К вопросу о создании алгоритма принятия решений полиграфным аппаратом, предназначенным для борьбы с коррупцией

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 004.8

К вопросу о создании алгоритма принятия решений полиграфным аппаратом, предназначенным для борьбы с коррупцией

З.И. Сичинава

Пермский государственный педагогический университет, Россия, 614990, Пермь, ул. Сибирская, 24

zurabs@bk.ru; 89024780466

Методы искусственного интеллекта позволили разработать нейросетевой полиграфный аппарат, адаптируемый для людей определенных профессий, например - чиновников Правительства Пермского края. Нейросетевой полиграф обладает повышенной точностью постановки диагнозов. Предлагается использовать новый нейросетевой полиграф для борьбы с коррупцией.

Ключевые слова: нейросетевой полиграф; борьба с коррупцией; искусственный интеллект.

нейросетевой полиграф чиновник коррупция

To a question on creation of algorithm of

decision-making polygraph intended for struggle with korruption

Z. I. Sichinava

Perm State Pedagogical University, Russia, 614990, Perm, Sibirskaya st., 24

Zurabs@bk.ru; 89024780466.

Methods of artificial intellect has allowed to develop neural network polygraph adapted for people of certain trades, for example - officials of the Government of the Perm edge. Neural network polygraph possesses the raised accuracy of statement of diagnoses. It is offered to use new neural polygraph for fight against corruption.

Key words: artificial intellect; neural polygraph; fight against corruption.

© З. И. Сичинава, 2011Среди проблем современной России в последнее время на одно из первых мест ставится проблема коррумпированности управленческого аппарата. Только в Пермском крае в 2008 году выявлено 4916 нарушений закона коррупционной направленности. Средний размер взятки в Пермском крае составляет 27,5 тысячи рублей.

Таким образом, за 2008 год только выявленный объем взяток составил рублей.

Губернатор Пермского края О.Чиркунов проблеме борьбы с коррупцией придает первостепенно значение. На его личном блоге слово коррупция c 15 августа 2009 года по 23 января 2010 года употребляется 54 раза.

Одним из способов борьбы с коррупцией являются профилактические тестирования чиновников на детекторе лжи. Однако применяемые в настоящее время в российских силовых структурах полиграфные аппараты, не отличаются высокой надежностью и часто делают ошибочные заключения. Дело в том, что компьютерные программы, обрабатывающие сигналы, поступающие с датчиков полиграфного аппарата, работают по заранее заложенным правилам и не учитывают индивидуальные особенности опрашиваемого человека. Поэтому результаты компьютерных расчетов, как правило, вручную перепроверяются специалистами-полиграфологами и достоверность их заключений во многом зависит от компетентности, опытности и моральных качеств полиграфолога, т.е. от так называемого человеческого фактора [1].

Итоги обследования зависят не только от специалиста, проводящего опрос, но и от опрашиваемого человека. Дело в том, что формы проявления реакций при ложном ответе опрашиваемого человека не всегда одинаковы. Например, у одних людей при ложном ответе дыхание учащается, у других - наоборот, замедляется; аналогично увеличивается или уменьшается кровяное давление, частота сердечных сокращений и т.д. Эти индивидуальные особенности изменения физиологических реакций конкретного обследуемого человека представляют определенную сложность при проведении расчетного анализа полиграмм компьютерными полиграфами. В силу своего принципа действия они не всегда обладают механизмом индивидуальной настройки на опрашиваемого человека.

Компьютерные программы, обрабатывающие полиграммы, как правило, применяют заложенные в них алгоритмы одинаково во всех случаях, не учитывают индивидуальные физиологические особенности человека на момент тестирования.

В последнее время в некоторых организациях появились новые полиграфные системы, в которых сделана попытка учесть особенности индивидуальных физиологических реакций опрашиваемого человека, т.е. с предварительной настройкой системы на каждого клиента. Однако это занимает много времени и требует определенной квалификации оператора (опять "человеческий фактор"), поэтому практикующие полиграфологи к ним относятся неоднозначно. Итак, мы указали на три недостатка существующих систем инструментальной детекции лжи.

