Вход на сайт

МЕДИАМЕТРИКА

Облако тегов

Теперь можно определить, говорит ли правду диктор с экрана или политик

Аватар пользователя Fanatic

"ЗА ОСНОВУ БРАЛИ НАРАБОТКИ КИНОСТУДИЙ"

Российские ученые из МИФИ разработали бесконтактный детектор лжи, который за 20 секунд способен определить, врет собеседник или нет. Один из авторов изобретения, ведущий научный сотрудник лаборатории "Робототехника" НИЯУ МИФИ Вадим Даньшин, рассказал, как работает эта штука и почему она изменит нашу жизнь уже в следующем году

— Что собой представляет "бесконтактный детектор лжи"? Название звучит достаточно фантастично.

— Принцип его работы схож с обычным проводным детектором лжи: мы сравниваем, как меняются реакции человека в состоянии эмоционального напряжения. Но если в классическом варианте мы надеваем на испытуемого датчики и выводим данные на полиграф, то здесь нам нужны только видеокамера и ноутбук с криптоключом (специальная флешка, без которой программа не запустится.— "О"). Камера крупным планом записывает лицо человека и часть его грудной клетки (как на фото в паспорте), затем особая программа обрабатывает этот видеофайл, считывает ряд физиологических параметров человека и выдает прогноз: с какой достоверностью испытуемый в данный момент лжет или говорит правду.

— То есть человек может не знать, что он проходит проверку на детекторе лжи?

— Да, можно использовать обычную веб-камеру, которая не привлекает особого внимания. Она устанавливается на расстоянии примерно одного метра. Для работы детектора лжи мы должны снимать видео с минимальными параметрами 800х448 пикселей на скорости 30 кадров в секунду. Скорость обработки и точность анализа во многом зависит от качества видео.

— Сколько должна длиться запись, чтобы вы могли сказать, врет человек или нет?

— Чтобы собрать необходимое количество данных, нужно минимум 20 секунд беседы с человеком по каждому отдельному вопросу. За это время программа набирает достаточное количество статистики, и мы можем более или менее достоверно измерять реакцию человека. Конечно, чем дольше длится видеозапись, тем точнее будет результат.

— Какие именно параметры на лице человека вы отслеживаете и как они связаны с правдивостью?

— Известно, что, когда человек лжет, у него в организме происходят определенные физиологические явления: повышается давление крови, изменяется влажности кожи, возникает непроизвольная мимика, изменяется частота пульса, дыхания и т.д. Чтобы увидеть некоторые из этих параметров, мы отслеживаем 22 ключевые точки на лице и грудной клетке. Например, движение бровей, движение точки носа и глаз, движение мимических мышц на лице — особенно вокруг рта, на лбу, под глазами, включая те, которые у нас работают почти бесконтрольно и незаметно для нас самих.

— По идее, все это опытный человек заметит и без дополнительной техники.

— Нет, мы работаем с данными, недоступными невооруженному глазу. При хорошем освещении наша программа в режиме реального времени улавливает очень слабые процессы, например тремор головы в такт ударам сердца, порой эта амплитуда настолько мала, что составляет буквально 0,5-1 пиксель для камеры с разрешением 800х600 точек. Если обработать эти данные специальными фильтрами, мы можем наблюдать, как разливается кровь по поверхности лица человека. Происходит это, кстати, неравномерно, потому что при этом задействуются "разные" кровеносные системы: к вискам от сердца ведут вены, а к щекам — артерии, то есть их покраснение связано в работой различных клапанов сердца, и мы можем наблюдать фазовые задержки между артериальной и венозной кровью, что используется нами, например, в задачах распознавания лиц.

— А зачем вы снимаете плечи? Какую информацию могут дать они?

— Например, когда мы сидим, у нас незначительно двигается участок одежды в такт дыхания грудной клетки. Этого достаточно, чтобы оценить частоту дыхания человека и понять, учащается оно или замедляется.

— Если речь идет о таких тонких наблюдениях, то мы запросто можем принять за результат помехи, возникающие во время видеозаписи.

