Комп'ютерна система проходить комп'ютерні перевірки, думаючи як людина
Крекінг CAPTCHA
Група дослідників розробила комп'ютерну модель, здатну зламувати текстові ключі CAPTCHA. З огляду на, що метою CAPTCHA є перевірка того, чи є об'єкт, який намагається отримати доступ до служби, людиною, це значний крок вперед для розробки комп'ютерів, які думають як люди.
Текстові CAPTCHA - назва, що виходять із фрази «Повністю автоматизований тест Тьюринга для Tell Computers and People Apart», часто використовуються веб-службами, які можуть постраждати від атаки, заснованої на притоці автоматизованих користувачів. Облікові записи та сайти з продажу квитків часто використовують їх, щоб підтвердити, що відвідувачі є людьми.
CAPTCHA працювати, відображаючи літери, які відносно легко читаються людиною, але важко для комп'ютера, який навчається стандартним формам алфавіту для розшифровки. Раніше робилися спроби злому системи CAPTCHA, але вони були пов'язані з недоліками в конкретної реалізації концепції і як такі були легко протидіяти. Цей проект здатний аналізувати текст набагато ефективніше без великої підготовки.
В цьому дослідженні використовувався підхід, відомий як рекурсивна корковая мережу, в якій будується модель того, як повинні виглядати різні літери на стандартних прикладах. При поданні зображення для аналізу мережу намагається пояснити це, переглядаючи всі пікселі і порівнюючи їх з їх попередніми знаннями. Це дозволяє комп'ютеру робити припущення про речі, наприклад, один символ частково схований за іншим.
Машинознавство
Це конкретне дослідження, можливо, було зосереджено на CAPTCHA, але вони насправді просто засіб для досягнення більш широкої мети: з'ясувати, як створювати комп'ютери, які думають як люди.
Багато спроби змусити комп'ютери, які думають, як люди, покладатися на глибоке навчання, де система навчена реагувати на ситуацію певним чином, піддаючись впливу великої кількості прикладів. Однак це має свої обмеження; в цьому випадку, показуючи комп'ютеру безліч прикладів літери «А» і безліч прикладів літери «В», не готуватиме його для сценарію, де обидві літери накладаються один на одного.
«Роботи повинні розуміти навколишній світ і бути в змозі міркувати з об'єктами і маніпулювати об'єктами», - сказав в інтерв'ю NPR один з лідерів дослідження Dileep George, співзасновник компанії AI Vicarious. «Таким чином, це ті випадки, коли потрібно менше навчальних прикладів і бути здатним справлятися зі світом дуже гнучким способом і мати можливість міркувати« на льоту »дуже важливо, і ті області, до яких ми його застосовуємо».
У той час як це дослідження демонструє, як комп'ютери можуть навчатися, щоб перемогти текстові тести CAPTCHA, технологія вже, схоже, вже на порозі; Google вже припинив використання. Штучний інтелект стає все більш і більш здатним, і тому наші тести, щоб визначити, хто є людиною, а хто ні, теж повинні стати більш складними.
Література: NPR.org, Ars Technica
