I ricercatori spagnoli hanno insegnato a un algoritmo di visione artificiale per percepire i trucchi di un illusionista con una moneta allo stesso modo di una persona. Per fare ciò, hanno chiesto a un illusionista professionista di mostrare diversi trucchi allo spettatore e un algoritmo di riconoscimento basato su DeepLabCut, che viene utilizzato per monitorare gli animali da laboratorio. Due dei sette trucchi mostrati sono stati in grado di ingannare con successo sia una persona che un computer, ei risultati del lavoro possono in futuro aiutare a studiare la percezione di tali trucchi da parte degli spettatori, scrivono gli scienziati in un preprint su arXiv.org.
Non c'è magia nei trucchi magici mostrati dagli illusionisti, l'intero successo della loro implementazione si riduce al gioco di prestigio. D'altronde è anche una questione di percezione umana: le azioni dell'illusionista sono pensate per fuorviare lo spettatore, giocando sulla sua attenzione e concentrazione. Pertanto, per coloro che seguono le mani del mago con estrema attenzione, non c'è magia e l'inganno in alcuni trucchi può essere facilmente rilevato se, ad esempio, si registra la sua performance in video e lo si riproduce lentamente.
Naturalmente, la situazione con la percezione di tali trucchi da parte degli algoritmi di visione artificiale è leggermente diversa: infatti, il computer è liberato dalla possibilità di essere ingannato e, nel caso di esso, quanto bene possa riconoscere l'inganno dipende dalla qualità del suo lavoro. I ricercatori guidati da Alex Gomez-Marin dell'Istituto di neuroscienze di Alicante (Spagna) hanno deciso di testare se un tale algoritmo può essere insegnato per guardare ai trucchi degli illusionisti come persona.
Per fare questo, gli scienziati hanno assunto un illusionista professionista e gli hanno chiesto di mostrare sette semplici trucchi visivi con le monete, senza alcuna aggiunta verbale che possa distrarre lo spettatore e influenzare il successo dell'illusione. I trucchi erano contraddistinti dai movimenti della mano dell'illusionista necessari alla scomparsa della moneta: ad esempio, in uno era importante trascinare la moneta sul tavolo, e nell'altro, ad esempio, afferrarla.
Tutti i trucchi sono stati mostrati alle persone, così come un algoritmo basato su DeepLabCut, che è stato presentato dagli scienziati tedeschi lo scorso anno: viene utilizzato per tracciare automaticamente i movimenti degli animali da laboratorio e può persino analizzare i movimenti delle singole parti del loro corpo (ad esempio, le zampe dei topi). Il compito dell'algoritmo era determinare la posizione della moneta alla fine di ogni trucco, esattamente lo stesso compito affrontato dai partecipanti alla ricerca.
Gli scienziati hanno confrontato i risultati di una persona e di un algoritmo e hanno scoperto che solo due casi erano possibili per ingannarli entrambi. Tre trucchi che hanno ingannato il pubblico, l'algoritmo non ha ingannato: ha determinato la posizione della moneta. Inoltre, un trucco ha ingannato l'algoritmo, ma non il pubblico, e l'altro - il contrario. Ad esempio, il quarto trucco, in cui l'illusionista dispone le monete in fila (potete guardarlo nel video), si è rivelato semplice per l'algoritmo, ma è stato in grado di ingannare lo spettatore, perché l'attenzione di quest'ultimo durante i movimenti era diretta alla mano in cui l'illusionista teneva inizialmente le monete. quindi, il fatto che il mago stesse mettendo una moneta con l'altra mano passò inosservato. Poiché un algoritmo addestrato per tracciare una moneta non ha problemi a tracciare entrambe le mani contemporaneamente, non è stato ingannato. D'altra parte, nel sesto trucco, esattamente come il primo,ma è stato fatto appositamente per un errore: l'algoritmo, a differenza dello spettatore, non è riuscito a riconoscere l'inganno, poiché la moneta lanciata, a quanto pare, si è rivelata un vantaggio rispetto alla fotocamera, il che ha causato difficoltà nel riconoscimento per un computer, e non per una persona.
Gli autori chiariscono che non erano interessati alla capacità dell'algoritmo di capire rapidamente i trucchi dell'illusionista. Piuttosto, volevano vedere se era possibile fargli guardare come appare una persona comune, e non colui che cerca di risolvere l'inganno, ma colui che in realtà percepisce il trucco come una sorta di magia. Il fatto che in alcuni casi DeepLabCut non fosse realmente in grado di riconoscere l'inganno allo stesso modo di una persona, il che significa, secondo gli scienziati, che tali algoritmi possono essere utilizzati per analizzare la percezione umana, proprio in situazioni come i trucchi degli illusionisti.
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Elizaveta Ivtushok