1.Компьютерные программы, работающие по жестко детерминированным алгоритмам, не всегда учитывают индивидуальные физиологические особенности, проявляющиеся в физиологических реакциях на предъявляемые стимулы.

2. Новые системы, в которых сделана попытка учесть индивидуальные особенности опрашиваемого человека, требуют трудоемкой настройки на каждого клиента, что в определенной степени осложняет их практическое применение.

3. Различные артефакты, неизбежно присутствующие в регистрируемых сигналах, редко выявляются существующими обсчитывающими компьютерными программами и могут влиять на объективность выводов.

Под руководством профессора Л.Н.Ясницкого группой аспирантов ПГПУ совместно с сотрудниками ГУВД г.Перми была предпринята успешная попытка применения методов искусственного интеллекта, в результате чего были созданы полиграфные аппараты, настраивающиеся на индивидуальные особенности организма конкретного человека. Благодаря этому удалось повысить точность заключения до 95-100%.

Идея действия интеллектуального детектора лжи состоит в том, что физиологические параметры, снимаемые с человека (частота пульса, давление, параметры дыхания, электропроводность кожи и т.д.), подаются на нейронную сеть (см. рис.). На эту же сеть подаются и дополнительные анкетные параметры, характеризующие особенности организма, такие как пол, возраст, вес, цвет волос, цвет глаз, вредные привычки, занятия спортом и т.д.

Принципиальная схема интеллектуального детектора лжи

Отличие нового подхода [2] состоит в принципиальном отказе от использования известных закономерностей и правил, традиционно закладываемых в компьютерные программы, предназначенные для обработки полиграмм. Эти правила в неявном виде автоматически формируются самой компьютерной программой в ходе обмена информацией между прибором и обследуемым человеком. Компьютерная программа, являясь системой искусственного интеллекта, извлекает и формализует в виде правил закономерности организма опрашиваемого человека, автоматически настраивается на его индивидуальные физиологические особенности, отсеивает возможные артефакты. Применение такой программы в конечном итоге сокращает объем и время работы специалиста-поли-графолога, уменьшает влияние "человеческого фактора", существенно увеличивает достоверность заключений об истинности или ложности ответов клиента.

Эксперименты, проведенные совместно с ГУВД Пермского края на реальном материале с использованием штатных датчиков полиграфного аппарата ЭПОС и нейропакета [3], включающие обучение, оптимизацию и тестирование сети, показали, что нейросетевой полиграф обеспечивает правильные заключения более чем в 95 случаях из 100. Однако следует отметить, что имеющийся у нас нейросетевой полиграф был обучен на заключенных Пермской тюрьмы и поэтому настраивался на особенности их организма. Применять его при работе с чиновниками означало бы заведомое снижение достоверности его результатов. Поэтому находящийся в нашем распоряжении нейросетевой полиграф можно рассматривать только как демонстрационный прототип, который надо дообучить на коррумпированных чиновниках.

Предлагается следующий план создания антикоррупционного полиграфного аппарата:

1. Разработка методики опроса чиновников.

2. Обучение существующего демонстрационного прототипа нейросетевого детектора лжи на чиновниках (~150 человек).

3. Разработка интерфейса, приспособленного для проведения антикоррупционных допросов.

Автор выражает благодарность профессору Леониду Нахимовичу Ясницкому за общее руководство работой, консультации и помощь на всех стадиях исследований, а также аспирантам Ф.М.Черепанову и С.Л.Ясницкому за сотрудничество.

Список литературы

1. Петров А.М., Мягких С.Г. Из записной книжки полиграфолога. Пермь: Изд. дом "Компаньон", 2003. 202 с.

2. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. Изд. 3. М.: Изд. центр "Академия", 2010. 176 с.

3. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Симулятор нейронных сетей "Нейросимулятор 1.0" // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №8756. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.

Размещено на Allbest.ru