A spanyol kutatók számítógépes látás algoritmust tanultak arra, hogy az illúziós szakemberek érmeivel ugyanúgy érzékeljék az érméket, mint egy ember. Ehhez felkérték egy profi illúzionistát, hogy mutasson be néhány trükköt a néző számára, valamint a DeepLabCuton alapuló felismerési algoritmust, amelyet laboratóriumi állatok nyomon követésére használnak. A hét bemutatott trükkö közül kettő sikeresen megtévesztette mind az embert, mind a számítógépet, és a munka eredményei a jövőben segíthetnek abban, hogy megismerjék az ilyen trükköket a nézők által.
Nincs varázslat a mágikus trükkökben, amelyeket az illuzionisták mutatnak, végrehajtásuk teljes sikere kézfogáshoz vezet. Másrészről az emberi felfogás kérdése is: az illúziós ember cselekedeteinek célja a néző félrevezetése, figyelmességére és koncentráltságára gyakorolva. Ezért azok számára, akik rendkívül óvatosan követik a mágus kezét, nincs mágia, és egyes trükkökben való megtévesztés könnyen felismerhető, ha például videóját rögzíti és lassan lejátssza.
Természetesen az ilyen trükköknek a számítógépes látás algoritmusai általi érzékelése kissé eltér a helyzetből: valójában a számítógépet megszabadítja a megtévesztés lehetőségétől, és abban az esetben, hogy a csalás felismerése milyen jól működik, munkájának minősége függ. A kutatók, akiket Alex Gomez-Marin vezet az Alicante Idegtudományi Intézetből (Spanyolország), úgy döntöttek, hogy megvizsgálják, lehet-e ilyen algoritmus megtanítani az illúzió szakembereinek, mint személyeknek az áttekintésére.
Ennek érdekében a tudósok professzionális illuzionistát alkalmaztak, és arra kérték, hogy mutasson hét egyszerű vizuális trükköt érmékkel - olyan szóbeli kiegészítések nélkül, amelyek elvonhatják a nézőt, és befolyásolhatják az illúzió sikerét. A trükköket az illuzionista keze által az érme eltűnéséhez szükséges mozdulatok különböztették meg: például az egyikben fontos volt az érmét az asztalra húzni, a másikban például megragadni.
Az összes trükköt megmutatták az embereknek, valamint a DeepLabCuton alapuló algoritmust, amelyet a német tudósok tavaly bemutattak: a laboratóriumi állatok mozgásának automatikus nyomon követésére szolgál, és akár testük egyes részeinek (például az egerek mancsának) mozgását is elemezni lehet. Az algoritmus feladata az érme helyének meghatározása volt az egyes trükkök végén - pontosan ugyanaz a feladat, amellyel a kutatás résztvevői szembesültek.
A tudósok összehasonlították egy személy és egy algoritmus eredményeit, és azt találták, hogy mindössze két eset volt megtévesztő. Három trükk, amelyek megtévesztették a közönséget, az algoritmus nem tévesztette meg - meghatározta az érme helyzetét. Az egyik trükk az algoritmust is becsapta, de a közönséget nem, a másik pedig fordítva. Például, a negyedik trükk, amelyben az illúzionista sorba rakja az érméket (a videóban megnézheted), az algoritmus szempontjából egyszerűnek bizonyult, de megtévesztette a nézőt, mert az utóbbi figyelme a mozgások során arra a kézre irányult, amelyben az illuzionista kezdetben az érméket tartotta. ezért az a tény, hogy a bűvész érmét helyezett be a másik kezével, észrevétlenül maradt. Mivel egy érme nyomon követésére kiképzett algoritmusnak nem jelent problémát mindkét kéz egyszerre követése, ezért nem tévesztették be. Másrészt, a hatodik trükkben - pontosan ugyanaz, mint az elsőben,de azt kifejezetten tévedéssel készítették - az algoritmus a nézőtől eltérően nem ismerte fel a megtévesztést, mivel a dobott érme látszólag peremére mutatott a fényképezőgéphez képest, ami nehézségeket okozott a számítógép, és nem a személy felismerésében.
A szerzők tisztázják, hogy nem érdekli őket az algoritmus azon képessége, hogy gyorsan kitalálják az illúziók trükköit. Inkább azt akarták látni, hogy lehetséges-e rávenni őket úgy, ahogyan egy közönséges ember néz, és nem az, aki megpróbálja megoldani a megtévesztést, hanem az, aki valójában a trükköt valamiféle varázslatnak tekinti. Az a tény, hogy bizonyos esetekben a DeepLabCut nem volt képes a csalást ugyanúgy felismerni, mint egy ember, ami a tudósok szerint azt jelenti, hogy az ilyen algoritmusok felhasználhatók az emberi érzékelés elemzésére - éppen olyan helyzetekben, mint az illúziók trükköi.
Promóciós videó:
Elizaveta Ivtushok