ЛОЖЬ И ФЕЙКИ В РОСКОМНАДЗОРЕ. Вчера и сегодня в специализированных чатах обсуждают новость о том, что Роскомнадзор заинтересовался разработкой НИУ ИТМО в области распознавания лжи по видеозаписи с помощью искусственного интеллекта. Не будем говорить про отношение к РКН, поговорим о новости: кто-то над ней посмеивается, а кто-то принимает слишком всерьез. Давайте разберемся. Это, конечно, далеко не первая попытка сделать бесконтактный детектор лжи. И не только у нас в РФ. Я на свою память смогу вспомнить штук 10 более-менее успешных попыток, причем работу некоторых я видел, что называется, живьем. Первые такие попытки были еще в далеком 2013 году. Усилия по их разработке зависят от многих факторов, в том числе от уровня паранойи и готовности упрощать в такой довольно сложной и щекотливой темекак детекция лжи. Почему, не смотря на казалось бы пусть и ограниченный, но все же успех, технология не взлетает? Потому, что все гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд. Да, сейчас относительно несложно (как минимум при желании реально) на основе видеоизображения определять пульс человека, дыхание, переводить его речь в текст и тут же подвергать его анализу по огромному количеству параметров, оценивать интонационные характеристики голоса, мимику лица и даже определять и автоматически фиксировать жесты. А если заморочиться, то ко всему этому можно добавить eye-трекер и даже какой-нибудь BCI или ЭЭГ. Оценка всех этих показателей в рамках одной R’n’D команды может привести к локальным успехам в районе даже 70% достоверности, что на самом деле очень много. Однако, как показывает опыт, если объективно проверить математику таких проектов, то в ней часто имеется слишком много непроверяемых допущений и пробелов. Если же ко всему этому добавить всеми любимый искусственный интеллект, то математика и объективность становится еще более туманной, потому, что «черный ящик» ИИ не объясняет, как он принимает решения, а просто их выдает. Таким образом, даже если в рамках одной организации и набора дата-сетов и удается достигнуть довольно приличного уровня достоверности (до 70%), то все равно этот уровень не позволяет массово использовать и внедрять эту технологию в практику, поскольку это приведет к огромному количеству ошибок. Улучшить эту качество пока не получается из-за сложной математики (которая, кстати, не совсем понятна) психофизиологии лжи. А гадать с учетом имеющейся общей информации все равно не получается: достоверность не превышает те же самые 70% в лучшем случае. Вот и получается – довольно наукоёмко и средне-низкого качества. И возникает вопрос: а тогда все это зачем? Ответ на этот вопрос есть. Во-первых – бюджеты. Они должны осваиваться, особенно если есть заказчик. Например, в Штатах четыре года тому назад даже выпустили бесконтактных полиграф, который стали использовать при пересечении границы. В итоге все 680 выпущенных приборов через 2 года списали….из-за банкротства компании производителя и невозможности продолжить техобслуживание. Но зато эти 2 года все было хорошо, как минимум на бумаге. Проблема в том, что одной команде, какой бы она ни была хорошей, не справиться с такой объемной и наукоёмкой задачей с даже какими угодно большими бюджетами. Нужна коллаборация, основанная на доверии, а не на деньгах. Во-вторых – это исследования. За те 10 лет, что я наблюдаю и участвую в этой теме, процесс сильно продвинулся и все это – результат кропотливой работы многих команд. От себя отмечу, что довольно часто такие команды возглавляют айтишники, которые при всем уважении, не совсем понимают приоритеты в исследовании и разработки этих технологий. Нужно хорошие психофизиологи и психологи: айтишники, какими бы они ни были клевыми, не смогут решить такие задачи: архитектура может быть хорошей, но психология – слабой. В-третьих. Конъюнктурные задачи. Тоже важная составляющая. В частности к этому проекту добавили распознавание видео-фейков. А это актуально, но совершенно другая технология.