Истории

Может ли искусственный интеллект распознавать ложь?

Истории
Анна Полякова
Анна Полякова

Редактор

Вероника Елкина

Компьютеры не очень хорошо вычисляют искажения, и это становится проблемой, поскольку технологии все чаще используются для принятия важных решений. Ученые из Университета Южной Калифорнии разобрались, способен ли искусственный интеллект видеть ложь.

Может ли искусственный интеллект распознавать ложь?

Алгоритмы терпят неудачу, выступая в роли детекторов лжи, — это обнаружила исследовательская группа, изучающая механизмы распознавания эмоций. Два уже завершенных ею эксперимента подрывают основы популярной психологии и методов обучения ИИ, которые базируются на том, что мимика отражает мысли.

«И люди, и так называемые алгоритмы чтения эмоций полагаются на народную мудрость, гласящую, что наши чувства написаны на лице. Это далеко от истины. Люди улыбаются, когда они злы или расстроены, маскируют истинные переживания, и часто выражение лица не имеет ничего общего с внутренним состоянием, а лишь отражает культурные традиции», — отмечает профессор Джонатан Грэтч.

Конечно, люди знают, что окружающие могут врать с невозмутимым лицом. Игроки в покер блефуют. Соискатели обманывают работодателей. Неверные супруги лгут. И политики тоже могут жизнерадостно произносить не соответствующие действительности заявления.

Тем не менее, алгоритмы не так хороши в обнаружении двуличия, хотя они все чаще используются для считывания человеческих эмоций и принятия судьбоносных решений. Например, Министерство внутренней безопасности инвестирует в программы для прогнозирования потенциальных угроз. Некоторые страны используют массовое наблюдение для мониторинга коммуникаций населения. Алгоритмы применяются в фокус-группах, маркетинговых кампаниях и при проверке потенциальных сотрудников.

Фото: Unsplash

«Мы пытаемся развеять мнение о том, что точное распознавание мимики помогло бы узнавать чужие мысли. Подумайте о том, как люди использовали детекторы лжи в прошлом. Тогда эту технологию применяли не всегда верно, точно так же, как и сегодня не всегда верно применяют распознавание выражений лиц. Наши представления об этих методах наивны», — добавляет Грэтч.

Чтобы доказать это, Грэтч и его коллеги Су Лей и Ренс Хеген, а также Брайан Паркинсон и Даниэль Шор из Оксфордского университета изучили изменения мимики в разных ситуациях. Для одного из исследований они разработали игру на деньги, в которой участвовали 700 человек. Ученые наблюдали, как выражения лиц были связаны с принимаемыми решениями и выигрышем. Затем они предложили людям оценить свое поведение и рассказать, как они использовали мимику для победы и соответствовала ли она их чувствам.

Используя несколько новых подходов, команда исследовала связь между выражениями лиц и ключевыми событиями игры. Ученые проанализировали мимику с помощью метода из психофизиологии под названием «событийно-обусловленный потенциал» и компьютерного зрения.

Они обнаружили, что улыбка была единственным мимическим движением, появлявшимся постоянно, — при этом ее вызывали не только положительные эмоции. В целом участники эксперимента довольно неточно распознавали изменения в выражении своих лиц и причины их возникновения.

«Эти открытия подчеркивают ограниченность технологий в прогнозировании эмоций и намерений. Когда компании и власти заявляют о таких возможностях, человеку следует остерегаться, потому что часто в эти методы встроены упрощенные предположения, которые не были проверены учеными», — указал Грэтч.

Предыдущее исследование показало, что люди делают выводы о намерениях окружающих, основываясь на выражении их лиц. В той работе использовался автоматический анализ мимики, выделяющий такие чувства, как скука и депрессия, но о точности их восприятия было известно немного. Последние находки указывают на важность контекста при чтении эмоций и подтверждают мнение о том, что мимика сообщает больше, чем нам кажется.

Источник.

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Как использовать искусственный интеллект для принятия бизнес-решений
  2. 2 37 главных трендов в применении искусственного интеллекта
  3. 3 Как видеосистема на основе ИИ помогает находить ошибки в производстве
  4. 4 Улыбка, скрывающая боль: почему алгоритмы не умеют различать настоящие эмоции

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase