Казахстанские учёные создают уникальную технологию по распознаванию лжи

Методов разоблачения лжи в мире создано немало, их используют полицейские и психологи, бизнесмены и политики. Однако технологий, способных вычислять обман со стопроцентной уверенностью, пока еще нет, но существуют методы, когда человек может опереться на искусственный интеллект.

Узнать лжеца по тембру

Различные техники определения лжи широко представлены в популярных сериалах («Обмани меня», «Доктор Хаус») и книгах известного писателя и бизнес-тренера Аллана Пиза, однако субъективные догадки эксперта не могут выступать реальным доказательством.

Единственным относительно точным индикатором может служить тест на полиграфе с последующей интерпретацией данных квалифицированным полиграфологом. К минусам такого метода, по мнению специалистов, можно отнести необходимость серьезной подготовки и добровольного согласия респондента на прохождение теста, к тому же данный метод требует достаточно много времени на обработку результатов.

«Но что делать прокурору, следователю или сотруднику миграционной службы, если он уверен во лжи собеседника здесь и сейчас, но не имеет права принимать решения только на основе своей интуиции?» - задается вопросом Расим Сулиев, PhD, ассоциированный профессор, декан школы цифровых технологий. По его словам, необходимы новые разработки на основе алгоритмов искусственного интеллекта, которые можно будет применять в организациях и ситуациях, где ложь, как правило, способна иметь катастрофические последствия.

Мировые исследования показывают, что помимо сердцебиения и потожировых выделений, которые улавливаются датчиками полиграфа, существует также ряд аудиовизуальных признаков лжи – движение глаз, покраснение кожных покровов, изменения в голосе.

«В связи с этим мы предложили идею проекта по разработке алгоритмов искусственного интеллекта по выявлению ложных высказываний на основе изменений характеристик голоса и речи на материале аудиовизуальной информации. Эта идея нашла свое воплощение в научном проекте, который был подан на конкурс научных и научно-технических проектов и получил грантовое финансирование от Министерства науки и высшего образования РК. Результаты проекта позволят с определенной вероятностью выявлять истинные и ложные высказывания с помощью алгоритмов искусственного интеллекта на основе видеоматериалов, например с заседаний суда, и утверждать, насколько слова истца или ответчика правдивы», – рассказывает Канат Кожахмет, руководитель проекта, PhD, ассоциированный профессор.

Как поясняют разработчики проекта, сегодня уже есть готовые решения по отдельным направлениям. Так, например, проведены исследования взаимосвязи ложных утверждений и покраснения кожи на лбу, открыты закономерности между изменениями тембра голоса и ложью, существуют паттерны движения глаз. Объединение всех успешных решений позволит разработать алгоритмы искусственного интеллекта для создания в будущем бесконтактного детектора лжи. Задача проектной группы – научить машину отличать правдивую информацию от лживой с применением алгоритмов искусственного интеллекта.

На практике такой процесс может происходить двумя способами – либо загрузить все данные в машину и позволить ей самой выискивать закономерности, а исследователи будут выяснять, по какому принципу машина отделяет одни записи от других, либо исследователи сначала сами прорабатывают алгоритм и предлагают ИИ ориентироваться на него по заранее размеченным данным. Например, если взять 100 записей, в которых точно звучит ложь, и выявить среди них единый паттерн изменения высоты голоса, то ИИ будет автоматически определять подобные случаи среди любых других записей.

Почему в Казахстане редко работают с ИИ?

По мнению директора по управлению данными компании Beeline Андрея Остафичука, в Казахстане пока не так много разработок, связанных с искусственным интеллектом.

«Пока большинство разработок в ИИ - это все-таки не готовые к применению кейсы, а скорее научные изыскания, демонстрация возможностей технологий. Для бурного развития этой сферы необходимо вкладываться в академсреду, стимулировать бизнес идти в эти направления», - считает эксперт.

В компании разработки в области ИИ также ведутся. Это, прежде всего, решения в двух больших областях: компьютерное зрение (CV) и обработка текста (NLP).

«У нас свой алгоритм распознавания лиц, документов и живости. Последний создан для того, чтобы определить, живой перед нами человек, фото или включенное видео. В направлении NLP у нас есть алгоритмы, направленные на определение релевантности текстовых запросов в нашу службу поддержки, на определение тематик обращения, тональности комментариев в социальных сетях, выявление и извлечение полезной информации из текста. Например, какие-то данные абонента, необходимые для оказания поддержки», - объясняет Андрей Остафичук.

Похожая технология, разработанная в Дании и связанная с распознаванием движения глаз и подсознательных, физиологических реакций мозга, используется и в казахстанской лаборатории нейромаркетинга, правда, с другой целью – проведения нейроэкономических исследований.

«Это метод, который помогает исследователям понять визуальное внимание респондентов. Айтрекер применяется для отслеживания интересующих потребителя элементов: при выборе товаров, оценке дизайна сайта, аккаунта и рекламных роликов», - отмечает руководитель лаборатории нейромаркетинга Айман Казыбаева.

По словам руководителя лаборатории, частое банкротство в Казахстане субъектов МСБ связано прежде всего с тем, что предприниматели редко проводят исследования рынка, даже фокус-группы и пробные продажи инициируют не все бизнесмены.

Что касается нейромаркетинговых исследований, то они дают гораздо более точное представление об истинных предпочтениях покупателей, отлично дополняют классические виды исследований.

«Мы проводили замеры общественного мнения среди респондентов, в том числе замеряли реакцию зрителей на рекламные ролики, те или иные продукты. Причем проводили как исследования с помощью специального оборудования, так и спрашивали людей напрямую, что им понравилось в продукте или ролике. И, как правило, словесные ответы отличаются от реакций мозга. Это не говорит о том, что люди сознательно озвучивают неправду, чаще бывает, что потребитель неосознанно дает ответ, который, он думает, от него ждут. Как правило, словесные реакции основаны на логике, в то время как реакции мозга – это мгновенные импульсы, на основе которых покупатель и принимает решения о покупке», - заключает Айман.

Исследование наглядно демонстрирует разницу между классическими маркетинговыми и нейромаркетинговыми исследованиями. Отвечая на прямые вопросы, мы даём их осознанно, а нейромаркетинговые исследования помогают нам получать информацию о подсознательной, физиологической реакции, то есть истинную причину выбора человека.

Что касается разработки казахстанских ученых, то, по мнению авторов данной технологии, применять ее можно будет в областях, где цена ошибки слишком велика, чтобы ее можно было допустить.

«Нет сомнений, что проект подобного уровня ставит перед учеными ряд частных случаев, которые требуют решения. Например, как определять изменения кожного покрова на лбу под тональным кремом, как исказится движение глаз у людей в обычных и солнцезащитных очках, будут ли точно определены изменения в голосе на аудиозаписи низкого качества, или насколько быстро могут быть обработаны результаты, если применять ИИ в режиме прямого эфира. Более того, необходимо четко понимать, что ИИ не в состоянии принимать решение, его задача – представить вероятность того, что человек говорит неправду», – подчеркивает Канат Кожахмет.

Сегодня проект находится на стадии активной разработки. Авторы и исследователи надеются, что их работа найдет широкое применение в правоохранительной, судебной и правовой деятельности, где цена ошибки может измеряться в человеческих жизнях.