Исследователи из Тель-Авивского университета говорят, что они ловили «лжецов» с беспрецедентной точностью в 73%, измеряя движения лицевых мышц в рассказах участников эксперимента. Техника базируется на мониторинге сокращения их лицевых м другом известном методе. В ходе исследования были выявлены две разные группы «лжецов»: те, кто при обмане активирует мышцы щек, и те, кто задействует свои брови. По словам исследователей, эта технология имеет большой потенциал для обнаружения обмана в реальных ситуациях, таких как безопасность и преступность. Исследование было проведено группой экспертов из Тель-Авивского университета во главе с профессором Яэлем Ханейном из Центра нанонауки и нанотехнологий, Иби и Эльадаром Флейшман из Школы электротехники инженерного факультета и профессором Дино Леви из Школы менеджмента Коллера. В команду входили доктор Анастасия Шустер, доктор Лила Инзельберг, доктор Ури Оссми и кандидат наук Лиз Изакон. Статья опубликована в ведущем журнале Brain and Behavior . Новое исследование основано на нововведении лаборатории профессора Ханейна: наклеек, напечатанных на мягких поверхностях, содержащих электроды, которые отслеживают и измеряют активность мышц и нервов. Эта технология, уже коммерциализированная X-trodes Ltd., имеет множество применений, таких как мониторинг сна дома и ранняя диагностика неврологических заболеваний. На этот раз исследователи решили изучить его эффективность в другой сфере - в обнаружении лжи. Профессор Леви объясняет: «Многие исследования показали, что для нас практически невозможно определить, когда кто-то нам лжет. Даже эксперты, такие как полицейские следователи, работают лишь немногим лучше всех нас. Существующие детекторы лжи настолько ненадежны, что их результаты не принимаются в качестве доказательств в судах, потому что практически любой может научиться контролировать свой пульс и обманывать машину. Следовательно, существует большая потребность в более точной технологии выявления обмана. Наше исследование основано на предположение, что лицевые мышцы искажаются, когда мы лжем, и что до сих пор нет электродов, достаточно чувствительных, чтобы измерить эти искажения». Исследователи прикрепили новые наклейки с помощью специальных электродов к двум группам лицевых мышц: мышцам щеки, прилегающим к губам, и мышцам над бровями. Участников попросили сесть парами лицом друг к другу, у одного из них были наушники, через которые передавались слова «линия» или «дерево». Когда владелец слышал «линию», но произносил «дерево» или наоборот, он явно лгал, и задача его партнера заключалась в том, чтобы попытаться обнаружить ложь. Затем два субъекта поменялись ролями. Как и ожидалось, участники не смогли обнаружить ложь своих партнеров с какой-либо статистической значимостью. Однако электрические сигналы, передаваемые электродами, прикрепленными к их лицу, идентифицировали ложь с вероятностью 73%. Профессор Леви: «Поскольку это было первоначальное исследование, сама ложь была очень простой. Обычно, когда мы лжем в реальной жизни, мы рассказываем более длинную историю, которая включает как обманчивые, так и правдивые компоненты. В нашем исследовании мы имели преимущество знать, что участники слышали через гарнитуры и, следовательно, также знали, когда они лгут. Таким образом, используя передовые методы машинного обучения, мы обучили нашу программу распознавать ложь на основе сигналов ЭМГ (электромиографии), исходящих от электродов. Применяя этот метод, мы достигли точность 73% - не идеально, но намного лучше, чем у любой существующей технологии. Еще одним интересным открытием стало то, что люди лгут через разные лицевые мышцы: одни лгут мышцами щек, а другие - бровями». Исследователи считают, что их результаты могут иметь драматические последствия во многих сферах нашей жизни, и что в будущем электроды могут стать ненужными, а видео-программное обеспечение обучено распознавать ложь на основе реальных движений лицевых мышц. Профессор Леви предсказывает: «В банке, на допросах в полиции, в аэропорту или на онлайн-собеседованиях камеры с высоким разрешением, обученные распознавать движения лицевых мышц, смогут отличать правдивые утверждения от лжи. Задача состоит в том, чтобы завершить экспериментальную стадию, обучить наши алгоритмы и отказаться от электродов. Как только технология будет усовершенствована, мы ожидаем, что она найдет множество разнообразных приложений».
