Mới đây, một nhóm các nhà nghiên cứu Israel đã phát triển công nghệ phát hiện ai đó đang nói dối thông qua việc theo dõi chuyển động cơ mặt.
Theo thông tin từ trang Oddity Central (Anh), một nhóm các nhà nghiên cứu từ Đại học Tel Aviv do Giáo sư Dino Levy đứng đầu, đã phát hiện ra rằng các cơ ở má và lông mày của một số người đã vô tình kích hoạt khi họ nói dối. Phát hiện được kết luận thông qua việc sử dụng các miếng dán mang điện cực để theo dõi và đo lường hoạt động của các cơ và dây thần kinh. Trong tất cả các phương pháp phát hiện nói dối hiện nay thì phương pháp này có độ chính xác cao nhất.
Chưa từng có cảm biến nào phát hiện nói dối có độ chính xác cao
Trước đây, chưa có cảm biến nào có thể đo được những chuyện động cơ rất tinh vi này. Nhưng những cảm biến sáng tạo do Giáo sư Yael Hanein phát minh đã chứng minh khả năng phát hiện nói dối với. Hơn nữa với độ chính xác vô cùng cao. Các thử nghiệm cho thấy tỉ lệ phát hiện trên có độ chính xác lên tới 73%. Tỷ lệ này cao hơn bất kỳ công nghệ nào hiện có. Miếng dán phát hiện nói dối được chào bán thương mại bởi công ty X-trodes của Israel.
“Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng chúng ta hầu như không thể biết được khi nào ai đó đang nói dối. Ngay cả các chuyên gia, chẳng hạn cảnh sát điều tra, cũng chỉ có nhiều kinh nghiệm chuyên môn hơn một chút, so với những người bình thường”, Giáo sư Levy nói.
Giáo sư Levy cũng cho biết các máy phát hiện nói dối hiện nay đều không đáng tin cậy. Các phương pháp phổ biến là thông qua một thiết bị đo lường. Qua đó ghi nhận các dấu hiệu vật lý như huyết áp, nhịp tim, nhịp thở trong quá trình hỏi đáp. Song kết quả của chúng không được chấp nhận làm bằng chứng trước toà án pháp luật. Có người rất giỏi học cách kiểm soát nhịp tim và đánh lừa máy móc. Do đó, họ cho rằng thế giới rất cần một công nghệ xác định nói dối chính xác hơn.
Nghiên cứu chuyển động cơ mặt để tạo miếng dán phát hiện nói dối
Thử nghiệm với miếng dán có các điện cực lên hai nhóm cơ trên mặt
Nhóm nghiên cứu của Giáo sư Levy lập luận rằng các cơ trên mặt của con người sẽ chuyển động khi nói dối. Do đó, họ đã gắn miếng dán có các điện cực đặc biệt lên hai nhóm cơ trên mặt. Bao gồm cơ má gần môi và cơ trên lông mày của những người tham gia thử nghiệm. Theo phương pháp này, các nhà nghiên cứu phân loại 2 nhóm nói dối khác nhau. Đó là nhóm có cơ má chuyển động khi nói dối và nhóm chuyển động lông mày. Kết quả cho thấy khả năng phát hiện nói dối đạt tới 73%.
“Trong nghiên cứu này, chúng tôi có lợi thế khi biết những gì những người tham gia nghe thấy qua tai nghe. Do đó cũng biết khi nào họ nói dối. Vì vậy, bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến, chúng tôi đã đào tạo chương trình của mình. Từ đó xác định lời nói dối dựa trên các tín hiệu điện cơ đồ đến từ các điện cực”. Giáo sư Levy nói.
Nghiên cứu cách loại bỏ sử dụng các điện cực
Giờ đây, các nhà khoa học đang đẩy nhanh hoàn thiện giai đoạn thử nghiệm. Họ cũng nghiên cứu cách loại bỏ việc sử dụng các điện cực. Đồng thời, xây dựng thuật toán trí tuệ nhân tạo để phát hiện các chuyển động cơ tinh vi. Đơn giản bằng cách phân tích cảnh quay camera độ phân giải cao. Khi tỉ lệ phát hiện nói dối có độ chính xác đủ cao, công nghệ này có thể được sử dụng trong các cuộc điều tra thẩm vấn của cảnh sát, tại sân bay, hoặc trong các cuộc phỏng vấn việc làm trực tuyến và trong một số các ứng dụng khác.
Các nhà khoa học cũng cho rằng con người rất khó kiểm soát cơ mặt của họ. Nhưng họ có thể kiểm soát nhịp tim dễ dàng hơn. Từ đó đánh lừa các thiết bị phát hiện nói dối thông thường.
Nhóm nghiên cứu tin rằng công nghệ mới có tác động lớn trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống. Bởi các điện cực trong tương lai trở nên khá phổ biến. Hơn nữa các phần mềm ghi hình có khả năng phát hiện nói dối dựa trên chuyển động của cơ mặt.
Theo Giáo sư Levy, các máy quay có độ phân giải cao có thể hỗ trợ đáng kể trong các trường hợp như hoạt động ngân hàng; cảnh sát thẩm vấn điều tra tội phạm; phát hiện nguy cơ an ninh tại sân bay; hay phỏng vấn tuyển dụng trực tuyến.
Phương pháp phát hiện nói dối phổ biến nhất hiện nay là thông qua một thiết bị đo lường và ghi nhận các dấu hiệu vật lý. Ví dụ như huyết áp, nhịp tim, nhịp thở trong quá trình hỏi đáp.
