这项技术普及开来的话，就向你老婆坦白去了哪儿玩吧

在美剧 Lie to Me 中，Tim Roth 扮演的 Lightman 博士让人印象深刻。在他的眼里，一个连本人自己都没有意识到的微表情就足以让他判定对方是不是在撒谎，因此他也经常在剧中识别证人和嫌疑人，帮助警察破案。如今类似的场景即将在现实中实现了，不过来识别证人是否说谎的不是人，而是机器。

有学习能力的机器，之前已经被用于年龄鉴定和卡路里消耗计数上，如今来自美国密歇根大学的研究人员又想将它应用到测谎上。而这一次，机器进行学习的数据来源，正是法庭上的真实案件中的数据。

这个项目由计算机科学与工程教授 Rada Mihalcea 以及密歇根大学弗林特分校的机械工程助理教授 Mihai Burzo 一同带队。他们介绍称，之所以要用使用法庭上的数据，是因为在实验室里的人往往没有足够的动机去撒谎，而在现实中人们撒谎的动机往往更加强烈。

研究人员会借助机器学习技术，用 120 个媒体报道的真实庭审视频来训练机器。撒谎者往往会有更多的手部动作， 在语气上会努力让自己听起来更肯定一些，而且撒谎的人更多时候会看着提问者的眼睛。研究人员甚至还会分析庭审音频中，证人或者被告说话的时候夹带的 “嗯”、“呃”、“啊” 等语气词的次数。

“人类在鉴谎这方面是很弱的，” Mihalcea 博士说道，“这不是我们与生俱来的能力，虽然人们在撒谎的时候会留下一些蛛丝马迹，但我们难以察觉，就像你不会没事去数那个人说了多少次’ 我’ 或者眼睛向上看了多少次一样。”

在他们进行的实验中，利用这项技术，机器成功测谎的概率将达到 75%，而作为对比，人类识别谎言的概率为 50%（美剧 Lie to Me 里面的 Lightman 博士除外）。

除了动作和语气词，这个团队还会用热传感图像来监测心率、呼吸频率甚至体温波动，在未来，研究人员还打算让电脑自行对人类的姿势进行分类。

未来这项技术可能应用于安保、庭审甚至精神医科上。而对不喜欢玩 “天黑请闭眼” 这类经常需要伪装自己的游戏的人们来说，这项技术或许也可以算是福音。但是如果以后你回家向老婆解释不清楚行程又想编一段的话，可就要三思了。

题图来自美剧 Lie to Me