— Во-первых, детектор не работает с одним параметром, а с 22 каналами, меняющимися во времени. Во-вторых, мы специально отсекаем шумы во время обработки изображения. В этом у нас есть достаточный опыт: наша факультетская лаборатория по робототехнике в стенах исследовательского факультета МИФИ раньше занималась системами сопровождения малоразмерных целей на горизонте и системами выявления лиц людей на фоне скалистой местности. Все это были сугубо военные разработки, которые требовали работы с видеозаписями плохого качества, из которых нужно было выделить нужную информацию. Этот опыт мы и применили в данном случае для решения совсем другой задачи.

— Давайте вернемся к работе детектора. Итак, программа всмотрелась в лицо человека и собрала данные. Что она делает дальше?

— Она сравнивает полученную информацию с той библиотекой данных, которая в ней заложена. Здесь есть два возможных способа работы технологии: в первом случае, когда мы уже снимали человека, а во втором — когда видим его впервые. Первый вариант предполагает, что у нас есть видеофайл, где записаны предыдущие ответы человека, и мы знаем, как он ведет себя, когда говорит правду и когда лжет. В этом случае можно буквально спустя секунды после захвата изображения лица считывать физиологические параметры человека и делать предсказания о его правдивости в режиме реального времени.

— А во втором случае?

— Если мы имеем дело с человеком, которого видим впервые, программа будет сравнивать его реакцию с усредненной реакцией максимально большой выборки людей. Именно накоплением подобной библиотеки данных мы занимаемся сейчас. В результате мы сможем статистическими методами выявить какие-то общие для большинства людей факторные и усредненные характеристики эффективности тех или иных вопросов, а также подтвердить или опровергнуть ряд гипотез психофизиологов. Например, считается, что, когда человек врет, он начинает реже моргать и чаще использовать мимические морщины на лбу и вокруг глаз. Мы сопоставим данные множества человек и получим коэффициент соответствия этому факту. Сейчас у нас есть соглашение о сотрудничестве с крупным банком, который предоставляет нам для этой работы свою выборку видеозаписей трех тысяч человек. По окончании проекта это будет самым масштабным исследованием в области работы бесконтактного детектора лжи, результаты которого будут доступны для перепроверки и повторения.

— Предположим, вы просматриваете банковскую запись, где человек берет ипотеку на 25 лет. Какая от этого польза? Может быть, он обманет банк через год, а может, через 20 лет. А может, это вообще самый честный клиент.

— Речь не об этом, любого человека, который пришел в банк за тем или иным займом, при первичном знакомстве довольно подробно расспрашивают о его жизни. Затем в течение следующих пары недель служба безопасности банка, а она в крупных учреждениях знает свое дело, досконально проверяет ответы клиента. Для этого анализируется большой объем информации: соцсети, базы данных кредитных организаций, телефонные справочники, на картах Google подробно изучается район, где живет человек. В итоге анкета клиента пополняется данными о том, на какие вопросы он ответил нечестно. Эту информацию мы будем соотносить с видеозаписями и смотреть, как изменяются параметры человека, когда он говорит неправду.

— Вы имеете дело с большим объемом физиологических параметров, привлекали ли вы к созданию детектора кого-либо из медиков, кто занимается, например, психофизиологией?

— В основном пока мы пользуемся данными математической статистики. А за основу программы брали наработки зарубежных киностудий, которые занимаются компьютерной анимацией, например "Студии Уолта Диснея". Они работают с программами подробной съемки мимики лица для работы с актерами. Мы тщательно изучаем их выкладки и используем для решения наших прикладных задач. Но с медиками, в том числе с физиологами, обязательно будем работать.

— Какова точность работы бесконтактного детектора лжи? У обычного полиграфа он приближается к 80-90 процентам.

