В следующий раз, когда соберётесь врать на допросе, подумайте дважды — а стоит ли это делать?

Нейросеть обучили выявлять ложь человека по видеозаписи с точностью 75%. Иногда показатели компьютера существенно лучше человеческих. В будущем подобные системы можно использовать для автоматического выявления лжецов в реальном режиме времени. Это полезная технология для судов, аэропортов, кредитных отделов банков, переговорных комнат при приёме на работу и т.д.

Результаты своей работы авторы представили 10 ноября 2015 года на Международной конференции конференции по мультимодальному взаимодействию (ACM ICMI 2015)

Выражение лица Дэвида Кэмерона можно интерпретировать как желание удержать мочевой пузырь под контролем: по мнению учёных, полынй мочевой пузырь делает ложь более убедительной

Даже если применить вышеупомянутый трюк Дэвида Кэмерона и попить водички, это не спасёт от разоблачения. Опытные эксперты могут распознать правду с точностью 65%. И это далеко не предел, особенно если в дело вступают современные системы машинного обучения.

Для нормального человека естественным является говорить правду. При попытке подавить этот импульс — то есть при сочинении лжи — организму приходится прилагать усилия, активность мозга значительно повышается, организм испытывает стресс. В результате, подавление импульса проявляется изменением физических параметров тела: пульс, потоотделение, звуковые характеристики голоса и проч. Ложь видна по выражению лица, по жестам, позе и другим вербальным и невербальным признакам.

К сожалению, насколько плохо мы врём — настолько же плохо распознаём враньё. Для этого требуется специальная подготовка.

Как уже было сказано, эксперты корректно идентифицируют правдивое/лживое высказывание по выражению лица и жестам всего лишь в 65% случаев. Обычные люди справляются с этим примерно в 59,5% случаев. И вот теперь специалисты Мичиганского университета в Анн-Арборе умудрились разработать программную систему, которая корректно идентифицируют правдивое высказывание в 75,2% случаев, то есть даже лучше, чем это делает человек.

Для обучения нейросети Рада Михалча (Rada Mihalcea) с коллегами использовали 121 видеозапись с открытых судебных слушаний, из них 61 видеозапись с лживыми показаниями и 60 видеозаписей с правдивыми показаниями. Средняя продолжительность видеозаписей — 28 секунд.

Судебные слушания — идеальный источник таких данных, потому что там выражения лиц и жесты проявляются более явно. Подсудимые крайне заинтересованы, чтобы им поверили, поэтому хорошо чётко демонстрируют жесты и выражения лица, что и требуется для эффективного обучения нейросети.

Источник информации — правозащитные проекты вроде Innocence Project. Это группа, которая борется за реабилитацию несправедливо осуждённых граждан.

Подсудимая Андреа Снайдемран (Andrea Sneiderman) даёт лживые показания

При обучении видеоряд сопровождался текстовой транскрипцией с описанием жестов и выражений лица подсудимых, а также с с текстом их слов. Например, на кадрах с видеозаписей показаны следующие признаки, начиная с левого верхнего угла: движение головы вперёд (в данном случае процесс определил лживые показания), движение двух рук (лживые показания), движение одной руки (лживые показания), поднятые брови (правдивые показания), нахмуренные брови (лживые показания), взгляд вверх (правдивые показания).

Транскрипцию к видеозаписям составили с помощью краудсорсингового сервиса Amazon Mechanical Turk, его очень часто используют учёные для обучения нейросетей.

Распределение девяти характеристик выражений лица и движений рук в итоговой выборке данных классификатора показано на диаграмме.

При испытании нейросети производилось поэтапная оценка правда/ложь тремя группами испытуемых (A1, A2, А3) и компьютерной системы (Sys) поэтапно. Сначала оценивался только текст, потом звуковая дорожка, затем видеоряд без звука и, наконец, полноценное видео со всеми вербальными и невербальными признаками. По результату, нейросеть значительно превзошла людей в точности распознавания лжи на каждом этапе, кроме звуковой дорожки. Иногда показатели компьютера существенно лучше человеческих.

В будущем подобные системы можно использовать для автоматического выявления лжецов в реальном режиме времени. Это полезная технология для судов, аэропортов, кредитных отделов банков, переговорных комнат при приёме на работу и т.д.

Результаты своей работы авторы представили 10 ноября 2015 года на Международной конференции конференции по мультимодальному взаимодействию (ACM ICMI 2015), статью "Deception Detection using Real-life Trial Data" можно бесплатно изучить по этой ссылке.

Автор: Анатолий Ализар,   Geektimes