西班牙神經(jīng)科學(xué)研究所和幾所大學(xué)的研究人員突發(fā)奇想，用機(jī)器學(xué)習(xí)來量化魔術(shù)師的手法，并試圖讓AI來預(yù)測道具的去向。實(shí)驗(yàn)最終走向了一個有趣的方向。

據(jù)說魔術(shù)的起源跟宗教信仰有關(guān)。“魔術(shù)（magic）”一詞源來自拉丁語magi，歷史上有關(guān)魔術(shù)記載最早現(xiàn)于埃及，距今已經(jīng)有4000多年。魔術(shù)追求的是通過一些障眼法、心里暗示、道具等，達(dá)到愚弄觀眾眼力和智商的目的。

最高明的魔術(shù)師，就是玩弄人心的高手。人類的眼睛或許會產(chǎn)生錯覺，會受到心理作用的影響。那么AI呢？

這個完全沒有心的冷血家伙，可以面對世界最頂級的圍棋選手而絲毫不受影響；可以面對世界最頂級的星際職業(yè)玩家而不出任何差錯，統(tǒng)統(tǒng)完勝！那么AI能否突破人類固有的局限，輕松破解魔術(shù)師的手法呢？

西班牙神經(jīng)科學(xué)研究所和幾所大學(xué)的研究人員突發(fā)奇想，用機(jī)器學(xué)習(xí)來量化魔術(shù)師的手法，并試圖讓AI來預(yù)測道具的去向。

說干就干。他們找來一位專業(yè)魔術(shù)師表演最經(jīng)典的猜硬幣游戲。魔術(shù)師首先向觀眾展示手中若干枚硬幣，然后通過投擲、掉落、拖拽、放置和抓取等動作，讓硬幣出現(xiàn)或者消失。

為了照顧觀眾，或者主要是為了照顧AI，研究人員給魔術(shù)師不斷增加難度，不僅不允許通過言語來誘導(dǎo)觀眾，同時也不會使用任何機(jī)關(guān)或者道具，全靠魔術(shù)師一雙白嫩的肉巴掌。所以看視頻的時候不要以為自己聾了。

研究人員使用DeepLabCut，一款用來自動跟蹤和標(biāo)記移動動物身體部位的工具。由一對神經(jīng)科學(xué)家夫妻Mackenzie Mathis和Alexander Mathis開發(fā)。

DeepLabCut允許研究人員從互聯(lián)網(wǎng)上下載任何有關(guān)視頻，并對特定的身體部位進(jìn)行數(shù)字標(biāo)記，比如下圖中小鼠的爪子。當(dāng)然也可以用來追蹤硬幣。

有了這款神器，志愿者就可以手動給硬幣打上標(biāo)簽以便訓(xùn)練AI去識別硬幣，從而可以在魔術(shù)表演中跟蹤硬幣的位置。

接下來魔術(shù)師可以開始表演了。只見魔術(shù)師雙手上下翻飛，左右舞動，硬幣在雙手間時而現(xiàn)身時而消失。當(dāng)硬幣出現(xiàn)的時候，AI會死死盯住硬幣，當(dāng)硬幣隱身在魔術(shù)師手中時，AI則試圖通過算法來預(yù)測出硬幣的去向。

從視頻中的軌跡來看，AI好像和人類的眼光差不多。同樣也被魔術(shù)師一頓猛如虎的操作給騙了，甚至有時候即使硬幣最后出現(xiàn)了，AI依然固執(zhí)的認(rèn)為沒有出現(xiàn)。

但終究跟人類比起來，AI的眼神還是相對更毒辣一些，被騙次數(shù)也比人類少一些。研究人員認(rèn)為由于算法不存在像人類這么多的認(rèn)知偏見，因此更不容易被騙。

這個實(shí)驗(yàn)讓研究人員了解到，人類的某些認(rèn)知技巧是可以被遷移到 AI 系統(tǒng)的。并且證明通過選擇盡可能接近人類認(rèn)知系統(tǒng)的AI模型，可能有助于針對人類的對抗性認(rèn)知技巧的開發(fā)。

有趣的是，在開發(fā)出能與人類對抗的AI系統(tǒng)之前，最好的樣本不是那些拒絕被愚弄的人，而是沉迷于被魔術(shù)愚弄帶來的快感之中的人。

或許，讓AI去研究魔術(shù)，能夠讓我們更了解人類自身？