Ученые в Израиле создали детектор лжи, основанный на сенсорной технологии и методах машинного обучения. По словам разработчиков, их система превосходит существующие инструменты в этой области. Исследование, которым руководит профессор Яэль Ханейн из Школы электроинженерии Тель-Авивского университета, опубликовано в научном журнале Brain and Behavior.

«Существующие детекторы лжи настолько ненадежны, что их результаты не принимаются в качестве доказательств в судах общей юрисдикции, потому что практически любой может научиться контролировать свой пульс и обмануть машину. А значит, есть потребность в более точной технологии выявления обмана. Наше исследование основано на предположении, что лицевые мышцы искажаются, когда мы лжем», — поясняет соавтор исследования, профессор Дино Леви из Школы нейробиологии Тель-Авивского университета.

Как это работает? Электроды, которые обычно применяют для мониторинга сна, спортивных результатов и выявления неврологических заболеваний, приклеивают на лицо. Они отслеживают активность мышц и нервов путем измерения излучаемых ими электрических сигналов. Электроды размещают на мышцах щек возле губ и мышцах над бровями. Электрические сигналы передаются алгоритму машинного обучения.

Участников эксперимента разбили по парам. Один должен был передать другому услышанное в наушниках слово («линия» или «дерево»), при этом он мог соврать. У самих участников не получалось с высокой долей вероятности определить, врут ли их партнеры. Однако система справилась с этой задачей успешно.

«Используя передовые методы машинного обучения, наша программа распознает ложь на основе сигналов электромиографии, которые исходят от электродов. Этот метод показал точность в 73% — не идеально, но намного лучше, чем любая существующая технология. Еще одно интересное открытие заключалось в том, что люди лгут разными лицевыми мышцами: одних выдают движения щек, а других — бровей», — говорит профессор Дино Леви.

Ученые отмечают, что в ходе их эксперимента ложь была довольно простой, поскольку это первоначальное исследование. Они планируют усовершенствовать технологию и в будущем отказаться от электродов, чтобы алгоритмы машинного обучения могли распознавать ложь по движению лицевых мышц через камеры с высоким разрешением на допросах в полиции, в аэропорту, банке или на онлайн-собеседованиях.