или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Исследование: искусственный интеллект против CAPTCHA

schedule 31.10.2017 в 07:47 link CAPTCHA исследование Vicarious США
Новое программное обеспечение для искусственного интеллекта может превзойти наиболее распространенный в мире тест на способность машины действовать на человека – reCAPTCHA Google, копируя, как работает человеческое зрение, - передает Robotics.ua.

Новые результаты исследования свидетельствуют о необходимости более надежных автоматизированных методов проверки людей и могут помочь улучшить восприятие компьютером задач робототехники, - говорят ученые.

Создавая свой тест для компьютеров, Алан Тьюринг задавался вопросом: можно ли разработать машину, способную подражать человеку достаточно хорошо в разговоре по тексту, чтобы быть неотличимой от него. При этом Тьюринг помог создать поле искусственного интеллекта.

Наиболее часто используемым тестом Тьюринга является CAPTCHA, акроним от «Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart». CAPTCHA предназначена для проверки того, являются ли пользователи людьми, часто для предотвращения доступа ботов к вычислительным услугам. Они обычно заставляют посетителей веб-сайтов распознавать строку искаженных букв и цифр, что создает проблемы для компьютеров, но является легкой задачей для людей. Отметим, что несколько лет назад исследователи из университета штата Алабама в Бирмингеме показали свою систему вычисления компьютером, что перед ним человек, более надежную, чем CAPTCHA.

Принцип работы ИИ при взломе CAPTCHA

CAPTCHA считается взломанной, если алгоритм может успешно решить её за не менее 1 процента времени. Теперь же стартап из Сан-Франциско Bay Area под названием Vicarious показывает, что его программное обеспечение может решать reCAPTCHA с точностью 66,6 процентов, BotDetect - 64,4 процента, Yahoo - 57,4 процента, а PayPal - 57,1 процент.



Система, разработанная Vicarious, известна как рекурсивная корковая сеть (RCN). Она представляет собой искусственную нейронную сеть, вычислительную конструкцию, которая имитирует работу мозга. В такой системе компоненты, известные как искусственные нейроны, получают данные и работают вместе для решения проблемы, такой как идентификация текста или распознавание речи. Нейронная сеть может затем изменить структуру связей между этими нейронами, чтобы изменить способ взаимодействия, и сеть снова пытается решить проблему. Со временем нейронная сеть узнает, какие шаблоны лучше всего подходят для вычислительных решений.

Предыдущие нейронные сети могли также решить reCAPTCHA, но потребовали обучения миллионам помеченных примеров изображений или ручных правил о том, как решить каждый вид изображения. Система Vicarious, напротив, требует гораздо меньше данных для обучения – по сравнению с современными подходами нейронной сети с глубоким обучением для чтения текста, RCN имела сопоставимую или более высокую точность при использовании примерно в 300 раз меньше данных обучения. «Наша система имеет возможность учиться с использованием сравнительно немногих примеров, подобно человеческому мозгу», - говорит соучредитель Vicarious, автор исследования Дилидж Джордж.

Vicarious говорит, что ключом к его успеху было моделирование RCN после визуальной системы человеческого мозга. Компания объясняет, что искусственные нейроны RCN структурированы таким образом, поддерживая создание моделей, которые могут быстро идентифицировать поверхности и контуры, чтобы помочь им распознавать изображения и объекты, учитывая несколько примеров.

Эти данные свидетельствуют о том, что «текстовые CAPTCHA становятся устаревшими», - говорит Джордж. Он отмечает, что Google и другие уже отошли от текстовых CAPTCHA к новым механизмам проверки, например, на основе изображений. Исследователи отмечают, что их программное обеспечение может помочь решить другие проблемы, связанные с компьютерным восприятием.

«Мы применяем его ко многим задачам робототехники», - говорит Джордж. - «Вы можете представить себе, что робот должен не просто идентифицировать объект, но также взаимодействовать с ним, и ему нужно построить модель того, как она себя будет вести при этом взаимодействии».

Читайте также: Исследование IOActive: хакерский взлом может превратить роботов в убийц (+видео).

Комментарии: