एनपीआर रिपोर्ट करता है कि नई कंपनी विक्रियन ने कहा है कि उन्होंने एल्गोरिदमिक मॉडल का विकास करने के लिए एआई का उपयोग किया है जिसे "सार्वजनिक टुरिंग परीक्षण से कंप्यूटर और मानव मस्तिष्क को पूरी तरह से अलग करने के लिए" इस्तेमाल किया जा सकता है, जो कि अब बहुत सामान्य है, कैप्चा सत्यापन तंत्र के रूप में जाना जाता है ।
कैप्चा मुख्यतः तस्वीर में सत्यापन कोड का एक सेट दिखाता है, कम्प्यूटर की व्याख्या के लिए अतीत में परीक्षण के समान अक्षरों, भ्रष्टता और कुछ पृष्ठभूमि शोर संयोजन, जैसे बहुत मुश्किल है, और इसलिए कैप्चा की कुछ एआई शोधकर्ताओं की क्षमता परीक्षण के लिए एक प्रमुख बेंचमार्क के रूप में
यह पहली बार नहीं है कि किसी ने 10 साल पहले कैप्चा के सत्यापन को सफलतापूर्वक तब्दील कर दिया है, एक तकनीक कंपनी टिकिटमास्टर अभियोजन टिकट की तस्करी कर रही थी, क्योंकि कॉन्सर्ट टिकटों की खरीद के आसपास कैप्चा सिस्टम।
लेकिन पूर्व में, सिस्टम को बायपास करने के लिए सिस्टम में मामूली बदलावों को रोकने के लिए विशिष्ट कमजोरियों में कैप्चा का उपयोग किया गया था, लेकिन विक्रियन सह-संस्थापक दिइलिप जॉर्ज ने बताया कि यह नया अध्ययन "मौलिक" नीचे है कैप्चा।
अतीत में, गहरी शिक्षा (डीप लर्निंग) का उपयोग एआई को विशिष्ट चीजों पर प्रतिक्रिया देने के लिए, इस तरह के प्रशिक्षण के माध्यम से एआई तस्वीर में अलग-अलग अक्षरों की पहचान करने में सक्षम हो जाएगा, लेकिन एक बार पत्र एक-दूसरे को ओवरलैप करने के बाद, एआई मुश्किल हो जाएगा मान्यता।
जॉर्ज ने बताया कि गहन शिक्षा मानव मस्तिष्क की प्रतिलिपि बनाने का एकमात्र हिस्सा है, क्योंकि लोग एक ही अनुभव से सीखेंगे, लेकिन मानव बच्चे को भेद करने के लिए कई अलग-अलग पत्रों को पढ़ने की जरूरत नहीं है, भले ही पत्र अपेक्षाकृत बड़ा हो इटालिक्स, बच्चे अभी भी आसानी से पहचान सकते हैं।
जॉर्ज ने कहा कि उन्हें विजुअल में मस्तिष्क मिल गई है, कुछ मान्यताओं होंगे, लेकिन अतीत में सीखने की गहराई में एक जैसी स्थिति नहीं थी। एआई को इस सुविधा के लिए, पुनरावर्ती कॉर्टिकल नेटवर्क (आरसीएन) प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लिए विक्रयशील टीम बनाने के लिए, इसलिए कि ऐ भी कम प्रशिक्षण में है, लेकिन सामग्री को देखने के लिए बेहतर कारण भी हो सकता है।
प्रशिक्षण के चरण में, एआई पत्र को देखेंगे जिसके बाद यह पत्र मॉडल की अवधारणा का निर्माण करेगा, नई तस्वीर दिखाई देने के बाद पत्र, आंतरिक, पृष्ठभूमि आदि की रूपरेखा को समझें और अनुमान लगाए, एआई स्थापित करने के लिए अतीत का उपयोग करने की कोशिश करेगा चित्रा को समझने के लिए, जब पत्र आंशिक रूप से अतिव्यापी होता है, तो यह कुछ याद कर सकता है क्योंकि पत्र का एक हिस्सा दूसरे पत्र के पीछे छिपा हुआ है।
Vicarious टीम का उल्लेख है, कैप्चा के बहुत सारे प्रकार हैं, लेकिन 1% से अधिक सटीकता हासिल करने के लिए एल्गोरिथ्म कोई फर्क नहीं पड़ता, यह एक दरार के रूप में माना जा सकता है। ReCAPTCHAs परीक्षण में एआई एल्गोरिथम मॉडल, 66.6 की शुद्धता दर %, BotDetect 64.4% तक पहुंच गया, याहू और पेपैल 57% तक हैं।
हालांकि, विक्रय के कैलकुस मॉडल को कैप्चा सत्यापन तंत्र के माध्यम से अच्छे परिणाम प्राप्त होते हैं, लेकिन अध्ययन का मुख्य लक्ष्य रोबोट को मानव रूप में तर्कसंगत सोच के रूप में नेत्रहीन बनाना है और कैप्चा के साथ कुछ नहीं करना है।
जॉर्ज का कहना है कि टीम का दीर्घकालिक लक्ष्य मानव मस्तिष्क की तरह एआईएस बनाना है, कैप्चा एक प्राकृतिक परीक्षण है, क्योंकि यह पता लगाने में सक्षम है कि क्या सिस्टम मानव मस्तिष्क की तरह काम कर सकता है।
जॉर्ज ने जोर दिया कि रोबोटों को दुनिया को जानने की जरूरत है और वस्तुओं को समझना और हेरफेर करना होगा। ऐसे क्षेत्रों में जहां लोगों को लागू करने का इरादा है, एआई को कम गलतियों और कम प्रशिक्षण में कम लचीलेपन वाली चीजों से निपटना होगा।
"यह तकनीक की अपरिहार्य दिशा है, लोगों को इस बात को स्वीकार करना चाहिए: कंप्यूटर मानव मस्तिष्क की तरह काम करेगा।"
यह स्पष्ट नहीं है कि अध्ययन में सूचना सुरक्षा पर कितना असर होगा, और जॉर्ज ने बताया कि Google ने पाठ्य-आधारित कैप्चा से अधिक उन्नत परीक्षण तक आगे बढ़ना शुरू कर दिया है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को होशियार हो जाता है, ये सत्यापन तंत्र चाहिए यह सुनिश्चित करने का एक नया तरीका है कि उपयोगकर्ता की मानव पहचान