(Francesco Carta fotogrāfs/Moment/Getty Images) Cilvēki ir bēdīgi bēdīgi melu detektori, pat ja skatās meliem tieši sejā.
A mašīnmācība Ir konstatēts, ka rīks, kas apmācīts melu signālu noteikšanai, darbojas labāk nekā vidusmēra cilvēks, izmantojot tikai datus no valkājamiem sensoriem, kas uztver sejas muskuļu tīņa mirgošanu.
Izraēlas Telavivas universitātes pētnieku izstrādātā sistēma pareizi atklāja, kad cilvēki tika melotiVidēji 73 procenti laika, un šajā procesā atklāja divu veidu meļus.
Tā nav perfekta, bet daudz labāka par jebkuru esošo [sejas atpazīšanas] tehnoloģiju, saka uzvedības neirozinātnieks Dino Levijs.
Valkājamie elektrodi mērīja sejas muskuļu kustības 40 brīvprātīgajiem, kuri vai nu šķielēja, vai stāstīja patiesību, lai iedarbinātu mašīnmācīšanās algoritmu, kas lēnām iemācījās atpazīt cilvēku sejas izteiksmes “atdošanas” modeļus.
Bieži lietotās melu detektoru tehnoloģijas, piemēram poligrāfi , parasti paļaujas uz fizioloģiskām reakcijām, piemēram, sirdsdarbības ātrumu, asinsspiedienu un elpošanas ātrumu – visas funkcijas, ko cilvēki var iemācīties kontrolēt zem spiediena. Neskatoties uz to, ka poligrāfus pastāvīgi izmanto dažādās tiesībaizsardzības jomās, tos izmanto uzskatīts par neprecīzu labākajā gadījumā.
Tāpēc turpinās meklēt citus objektīvus veidus, kā noteikt, vai kāds apzināti maldina.
Ideja, ka patiesas emocijas var 'noplūde' uz sejas Tomēr melis nav nekas jauns. Tā aizsākās līdz pat Čārlzam Darvinam, kurš iesaistījās psiholoģijas eksperimentos. 1872. gadā viņš atzīmēja: 'Sejas muskuļi, kas ir vismazāk paklausīgi gribai, dažkārt vien atstās vieglas un pārejošas emocijas.'
To mērīšana, tveršana vai pat atpazīšana ir vēl viens jautājums: šīs piespiedu, nekontrolējamās mikroizteiksmes parādās tikai uz brīdi, pazūdot pēc 40 līdz 60 milisekundēm.
Liela daļa pētījumu, lai atrastu precīzus sejas muskuļus, kas izliekas, veidojot izteiksmes, ir veikti, izmantojot paņēmienu, ko sauc par sejas virsmas elektromiogrāfiju jeb sEMG. Tas mēra sejas muskuļu elektrisko aktivitāti un spēj reģistrēt izteiksmes, kas ir pārāk smalkas, lai tās atklātu.
Šajā jaunajā pētījumā tika pārbaudīti jauna veida valkājamie elektrodi, kas izstrādāti, lai tie būtu jutīgāki un ērtāki nekā sEMG ierīces, un mašīnmācības rīks, kas apmācīts nolasīt sejas izteiksmes video materiālos.
'Tā kā šis bija sākotnējais pētījums, paši meli bija ļoti vienkārši,' Levijs skaidro .
Divi cilvēki sēdēja viens pret otru, piestiprināti pie elektrodiem. Viena persona valkāja austiņas un atkārtoja dzirdēto vārdu vai teica kaut ko citu, lai maldinātu savu partneri, kurš mēģināja viņu notvert.
Pētnieki reģistrēja dalībnieku sejas muskuļu darbību starp uzacīm (saukta par gofrētājvirsli) un uz vaigiem (zygomaticus major), kad viņi klausījās audio signālus, runāja un atbildēja.
Cilvēki ne vienmēr vairāk vai mazāk vilcinājās melojot, kā jūs varētu gaidīt.
Pētījumā atklājās, ka starp 48 dalībniekiem cilvēkiem bija dažādi “atdevības” rādītāji. Daži cilvēki guļot aktivizēja vaigu muskuļus, bet citi raustīja muskuļus pie uzacīm.
Izmantojot melu noteikšanas algoritmu, “mēs veiksmīgi atklājām melus visos dalībniekos un izdarījām to ievērojami labāk nekā neapmācīti cilvēku detektori”, kuri pareizi pamanīja melus no 22 līdz 73 procentiem laika.Levijs un kolēģi rakstīt savā dokumentā.
Bet eksperimentālajam algoritmam vēl ir nepieciešams daudz vairāk darba, unPētījumā atklāts, ka cilvēku indikatoru muskuļi laika gaitā mēdz mainīties.
'Interesanti, ka personas, kuras spēja veiksmīgi maldināt savus līdziniekus, arī tika slikti atklātas ar mašīnmācīšanās algoritmu,' pētnieki. pievienot .
Acīmredzot melu noteikšana ir grūtāka reālās dzīves situācijās vai situācijās ar augstu likmju līmeni, kad atkārtotie meļi parasti stāsta garākus stāstus, kuros ir ietverti meli un puspatiesības.
Pastāv arī citi maldināšanas veidi, izņemot atklātas viena vārda kļūdas, piemēram, noklusēšana, izvairīšanās un neviennozīmīgas valodas izmantošana patiesības slēpšanai (saukta par neskaidrībām), kas var sarežģīt lietas.
Protams, šī vēl ir ļoti agrīna diena, un ir daudz iemeslu, kāpēc kāds var nervozēt, bet nemelot. Laiks rādīs, vai šī tehnika spēj konkrēti noteikt atšķirību.
'Mēs ceram, ka galu galā pēc izstrādes un rūpīgas pārbaudes tas varētu nodrošināt nopietnu alternatīvu poligrāfa testiem,' sacīja Levijs. Izraēlas laiki .
Komanda plāno turpināt eksperimentus, lai apmācītu savus programmatūras algoritmus, lai ar lielāku precizitāti noteiktu zibspuldzes sejas izteiksmes, lai galu galā tie varētu pilnībā likvidēt elektrodus.
Viņi sagaida, ka, pārbaudot viņu uzstādījumus ar cilvēkiem, kuri stāsta daudz būtiskākus, sarežģītākus melus, varētu atklāt veselu ar melošanu saistītu mikroizteiksmju spektru. Iespējams, ka attēlu analīzes rīku varētu uzlabot, integrējot citas jaunās tehnoloģijas, kas koncentrējas uz balss toņa maiņu, norāda Levijs un kolēģi.
'Ir daudzas iespējamās maldināšanas izpausmes, un mēs esam atklājuši tikai divas no tām,' pētnieki. secināt .
Pētījums tika publicēts Smadzenes un uzvedība .