Siguiendo ciertas pautas y mediante el ahora de moda machine-learning, algunas máquinas ya son mejores detectores de mentiras que los humanos, ya que so capaces de abstraerse y no caer, precisamente, en errores humanos.
Algo que resulta inherente al ser humano cuando se actúa con intenciones negativas, y en algún caso positivas, es la mentira. La mentira siempre ha estado con nosotros y siempre nos acompañará, o al menos, siempre que las máquinas lo permitan. Y es que desde hace muchos años nos hemos servido de polígrafos que usamos como detector de mentiras y que medían variaciones en la presión arterial, el ritmo cardíaco, la frecuencia respiratoria o estímulos nerviosos en interrogatorios para detectar si el interrogado dice la verdad. Pero, ¿y si el simple análisis de gestos de una máquina fuera capaz de decirnos la veracidad de una declaración?
Es lo que unos investigadores están estudiando en la Universidad de Michigan, y a priri con gran éxito. El objetivo del estudio es lograr que un detector de mentiras funcione sin conexión física con el interrogado. La investigación se está realizando analizando de vídeos procedentes de juicios, a partir de los cuales se ha desarrollado una base de datos que utiliza palabras y gestos de una persona para detectar patrones de comportamiento extraños. El software se encuentra en fase de pruebas, pero ha demostrado tener una precisión de 75% identificando personas "mentirosas".
Para construir la base de datos se han tomado gestos típicos de engaño, como mover las manos más de lo normal, o intentar mostrar más seguridad, tras verificarlos en humanos. Utilizando aprendizaje automático (machine learning), las máquinas "han aprendido" a base de un entrenamiento con 120 vídeos. Hace unos años, Twitter habló de algo similar para tuits.
Y es que aunque pensemos lo contrario, las personas somos unos detectores de mentira bastante malos. Frente al 75% de las máquinas, algunos humanos entrevistados para comprobar el mismo experimento sólo llegaron a acertar el 50%. La explicación está en que no llegamos a profundizar en los detalles importantes del lenguaje y perdemos información. Para la máquina, por ejemplo era muy importante el ritmo de las palabras, así como la introducción de muletillas de duda como "eh" junto a gestos como mirar fijamente o con muecas al interrogador.
Es un gran paso, y parece que lo siguiente que pretenden conseguir es analizar otras variables como la temperatura, también sin tocar a los individuos. Creo que en casos como los analizados puede ser muy útil, aunque por ejemplo en España estas pruebas no estén muy extendidas. Sin embargo creo que si se consigue desarrollar de manera barata, se podría incluir en teléfonos, coches para preguntas sobre alcoholemia y en muchos más casos que irían surgiendo con su llegada al mercado.
