แอลกอริทึมคอมพิวเตอร์สามารถระบุลักษณะการเต้นรำที่เป็นเอกลักษณ์ได้

นักวิจัยที่ศูนย์วิจัยดนตรีระหว่างสาขาวิชาที่มหาวิทยาลัยจีวาสคือลาในฟินแลนด์ได้ใช้เทคโนโลยีการจับภาพการเคลื่อนไหวเพื่อศึกษาคนและรูปแบบการเต้นรำในช่วงหลายปีที่ผ่านมา โดยใช้เพื่อทำความเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างดนตรีและบุคคล พวกเขาสามารถเรียนรู้สิ่งต่างๆ ผ่านการเต้นรำ เช่น ความเป็นคนออกไปข้างนอกหรือความเป็นคนไม่ค่อยมีปฏิสัมพันธ์ ของแต่ละบุคคล อารมณ์ และความเห็นอกเห็นใจต่อผู้อื่น

โดยการดำเนินการต่อการวิจัยนี้ พวกเขาพบการค้นพบใหม่ที่น่าประหลาดใจ

ตามที่ดร. เอมิลี คาร์ลสัน ผู้เขียนหลักของการศึกษานี้ “เราจริงๆ แล้วไม่ได้ค้นหาคำตอบนี้ เพราะเราตั้งใจจะศึกษาสิ่งที่แตกต่างไปจากเดิม”

“ความคิดเดิมของเราคือการดูว่าเราสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อระบุประเภทของดนตรีที่ผู้เข้าร่วมกำลังเต้นรำตามการเคลื่อนไหวของพวกเขา”

มีผู้เข้าร่วมทั้งหมด 73 คนในการศึกษาครั้งนี้ เมื่อพวกเขาเต้นรำไปกับ 8 ประเภทของดนตรี ได้แก่ บลูส์ คันทรี ดานซ์/อิเล็กทรอนิกส์ แจ๊ส เมทัล ป็อป เร็กเก้ และแร็ป พวกเขาจะถูกจับภาพการเคลื่อนไหว พวกเขาได้รับคำแนะนำให้ฟังเพลงแล้วเคลื่อนไหวร่างกายตามที่รู้สึกเป็นธรรมชาติ

“เราคิดว่ามันสำคัญที่จะศึกษาพื้นฐานที่เกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งเป็นเหตุผลที่เรานำแนวคิดการวิจัยแบบธรรมชาติมาใช้” ตามที่ศาสตราจารย์ Petri Toivianinen ผู้เขียนอาวุโสของการศึกษานี้

การเคลื่อนไหวของผู้เข้าร่วมถูกวิเคราะห์โดยนักวิจัยโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งพยายามแยกความแตกต่างระหว่างประเภทดนตรีต่างๆ กระบวนการไม่ได้ดำเนินไปตามที่วางแผนไว้ และแอลกอริทึมคอมพิวเตอร์สามารถระบุประเภทที่ถูกต้องได้น้อยกว่า 30% ของเวลา

แม้ว่ากระบวนการจะไม่ได้ดำเนินไปตามที่วางแผนไว้ แต่นักวิจัยก็พบว่าคอมพิวเตอร์สามารถระบุผู้เข้าร่วมแต่ละคนจากกลุ่ม 73 คนได้ตามการเคลื่อนไหวของพวกเขา อัตราความแม่นยำคือ 94% เมื่อเทียบกับอัตราความแม่นยำ 2% หากปล่อยให้โอกาสหรือคอมพิวเตอร์เดาโดยไม่มีข้อมูลใดๆ

“ดูเหมือนว่าการเคลื่อนไหวการเต้นรำของแต่ละคนเป็นเหมือนลายนิ้วมือ” ดร. Pasi Saari ผู้ร่วมเขียนการศึกษาและนักวิเคราะห์ข้อมูลกล่าว “ทุกคนมีลายการเคลื่อนไหวที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งไม่เปลี่ยนแปลงไม่ว่าดนตรีประเภทไหนจะเล่นอยู่”

มีผลกระทบต่อการเคลื่อนไหวการเต้นรำของแต่ละคนขึ้นอยู่กับประเภทดนตรีที่เล่น เมื่อคนเต้นรำไปกับดนตรีประเภทเมทัล คอมพิวเตอร์สามารถระบุได้อย่างแม่นยำน้อยกว่าในการระบุว่าเป็นใคร

“มีความเชื่อมโยงทางวัฒนธรรมที่เข้มแข็งระหว่างดนตรีประเภทเมทัลและการเคลื่อนไหวบางอย่าง เช่น การโยนหัว” เอมิลี คาร์ลสันกล่าว “มันเป็นไปได้ที่ดนตรีประเภทเมทัลทำให้นักเต้นรำหลายคนเคลื่อนไหวในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน ทำให้ยากต่อการแยกแยะพวกเขา”

การค้นพบใหม่นี้อาจนำไปสู่การพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับการจดจำการเต้นรำ

“เรามีความสนใจน้อยกว่าในแอปพลิเคชันเช่นการเฝ้าระวัง แต่ในผลลัพธ์ที่บอกเราถึงความสามารถทางดนตรีของมนุษย์” คาร์ลสันกล่าว “เรามีคำถามใหม่ๆ ที่ต้องถาม เช่น ลายการเคลื่อนไหวของเราจะยังคงเหมือนเดิมตลอดชีวิตหรือไม่ เราสามารถตรวจจับความแตกต่างระหว่างวัฒนธรรมตามลายการเคลื่อนไหวเหล่านี้ได้หรือไม่ และมนุษย์สามารถจดจำบุคคลจากลักษณะการเต้นรำได้ดีกว่าคอมพิวเตอร์หรือไม่ การวิจัยส่วนใหญ่ทำให้เกิดคำถามมากกว่าคำตอบ และการศึกษานี้ไม่ใช่ข้อยกเว้น”