阿里巴巴|Lie to AI：机器学习算法可以借助微表情找到说谎者

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人类是糟糕的测谎者，即使是在直面说谎者的时候。
经过训练的机器学习工具被发现比普通人做得更好，它使用的只是可穿戴传感器的数据，这些传感器可以捕捉到面部肌肉的微小颤动。
该系统由以色列特拉维夫大学的研究人员开发，平均有73%的时间能正确检测出人们在撒谎，并在此过程中发现了两种类型的骗子。
它 \"并不完美，但比任何现有的[面部识别
技术好得多\" ，行为神经科学家迪诺·利维说。
可穿戴电极测量了40名志愿者的面部肌肉运动，这些人要么撒谎，要么说实话，为机器学习算法提供信息，该算法慢慢学会识别人们的面部表情模式。
常用的测谎技术，如测谎仪，通常依赖于生理反应，如心率、血压和呼吸频率--所有这些，人类都可以在压力下学会自我控制。尽管各执法领域一直在使用测谎仪，但测谎仪被认为是不准确的。
因此，人们继续寻找其他客观的方法来判断某人是否在故意欺骗。
不过，真正的情感可以 \"泄漏\" 到脸上的想法并不新鲜。它最早可以追溯到查尔斯·达尔文，他曾涉足心理学实验。 1872年，他指出。 \"脸上最不听话的肌肉，有时会暴露出轻微的和短暂的情绪。 ”
测量、捕捉、甚至识别它们则是另一回事。这些无法控制的微表情仅如惊鸿一瞥，在40至60毫秒便消失无踪。
大部分的研究都通过叫做面部表面肌电图(sEMG)的技术来定位形成表情的精确面部肌肉。它测量面部肌肉的电活动，能够记录人类无法察觉的微妙表情。
这项新研究测试了一种新型的可穿戴电极，其设计比sEMG设备更加敏感和舒适，并测试了一种经过训练的机器学习工具，以读取视频片段中的面部表情。
\"由于这是一项初步研究，谎言本身非常简单。 \"利维解释说。
两个人面对面坐着，装上了电极。一个人戴着耳机，要么重复他们听到的词，要么说一些不同的东西，以误导他们的伙伴，后者则试图抓住他撒谎的瞬间。
研究人员记录了参与者在听音频提示、说话和做出反应时，眉毛之间(称为上皱纹)和脸颊上(颧骨大)的面部肌肉活动。
正如所期望的那样，人们在撒谎时不一定会有更多或更少的犹豫。
该研究确实发现，在48名参与者中，人们表现出不同的 \"放弃\" 指标。一些人在撒谎时激活了脸颊的肌肉，而另一些人则抽动了靠近眉毛的肌肉。
利维和同事在论文中写道：\"通过测谎算法，我们成功地检测出所有参与者的谎言，而且明显优于未经训练的人类检测者，后者正确地发现了22%到73%的谎言。 ”
但实验算法仍然需要做更多的工作，且研究发现，人们的泄密肌肉很容易随着时间的推移而发生变化。
【阿里巴巴|Lie to AI：机器学习算法可以借助微表情找到说谎者】\"有趣的是，能够成功欺骗人类同行的人也很难被机器学习算法发现， \"研究人员补充说。
在现实生活或高风险的情况下，检测谎言显然更具挑战性，因为重复说谎者通常会讲述更长的故事，其中穿插着谎言和半真半假的信息。