Нейросеть "случайно" опознала человека по танцу — хотя от нее ждали другого

Опознать человека можно не только по чертам лица или отпечаткам пальцев, но и по танцу. С таким заявлением выступили финские ученые из Центра междисциплинарного изучения музыки в Университете Йювяскюля. Изучая вопросы влияния музыки на характер и самочувствие человека, они внезапно открыли, что танцевальные движения позволяют определить личность танцора с точностью до 94%.
За основу эксперимента команда исследователей взяла распространенную технологию захвата движения. Этот инструмент давно и успешно используется в кинематографе и компьютерных играх: с его помощью режиссерам и аниматорам удается оцифровать не весь образ, а только движения актера с тем, чтобы использовать их для прорисовки компьютерного персонажа. Дополнив технологию захвата возможностями машинного обучения, ученые собирались выяснить, сможет ли нейросеть определить жанр музыки по движению танцора.
В опыте приняли участие 73 добровольца, которых попросили станцевать под музыкальные отрывки различных жанров, от хип-хопа и блюза до регги и металла. Их движения снимались с помощью технологии motion capture, а затем "скармливались" нейросети. К большому разочарованию ученых, алгоритм полностью провалил задание, угадав правильный жанр менее чем в 30% случаев.
Но вместе с тем эксперимент показал неожиданный результат. Оказалось, что нейросеть не может понять, что за жанр "танцует" человек, но вполне может угадать самого человека. Танцевальные движения оказались настолько характерными, что алгоритм правильно определил по ним танцора, угадав в 94% случаев. Интересно отметить, что главный процент "неудач" пришелся на такие музыкальные направления, как джаз и heavy-metal. Скорее всего, нейросеть ошибалась из-за ограниченного количества движений. Ведь практически единственный "танец", возможный в хеви-метале — отчаянные прыжки, коза и мотания головой в стиле хэдбенгинг.
Несмотря на то, что результаты эксперимента официально можно назвать провальными, а неожиданный итог — неприменимым в прикладном смысле, финские ученые смотрят на свою работу с оптимизмом. Они уверены, что их открытие сделает нейросети еще более эффективным. Умение взглянуть на обучение алгоритма с точки зрения неожиданной, "нечеловеческой" логики поможет в разработке новых подходов к машинному обучению.
Источник: https://www.cbc.ca/radio/quirks/feb-1-understanding-the-coronavirus-cyborg-jellyfish-judging-cat-pain-and-more-1.5446302/forget-face-recognition-an-ai-can-tell-who-you-are-by-how-you-dance-1.5446316