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虽然算法越来越多地部署在生活的所有方面，但是一个新的USC研究发现，他们将基本测试失败为真理探测器。
大多数算法可能从未听过Eagles的歌曲，“Lyin'Sing。”否则，他们会更好地识别重复性。
计算机对挑剔的歪曲陈述并不是很好，这是技术在社会中越来越多地部署的问题，以提出塑造公共政策，商业和人民生活的决定。
事实证明，根据研究人员研究表达的理论因素以及USC创意技术研究所阅读情绪的复杂性，算法，算法将基本测试作为真理探测器失败。该研究团队完成了一种使用科学的一对研究，这些研究破坏了流行的心理和AI表达理解技术，这两者都认为面部表情揭示了人们在思考的内容。
“众所周为人所谓的”情感阅读“算法依赖于一种民间智慧，即我们的情绪是在我们脸上写的，”ICTBITBIC学校的计算机科学教授Jonathan Gritch jonathan Gratch表示工程。“这远非真相。人们在生气或不安时微笑，他们掩盖了自己的真实感受，许多表达与内心感受无关，而是反映会话或文化惯例。“
抓住同事今天在英格兰剑桥的第八届情感计算和智能互动国际会议上展示了调查结果。
新研究分析了社会情境中的面部表情
当然，人们知道人们可以用直面撒谎。扑克球员虚张声势。求职者假面试。不忠的配偶作弊。政治家可以愉快地说出错误的陈述。
然而，即使机器越来越多地部署以阅读人类的情绪并告知生命变化的决策，算法也不太擅长捕获重复性。例如，国土安全部投资于这种算法以预测潜在的威胁。一些国家使用大规模监控来监控通信数据。算法用于焦点小组，营销活动，筛选贷款申请人或雇用人员的工作。
“我们正在努力破坏民间心理学观点，即人们可以让我们能够认识到人类的面部表情，我们可以讲述他们在想什么，”赫拉克斯也是一位心理学教授。“考虑一天人们如何在当天留下一天，看看人们是否撒谎。那种技术存在滥用，就像今天面部表情技术的滥用一样。我们正在使用关于这些技术的天真假设，因为表达式之间没有关联，基于这些测试的人们真的感觉。“
为了证明它，抓住和同事苏雷和ICT的Rens Hoegen，以及在牛津大学的Brian Parkinson和Danielle岸，在社交场合中检查了自发面部表情。在一项研究中，他们开发了一款700人用于金钱的游戏，然后抓住了人们的表达如何影响他们的决定以及他们所获得的程度。接下来，他们允许受试者审查他们的行为，并向他们如何利用表达式来获得优势以及他们的表达式匹配他们的感受。
使用几种新颖的方法，该团队在游戏期间审查了自发面部表情和关键事件之间的关系。他们采用了一种来自呼吁“事件相关潜力”的精神生理学技术，以解决面部表情和使用计算机视觉技术的极端变异，以分析这些表达。为了代表面部运动，他们使用最近提出的方法称为面部因素，这在没有困难的现代分析技术提供的情况下捕获了面部表情的许多细微差别。
科学家发现，无论结果的奖励或公平如何，笑容都是唯一一致的表达。此外，参与者在感知面部情感方面相当不准确，特别糟糕的是在识别表达时受到监管时。调查结果表明，由于许多原因，不仅仅是幸福，才会笑容，这是对面部表情的评估中重要的情况。
“这些发现强调了技术用来预测感情和意图的限制，”抓住说。“当公司和政府索赔这些能力时，买方应该注意，因为通常这些技术具有简单的假设，这些假设内置于尚未科学上进行过测试。”
在尝试阅读情绪时，背景是王
先前的研究表明，人们将得出结论，他的意图和可能的行动只是基于其他表达。虽然过去的研究使用自动表达分析来制作推论，例如无聊，抑郁和融洽关系，但较少是众所周知的表达式准确的程度。这些最近的发现突出了在阅读其他人的情绪时突出了语境信息的重要性，并支持面部表情沟通的观点超过我们可能相信的观点。
USC的ICT加入娱乐业艺术家与计算机和社会科学家探索军事训练，健康疗法，教育等沉浸式媒体。研究人员研究人们如何通过虚拟角色，视频游戏和模拟场景与计算机接触。ICT是在虚拟人类发展的领导者，看起来像真实的人一样。ICT成立于1999年，是美国国防部，赞助大学附属研究中心与美国陆军研究实验室合作。