— У нас нет задачи абсолютной точности, так как мы не работаем, предположим, в судмедэкспертизе. Наш бесконтактный детектор лжи может достичь примерно 75 процентов достоверных ответов, но при этом мы посчитали, что в случае выдачи ипотечных займов заказчик получает свой экономический эффект, начиная с точности в 51 процент. При такой точности данная система окупится на рабочем месте заказчика за 247 рабочих дней. При точности 65 процентов она окупается за одну рабочую смену.

— Что может помешать детектору лжи определить, врет человек или нет?

— Если человек снят в неудачной позе, например боком, или если он слишком активно двигается в кадре и мы не можем измерить пульс и тремор головы. Еще детектор теряет многие параметры, если камера закреплена ненадлежащим образом, например шатается в такт ударам по клавиатуре.

— А можно ли научиться его обманывать?

— Можно, но для этого надо помнить, где в какой момент времени вы сознательно искажали те или иные физиологические параметры. Вам нужно будет контролировать более двух десятков параметров лица, отвечая на 20 вопросов при стандартной процедуре проверки. Это сложно, учитывая, что речь идет об управлении вегетативными реакциями и рефлексами. Думаю, на такое способен один человек из тысячи.

— На какой стадии сейчас находится разработка? У вас есть только прототип или его можно куда-то внедрять? Кому это может быть интересно, кроме банков?

— Такие системы интересны, например, крупным компаниям, которые хотят проверить своих сотрудников на честность. Или бизнесменам, которые ведут переговоры с партнерами. Примерно через 1-2 месяца мы начнем интеграцию тестовой версии детектора лжи в бизнес-процессы некоторых заказчиков. Фактические результаты внедрения можно будет оценить через месяц регулярной работы. То есть в следующем году такие системы уже появятся в нашей жизни, что должно повысить число выявленных мошенников.

Также в данный момент мы ведем активные переговоры о запуске опытного проекта по данной технологии в одном из крупнейших банков страны. Они хотели бы в дальнейшем использовать эту систему при найме сотрудников и работе с клиентами при взятии ипотечных займов. К тому же их интересует очень полезное приложение к детектору, связанное с распознаванием лиц. Эта своеобразная база мошенников, у которых с высокой точностью, вплоть до микрона, реконструированы лица — овал, соотношение между различными частями лица, расположение надбровных дуг и т.д. Если такой человек приходит в очередной раз за кредитом, система без труда распознает его, несмотря на парик, очки, бороду и т.д.

— На только что окончившейся выставке ВУЗПРОМЭКСПО-2015, где была представлена ваша разработка, говорили, что подобной системы нет нигде в мире. Но неужели на Западе до сих пор не догадались сделать что-то подобное? Ведь в США существует единственный в мире институт, который целиком занят проблемой полиграфов.

— Мы сейчас говорим о бесконтактном методе, в этой области есть работы, которые включают чаще всего какой-то один показатель, например точку носа или пульс. Мы же собираемся создать целую сводную библиотеку параметров. Кроме того, все, что я видел до сих пор, требует непосредственного согласия клиента на проверку, например он должен положить подбородок на специальную подставку, чтобы убрать движения лица в кадре.

— А как работа подобных систем регламентируется с точки зрения права?

— Согласно законодательству, в России требуется обязательно спрашивать согласия у людей на видеозапись, а для работы с детектором лжи нужно получать лицензию ФСБ. Но так как система является полностью автономной, с тех пор, как мы передаем ее заказчику и он устанавливает ее на рабочий ноутбук, вся ответственность за использование системы, в том числе и правовая, лежит на нем. Мы не имеем никакого отношения к конфиденциальной информации заказчика.

— В одной из своих презентаций вы говорили о том, что для бесконтактного детектора лжи подойдет любая качественная видеозапись, в том числе с YouTube или с телевизора. Это же означает, что наступает новая эра честности? Теперь можно определить, говорит ли правду диктор с экрана или политик. Вы не задумывались над подобными экспериментами?

— Такие опыты вполне возможны. Например, можно взять нарезку выступлений президента США Барака Обамы и посмотреть его реакцию во время ответов на вопросы, связанных, например, с реформой системы здравоохранения или с вводом войск в Сирию. А затем, используя эту информации как калибровочную, проанализировать его речь с трибуны ООН в режиме реального времени. Это, конечно, не приговор, но общая тенденция будет видна. Но об этом, если честно, мы пока не думали.

