西班牙神經(jīng)科學研究所和幾所大學的研究人員突發(fā)奇想，用機器學習來量化魔術師的手法，并試圖讓AI來預測道具的去向。實驗最終走向了一個有趣的方向。

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

最高明的魔術師，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，輕松破解魔術師的手法呢？

西班牙神經(jīng)科學研究所和幾所大學的研究人員突發(fā)奇想，用機器學習來量化魔術師的手法，并試圖讓AI來預測道具的去向。

說干就干。他們找來一位專業(yè)魔術師表演最經(jīng)典的猜硬幣游戲。魔術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，研究人員給魔術師不斷增加難度，不僅不允許通過言語來誘導觀眾，同時也不會使用任何機關或者道具，全靠魔術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記移動動物身體部位的工具。由一對神經(jīng)科學家夫妻Mackenzie Mathis和Alexander Mathis開發(fā)。

DeepLabCut允許研究人員從互聯(lián)網(wǎng)上下載任何有關視頻，并對特定的身體部位進行數(shù)字標記，比如下圖中小鼠的爪子。當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簽以便訓練AI去識別硬幣，從而可以在魔術表演中跟蹤硬幣的位置。

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

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。研究人員認為由于算法不存在像人類這么多的認知偏見，因此更不容易被騙。

這個實驗讓研究人員了解到，人類的某些認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知系統(tǒng)的AI模型，可能有助于針對人類的對抗性認知技巧的開發(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，而是沉迷于被魔術愚弄帶來的快感之中的人。

或許，讓AI去研究魔術，能夠讓我們更了解人類自身？