Капча может больше уже не потребоваться

Термин CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apar) или просто «капча» был придуман в 2003 году для распознавания искаженных символов, которые вы должны вводить при создании учетной записи на сетевых ресурсах.

Хотя некоторые компании нашли способы обходиться без нее, капча по-прежнему имеет повсеместное распространение в интернете.

Однако теперь исследователи из компании AI Vicarious, создав алгоритм машинного обучения, который имитирует деятельность мозга человека, возможно, сделали капчу устаревшим методом идентификации.

Чтобы имитировать человеческую способность, которую часто называют «здравым смыслом», ученые построили модель компьютерного зрения, получившую название «рекурсивной корковой сети» (RCN - Recursive Cortical Network).

«Чтобы «здравый смысл» был эффективным, он должен решать гипотетические ситуации - способность, которую мы называем воображением», - отметили исследователи в своем блоге.

Между тем, способность расшифровывать капчу стала чем-то вроде мерила для исследований в области ИИ. Новая модель Vicarious разрушает основы кодирования капчи, анализируя текст с использованием методов на основе человеческих рассуждений. Например, мы можем легко распознать букву А, даже если она частично скрыта или перевернута вверх ногами.

Как объяснил соучредитель компании Дилип Джордж, RCN требуется гораздо меньше обучения и повторения, чтобы научиться распознавать символы, создавая собственную версию нейронной сети.

Капча может идентифицироваться с высокой степенью точности. RCN смог взломать систему BotDetect с 57-процентной точностью, имея гораздо меньшую подготовку, чем обычные алгоритмы «глубокого обучения», которые больше полагаются на примитивный метод перебора вариантов и требуют десятки тысяч изображений, прежде чем они смогут понять CAPTCHA с любой степенью точности.

Распознавание капчи не является целью исследования, но она дает представление о том, как работает наш мозг и как компьютеры могут его копировать. «Распознаванием объектов наш мозг занимается ежесекундно. Биологический каркас в нашем мозгу хорошо подходит для решения подобных задач. Это заставляет мозг быстро учиться, - сказал Джордж. - Итак, мы копируем эти идеи с натуры и помещаем их в нашу модель. Подобные вещи можно сделать в нейронных сетях».