Смартфон как детектор лжи. Смогут ли наши гаджеты распознать обман?
Итальянский мыслитель Никколо Макиавелли как-то сказал: « Люди так простодушны и так поглощены ближайшими нуждами, что обманывающий всегда найдет того, кто даст себя одурачить». Ежедневно каждый человек встречается с ложью и не искренностью. И полбеды если эта ложь касается незначительных моментов нашей жизни. А как быть, когда речь идет о серьезных вопросах. Скажем о приеме на работу нового сотрудника, установлении истинного диагноза пациента или выявлении правонарушителей?
Как определить обманывает нас собеседник или говорит правду? В прошлом вы не работали не в ЦРУ не в ГРУ, методики распознавания лжи Вам не знакомы, про Пола Экмана вы и слышать не слышали, а полиграф видели только в кино. Нужно, что-то такое что в случае необходимости подскажет нам –этот человек не искренен с тобой. Что-то постоянно сопровождающее нас в повседневной жизни, то что мы порою видим чаще чем своих близких, то с чем мы практически не расстаёмся – наши смартфоны.
Как можно «наделить» наши гаджеты способностью распознавать обман? Этим вопросом задались исследователи из Рочестерского университета, расположенного в штате Нью-Йорк США. Руководитель проекта доцент кафедры компьютерных наук доктор Эсан Хок в ходе исследований задавался вопросами: Есть ли вероятность, что компьютер может помочь человеку обнаружить обманчивое поведение? Есть ли черты лица, которые могут указывать на обман? Можно ли выделить и объединить лингвистические характеристики, способствующие обнаружению лжи? Как все эти данные собрать и в последствии анализировать? В ходе исследований была создана онлайн система ADDR (Automated Dyadic Data Recorder). ADDR –это самая большая общедоступная база данных об обмане на сегодняшний день.
Для формирования необходимого объема данных ADDR, ученые задействовали методы краудсординга по средствам платформы Amazon Mechanical Turk (MTurk-Краудсорсинговая площадка, предоставляющая возможность использования человеческого ресурса для выполнения задач, на которые не способен компьютер. Проще говоря платформа с несложными заданиями, где одни могу получить необходимые данные, а другие немного подзаработать).
Два человека регистрировались на MTurk. Участникам предлагалось сыграть в некую игру: один назначался следователем, другой свидетелем. Свидетелю показывалось изображение, которое необходимо было запомнить. В дальнейшем система давала указания свидетелю либо лгать, либо рассказывать правду о том, что он только что увидел. Следователь, который не был ознакомлен с инструкциями для свидетеля, задает свидетелю ряд базовых вопросов, не относящихся к изображению. Это делается для того, чтобы зафиксировать индивидуальные поведенческие различия, которые можно использовать для разработки «персонализированной модели».
В число стандартных вопросов входят «что вы носили вчера?» - чтобы спровоцировать психическое состояние, необходимое для восстановления памяти, - и «что больше 14 или 4?» - провоцирует психическое состояние, соответствующее аналитической памяти. Это также вопросы, на которые свидетелю не будет никакого смысла лгать, и которые служат основой для «нормальных» ответов этого человека при честном ответе. Далее следовали задавали вопросы о самом изображении, на которые свидетель дает правдивый или нечестный ответ. Весь процесс игры записывался отдельным видео для последующего анализа с использованием научных данных.
С помощью системы ADDR, за пару недель, исследователи собрали 1,3 миллиона кадров выражений лица людей, сыгравших в игру. После чего каждый кадр был проанализирован и классифицирован. Исследователи применили - метод машинного обучения для автоматического нахождения шаблонов без назначения заранее заданных категорий. Несмотря на колоссальный объем проведенных работ, ученые признают, что пока они изучили лишь малую часть всего потенциала полученных данных.
На основании системы ADDR, доктор Хок планирует создать технологию распознавания обмана, когда приложения для обнаружения лжи станут широко доступны на всех телефонах или компьютерах. Представьте, что любому человеку необходимо будет записать видео с интересующим его лицом. Приложение обработает записанное видео, - проанализирует выражения лица, движения тела, семантическое содержание речи и на основе данных системы ADDR и вынесет заключение - лжет человек или говорит правду. Спектр применения будущей технологии весьма разнообразен: помощь врачам в установлении истинного диагноза (к примеру, в случаях выявления суицидальных наклонностей); помощь в работе правоохранительных органов, повышения уровня безопасности на вокзалах и аэропортах.
Хок и его лаборатория разработают алгоритмы машинного обучения, которые сделают допросы и интервью, более объективными:
Итак, представьте себе, когда я беру у вас интервью, у меня есть компьютер, который мне помогает, который может рассматривать каждый этап как уникальный и объективный. Мы можем построить алгоритмы, чтобы помочь количественно определить некоторые нюансы, которые интервьюер может упустить - тонкие несоответствия между репликами на лице, что сказано, как это сказано. В конце каждого этапа опроса алгоритм, будет рекомендовать, достаточно ли он «видел», чтобы рекомендовать перейти к следующему этапу, или следует задавать дополнительные вопросы.
Хок подчеркивает, что интервьюер по-прежнему будет руководить и принимать решения, но «алгоритм обеспечивает независимые, количественно измеряемые метрики. Это добавляет объективности и прозрачности процессу интервьюирования. По его словам, большая объективность может принести пользу как интервьюеру, так и опрашиваемому, особенно в сфере безопасности и правоохранительных органах.
Профессор Хок считается пионером в разработке и проверке технологий искусственного интеллекта, которые могут улучшить способности человека. Что больше принесет подобная разработка человечеству пользы или вреда, как будут решаться этические моменты прав человека на неприкосновенность частной жизни и тайну личной жизни покажет только время. С уверенностью можно сказать только одно – когда технология станет общедоступной для «нечистых на руку» продавцов шаурмы наступят не легкие времена.
Оригинал статьи находится здесь.