Spanische Forscher lehrten einen Computer-Vision-Algorithmus, um die Tricks eines Illusionisten mit einer Münze genauso wahrzunehmen wie eine Person. Zu diesem Zweck baten sie einen professionellen Illusionisten, dem Betrachter mehrere Tricks und einen auf DeepLabCut basierenden Erkennungsalgorithmus zu zeigen, mit dem Labortiere verfolgt werden. Zwei der sieben gezeigten Tricks konnten sowohl eine Person als auch einen Computer erfolgreich täuschen, und die Ergebnisse der Arbeit können in Zukunft dazu beitragen, die Wahrnehmung solcher Tricks durch die Zuschauer zu untersuchen, schreiben die Wissenschaftler in einem Preprint auf arXiv.org.
Die Zaubertricks, die Illusionisten zeigen, enthalten keine Magie. Der gesamte Erfolg ihrer Implementierung hängt von der Handfertigkeit ab. Andererseits ist es auch eine Frage der menschlichen Wahrnehmung: Die Handlungen des Illusionisten sollen den Betrachter irreführen und auf seine Aufmerksamkeit und Konzentration spielen. Daher gibt es für diejenigen, die den Händen des Magiers äußerst sorgfältig folgen, keine Magie, und bei einigen Tricks kann eine Täuschung leicht erkannt werden, wenn Sie beispielsweise seine Leistung auf Video aufzeichnen und langsam abspielen.
Natürlich ist die Situation bei der Wahrnehmung solcher Tricks durch Computer-Vision-Algorithmen etwas anders: Tatsächlich ist der Computer von der Möglichkeit befreit, getäuscht zu werden, und im Falle dessen hängt es von der Qualität seiner Arbeit ab, wie gut er Täuschung erkennen kann. Die von Alex Gomez-Marin vom Institut für Neurowissenschaften in Alicante (Spanien) geleiteten Forscher beschlossen zu testen, ob ein solcher Algorithmus gelehrt werden kann, um die Tricks der Illusionisten als Person zu betrachten.
Zu diesem Zweck stellten die Wissenschaftler einen professionellen Illusionisten ein und baten ihn, sieben einfache visuelle Tricks mit Münzen zu zeigen - ohne verbale Zusätze, die den Betrachter ablenken und den Erfolg der Illusion beeinträchtigen können. Die Tricks zeichneten sich durch die Bewegungen der Hand des Illusionisten aus, die für das Verschwinden der Münze erforderlich waren: Zum einen war es wichtig, die Münze auf den Tisch zu ziehen und zum anderen, sie zu greifen.
Alle Tricks wurden den Menschen gezeigt, sowie ein Algorithmus, der auf DeepLabCut basiert und von deutschen Wissenschaftlern im vergangenen Jahr vorgestellt wurde: Er dient zur automatischen Verfolgung der Bewegungen von Labortieren und kann sogar die Bewegungen einzelner Körperteile (z. B. der Pfoten von Mäusen) analysieren. Die Aufgabe des Algorithmus bestand darin, die Position der Münze am Ende jedes Tricks zu bestimmen - genau dieselbe Aufgabe, mit der die Forschungsteilnehmer konfrontiert waren.
Wissenschaftler verglichen die Ergebnisse einer Person und eines Algorithmus und stellten fest, dass nur zwei Fälle möglich waren, um beide zu täuschen. Drei Tricks, die das Publikum täuschten, der Algorithmus täuschte nicht - er bestimmte die Position der Münze. Außerdem hat ein Trick den Algorithmus ausgetrickst, aber nicht das Publikum, und einer - umgekehrt. Zum Beispiel erwies sich der vierte Trick, bei dem der Illusionist Münzen hintereinander auslegt (Sie können ihn im Video ansehen), für den Algorithmus als einfach, konnte den Betrachter jedoch täuschen, da dessen Aufmerksamkeit während der Bewegungen auf die Hand gerichtet war, in der der Illusionist die Münzen ursprünglich hielt. Daher blieb die Tatsache, dass der Zauberer mit der anderen Hand eine Münze einlegte, unbemerkt. Da ein Algorithmus, der darauf trainiert ist, eine Münze zu verfolgen, kein Problem damit hat, beide Hände gleichzeitig zu verfolgen, wurde er nicht getäuscht. Auf der anderen Seite, im sechsten Trick - genau das gleiche wie im ersten,aber es wurde speziell mit einem Fehler gemacht - der Algorithmus erkannte im Gegensatz zum Betrachter die Täuschung nicht, da sich die geworfene Münze anscheinend als Rand in Bezug auf die Kamera herausstellte, was Schwierigkeiten bei der Erkennung für einen Computer und nicht für eine Person verursachte.
Die Autoren stellen klar, dass sie nicht an der Fähigkeit des Algorithmus interessiert waren, die Tricks des Illusionisten schnell herauszufinden. Sie wollten vielmehr sehen, ob es möglich ist, ihn dazu zu bringen, sie so anzusehen, wie ein gewöhnlicher Mensch aussieht, und nicht derjenige, der versucht, die Täuschung zu lösen, sondern derjenige, der den Trick tatsächlich als eine Art Magie wahrnimmt. Die Tatsache, dass DeepLabCut in einigen Fällen Täuschung nicht wirklich auf die gleiche Weise wie eine Person erkennen konnte, bedeutet laut Wissenschaftlern, dass solche Algorithmen zur Analyse der menschlichen Wahrnehmung verwendet werden können - nur in Situationen wie den Tricks von Illusionisten.
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Elizaveta Ivtushok
