Искусственный интеллект обошёл все капчи

IMG_3214Искусственный интеллект продвигается. Новые роботы могут обходить капчи, которые созданы для их вычисления.
За несколько минут искусственно интеллектуальная машина выбрала нужные картинки, называемые капчами, которые используются для того, чтобы отличать пользователей веб-сайтов от роботов, распространяющих спам.

Запуск AI, Vicarious, который построил бот-треск-бот, говорит, что его подход может указывать путь к более общему человекоподобному искусственному интеллекту. (Captcha сокращен для «полностью автоматизированного публичного теста Тьюринга, чтобы отличать людей и компьютеры»).

«Это, безусловно, небольшой шаг, но это то, что вам нужно рассмотреть, если вы хотите пойти в направлении общего искусственного интеллекта», — сказал Vicarious соучредитель Dileep George в интервью Live Science, ссылаясь на способность машины обобщать и учиться с очень маленьким набором данных.

Текстовые капчи работают потому, что в отличие от людей компьютеры пытаются распознать искаженные и частично скрытые персонажи, которые их создают. Хотя машины машинного обучения, которые могут их решить, существуют, их нужно обучать миллионам изображений для этой работы, сказал Джордж.

Captcha сокращен для «полностью автоматизированного публичного теста Тьюринга, чтобы различать людей и компьютеры». Исследователи сказали, что смарт-машина, построенная Vicarious, может быть обучена в течение нескольких минут, используя всего несколько сотен примерных символов. Он работает с несколькими различными стилями captcha, а также может быть переназначен для идентификации рукописных цифр, распознавания текста на фотографиях реальных сценариев и обнаружения нетекстовых объектов в изображениях.

Это потому, что Vicarious спроектировал систему, чтобы имитировать то, как мозг идентифицирует объекты, увидев только несколько примеров и все еще признает их в новых конфигурациях, сказал Джордж.

«Природа создала эшафот за миллионы лет эволюции», — сказал он в «Live Science». «Мы смотрим на неврологию, чтобы узнать, какое ее строение, и мы поставили эту структуру в нашу модель, чтобы способствовать быстрому изучению модели».

Vicarious объявила о создании AI в 2013 году, но не опубликовала исследования в журнале, ведущие критики, чтобы призвать рецензированную статью, прежде чем принимать свои претензии. Теперь компания подробно рассказала о так называемой рекурсивной корковой сети (RCN) в опубликованной вчера статье (26 октября) в журнале Science.

Компания протестировала систему на текстовых капчах от ведущих провайдеров reCAPTCHA и Bot Detect и тех, которые используются Yahoo и PayPal с точностью от примерно 57 процентов до почти 67 процентов. По словам авторов исследования, это намного выше, чем 1%, считая их неэффективными при остановке ботов. Исследователи заявили, что оптимизация системы для конкретного стиля может повысить точность до 90 процентов.

Запись опубликована в рубрике Безопасность с метками , , , , . Добавьте в закладки постоянную ссылку.