AI nhận sai động tác võ chủ yếu vì ba lẽ: mô hình được dạy trên dữ liệu ít giống võ thuật, camera không thấy được khớp bị che hay chuyển động quá nhanh, và quy tắc chấm không khớp với yêu cầu của môn bạn tập. Hầu hết lỗi không ngẫu nhiên mà lặp lại theo kiểu đoán trước được, nghĩa là bạn có thể nhận ra và giảm đáng kể.
Bài này đi qua tám nguyên nhân thường gặp, mỗi nguyên nhân kèm dấu hiệu nhận biết và cách khắc phục. Mục đích không phải để bạn bỏ công cụ, mà để biết lúc nào con số đáng tin, lúc nào nên bỏ qua và mang câu hỏi lên lớp.
Gốc rễ: mô hình học từ dữ liệu không phải của võ
Mô hình ước lượng tư thế học từ những bộ ảnh lớn có người đánh dấu vị trí khớp. Phần đông ảnh trong các bộ dữ liệu phổ biến là người đi lại, đứng, ngồi, chơi thể thao thông thường, mặc quần áo thường ngày. Những tư thế như trung bình tấn rất thấp, một chân co cao ngang ngực, thân xoay lưng về phía camera giữa chừng một cú đá xuất hiện ít hơn nhiều.
Khi gặp tư thế hiếm, mô hình có xu hướng "kéo" kết quả về những tư thế quen thuộc hơn. Đó là lý do một thế tấn sâu đôi khi bị chấm như thể bạn đang đứng cao hơn thật, hay đầu gối co cao bị gán vị trí thấp xuống gần hông. Hiện tượng này gọi chung là thiên lệch dữ liệu: máy giỏi ở chỗ nó được dạy nhiều, kém ở chỗ nó ít thấy.
Điều này cũng giải thích vì sao cùng một ứng dụng chạy tốt với động tác thể dục mà lại lúng túng với bài quyền võ cổ truyền, nơi có tấn thấp, trang phục rộng và chuyển hướng liên tục. Không phải ứng dụng kém, mà bạn đang dùng nó ở vùng nó ít được chuẩn bị. Biết vậy để chọn kỹ thuật phù hợp khi muốn dựa vào số liệu.
Tám nguyên nhân, dấu hiệu và cách khắc phục
Bảng dưới gom các nguyên nhân hay gặp nhất khi dùng camera điện thoại để soi động tác võ. Cột cuối là cách giảm lỗi trong điều kiện tập ở nhà hoặc ở câu lạc bộ.
| Nguyên nhân | Dấu hiệu | Cách giảm |
|---|---|---|
| Võ phục, ống quần rộng | Chấm gối, khuỷu trôi khỏi khớp, góc dao động | Mặc đồ gọn khi tự tập, xắn hoặc buộc gọn ống quần |
| Tấn rất thấp, tư thế hiếm | Góc gối báo lớn hơn thực tế | So xu hướng của mình, không tin con số tuyệt đối |
| Khớp bị che bởi thân, tay | Một chân hoặc tay biến mất vài khung | Đổi góc máy, quay thêm góc thứ hai cho đòn xoay |
| Đòn quá nhanh, vệt mờ | Quỹ đạo gãy khúc, đỉnh tốc độ thất thường | Tăng ánh sáng, tăng số khung hình mỗi giây, xem lại sau |
| Ánh sáng ngược, phòng tối | Toàn thân thành bóng, độ tin cậy thấp | Đứng quay mặt về nguồn sáng, bật thêm đèn |
| Nền rối, người khác đi qua | Khung xương nhảy sang người khác hoặc đồ vật | Chọn nền trơn, tập lúc vắng người |
| Đòn đi thẳng vào camera | Cánh tay co ngắn, góc khuỷu sai | Đặt máy bên hông cho đòn đi ngang khung hình |
| Khoảng chuẩn không hợp môn | Báo đỏ tư thế thầy cho là đúng | Chỉnh khoảng chuẩn hoặc bỏ qua chỉ số đó |
Bảy nguyên nhân đầu thuộc về khâu nhìn, nguyên nhân cuối thuộc về khâu chấm. Sửa khâu nhìn bằng cách quay tốt hơn; sửa khâu chấm bằng cách hỏi thầy và chỉnh cài đặt. Nhầm hai khâu này với nhau là lý do nhiều người loay hoay mãi với đèn và góc máy trong khi vấn đề nằm ở quy tắc chấm.
Những động tác võ máy hay nhận sai nhất
Đá vòng cầu và các đòn xoay người. Trong nửa giây, hông xoay, chân trụ xoay, thân trên có lúc quay gần như nghiêng hẳn. Một camera thấy chân đá bị thân che ở đầu động tác và bị chân trụ che ở cuối. Kết quả hay gặp là máy mất dấu đầu gối đúng ở pha quan trọng nhất.
