Искусственный интеллект научился определять трезвость человека по голосу с 98% точностью

Ученые из Канады придумали способ, который показывает, что человек находится в алкогольном опьянении. Для этого участникам исследования предложили читать скороговорку перед употреблением алкоголя, а затем каждый час в течение семи часов после этого. Проанализировав эти записи, они разработали систему машинного обучения, способную с точностью 98% определить, находился ли человек, читавший текст, под воздействием алкоголя.

В своем новом исследовании ученые отметили, что в настоящее время не существует коммерчески доступных инструментов, позволяющих эффективно выявить алкогольную интоксикацию. Специализированные устройства, такие как трансдермальные датчики и портативные измерители алкоголя в выдыхаемом воздухе, могут точно оценить содержание алкоголя в крови, но они зачастую дорогие и не имеют широкого распространения.

Как известно, алкоголь изменяет речь, а речь можно легко записать с помощью широко доступных повседневных устройств (например мобильных телефонов, микрофонов). Исходя из этого, ученым удалось разработать метод, который очень прост и эффективен в выявлении алкогольного опьянения.

В исследовании приняли участие 18 взрослых. Средний возраст участников составил 29 лет, из них 72% составляли мужчины. В день исследования участники прибыли в лабораторию в 8:00 утра. Каждому предлагалось прочитать вслух скороговорку, которая была записана с помощью мобильного телефона. После этой первоначальной записи исследователи ввели такое количество водки, смешанное с соком лайма и простым сиропом, которое было достаточным для достижения концентрации алкоголя в выдыхаемом воздухе выше 0,20%. У участников был час, чтобы употребить этот напиток. Впоследствии каждые полчаса в течение семи часов исследователи измеряли уровень алкоголя участников и записывали, как они читают скороговорку.

Эти записи использовались, чтобы разработать модель машинного обучения для прогнозирования алкогольной интоксикации. Окончательная модель имела точность прогнозирования алкогольной интоксикации на 98%. Оно продемонстрировало, что алкогольное опьянение можно точно предсказать, анализируя голосовые записи.

«В ходе этого экспериментального лабораторного исследования мы обнаружили, что краткие образцы английской речи полезны для классификации состояний алкогольного опьянения у взрослых. Для продвижения вперед в науке дистанционного выявления алкогольной интоксикации срочно необходим гораздо больший пул участников с более разнообразными образцами голоса, собранными до и во время восходящей и нисходящей кривых алкогольной интоксикации», — заключили авторы исследования.

Однако в этом исследовании использовалась небольшая выборка англоговорящих людей, которые сотрудничали с исследователями. Результаты могли бы быть другими, если бы выборка голосов была более разнообразной или если бы участники активно пытались скрыть свое алкогольное опьянение, как это часто бывает мотивировано людьми при реальных измерениях алкогольного опьянения.

До этого сообщалось, что нейронная сеть способна увидеть детали на изображениях, которые ускользают от человеческого глаза. Так, например, искусственный интеллект обнаружил кое-что необычное в лице на картине Рафаэля и сообщил, что на самом деле это не является работой известного художника.