对深度神经网络施展魔术戏法以解析人类欺骗机制
神经元与认知
2019-08-21 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
魔术是在观众中制造不可能之错觉的艺术。尽管魔术的科学研究尚处于起步阶段，但近期基于深度学习的目标跟踪算法使得人们能以空前的分辨率和鲁棒性在自然条件下量化魔术师的技巧。在本研究中，我们将舞台魔术解构为纯粹的运动操控，并训练一个人工神经网络（DeepLabCut）来跟踪一枚硬币在职业魔术师一系列戏法中使其出现与消失的过程。我们并非将 AI 仅用作跟踪工具，而是将其构想为一名“人工观众”。当硬币不可见时，算法被训练为像人类观众那样推断其位置（即在左拳中）。这创造了人类被欺骗而 AI（如被人所见）未受骗、以及反之的情形。从机器的视角看魔术揭示了我们自身的认知偏差。
引用
@article{arxiv.1908.07446,
title = {Playing magic tricks to deep neural networks untangles human deception},
author = {Regina Zaghi-Lara and Miguel Ángel Gea and Jordi Camí and Luis M. Martínez and Alex Gomez-Marin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.07446},
year = {2019}
}