Ученые: данные и ИИ могут определить, кто лжет

Кто-то ерзает в длинной очереди у ворот безопасности аэропорта. Этот человек просто нервничает из-за ожидания?

Или это пассажир, которому есть что скрывать?

Даже высококвалифицированным сотрудникам службы безопасности аэропорта (TSA) по-прежнему трудно понять, лжет ли кто-то или говорит правду, несмотря на миллиарды долларов и годы исследований, посвященных этому вопросу.

Теперь исследователи из Университета Рочестера используют науку о данных и онлайновую систему краудсорсинга под названием ADDR (Automated Dyadic Data Recorder), чтобы углубить наше понимание обмана на основе лицевых и словесных сигналов.

Они также надеются свести к минимуму случаи расового и этнического профилирования, которые, как утверждают критики TSA, имеют место, когда пассажиры отодвигаются в сторону в рамках программы агентства «Проверка пассажиров по методам наблюдения» (SPOT).

«По сути, наша система похожа на Skype на стероидах», - говорит Тай Сен, аспирант в лаборатории Эсан Хок, доцент Информатика, Сен тесно сотрудничал с Кармулом Хасаном, другим аспирантом в группе, над двумя работами в IEEE Автоматическое распознавание лиц и жестов   Материалы ACM по интерактивным, мобильным, носимым и вездесущим технологиям, В документах описывается структура, которую лаборатория использовала для создания самого большого общедоступного набора данных об обмане на сегодняшний день - и почему некоторые улыбки более обманчивы, чем другие.

Игра раскрывает правду за улыбкой

Вот как работает ADDR: два человека подписываются на Amazon Mechanical TurkКраудсорсинговый интернет-рынок, который позволяет людям решать задачи, которые в настоящее время не могут выполнять компьютеры. Видео назначает одного человека быть описателем, а другой - следователем.

Затем описывающему устройству показывают изображение, и ему предлагается запомнить как можно больше деталей. Компьютер инструктирует описывающего либо солгать, либо сказать правду о том, что они только что видели. Допрашивающий, который не был ознакомлен с инструкциями для описывающего, затем задает описывающему набор базовых вопросов, не относящихся к изображению. Это делается для выявления индивидуальных поведенческих различий, которые можно использовать для разработки «персонализированной модели». Обычные вопросы включают в себя: "Во что вы были одеты вчера?" - вызвать психическое состояние, связанное с восстановлением воспоминаний - и «сколько 14 умножить на 4?» - вызвать психическое состояние, соответствующее аналитической памяти.

«Часто люди склонны смотреть определенным образом или демонстрировать какое-то выражение лица, когда они что-то вспоминают», - сказал Сен. «И когда им задают вычислительный вопрос, у них появляется другое выражение лица».

Это также вопросы, о которых у свидетеля не будет побуждения лгать, и которые служат основой для «нормальных» ответов этого человека при честном ответе.

И, конечно же, есть вопросы о самом изображении, на которые свидетель дает правдивый или нечестный ответ.

Весь обмен записан на отдельном видео для последующего анализа.

1 миллионов лиц

Преимущество этого краудсорсингового подхода заключается в том, что он позволяет исследователям подключаться к гораздо большему количеству участников исследования - и собирать данные гораздо быстрее - чем это было бы, если бы их пришлось приводить в лабораторию, говорит Хок. Он говорит, что отсутствие стандартизированного и согласованного набора данных с достоверной основной правдой стало серьезным препятствием для исследований обмана. С помощью структуры ADDR исследователи собрали 1.3 миллионов кадров выражений лица от пар 151 людей, играющих в игру, за несколько недель усилий. В лаборатории ведется сбор дополнительных данных.

Наука о данных позволяет исследователям быстро анализировать все эти данные новыми способами. Например, они использовали программное обеспечение для автоматического анализа черт лица, чтобы определить, какие единицы действия использовались в данном кадре, и назначить числовой вес каждому.

Затем исследователи использовали метод неконтролируемой кластеризации - метод машинного обучения, который может автоматически находить закономерности без присвоения заранее определенных ярлыков или категорий.

Он сказал нам, что в основном существует пять видов «лиц», связанных с улыбкой, которые люди создают, отвечая на вопросы », - сказал Сен. Одним из наиболее часто ассоциируемых с ложью был высокоинтенсивный вариант так называемой улыбки Дюшенна с участием мышц щеки / глаз и рта. Это согласуется с теорией «Duping Delight», согласно которой «когда вы дурачите кого-то, вы, как правило, наслаждаетесь этим», объяснил Сен.

Еще более удивительным было открытие, что честные свидетели часто сжимают глаза, но не улыбаются вовсе. «Когда мы вернулись и воспроизвели видео, мы обнаружили, что это часто случалось, когда люди пытались вспомнить, что было на изображении», - сказал Сен. «Это показало, что они концентрируются и пытаются честно вспомнить».

Прочитайте полную историю здесь…