Yeni Yalan Dedektörü Kullandığınızı Bile Bilmediğiniz Yüz Kaslarını Okuyabilir | Firma Ekle - Ücretsiz Firma Rehberi - İş Rehberi - Ücretsiz Firma Ekle

Yeni Yalan Dedektörü Kullandığınızı Bile ...

İnsanlar, yalancıların yüzüne bakarken bile, kötü şöhretli yalan detektörleridir. ...
Yeni Yalan Dedektörü Kullandığınızı Bile Bilmediğiniz Yüz Kaslarını Okuyabilir

Yeni Yalan Dedektörü Kullandığınızı Bile Bilmediğiniz Yüz Kaslarını Okuyabilir

İnsanlar, yalancıların yüzüne bakarken bile, kötü şöhretli yalan detektörleridir. Yalan söylemenin masalsı belirtilerini tespit etmek için eğitilmiş bir makine öğrenimi aracının, yüz kaslarındaki küçük titremeleri alan giyilebilir sensörlerden gelen verilerden biraz daha fazlasını kullanarak ortalama bir kişiden daha iyi olduğu bulunmuştur.

İsrail Tel Aviv Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen sistem, insanlara ortalama yüzde 73 oranında yalan söylenmesi ile doğru tespit edildi ve bu süreçte iki tür yalancıyı ortaya çıkardı.

Davranışsal sinirbilimci Dino Levy, "mükemmel değil, ancak mevcut [yüz tanıma] teknolojilerinden çok daha iyi" diyor.

Giyilebilir elektrotlar, insanların yüz ifadelerindeki 'hediye verme' kalıplarını tanımayı yavaş yavaş öğrenen bir makine öğrenimi algoritmasını beslemek için yalan söyleyen veya gerçeği söyleyen 40 gönüllüde yüz kaslarının hareketlerini ölçtü.

Yalan makinesi gibi yaygın olarak kullanılan yalan dedektörü teknolojisi Tipik olarak kalp atış hızı, kan basıncı ve nefes alma hızı gibi fizyolojik yanıtlara dayanır - insanların basınç altında kontrol etmeyi öğrenebileceği tüm işlevler. Kolluk kuvvetlerinin çeşitli alanları tarafından sürekli kullanımlarına rağmen, yalan makinesi en iyi ihtimalle yanlış olarak kabul edilir.

Bu yüzden, birinin bilerek hile yapıp yapmaması konusunda başka objektif yollar aramaya devam eder.

Gerçek duyguların bir yalancının yüzüne 'sızabileceği' fikri yeni bir şey değildir. Psikoloji deneyleriyle uğraşan Charles Darwin'e kadar uzanıyor. 1872'de şunları kaydetti: "1872'de, iradeye en az itaat eden yüz kasları, bazen hafif ve geçen bir duyguya tek başına ihanet edecektir."

Bunları ölçmek, yakalamak ve hatta tanımak başka bir konudur: Bu istemsiz, kontrol edilemeyen mikro ifadeler yalnızca bir bölünmüş an için görünür ve 40 ila 60 milisaniye sonra kaybolur.

İfadeler oluşturmak için contort hassas yüz kaslarını bulmak için yapılan araştırmaların çoğu yüz yüzey elektromiyografisi veya sEMG adı verilen bir teknik kullanılarak yapılmıştır. Yüz kaslarının elektriksel aktivitesini ölçen ve insanların tespit edemeyeceği kadar ince ifadeleri kaydedebiliyor.

Bu yeni çalışma, sEMG cihazlarından daha hassas ve rahat olacak şekilde tasarlanmış yeni bir giyilebilir elektrot türünü ve video görüntülerinde yüz ifadelerini okumak için eğitilmiş bir makine öğrenimi aracını test etti.

Levy, "Bu ilk çalışma olduğu için, yalanın kendisi çok basitti," diye açıklıyor.

İki kişi karşı karşıya oturdular, elektrotlara bağlılar. Bir kişi kulaklık taktı ve onları yakalamaya çalışan eşini yanıltmak için duydukları kelimeyi tekrarladı veya farklı bir şey söyledi.

Araştırmacılar, ses ipuçlarını dinlerken, konuşurken ve yanıt verirken katılımcıların kaşları (oluklu süpersilia olarak adlandırılır) ve yanaklarındaki (zigomaticus major) yüz kaslarının aktivitesini kaydettiler.

İnsanlar tahmin edebileceğiniz gibi yalan söylediğinde az ya da çok tereddüt etmediler.

Araştırma, 48 katılımcı arasında insanların farklı 'hediye verme' göstergeleri sergilediğini ortaya çıkardı. Bazı insanlar yatarken yanak kaslarını aktive ederken, bazıları kaşlarının yakınındaki kasları seğirtir.

Levy ve meslektaşları, yalan tespit algoritmasıyla, "Tüm katılımcılarda yalanları başarıyla tespit ettik ve eğitimsiz insan dedektörlerinden çok daha iyi yaptık", haklı olarak yüzde 22 ila 73 arasında bir yerde yalanları tespit etti.

Ancak çalışmada, deneysel algoritmanın hala çok daha fazla çalışmaya ihtiyacı olduğu ve insanların telltale kaslarının zamanla değişmeye eğilimli olduğu bulundu.

Araştırmacılar, "İlginçtir ki, insan meslektaşlarını başarılı bir şekilde aldatabilen bireyler de makine öğrenimi algoritması tarafından kötü tespit edildi" diye ekliyor.

Yalanları tespit etmek, tekrarlayan yalancıların genellikle yalanlar ve yarı gerçeklerle dolu daha uzun hikayeleri anlattığı gerçek hayatta veya yüksek bahisli durumlarda açıkça daha zordur.

Ayrıca, ihmal, kaçınma ve işleri karmaşıklaştırabilecek gerçeği (eşitlik olarak adlandırılır) gizlemek için belirsiz bir dil kullanımı gibi tek kelimelik hataların ötesinde başka aldatma türleri de vardır.

Tabii ki, bu hala çok erken bir gün ve birinin gergin olmasının ancak yalan söylememesi için birçok neden var. Bu tekniğin farkı somut olarak anlayıp anlayamayacağını zaman gösterecek.

The Times of Israel'e konuşan Levy, "Umudumuz, sonunda, geliştirme ve kapsamlı testlerden sonra, bunun yalan makinesi testlerine ciddi bir alternatif sağlayabilmesidir." dedi.

Ekip, flash yüz ifadelerini daha fazla doğrulukla tespit etmek için yazılım algoritmalarını eğitmek için denemelere devam etmeyi planlıyor, böylece sonunda elektrotları tamamen ortadan kaldırabileceklerdi.

Daha önemli, meşakkatli yalanlar söyleyen insanlarla kurdukları kurulumu test etmenin, yalan söylemekle ilgili bir dizi mikro ifadeyi ortaya çıkarabileceğini umuyorlar. Ayrıca, levy ve meslektaşları, görüntü analiz aracının ses tonunu değiştirmeye odaklanan diğer gelişmekte olan teknolojileri entegre ederek geliştirilebileceğini öne sürüyor.

Araştırmacılar, "Aldatmanın bir dizi olası tezahürü var ve bunlardan sadece ikisini ortaya çıkardık" diyerek sözlerini noktalıyor.

Çalışma Beyin ve Davranış dergisindeyayınlandı.