Pesquisadores espanhóis ensinaram um algoritmo de visão por computador para perceber os truques de um ilusionista com uma moeda da mesma forma que uma pessoa. Para fazer isso, eles pediram a um ilusionista profissional que mostrasse vários truques ao visualizador e um algoritmo de reconhecimento baseado em DeepLabCut, que é usado para rastrear animais de laboratório. Dois dos sete truques mostrados foram capazes de enganar com sucesso uma pessoa e um computador, e os resultados do trabalho podem no futuro ajudar no estudo da percepção de tais truques pelos espectadores, escrevem os cientistas em um preprint no arXiv.org.
Não há mágica nos truques de mágica que os ilusionistas mostram, todo o sucesso de sua implementação se resume a prestidigitação. Por outro lado, é também uma questão de percepção humana: as ações do ilusionista visam enganar o espectador, jogando com sua atenção e concentração. Portanto, para quem segue as mãos do mago com extremo cuidado, não há mágica, e o engano em alguns truques pode ser facilmente detectado se, por exemplo, você gravar sua atuação em vídeo e reproduzi-la lentamente.
Claro, a situação com a percepção de tais truques por algoritmos de visão computacional é um pouco diferente: na verdade, o computador está livre da possibilidade de ser enganado e, no caso dele, o quão bem ele pode reconhecer o engano depende da qualidade do seu trabalho. Os pesquisadores liderados por Alex Gomez-Marin do Instituto de Neurociências de Alicante (Espanha) decidiram testar se esse algoritmo pode ser ensinado a ver os truques dos ilusionistas como pessoas.
Para fazer isso, os cientistas contrataram um ilusionista profissional e pediram-lhe que mostrasse sete truques visuais simples com moedas - sem quaisquer acréscimos verbais que possam distrair o espectador e afetar o sucesso da ilusão. Os truques se distinguiam pelos movimentos da mão do ilusionista necessários ao desaparecimento da moeda: por exemplo, em um era importante arrastar a moeda sobre a mesa, e no outro, por exemplo, agarrá-la.
Todos os truques foram mostrados às pessoas, assim como um algoritmo baseado no DeepLabCut, apresentado por cientistas alemães no ano passado: ele é usado para rastrear automaticamente os movimentos de animais de laboratório e pode até analisar os movimentos de partes individuais de seus corpos (por exemplo, as patas de ratos). A tarefa do algoritmo era determinar a localização da moeda no final de cada truque - exatamente a mesma tarefa enfrentada pelos participantes da pesquisa.
Os cientistas compararam os resultados de uma pessoa e de um algoritmo e descobriram que apenas dois casos eram possíveis para enganar os dois. Três truques que enganaram o público, o algoritmo não enganou - determinou a posição da moeda. Além disso, um truque enganou o algoritmo, mas não o público, e outro - o contrário. Por exemplo, o quarto truque, em que o ilusionista distribui moedas em sequência (você pode assistir no vídeo), acabou sendo simples para o algoritmo, mas foi capaz de enganar o visualizador, porque a atenção deste durante os movimentos foi direcionada para a mão em que o ilusionista inicialmente segurava as moedas. portanto, o fato de que o mago estava colocando uma moeda com a outra mão passou despercebido. Como um algoritmo treinado para rastrear uma moeda não tem problemas para rastrear as duas mãos ao mesmo tempo, ele não se enganou. Por outro lado, no sexto truque - exatamente igual ao primeiro,mas foi especialmente cometido com um erro - o algoritmo, ao contrário do visualizador, não conseguiu reconhecer o engano, uma vez que a moeda jogada, aparentemente, acabou sendo uma vantagem em relação à câmera, o que causou dificuldades de reconhecimento para um computador, e não para uma pessoa.
Os autores esclarecem que não estão interessados na capacidade do algoritmo de descobrir rapidamente os truques do ilusionista. Em vez disso, queriam ver se era possível fazê-lo olhar para eles da mesma forma que uma pessoa comum olha, e não aquele que busca solucionar o engano, mas aquele que realmente percebe o truque como uma espécie de mágica. O fato de que em alguns casos o DeepLabCut não foi realmente capaz de reconhecer o engano da mesma forma que uma pessoa, o que significa, de acordo com os cientistas, que tais algoritmos podem ser usados para analisar a percepção humana - apenas em situações como os truques de ilusionistas.
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Elizaveta Ivtushok