Đòn chỏ, đòn gối ở cự ly gần. Các khớp chồng lên nhau, tay che mặt, gối che hông. Mô hình dễ đổi trái phải hoặc gán khuỷu thành cổ tay. Với những đòn này, video chủ yếu để xem tổng thể chứ không để đo góc.
Ngã và lăn. Cơ thể lộn ngược, nằm ngang, những tư thế rất hiếm trong dữ liệu huấn luyện. Ngoài chuyện máy nhận kém, ngã và lăn là nội dung chỉ nên tập có người hướng dẫn và sàn đệm đúng chuẩn, không phải nội dung để tự chấm ở nhà.
Bài quyền nhiều thế chuyển hướng. Mỗi lần đổi hướng, người tập hoặc quay lưng, hoặc quay nghiêng với camera. Chỉ một phần các thế nằm ở góc máy đo được. Muốn soi kỹ, hãy chia bài thành đoạn và quay từng đoạn ở góc phù hợp.
Động tác với binh khí. Gậy, côn, kiếm tập che tay và không phải khớp người nên mô hình không theo dõi. Một số mô hình còn nhầm cây gậy với cánh tay. Binh khí cần người hướng dẫn trực tiếp, máy chỉ nên dùng để ghi hình lưu lại.
Kiểm nhanh xem máy có đang nhận đúng không
Trước khi tin vào số liệu của một buổi tập, dành hai phút cho chuỗi kiểm tra sau. Nó giúp phát hiện phần lớn lỗi khâu nhìn.
- Bật chế độ hiện chấm khớp hoặc khung xương, nếu ứng dụng có.
- Đứng yên thế thủ vài giây, xem các chấm có bám đúng vai, khuỷu, cổ tay, hông, gối, cổ chân không.
- Chuyển chậm sang thế tấn chính của buổi tập, quan sát chấm gối và cổ chân có trôi theo ống quần không.
- Làm chậm một lần động tác chính, ví dụ đá tống trước chậm, xem chân có bị mất dấu ở pha nào không.
- Nếu có chấm nhảy sang đồ vật hay người khác, dọn nền hoặc đổi chỗ đứng.
- Ghi lại thiết lập đạt yêu cầu: vị trí máy, độ cao, khoảng cách, trang phục, đèn. Lần sau làm y như vậy.
Chuỗi kiểm này cũng là cách tốt để giải thích cho võ sinh mới vì sao không nên tin tuyệt đối vào màu xanh hay đỏ trên màn hình. Thấy tận mắt chấm khớp trôi khỏi đầu gối khi mặc võ phục rộng, người ta tự hiểu giới hạn của máy.
Khi lỗi nằm ở khâu chấm, không phải khâu nhìn
Có trường hợp chấm khớp bám rất tốt mà ứng dụng vẫn liên tục báo sai. Đó là khi quy tắc chấm không hợp với yêu cầu của môn. Ví dụ một ứng dụng đặt chuẩn trung bình tấn theo kiểu đùi song song mặt sàn, trong khi võ đường của bạn yêu cầu tấn cao hơn cho người mới để bảo vệ gối. Hoặc ứng dụng muốn mũi chân hướng thẳng, còn môn bạn tập cho mũi chân mở ra một góc.
Trong tình huống này, đừng cố ép cơ thể theo máy. Đứng tấn thấp quá sức khi gối chưa sẵn sàng có thể gây đau. Cách xử lý là hỏi thầy khoảng chuẩn hợp với trình độ hiện tại, rồi chỉnh trong cài đặt nếu ứng dụng cho phép. Nếu không chỉnh được, bỏ qua chỉ số đó và chỉ dùng những chỉ số còn hợp, chẳng hạn độ cân hai bên hay độ nghiêng thân.
Một dấu hiệu khác của lỗi khâu chấm là ứng dụng đưa ra nhận xét chung chung cho mọi người, bất kể chiều cao, độ dài chân, tuổi. Cơ thể người khác nhau; cùng một độ sâu tấn, người chân dài có góc gối khác người chân ngắn. Ứng dụng tốt sẽ cho phép khai báo thông tin cơ thể hoặc tự hiệu chỉnh theo người dùng sau vài buổi.
Ví dụ giả định: một buổi soi đinh tấn cho kết quả vô lý
Ví dụ giả định: một nữ võ sinh tập ở nhà buổi tối, mặc bộ võ phục ống rộng, đặt điện thoại trên kệ sách sát tường, phía sau lưng là cửa sổ còn chút ánh sáng ngoài trời. Cô đứng đinh tấn, ứng dụng báo góc gối trước lúc một trăm bốn mươi độ, lúc chín mươi lăm độ, nhảy liên tục dù cô đứng yên. Màu báo đổi xanh đỏ liên tục, cô bực mình định gỡ ứng dụng.
