemän yksinkertaista visuaalista temppua kolikoilla - ilman sanallisia lisäyksiä, jotka voivat häiritä katsojaa ja vaikuttaa illuusion onnistumiseen. Tempput erotettiin illuusionistin käden liikkeillä, jotka olivat tarpeen kolikon katoamiseksi: esimerkiksi yhdessä oli tärkeää vetää kolikko pöydälle ja toisessa esimerkiksi napata se.
Kaikkia temppuja näytettiin ihmisille, samoin kuin saksalaisten tutkijoiden viime vuonna esittämää DeepLabCut-pohjaista algoritmia: sitä käytetään laboratorioeläinten liikkeiden automaattiseen seuraamiseen ja se voi jopa analysoida kehonsa yksittäisten osien liikettä (esimerkiksi hiirien tassut). Algoritmin tehtävä oli määrittää kolikon sijainti kunkin tempun lopussa - täsmälleen sama tehtävä, johon tutkimuksen osallistujat kohtasivat.
Tutkijat vertasivat henkilön tuloksia ja algoritmia ja havaitsivat, että vain kaksi tapausta oli mahdollista pettää molemmat. Kolme temppua, jotka pettivät yleisöä, algoritmi ei pettänyt - se määritteli kolikon sijainnin. Lisäksi yksi temppu huijasi algoritmin, mutta ei yleisöä, ja yksi - päinvastoin. Esimerkiksi neljäs temppu, jossa illusionisti asettaa kolikot peräkkäin (voit katsoa sitä videossa), osoittautui algoritmin kannalta yksinkertaiseksi, mutta se kykeni harhaan katsojaa, koska viimeksi mainitun huomio liikkeiden aikana kohdistui käteen, jossa illuusionisti alun perin säilytti kolikot. siksi se, että taikuri asetti kolikon toisen kätensä kanssa, jäi huomaamatta. Koska kolikon jäljittämiseen koulutetulla algoritmilla ei ole ongelmia seurata molempia käsiä kerralla, sitä ei lankaantettu. Toisaalta kuudennessa tempussa - täsmälleen sama kuin ensimmäinen,mutta se tehtiin erityisesti erehdyksellä - algoritmi, toisin kuin katsoja, ei tunnistanut petoksia, koska heitetty kolikko ilmeisesti osoittautui kameran suhteen reunaksi, mikä aiheutti vaikeuksia tietokoneen, ei henkilön, tunnistamisessa.
Kirjoittajat selittävät, että he eivät olleet kiinnostuneita algoritmin kyvystä selvittää nopeasti illuusion temppuja. Pikemminkin he halusivat nähdä, onko mahdollista saada hänet katsomaan heitä tavallisen ihmisen näkökulmasta, eikä se, joka yrittää ratkaista petoksen, vaan se, joka todella huomaa temppun olevan jonkinlainen taikuus. Se, että joissain tapauksissa DeepLabCut ei kyennyt oikein tunnistamaan petosta samalla tavalla kuin ihminen, mikä tarkoittaa tutkijoiden mukaan, että tällaisia algoritmeja voidaan käyttää ihmisen havaintojen analysointiin - aivan sellaisissa tilanteissa kuin illuusionistien temppuja.
Mainosvideo:
Elizaveta Ivtushok