AI測(cè)謊儀：真相，只有一個(gè)！
犯罪推理劇Lietome展現(xiàn)了人類偵探對(duì)于微表情的極致觀察力，通過(guò)捕捉常人容易忽略的細(xì)節(jié)成功破案。本文的AI偵探同樣從微表情著手，憑借強(qiáng)大的計(jì)算能力，已經(jīng)取得了超越人類對(duì)微表情判斷的準(zhǔn)確度，成為刑偵界的新干將，所以AI偵探到底是如何做判斷的？他們的依據(jù)又是什么？
人類在說(shuō)謊時(shí)會(huì)無(wú)意識(shí)地做一些微動(dòng)作，小到抬眉毛，大到傾斜頭部。僅靠肉眼可能無(wú)法識(shí)別，但人工智能絕不會(huì)錯(cuò)過(guò)任何細(xì)節(jié)。
現(xiàn)在，科學(xué)家開(kāi)發(fā)出了一個(gè)可以偵測(cè)到這些微表情的AI系統(tǒng)，據(jù)此檢測(cè)你是否在說(shuō)謊，且它的性能已經(jīng)明顯優(yōu)于人類。
研究人員希望這一系統(tǒng)可以迅速被應(yīng)用到法庭上，來(lái)判斷出庭的證人是否在陳述事實(shí)。
這個(gè)AI系統(tǒng)名叫謊言分析和推理引擎（DeceptionAnalysisandReasoningEngine，簡(jiǎn)稱DARE），它是由馬里蘭大學(xué)和達(dá)特茅斯學(xué)院的研究員開(kāi)發(fā)的。
研究人員用15個(gè)法庭上證人的視頻來(lái)訓(xùn)練DARE：
它被訓(xùn)練去判別五種說(shuō)謊的微表情
這五個(gè)微表情分別是皺眉，抬眉毛，抿嘴，嘟嘴和歪頭
這個(gè)系統(tǒng)在最終測(cè)試中達(dá)到了92%的準(zhǔn)確率。
研究人員認(rèn)為它的性能顯著優(yōu)于人類判斷
來(lái)自馬里蘭大學(xué)和達(dá)特茅斯學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練AI來(lái)識(shí)別五種顯示一個(gè)人正在說(shuō)謊的微表情皺眉，抬眉，抿嘴，嘟嘴和頭部側(cè)轉(zhuǎn)。
為了開(kāi)發(fā)DARE，研究員用法庭上證人的視頻來(lái)訓(xùn)練這個(gè)系統(tǒng)
這篇由ZheWu博士主導(dǎo)的發(fā)表于arXiv（一個(gè)收集物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物學(xué)論文預(yù)印本的網(wǎng)站）的論文提到：在視覺(jué)方面，我們的系統(tǒng)運(yùn)用的是由預(yù)測(cè)人類微表情的低畫質(zhì)視頻訓(xùn)練出來(lái)的分類器。
該小組訓(xùn)練了AI去識(shí)別五個(gè)表明有人在說(shuō)謊的微表情-皺眉，抬眉毛，www.whsntf.cn，抿嘴，嘟嘴和歪頭。
在觀看了15個(gè)法庭的視頻后，接著對(duì)DARE進(jìn)行了測(cè)試，庫(kù)卡機(jī)器人，看其能否在最后的視頻中發(fā)現(xiàn)有人說(shuō)謊。
結(jié)果顯示，DARE成功識(shí)別了92％的微表情，這研究者認(rèn)為AI在欺騙檢測(cè)任務(wù)上表現(xiàn)良好。
為了開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)，研究人員使用法庭人員的視頻來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)。在觀看了15個(gè)審判室的錄像后，DARE接著進(jìn)行了測(cè)試，看看是否有人在視頻中撒謊
有人在撒謊的微表情-皺眉，眉毛抬起，嘴角向上，嘴唇突出和頭側(cè)轉(zhuǎn)
然后，研究人員將相同的任務(wù)交給人來(lái)評(píng)估，他們只能看懂81％的微表情。結(jié)果顯示，如果有人在撒謊，機(jī)器人維修，AI比人類更能識(shí)別出來(lái)。研究人員說(shuō)：我們的視覺(jué)系統(tǒng)同時(shí)使用高層次和低層次的視覺(jué)特征，與人類相比，在預(yù)測(cè)欺騙方面明顯更好。
研究人員認(rèn)為，如果給人工智能提供更多的信息，系統(tǒng)可以變得更有效。比如如果人工智能還能獲取音頻和腳本信息，欺騙預(yù)測(cè)結(jié)果可以進(jìn)一步改善。
如果你有犯罪的面孔，我可以判斷嗎？
去年曾經(jīng)有一篇關(guān)于罪犯人臉識(shí)別的爭(zhēng)議論文，通過(guò)分析一個(gè)人的面部特征，調(diào)查計(jì)算機(jī)是否可以檢測(cè)到一個(gè)人是否可能是罪犯。
這項(xiàng)研究涉及18至55歲的中國(guó)男性的1856張臉，這組研究對(duì)象的篩選經(jīng)過(guò)調(diào)控來(lái)組成一個(gè)在種族，性別，年齡和面部表情分布比較平均的數(shù)據(jù)集。這些照片中的730張屬于罪犯–但這些照片不是監(jiān)獄照，乍一看你并不知道這些人是罪犯。
接著研究人員將圖像輸入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法使用四種不同的面部特征分析方法（分類器）來(lái)推斷犯罪行為。
研究人員寫道：盡管圍繞這個(gè)話題發(fā)生了歷史性的爭(zhēng)論，但所有四個(gè)分類器的識(shí)別能力都穩(wěn)定良好，并為面孔識(shí)別的犯罪推斷系統(tǒng)的有效性提供了證據(jù)。另外，我們還發(fā)現(xiàn)了一些預(yù)測(cè)犯罪的面部特征規(guī)律，例如嘴唇曲率，眼睛內(nèi)角距離和所謂的鼻子角度。
為了比較DARE的有效性，研究人員將同樣的任務(wù)交給了普通的評(píng)估人員。結(jié)果表明，AI確實(shí)在識(shí)別說(shuō)謊的人這點(diǎn)上比人為判斷更準(zhǔn)確。