Обман - это сложный социальный навык, присутствующий в человеческих взаимоотношениях. Многие социальные профессии, такие как учителя, терапевты и сотрудники правоохранительных органов, используют методы обнаружения обмана для поддержки своей рабочей деятельности. Роботы, способные самостоятельно обнаруживать обман, могут стать важным подспорьем во взаимоотношениях между человеком и роботами.
Цель этой работы - продемонстрировать возможность разработки системы обнаружения лжи, которая могла бы быть внедрена на роботах. Для достижения этой цели мы сосредоточимся на взаимодействии человека и робота, чтобы понять, есть ли разница в поведении участников, когда они лгут роботу или человеку. Участникам были показаны короткие фильмы о грабежах, а затем они были допрошены человеком и человекоподобным роботом-"детективами". В соответствии с инструкциями, субъекты давали правдивые ответы на половину вопроса, а на вторую - ложные. Поведенческие переменные, такие как движения глаз, время ответа и красноречие измерялись во время выполнения задания, в то время как черты личности оценивались до начала эксперимента. Поведение участника демонстрировало сильное сходство во время взаимодействия с человеком и человекоподобным. Кроме того, поведенческие особенности были использованы для обучения и тестирования алгоритма обнаружения лжи. Результаты показали, что выбранные поведенческие переменные являются действительными маркерами обмана как при взаимодействии человека и человека с роботом, так и при взаимодействии человека и робота, и могут быть использованы для эффективного обнаружения роботами лжи.
1. Введение
Обман - это сложный навык, который принимает участие в социальных взаимодействиях человека и может быть достигнут различными способами. Согласно Махону (2016) ложь можно определить как акт сокрытия правды с помощью ложного заявления с намерением заставить кого-то поверить в нее.
В современном обществе раскрытие лжи оказывает соответствующее влияние на социальную деятельность, особенно на тех, кто нуждается в репетиторстве (например, в образовании или здравоохранении), являясь необходимым навыком для широкого круга профессий, таких как учителя, врачи или сотрудники правоохранительных органов. Этих людей обычно обучают распознавать ложь, однако было доказано, что их способность различать лжецов и правдителей зачастую неточна. Например, Vrij (2004) сообщил, что опытные профессионалы, такие как полицейские, имеют среднюю точность 65%, когда их просят обнаружить ложь, и это зависит не от точных поведенческих подсказок, которые, как известно, связаны с ложью, а скорее от субъективного опыта.
Традиционные методы обнаружения лжи включают использование множества устройств, таких как полиграф, измерение пота и частоты дыхания, датчик пульса и монитор артериального давления. Наиболее распространенный метод, используемый на полиграфе, достигает высокой точности при обнаружении лжи в диапазоне от 81 до 91% (Gaggioli, 2018). Однако они являются инвазивными и требуют, чтобы для проведения допроса и интерпретации его результатов требовался опытный человек-интервьюер. Более того, эти методы не всегда надежны, поскольку было продемонстрировано, что обученные люди могут с большим успехом обмануть систему (например, полиграф Honts et al., 1994). По этим причинам они не могут быть реализованы в роботизированных системах. С другой стороны, появились новые научные открытия, показывающие, что более объективные показатели могут быть связаны с поведением лжецов. Действительно, в последнее время некоторые поведенческие сигналы, такие как движения глаз и речь, привлекли значительное внимание как релевантные индикаторы лжи, которые могут быть легко переносимы на автономные системы и могут уменьшить инвазивность процесса. В двух различных исследованиях (Honts et al., 1994; DePaulo et al., 2003) показано, что ложь может потребовать большей когнитивной нагрузки по сравнению с рассказом правды. Например, лжецы должны строить правдоподобный и когерентный рассказ, что увеличило бы их когнитивную нагрузку (Кассин, 2005), а моргание глаз и расширение зрачка обычно ассоциируются с более высокой когнитивной нагрузкой (Stern et al., 1984). В частности, Битти и Люсеро-Вагонер (2000) определили три полезных зрачковых ответа, вызванных выполнением задачи (TEPRs): среднее расширение зрачка, пиковое расширение и задержка до пика. Другой пример важности зрачковой реакции был приведен Дионисио и др. (2001).
В исследовании они просили учеников отвечать на вопросы, иногда говоря правду или лжесвидетельствуя. Эта задача вызывала значительно большее расширение зрачков, когда участники смешивали ответы по сравнению с тем временем, когда они говорили правду об эпизодической памяти. Эти результаты позволяют предположить, что увеличение размера зрачка может быть связано с производством обманчивого поведения. Недавние данные в литературе Леаля и Врия (2008), Вебб и др. (2009), Вальчика и др. (2012) и Врия и др. (2015) предлагают прямую связь между созданием лжи и окуломоторными моделями, такими как мигание, фиксация, саккады и расширение зрачков.
"Всем спасибо за внимание! Ставьте лайки и подписывайтесь на канал!"