Oamenii de știință: date și AI pot spune cine minte

Cineva se află în linie lungă la o poartă de securitate a aeroportului. Această persoană este pur și simplu nervoasă pentru așteptare?

Sau este un pasager care are ceva sinistru de ascuns?

Chiar și ofițerii de securitate ai aeroportului, foarte bine pregătiți pentru Transporturi (TSA), au încă greutăți să spună dacă cineva minte sau spune adevărul - în ciuda miliarde de dolari și ani de studiu care au fost dedicați subiectului.

Acum, cercetătorii de la Universitatea din Rochester folosesc știința datelor și un cadru online de crowdsourcing numit ADDR (Automated Dyadic Data Recorder) pentru a îmbunătăți înțelegerea înșelăciunii bazate pe indicii faciale și verbale.

De asemenea, ei speră să reducă la minimum cazurile de profilare rasială și etnică pe care criticii TSA o au în momentul în care pasagerii sunt trași deoparte în cadrul programului Agenția de screening a pasagerilor prin tehnici de observare (SPOT).

"Practic, sistemul nostru este ca Skype pe steroizi", spune Tay Sen, un doctorand în laboratorul Ehsan Hoque, un profesor asistent al Informatică. Sen a colaborat îndeaproape cu Karmul Hasan, un alt doctorand în grup, la două lucrări în Recunoașterea automatizată a feței și a gesturilor IEEE si Procesele ACM pe tehnologii interactive, mobile, purtabile și omniprezente. Lucrările descriu cadrul pe care laboratorul l-a folosit pentru a crea cel mai mare set de date de înșelăciune disponibil public până în prezent - și de ce unele zâmbete sunt mai înșelătoare decât altele.

Jocul dezvăluie adevărul în spatele unui zâmbet

Iată cum funcționează ADDR: Două persoane se înscriu Amazon Mechanical Turk, piața de internet de tip crowdsourcing care se potrivește oamenilor la sarcini pe care calculatoarele nu le pot face în prezent. Un videoclip atribuie unei persoane să fie descriptorul, iar cealaltă să fie interogatorul.

Descriptorului i se arată apoi o imagine și este instruit să memoreze cât mai multe detalii posibil. Computerul îi instruiește descriptorului să mintă sau să spună adevărul despre ceea ce tocmai au văzut. Interogatorul, care nu a fost la curent cu instrucțiunile către descriptor, îi pune apoi descriptorului un set de întrebări de bază care nu sunt relevante pentru imagine. Acest lucru se face pentru a surprinde diferențele de comportament individuale care ar putea fi utilizate pentru a dezvolta un „model personalizat”. Întrebările de rutină includ „ce te-ai îmbrăcat ieri?” - să provoace o stare mentală relevantă pentru recuperarea unei amintiri - și „ce este de 14 ori 4?” - să provoace o stare mentală relevantă pentru memoria analitică.

„De multe ori oamenii tind să arate într-un anumit fel sau să arate un fel de expresie facială atunci când își aduc aminte de lucruri”, a spus Sen. „Și atunci când li se pune o întrebare de calcul, ei au un alt tip de expresie facială.”

Sunt, de asemenea, întrebări despre care martorul nu ar avea niciun stimulent să se mintă și care oferă o bază de referință a răspunsurilor „normale” ale individului atunci când răspunde cu sinceritate.

Și, desigur, există întrebări despre imaginea în sine, la care martorul dă fie un răspuns veridic, fie necinstit.

Întregul schimb este înregistrat pe un video separat pentru analiză ulterioară.

1 milioane de fețe

Un avantaj al acestei abordări de aglomerare este că permite cercetătorilor să apeleze într-un grup mult mai mare de participanți la cercetare - și să adune date mult mai repede - decât ar apărea dacă participanții ar trebui să fie aduși într-un laborator, spune Hoque. Nu a avut un set de date standardizat și consistent, cu adevăr de bază fiabil, a fost principalul contratimp pentru cercetarea înșelăciunilor, spune el. Cu cadrul ADDR, cercetătorii au strâns 1.3 milioane de cadre de expresii faciale din perechi 151 de persoane care joacă jocul, în câteva săptămâni de efort. Mai multe culegeri de date sunt în derulare în laborator.

Știința datelor le permite cercetătorilor să analizeze rapid toate aceste date în moduri noi. De exemplu, au folosit un software automat de analiză a funcțiilor faciale pentru a identifica ce unități de acțiune erau utilizate într-un cadru dat și pentru a atribui o greutate numerică fiecăruia.

Cercetătorii au folosit apoi o tehnică de grupare nesupravegheată - o metodă de învățare automată care poate găsi automat modele fără a li se atribui etichete sau categorii prestabilite.

Ne-a spus că sunt practic cinci tipuri de „fețe” legate de zâmbet pe care oamenii le-au făcut atunci când răspund la întrebări ”, a spus Sen. Cea mai frecvent asociată cu minciuna a fost o versiune de înaltă intensitate a așa-numitului zâmbet Duchenne care implică atât mușchii obrazului / ochilor, cât și ai gurii. Acest lucru este în concordanță cu teoria „Duping Delight” conform căreia „atunci când păcălești pe cineva, ai tendința să te bucuri de el”, a explicat Sen.

Mai nedumerită a fost descoperirea că martorii cinstiți își vor contracta adesea ochii, dar nu zâmbeau deloc cu gura. „Când ne-am întors și am redat videoclipurile, am constatat că acest lucru s-a întâmplat adesea când oamenii încercau să-și amintească ce se află într-o imagine”, a spus Sen. „Acest lucru a arătat că se concentrau și încercau să-și amintească sincer.”

Citește povestea completă aici ...