Чи може штучний інтелект розпізнавати брехню?

Персональні комп’ютери не дуже добре визначають викривлення і це вже стало проблемою, оскільки технології все частіше використовуються для розв’язання важливих питань. Вчені з Університету Південної Каліфорнії дізналися, чи здатен штучний інтелект визначити брехню.

Алгоритми зазвичай зазнають невдач, якщо їх використовувати як детектор брехні – це виявила дослідницька група, що вивчає механізми розпізнавання емоцій. Два вже закінчених експерименти повністю нехтують основи популярної психології та методів навчання штучного інтелекту, котрі базуються на тому, що міміка відбиває думки.

«Як люди, так і так звані алгоритми читання емоцій цитують народну мудрість, яка говорить про те, що наші відчуття написані у нас на обличчі. Це все ж далеко від істини. Люди посміхаються, коли вони злі або засмучені, маскують справжнє занепокоєння та часто вираз обличчя не має нічого спільного з внутрішнім станом душі, а лише показує культурні традиції того чи іншого народу», — відмічає професор Джонатан Гретч (Jonathan Gretch).

Звичайно, люди знають, що оточення може брехати з невимушеним виразом обличчя. Гравці в покер блефують. Роботодавців обманюють шукачі роботи, а невірний чоловік бреше жінці. Політики теж можуть життєрадісно обіцяти те, що вони ніколи не виконають.

Проте, алгоритми не так вже й добре викриває лукавість людей, хоча вони все частіше використовують для зчитування людських емоцій та прийняття доленосних рішень. До прикладу, Міністерство внутрішньої безпеки інвестує в програми для прогнозування потенційних загроз для суспільства. Декотрі країни використовують масовий нагляд для моніторингу комунікацій населення. Алгоритми застосовуються у фокус-групах, маркетингових кампаніях та при перевірці потенційних співробітників.

«Ми намагаємось розвіяти міф про те, що точне розпізнавання міміки допомогло би дізнатись чужі думки. Задумайтесь про те, як люди використовували детектори брехні в минулому. Тоді цю технологію застосовували не завжди правильно, як і сьогодні не завжди вірно застосовують розпізнання виразів облич. Наші уявлення про ці методи досить наївні», — додає Гретч.

Аби довести це, Гретч з його колегами Су Лей та Ренс Хеген (Su Lei and Rens Hoegen), а також Брайан Паркінсон та Даніель Шор (Brian Parkinson and Danielle Shore) з Оксфордського університету вивчили зміни міміки у різних ситуаціях. Для одного з досліджень вони розробили гру на гроші, де взяли участь 700 осіб. Вчені спостерігали, як вираз обличчя був пов’язаний з прийнятими рішеннями та виграшем. Потім вони запропонували людям оцінити свою поведінку та розповісти, як саме вони використовували міміку для перемоги та чи відповідала вона їх почуттям.

Використовуючи декілька нових підходів, команда дослідила зв’язок між мімікою облич та ключовими подіями гри. Вчені проаналізували міміку за допомогою методу з психофізіології під назвою «подіє-обумовлений потенціал» та комп’ютерного зору.

Вони виявили, що посмішка була єдиним мімічним рухом, що з’являється постійно – при цьому її викликали не лише позитивні емоції. В цілому учасники експерименту досить неточно розпізнавали зміни у виразі своїх облич та причини їх виникнення.

«Ці відкриття підкреслюють обмеженість технологій в прогнозуванні емоцій та намірів. Коли компанії та влада заявляє про такі можливості, людині варто бути обережною тому, що дуже часто ці методи передбачають спрощенні припущення, котрі не були перевірені вченими», — говорить Гретч.

Попереднє дослідження показало, що люди роблять висновки про наміри оточення, засновуючись на виразі їх облич. У тій роботі використовувався автоматичний аналіз міміки, що виділяв такі почуття, як сум та депресія, але про точність їх сприйняття було відомо не так вже й багато. Останні відкриття вказують на важливість контексту при читанні емоцій та підтверджують думку про те, що міміка повідомляє більше, ніж нам здається.

БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:

Джерело: Medium

Читайте также:

Як користуватися Artbreeder — нейромережею, яка вміє «схрещувати» зображення та створювати нові

OpenAI представила революційну нейромережу SORA, що генерує відео за текстом

Що чекає штучний інтелект у 2024 році: 4 головні тренди від MIT

Як використання штучного інтелекту впливає на нашу продуктивність?