ИСКАТЕЛИ ПРАВДЫ

Детали

Появление современного детектора лжи было бы невозможно без длинной галереи ученых, которые пытались вывести на чистую воду своих современников

Чезаре Ломброзо (1835-1909)

Итальянский социолог, судебный психиатр, родоначальник школы криминальной антропологии. Изучал физиологию преступников, считая, что склонность к преступной деятельности является врожденной. Именно он первым в судебной практике предложил изменять давление крови во время допроса и на основании этого делать вывод о правдивости показаний испытуемого.

Анджело Моссо (1876-1910)

Итальянский физиолог, первым доказал, что эмоциональное волнение изменяет целый ряд физиологических показателей, в первую очередь — давление крови в сосудах и частоту пульса. В частности, Моссо создал гидросфигмограф, который показывал колебания пульса при различной умственной деятельности.

Александр Романович Лурия (1902-1977)

Советский психолог, основатель отечественной нейропсихологии. Сформулировал генеральный принцип психофизиологического метода выявления скрываемой информации. Разработал методику, позволяющую определить, как именно эмоциональные состояния влияют на динамику речи и на двигательную активность человека. Помогал следователям специальной лаборатории при Московской губернской прокуратуре в работе с лицами, совершившими тяжкие преступления.

Леонард Килер (1903-1949)

Американский инженер, сконструировавший чернильно-пишущий детектор лжи, названный полиграфом. Результаты работы этой машины впервые в истории судопроизводства послужили доказательством вины подозреваемого. Килер основал школу по подготовке специалистов в данной области и индустрию коммерческих полиграфных проверок.

Клив Бакстер (1924-2013)

Американский полиграфолог, разработчик первой в мире балльной системы оценки полиграмм. Основоположник крупнейшей североамериканской коммерческой полиграфной школы. Автор нескольких типов контрольных вопросов и всемирно известного теста "зон сравнения". Длительное время работал на правительство США. Больше известен тем, что использовал детектор лжи для работы с растениями и доказывал, что они способны "эмоционально" реагировать на раздражители.

Валерий Варламов (1935-2012)

Советский изобретатель, создатель первого в СССР чернильно-пишущего детектора лжи (1960 год), первого компьютерного детектора лжи (1986 год) и первого бесконтактного детектора лжи — устройства, которое могло снимать психофизиологические параметры на расстоянии, но из-за несовершенства компьютерных алгоритмов эту информацию было сложно обработать. Положил начало современным направлениям в развитии детекторов лжи.

http://ai-news.ru/2016/03/quot_za_osnovu_brali_narabotki_kinostudij_quot...

Фонд поддержки авторов AfterShock

Комментарии

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:26:32 / 28-03-2016)

Исследователи из Университета будущего Хакодате с помощью искусственного интеллекта написали роман, который прошел в финал литературной премии имени Хоси Синъити. Объявление победителей и вручение призов состоялось еще 12 марта, однако различные издания the-japan-news.com">обратили внимание на это событие только сейчас.

Набор входных данных, определенный учеными заранее, включал в себя пол главных персонажей, описание сюжета, а также набор фраз и предложений, которые должны были быть использованы при написании произведения. После этого программа самостоятельно сгенерировала текст романа, получившего название «День, когда компьютер напишет роман». Других подробностей о работе алгоритма не сообщается.

Текст романа выдвинут для участия в литературном конкурсе имени японского фантаста Хоси Синъити, и был был принят на рассмотрение жюри. Из 1450 работ, поданных на конкурс, 11 были написаны с помощью различных программ, генерирующих текст, однако после четырех этапов отсева только один написанный с помощью искусственного интеллекта роман прошел финальный отбор. При этом членам жюри было неизвестно, что автор роман «робот-писатель».

