NPR informa que la nueva compañía Vicarious dijo que usaron AI para desarrollar un modelo algorítmico que se puede usar para "diferenciar por completo la computadora y el cerebro humano de la prueba pública de Turing", que ahora es muy común, conocido como mecanismo de verificación CAPTCHA. El
CAPTCHA está principalmente en la imagen muestra un conjunto de código de verificación, por la confusión de letras, corrugaciones y alguna combinación de ruido de fondo, similar a la prueba en el pasado para la interpretación de la computadora es muy difícil, y por lo tanto la capacidad de CAPTCHA de ser algunos investigadores de IA Como un punto de referencia clave para las pruebas.
Esta no es la primera vez que alguien ha logrado descifrar la verificación de CAPTCHA, hace unos 10 años, una compañía de tecnología había estado traficando con los tiquetes de Ticketmaster, porque el sistema CAPTCHA se basaba en la compra de boletos para conciertos.
Pero en el pasado, el uso de CAPTCHA en las debilidades específicas para evitar cambios menores en el sistema para eludir el sistema, pero el cofundador de Vicarious, Dileep George, señaló que este nuevo estudio es "fundamentalmente" inactivo. CAPTCHA.
En el pasado, el uso del aprendizaje profundo (Aprendizaje profundo) para entrenar a la IA para responder a cosas específicas, a través de dicho entrenamiento, AI podrá aprender a identificar las diferentes letras de la imagen, pero una vez que las letras se superponen, la IA se volverá difícil. Identificar
George explicó que el aprendizaje profundo es solo una parte de la forma de copiar el cerebro humano, ya que las personas aprenderán de la misma experiencia, pero el niño no necesita leer un gran número de letras para distinguir, incluso si la letra es relativamente grande. Cursiva, los niños aún pueden identificarse fácilmente.
George dijo que encontraron el cerebro en lo visual, habrá algunas suposiciones, pero la profundidad del aprendizaje en el pasado no tuvo la misma situación. Para que AI también tenga esta característica, el equipo de Vicarious utilizará la tecnología de red cortical recursiva (RCN). Para que AI incluso en menos capacitación, pero también ser capaz de una mejor razón para ver el contenido.
En la fase de entrenamiento, AI verá la carta después de que construirá el concepto del modelo de letra, comprenderá y adivinará el contorno de la letra, interna, de fondo, etc., después de que aparezca la nueva imagen, AI intentará usar el pasado para establecer Para comprender la imagen, cuando la letra aparece parcialmente superpuesta, puede comprender algunas de las que faltan porque la parte de la letra se oculta detrás de otra letra.
El equipo vicario mencionado, CAPTCHA tiene muchos tipos, pero no importa cuál sea el algoritmo para lograr más de 1% de precisión, puede considerarse como una grieta. Este modelo de algoritmo AI en la prueba reCAPTCHAs, la tasa de precisión de 66.6 %, BotDetect alcanzó el 64.4%, Yahoo y PayPal son hasta el 57%.
Aunque el modelo de cálculo de Vicarious logra buenos resultados a través del mecanismo de verificación CAPTCHA, el objetivo principal del estudio es hacer que el robot sea tan visual como humano como el pensamiento racional y tenga poco que ver con CAPTCHA.
George dice que el objetivo a largo plazo del equipo es construir AIs como el cerebro humano, CAPTCHA es una prueba natural, porque es capaz de detectar si el sistema puede funcionar como un cerebro humano.
George hizo hincapié en que el robot tiene que entender el mundo que les rodea, para entender y manipular objetos en el campo de las personas tienen la intención de utilizar en, AI debe estar bajo menos formación, el uso de la inferencia rápida, una forma muy flexible de hacer las cosas.
"Esta es la inevitable dirección de avance de la tecnología, la gente tiene que aceptarlo: el equipo funcionará igual que el cerebro humano."
No está claro cuánto impacto el estudio de la seguridad de la información, George señaló, Google ha comenzado a cambiar a partir de CAPTCHA basado en texto en la prueba más avanzada, a medida que más y más inteligente inteligencia artificial, estos mecanismos de autenticación también deben encontrar una nueva manera de garantizar que los usuarios de la identidad humana.