인간의 삶의 모든 영역이 점점 자동화로, 국가를 우리는 필사적으로 추구하고 인공 지능의 차이, AlphaGo 비록 자기 통제 게임을 할 수있는 로봇처럼, 그러나 적어도 그들은 결코 책을 쓸, 사랑을 시민, 풍경의 자연미를 즐기시겠습니까?
당신이 틀렸어.이 모든 것이 끝났어.
AI는 널리 사용되는 도구 인 captcha (인간과 로봇을 구별하는 데 사용되는 도구)에 금이갔습니다.
Captchas는 왜곡 된 그림의 텍스트를 채우거나 그림의 모든 자동차를 클릭하도록하는 짜증나는 퍼즐입니다. 과학 저널에 발표 된 최근 연구에 따르면 새로운 유형의 인공 지능은 최대 66.6 % 특정 유형의 검증 코드의 정확률. 대조적으로, 정확도가 87 % 인 사람의 정확도는 1 %의 정확도 인 동안 검증 코드가 손상된 것으로 간주됩니다.
완전히 자격을 갖춘 CAPTCHA는 1990 년대 후반에 사기 및 스팸 로봇을 방지하기 위해 컴퓨터 및 인간 튜링 테스트를 자동으로 구별합니다. 기본적인 아이디어는 사람이 쉽게 금이 간 컴퓨터를 만드는 것이 었습니다. 문제를 일으키십시오.
컴퓨터는 계산하기가 쉽고 일반 텍스트를 읽는 것이 어렵지 않으며 모션 및 스틸 사진의 객체를 인식하는 기능이 점점 강해지고 있지만 이미지가 약간 왜곡되면 컴퓨터를 훈련 할 수 있으므로 컴퓨터가 무한 루프에 빠지게됩니다 모든 글꼴에서 'M'을 식별하십시오. 그러나이 M은 무수히 왜곡 될 수 있으며 컴퓨터는 요약 할 수 없습니다.
몇 가지 예를 통해 배우고 요약 할 수있는 능력은 뇌와 컴퓨터 사이의 차이점 중 하나이며 우리는 captcha 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 과학 저널 Zuckerberg and Bezos 자금 지원을받는 AI 회사 인 Vicarious는 CAPTCHA를 이해하고 통과시키는 확률적인 머신 비전 알고리즘을 개발했습니다.이 알고리즘은 몇 가지 작은 예제에서 요약 할 수 있습니다.
다른 연구자들은 captcha를 해독하기위한 심화 학습 알고리즘을 교육했지만 이러한 알고리즘은 일반적으로 알고리즘을 학습하고 특정 패턴 만 해결하기 위해 수백만 건의 사례가 필요하며 대용 량의 인공 지능은 다양한 텍스트를 해독 할 수 있습니다 검증 코드 스타일 및보다 효율적입니다.
참고 통찰력 '실험 데이터의 신경 과학의 APOS는 대리 연구자는 편지 표면으로 확률 대뇌 피질의 네트워크라는 재귀 알고리즘, 모양 및 교육 이미지 (텍스트의 모양에 따라 코드의 집합으로 알고리즘을 제안 부드러움).
다른 신경 네트워크는 그 훈련 샘플을 수동으로 단어와 문자의 Guoshu 수백만을 표시 식별 할 수 있습니다. 재귀 피질 네트워크 가까이를 시각적으로 실제 인간의 뇌의 반응에. RCN 먼저 알파벳 개요 및 몇 가지 폐해 문자는 외관 모델이 다음 해당 코드에서 문자 구문의 트위스트를 결정하는 데 사용되는 생성됩니다.
연구원이 논문에서 썼 듯이, 기계가 1 % 이상의 정확도로이 문제를 해결할 수 있다면, 검증 코드는 금이 간다. Vicarious 알고리즘은 다양한 검증 코드 스타일을 제공하며, 균열 reCAPTCHA의 경우 66.6 %, BotDetect의 경우 64.4 %, Yahoo 인증 코드의 경우 57.4 %, Paypal 인증 코드의 경우 57.1 %로 매우 높은 성공률을 보이며 ' "예를 들어, reCAPTCHA의 경우 알고리즘은 문자 당 5 개의 비 왜곡 된 케이스 만 교육했습니다.
다른 선행 기술 신경 네트워크는 명확한 문자뿐만 아니라 실제 captcha 문자열보다 50,000 배 큰 훈련 세트를 필요로합니다. 벤치마킹으로 연구원은 89.9 %의 정확도를 달성하기 위해 다양한 신경망 모델을 사용했습니다 그러나 230 만 개의 교육 이미지가 필요하며 CAPTCHA 코드가 조금 바뀌면 정확도가 크게 떨어집니다.
주요 개선은 새로운 알고리즘, 대리 연구진은 신경 네트워크를 만들 수 있다는 것입니다, 신경 네트워크 모델 편지를 작성하는 데 사용할 수있는 인스턴스 수백만의 신경 코드를 양성하기보다는, 코드 모양과 모양에 따라 '이해' 네트워크가 특정 유형의 인증 코드를 해독했습니다.
연구자들은 다양한 captcha를 해결할 수있는 신경망을 만들었습니다. 즉 인간이 텍스트 captchas와 마찬가지로 오디오 reCAPTCHAs에 대한 솔루션으로 만든 강력한 로봇 교육 솔루션을 찾기 시작해야한다는 것을 의미합니다. 메릴랜드 대학의 컴퓨터 과학자 팀은 최근에 unCaptcha라는 알고리즘을 만들었습니다.이 알고리즘은 reCAPTCHA를 초당 85 % 이상의 정확도로 해결하는 무료 알고리즘입니다.
가까운 장래에 CAP가 인터넷 방어의 첫 번째 줄로 사용될지라도 사이트 방문객이 100 % 진짜임을 보장 할 수는 없으며 곧 실버 블레이드 킬러의 '인간 본성 테스트'를 사용하여 사이트를 방문 할 수 있습니다 .