По словам японского писателя Хасэ Сатоси, роман «День, когда компьютер напишет роман» достаточно хорошо написан. Тем не менее, писатель отметил некоторые недостатки в тексте, написанном машиной - в частности, плохую проработку персонажей.

Это не первый случай, когда робот используется для написания качественного текста. Ранее компания Automated Insights открыла бесплатный доступ к бета-версии сервиса «робота-журналиста» Wordsmith, который позволяет создавать на основе массивов данных короткие заметки, написанные естественным языком.

http://ai-news.ru/2016/03/robot_pisatel_dobralsya_do_finala_literaturnog...

Аватар пользователя eprst
eprst(5 лет 7 месяцев)(22:28:26 / 28-03-2016)

Они хотят найти того идиота, который не врёт? 

Аватар пользователя sevik68
sevik68(5 лет 6 месяцев)(22:36:25 / 28-03-2016)

Это все от таланта зависит. Вот у меня есть друг, тоже ученый. У него три класса образования, а он за полчаса десятку так нарисует – от настоящей не отличишь.(с)

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:29:31 / 28-03-2016)

Настало то время, когда каждый может почувствовать себя сотрудником спецслужб, эффектно пробивающим человека по фотографии, находя все его персональные данные. Это стало возможно с появлением сервиса FindFace, который основан на использовании глубоких искусственных нейронных сетей.

Ребята из NTechLab скачали все фотографии пользователей ВК и обучили на них свой алгоритм. Теперь по простой фотографии лица в 75% случаев можно сразу найти страницу этого человека в ВК. При этом не требуются фотографии хорошего качества.

http://ai-news.ru/2016/03/kak_najti_profil_vk_po_foto_devushki_iz_metro_...

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:30:21 / 28-03-2016)

В лаборатории поисковой компании Baidu создали систему машинного обучения, которая умеет заранее оценивать риск возникновения большого скопления людей, которое может привести к негативным последствиям, таким как травмы или даже смерть.

http://ai-news.ru/2016/03/opasnye_skopleniya_ludej_nauchilis_predskazyva...

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:32:03 / 28-03-2016)

Компания Google сделала подарок сторонним разработчикам - и открыла доступ к программным интерфейсам Cloud Speech API. В первое время доступ предоставляется на бесплатной основе, тарифы объявят позже.

http://ai-news.ru/2016/03/google_otkryvaet_dostup_k_api_dlya_raspoznavan...

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:39:18 / 28-03-2016)
Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:44:24 / 28-03-2016)

SNAP - первый в своем роде нейропроцессор, способный самостоятельно обучаться распознаванию и подсчету определенных объектов в потоке видеоданных

Первые испытания системы AVFE были проведены на одной из дорог в Пасадене, Калифорния. В течение пробного прогона, который длился 78.5 секунд, система обучилась распознавать автомобили различных типов, после чего она смогла подсчитывать их количество в режиме реального времени. "Эти испытания показали, что система AVFE на базе нейропроцессора BrainChip SNAP способна научиться извлекать информацию из видеопотока и использовать ее без любого содействия или вмешательства со стороны человека" - рассказывает Питер ван дер Мэйд (Peter van der Made), основатель компании BrainChip и разработчик процессора SNAP.

http://ai-news.ru/2016/03/snap_pervyj_v_svoem_rode_nejroprocessor_sposob...

Аватар пользователя Савьюр
Савьюр(1 год 8 месяцев)(22:48:24 / 28-03-2016)

Ну что, да здравствует электронный концлагерь! Самый гуманный концлагерь в мире! Ну, если это всё не фейк, конечно.

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:48:53 / 28-03-2016)

MarI/O - Machine Learning for Video Games

Видео с демонстрацией и подробным описанием работы искусственного интеллекта, играющего в Mario. 

Искусственный интеллект, построенный согласно принципам проектирования нейронных сетей,

Искусственный интеллект, построенный согласно принципам проектирования нейронных сетей, использует исключительно машинное обучение (а весь процесс обучения для полного прохождения игры занял у ИИ 24 часа) и не знает ничего о карте, кроме того, что отображено на экране.

http://ai-news.ru/2016/03/mari_o_machine_learning_for_video_games_524943...

