fbpx

Каталог статей

Каталог статей для размещения статей информационного характера

Технології

CAPTCHA можуть відійти в минуле завдяки новим дослідженням машинного навчання

CAPTCHA можуть відійти в минуле завдяки новим дослідженням машинного навчання

CAPTCHA – це абревіатура для повністю автоматизованого публічного тесту Тьюринга, що дозволяє розрізнити комп’ютери і людей. Цей термін був придуманий у 2003 році, коли використання автоматизованих ботів ставало звичним явищем, і відноситься до тих дратівливих хвилястих спотворених букв, які доводиться вводити при створенні облікового запису в Інтернеті. Хоча деякі компанії знайшли способи обійти їх, CAPTCHA все ще повсюдно поширені в Інтернеті.

Однак дослідники з компанії Vicarious, що займається розробкою штучного інтелекту, можливо, щойно зробили CAPTCHA застарілими, створивши алгоритм машинного навчання, який імітує роботу людського мозку. Для імітації людської здатності до того, що часто називають “здоровим глуздом”, вчені побудували модель комп’ютерного зору, яка отримала назву “Рекурсивна кортикальна мережа” (Recursive Cortical Network).

“Щоб здоровий глузд був ефективним, він повинен бути здатним відповідати на різні гіпотетичні ситуації – здатність, яку ми називаємо уявою”, – відзначили вони в своєму блозі.

  • Microsoft попереджає, що залежність від Internet Explorer може призвести до збоїв у роботі
  • Google, можливо, тільки що виправив найбільш дратівливу проблему Chrome
  • Як користуватися новою функцією спільнот в Microsoft Teams

Здатність розшифровувати CAPTCHA стала своєрідним еталоном для досліджень штучного інтелекту. Нова модель Vicarious, опублікована в журналі Science, зламує основи коду CATCHPA, розбираючи текст за допомогою методів, які походять від людських міркувань. Наприклад, ми можемо легко розпізнати літеру А, навіть якщо вона частково прихована або перевернута догори ногами.

Як пояснив співзасновник компанії Діліп Джордж (Dileep George) для NPR, RCN потребує набагато менше тренувань і повторень, щоб навчитися розпізнавати символи, будуючи свою власну версію нейронної мережі. “Отже, якщо ви піддаєте її впливу букв “А” і “Б” і різних символів, вона побудує свою власну внутрішню модель того, як ці символи повинні виглядати”, – сказав він. “Вона скаже, що це контури літери, це внутрішня частина літери, це фон і т.д.”.

Ці різноманітні ознаки об’єднуються у групи, створюючи ієрархічне “дерево” пов’язаних ознак. Після декількох проходів дані отримують бал для оцінки. CAPTCHA можна ідентифікувати з високим ступенем точності. RCN змогла зламати систему BotDetect з 57-відсотковою точністю з набагато меншою підготовкою, ніж звичайні алгоритми “глибокого навчання”, які більше покладаються на грубу силу і вимагають десятки тисяч зображень, перш ніж вони зможуть зрозуміти CAPTCHA з будь-яким ступенем точності.

Розгадування CAPTCHA не є метою дослідження, але воно дає уявлення про те, як працює наш мозок і як комп’ютери можуть його відтворити, розповів Axios Брендан Лейк (Brenden Lake) з Університету Нью-Йорка. “Це програма, яка потрібна не всім”, – сказав він. “У той час як розпізнавання об’єктів – це те, що наш розум робить кожну секунду кожного дня”.

“Біологія створила в нашому мозку риштування, яке підходить для роботи з цим світом. Це змушує мозок швидко навчатися, – сказав Джордж. “Тож ми копіюємо ці інсайти з природи і вкладаємо їх у нашу модель. Подібні речі можна робити і в нейронних мережах”.

Рекомендації редакції

  • Цей критичний недолік macOS може залишити ваш Mac беззахисним
  • ChatGPT: як користуватися вірусним чат-ботом зі штучним інтелектом, який підкорив світ
  • Google тепер підтримує мої жахливі звички в браузері, і мені це подобається
  • Я замінив свій MacBook на Quest Pro на цілий робочий тиждень. І ось що з цього вийшло
  • Що означає замок в Snapchat?

Source: digitaltrends.com

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *