Macchina verità "legge" muscoli viso che non sapevamo nemmeno di utilizzare

Gli esseri umani sono notoriamente pessimi rilevatori di bugie, anche quando guardano i bugiardi dritti in faccia.

Uno strumento di machine learning (apprendimento automatico) addestrato per rilevare i segni rivelatori delle menzogne è in grado di ottenere risultati migliori rispetto a quelli che riescono ad ottenere le persone comuni, utilizzando in aggiunta i dati provenienti da sensori indossabili che raccolgono microscopiche, impercettibili contrazioni muscolari facciali.

Immagine - Gli iracheni completano il corso di poligrafo come parte della sicurezza nazionale CC BY-NC-ND 2.0

Sviluppato da un gruppo di ricercatori dell'Università di Tel Aviv, Israele, il sistema è stato in grado di rilevare correttamente le persone bugiarde nel 73% dei casi (in media) e ha rivelato, durante tale processo di riconoscimento, due tipi di bugiardi.

«Il sistema non è perfetto, ma è qualcosa di molto meglio rispetto a qualsiasi tecnologia [di riconoscimento facciale] esistente», scrive il dott. Dino Levy neuroscienziato comportamentale.

Come si sono svolti gli esperimenti per misurare l’efficacia del nuovo sistema “macchina della verità”?

A 40 volontari sono stati fatti indossare 40 elettrodi che hanno misurato i movimenti dei muscoli facciali di ogni persona che hanno detto bugie o verità. I movimenti facciali impercettibili dei volti dei volontari sono stati registrati da un algoritmo di machine learning che lentamente ha imparato a riconoscere i modelli rivelatori nelle espressioni facciali delle persone.

La tecnologia comunemente usata per le macchine della verità, come i poligrafi, si basa generalmente sull’analisi delle risposte fisiologiche dell’individuo in esame come la frequenza cardiaca (ossia il numero di battiti che il cuore compie in un minuto), la pressione sanguigna e la frequenza respiratoria, tutte funzioni che le persone possono imparare a controllare sotto pressione. Nonostante il loro uso ininterrotto da parte di diverse forze dell'ordine, i poligrafi nella migliore delle ipotesi non sono considerati attendibili.

La ricerca di altri modi oggettivi per affermare se qualcuno sta deliberatamente dicendo bugie continua.

Osservare il volto per cogliere le emozioni, un’idea antica

L'idea che le emozioni autentiche possano "trapelare" sul volto di un bugiardo non è una novità, anzi.

L’idea di osservare il volto per carpire le emozioni di un soggetto risale a Charles Darwin, il celebre studioso si dilettava infatti in esperimenti di psicologia. Nel 1872 scrisse: «I muscoli del viso, meno obbedienti alla volontà, a volte tradiscono da soli una leggera e passeggera emozione.»

Misurarli, catturarli o persino riconoscerli è un'altra questione: queste micro-espressioni involontarie e incontrollabili appaiono solo per una frazione di secondo, scomparendo dopo 40-60 millisecondi.

Gran parte della ricerca scientifica per localizzare i muscoli facciali esatti che si contorcono per formare espressioni è stata fatta adoperando una tecnica chiamata elettromiografia di superficie (EMG) o (sEMG surface electromyography). La tecnica misura l'attività elettrica dei muscoli e viene utilizzata per identificare disturbi neuromuscolari, viene utilizzata anche per i muscoli facciali. La EMG applicata allo studio del volto umano è in grado di registrare espressioni facciali impercettibili agli occhi degli esseri umani.

Questo nuovo studio ha testato un nuovo tipo di elettrodi indossabili progettati per essere più sensibili e confortevoli rispetto ai dispositivi EMG insieme a uno strumento di machine learning addestrato per “leggere” le espressioni facciali nelle riprese video.

«All’inizio dello studio, le bugie stesse erano molto semplici» scrive Levy.

Due persone siedono l'una di fronte all'altra e indossano gli elettrodi. Una persona indossa le cuffie e ripete la parola che sente oppure pronuncia qualcosa di diverso per fuorviare il proprio partner che sta cercando di capire se la persona di fronte a lei sta dicendo una bugia.

I ricercatori hanno registrato l'attività dei muscoli facciali che si trovano tra le sopracciglia (chiamati muscoli corrugatori dei sopraccigli) e sulle guance (chiamati muscoli zigomatici maggiori) dei partecipanti mentre ascoltavano i segnali audio, parlavano e rispondevano.

Come ci si potrebbe aspettare le persone non necessariamente esitavano di più o di meno quando mentivano.

Lo studio ha scoperto che tra i 48 partecipanti, le persone hanno visualizzato diversi indicatori rivelatori. Alcune persone attivavano i muscoli delle guance quando mentivano, mentre altri contraevano i muscoli vicino alle sopracciglia.

Attraverso l'algoritmo di rilevamento delle bugie «siamo stati in grado di rilevare le bugie in tutti i partecipanti del nostro esperimento con un livello significativamente più elevato rispetto a dei rilevatori umani non addestrati, con un valore compreso tra il 22 e il 73% delle volte» scrivono i ricercatori nel loro articolo.

I risultati dello studio indicano che i muscoli rivelatori delle persone sono inclini a cambiare nel tempo mentre, contemporaneamente, l'algoritmo sperimentale ha bisogno di essere sviluppato ulteriormente.

«È interessante notare che gli individui che sono stati in grado di ingannare con successo le loro controparti umane sono stati in grado di ingannare anche l'algoritmo di machine learning» scrive Levy.

Rilevare le bugie è ovviamente più difficile nella vita reale (piuttosto che in un laboratorio) oppure in situazioni dove la posta in gioco è alta e i bugiardi cronici generalmente raccontano storie più lunghe alternando bugie a mezze verità.

Ci sono anche altri tipi di inganno come gli errori composti da una sola parola, l'omissione, il diversivo e l'uso di un linguaggio ambiguo per nascondere la verità (chiamato equivoco) che potrebbero complicare le cose.

Naturalmente, siamo ancora agli inizi e ci sono molte ragioni per cui qualcuno potrebbe essere nervoso ma non per questo mentire. Il tempo dirà se questa tecnica sarà in grado di fare la differenza.

«La nostra speranza è che alla fine, dopo sviluppo e test approfonditi, il nostro sistema possa rappresentare una seria alternativa ai test del poligrafo» scrive Levy.

Il team prevede di continuare con altri esperimenti per addestrare il loro algoritmo in modo da rilevare le espressioni facciali repentine (ossia quelle che durano pochi millisecondi) con maggiore accuratezza, così da poter eventualmente eliminare del tutto gli elettrodi.

I ricercatori ritengono che mettere alla prova il loro sistema con persone che raccontano bugie più difficili da scoprire potrebbe rivelare un intero spettro di micro-espressioni associate alle menzogne. Inoltre lo strumento di analisi delle immagini potrebbe forse essere migliorato integrando altre tecnologie emergenti che si concentrano sul cambiamento del tono di voce, suggerisce Levy.

«Abbiamo una miriade di possibili manifestazioni dell’inganno e ne abbiamo semplicemente scoperte soltanto due» concludono i ricercatori.