Đi qua bảng nguyên nhân, cô thấy mình dính cùng lúc ba lỗi khâu nhìn: ống quần rộng che gối, ánh sáng ngược từ cửa sổ, và máy đặt quá thấp nên chân trước gần như hướng thẳng vào ống kính. Cô đổi sang quần thể thao gọn, kéo rèm, bật đèn trần, dời điện thoại sang bên hông ngang tầm hông, lùi xa thêm một mét để thấy cả bàn chân.
Buổi sau, góc gối dao động chỉ trong vài độ khi đứng yên, chấm khớp bám đúng. Ứng dụng vẫn báo tấn "cao" so với chuẩn của nó, nhưng lần này là lỗi khâu chấm, không phải khâu nhìn: thầy của cô cho người mới đứng cao hơn để bảo vệ gối. Cô chỉnh khoảng chuẩn theo lời thầy và từ đó chỉ theo dõi độ cân hai bên cùng độ nghiêng thân. Ví dụ cho thấy phần lớn công sức nằm ở việc tách bạch hai khâu, còn bản thân cách sửa thường đơn giản.
Sai nhưng vẫn có ích: dùng máy cho đúng việc
Biết máy hay sai ở đâu không có nghĩa là bỏ hẳn. Ngay cả khi con số tuyệt đối không chính xác, nhiều thông tin vẫn rất đáng dùng.
- So sánh hai bên trái phải trong cùng một buổi, cùng thiết lập: lỗi khâu nhìn thường ảnh hưởng hai bên như nhau, nên chênh lệch vẫn đáng tin.
- So xu hướng qua các tuần: nếu thiết lập giữ nguyên, sai số có tính hệ thống, xu hướng tăng giảm vẫn phản ánh thay đổi thật.
- Phát hiện lúc mỏi: độ nghiêng thân tăng dần, độ cao tấn tăng dần ở cuối buổi là thông tin rõ ràng dù con số chưa chuẩn.
- Làm bằng chứng để hỏi thầy: đoạn video có khung xương phủ lên giúp thầy thấy nhanh điều bạn muốn hỏi.
- Không dùng con số để tự sửa kỹ thuật mới, so với người khác hay xếp hạng trẻ em; đó là những việc vượt quá độ tin cậy của công cụ.
- Không tập tiếp khi đau chỉ vì máy báo xanh; máy không biết bạn đau. Đau kéo dài, sưng hoặc tê thì đi khám.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao ứng dụng chấm tốt với bạn mình mà lại kém với mình?
Có thể do khác trang phục, chiều cao, màu da và màu áo so với nền, cách đặt máy, ánh sáng phòng, hay đơn giản là tư thế của bạn hiếm hơn trong dữ liệu. Thử chuỗi kiểm nhanh trong bài để tìm nguyên nhân cụ thể.
Có nên mặc áo bó sát để máy nhận tốt hơn không?
Khi tự tập ở nhà và muốn đo kỹ, mặc đồ gọn giúp máy thấy rõ đường nét khớp. Nhưng không bắt buộc phải bó sát; quần thể thao vừa người, áo không quá rộng là đủ. Trên lớp vẫn theo quy định trang phục của nơi tập.
Ứng dụng có tự học để nhận mình tốt hơn theo thời gian không?
Một số ứng dụng có hiệu chỉnh theo người dùng, nhưng nhiều ứng dụng dùng mô hình cố định. Đọc mô tả hoặc phần cài đặt để biết. Kể cả khi có, tư thế quá hiếm trong dữ liệu gốc vẫn có thể bị nhận sai.
Quay ở ngoài trời có tốt hơn trong nhà không?
Ngoài trời thường đủ sáng, giúp giảm nhiễu và vệt mờ, nhưng nắng gắt tạo bóng đổ đậm và ánh sáng ngược. Sáng sớm hoặc chiều muộn, đứng quay mặt về hướng sáng, nền thoáng không có người qua lại thường cho kết quả tốt.
Máy báo sai nhiều như vậy thì còn đáng dùng không?
Đáng, nếu dùng đúng việc: so trái phải, xem xu hướng, phát hiện lúc mỏi, làm tư liệu hỏi thầy. Không đáng nếu bạn kỳ vọng nó thay thầy chấm kỹ thuật hay dùng nó để học động tác mới.
Võ cổ truyền có nên dùng ứng dụng chấm tư thế không?
Có thể dùng thận trọng cho các thế tĩnh, quay từng đoạn ở góc phù hợp. Phần lớn giá trị của AI với võ cổ truyền nằm ở ghi hình và lưu giữ tư liệu hơn là chấm điểm; chuẩn của từng thế phải theo người giữ bài.