Аватар пользователя Pavel-ch
Pavel-ch(2 года 6 месяцев)(22:49:02 / 28-03-2016)

ПРИБОР НАЗВАЛИ МЕЛАФОН :)

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:50:04 / 28-03-2016)

В России создадут процессор, который поможет «оживить» роботов

Разработкой нейропроцессора, который поможет сделать роботов более похожими на людей, занялись специалисты Научно-исследовательского физико-технического института ННГУ (Нижний Новгород). В основе устройства – нейроны и другие структуры мозга, которые позволят чипу имитировать нервные импульсы, отвечающие за память и обучение, сообщает ТАСС.

http://ai-news.ru/2016/03/v_rossii_sozdadut_processor_kotoryj_pomozhet_o...

Аватар пользователя daryets
daryets(5 лет 11 месяцев)(22:53:06 / 28-03-2016)

Демократии конец.

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:54:26 / 28-03-2016)

Процессор на нейронах позволит дронам учуять бомбу за версту

В Объединенном Королевстве стартап Koniku представил детали своей разработки - беспилотник, который использует нейроны для моделирования примерно такого же уровня обоняния, каким может похвастаться пчела. По заявлению разработчиков, несмотря на то, что созданная на опытном чипе сеть состоит всего лишь из 64 нейронов, дрон  с таким сенсором способен детектировать взрывчатку на расстоянии до километра.

http://ai-news.ru/2016/03/processor_na_nejronah_pozvolit_dronam_uchuyat_...

Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:55:10 / 28-03-2016)

Сам пришёл к аналогичному выводу. Хотя, врядли кто на АШ интересуется как такое сделать :)

Аватар пользователя Fanatic
Аватар пользователя Fanatic
Fanatic(3 года 8 месяцев)(22:58:56 / 28-03-2016)

Что такое "Нейроморфы"?

Ни один компьютер не сравнится в производительности с человеческим мозгом - именно поэтому так много сил в современной науке брошено на создание искусственного мозга. Специалисты по нейроинформатике из Цюрихского университета и Высшей технологической школы совершили прорыв в этом направлении: они смогли настроить микросхемы-нейроморфы на выполнение функций мозга по обработке информации в реальном времени, сообщает Science Codex.

http://ai-news.ru/2016/03/chto_takoe_quot_nejromorfy_quot_523626.html

Аватар пользователя PIPL
PIPL(3 года 11 месяцев)(23:04:13 / 28-03-2016)

Диктор говорит то что написано в телесуфлёре, откуда ему знать, что в действительности произошло в Занзибаре(к примеру).

Аватар пользователя bron147
bron147(5 лет 10 месяцев)(00:11:21 / 29-03-2016)

Вообщем то в России подобные устройства давно применяются соответствующими службами (лично я слышал про подобные работающие серийные устройства еще лет 10 назад) 

По ходу и в этой области началась конкурентная борьба. :)

Аватар пользователя 55aa
55aa(4 года 1 месяц)(06:49:21 / 29-03-2016)

Диктор может говорить только правду))) которая написана у него на бумажке))) В этой части бессмысленно анализировать лицо именно диктора.

А анализ лица Путина существенно отличается по результатам при "встречах с народом" и "встречах с иностранными руководителями". Так, чисто на глаз, абсолютно без всякого детектора.

ЗЫ Кстати, анализ и дополнительное обучение дикторов игре в данном ключе может дать очень нехорошие последствия. Данный канал эмоциональной связи всегда был защищенным с самого верху, и не факт, что уничтожение цивилизации, научившейся врать через этот канал, не входит в свойства данного канала.

ЗЫ2 А так - да, интересно, что бы показал данный измеритель правды по моему лицу во время написания ЗЫ1.

Лидеры обсуждений

за 4 часаза суткиза неделю

Лидеры просмотров

за неделюза месяцза год

СМИ

Загрузка...