Miért lettek ilyen nehézek a CAPTCHA-k

része

A tavalyi év bizonyos pontjain a Google állandó kérései az emberi lét bizonyítására egyre agresszívebb. Egyre inkább az egyszerű, kissé túl aranyos gombot, amely azt mondja: “Nem vagyok robot”, követelték annak igazolásával – az összes jelzőlámpát, kereszteződést és kirakatot kiválasztva egy képrácsba. távoli lombokba temetve, a kereszteződések félig-meddig egy sarok körül elmosódtak, a kirakat feliratai homályosak és koreaiul szólnak. Van valami egyedülálló dolog abban, ha egy tűzcsapot azonosítanak és megküzdenek vele.

Ezeket a teszteket a Computely Automated Public Turing teszt rövidítésének nevezik, hogy elmondják a Computers and Humans Apart-nak, és korábban már elérték ezt a fajta kifürkészhetetlenségi szintet. A 2000-es évek elején az egyszerű szöveges képek elegendőek voltak a legtöbb spam robot elkábításához De egy évtizeddel később, miután a Google megvásárolta a programot Carnegie Mellon kutatóitól, és a Google Könyvek digitalizálására használta, a szövegeket egyre inkább el kellett vetni és elhomályosítani, hogy az optikai karakterfelismerő programok – olyan programok javítása előtt maradhassanak. körforgalomban mindazok az emberek, akik megoldják a problémákat, segítettek a fejlődésben.

Mivel ez egy elegáns eszköz az AI képzésére, bármely teszt csak ideiglenes lehet, amit feltalálói már az elején elismertek. Amikor mindezek a kutatók, csalók és hétköznapi emberek milliárdnyi rejtvényt oldottak meg éppen az AI képességének küszöbén, a gépek valamikor elhaladtak mellettünk. 2014-ben a Google az egyik gépi tanulási algoritmussal szemben állította az embereket a legtorzultabb szövegek megoldásában: a számítógép az idő 99,8 százalékában, míg az emberek csupán 33 százalékban kapta meg a tesztet.

Google majd a No Re-hez költözött, amely megfigyeli a felhasználói adatokat és viselkedést, hogy átengedje néhány embert a “Nem vagyok robot” gombra kattintva, és másoknak bemutatja a ma látható képcímkéket. De a gépek ismét felzárkózni. Mindazok a napellenzők, amelyek kirakatok lehetnek vagy sem? Ők a végjáték az emberiség fegyverekkel folytatott versenyében.

Jason Polakis, a számítógép informatikus professzora A chicagói Illinoisi Egyetem személyes hitelt érdemel a nehézségek közelmúltbeli növekedése miatt. 2016-ban publikált egy cikket, amelyben polc nélküli képfelismerő eszközöket, köztük a Google saját fordított képkeresését használta a Google képeinek megoldására 70-nel. százalékos pontosság. Más kutatók megtörték a Google audio kihívásait a Google használatával le saját hangfelismerő programjai.

A gépi tanulás ma már ugyanolyan jó, mint az emberek az alapvető szöveg-, kép- és hangfelismerési feladatokban, mondja Polakis. Valójában az algoritmusok valószínűleg jobbak: “Olyan ponton vagyunk, ahol a szoftverek megnehezítése sok ember számára túl nehézzé válik. Szükségünk van valamilyen alternatívára, de még nincs konkrét terv.”

A szakirodalom tele van hamis kezdetekkel és furcsa próbálkozásokkal találni valami mást, mint a szöveg vagy kép felismerését, amelyben az emberek általánosan jók és a gépek küzdenek. A kutatók megpróbálták megkérni a felhasználókat, hogy osztályozzák az emberek képét arckifejezés, nem szerint. és etnikai hovatartozás. (El tudod képzelni, hogy ez mennyire sikerült.) Javaslatok érkeztek apróságokra, és azokra az óvodai mondókákra alapozva, amelyek gyakoriak azon a területen, ahol a felhasználó állítólag nőtt fel. Az ilyen kulturális s nemcsak botokat, hanem a tengerentúli gazdaságokban dolgozó embereknél egy százas töredékig fejtegetnek rejtvényeket. Az emberek megpróbálták a képfelismerést azzal megkönnyíteni, hogy a felhasználókat megkérték, mondjuk, disznók azonosítására, de a disznókat karikatúrákká tették és napszemüveget adtak nekik. fy tárgyakat Magic Eye-szerű foltokban. Érdekes változatban a kutatók 2010-ben javasolták az s használatát az ókori kőzetjelek indexeléséhez, a számítógépek nem nagyon tudták megfejteni a barlangfalakra rántott rénszarvasok gesztusvázlatait.

Nemrégiben erőfeszítések olyan játékszerű kifejlesztésre, tesztek, amelyek megkövetelik a felhasználóktól, hogy az objektumokat bizonyos szögekbe forgassák, vagy a puzzle-darabokat helyzetbe hozzák, utasításokkal, amelyek nem szövegben, hanem szimbólumokban vannak megadva vagy a játéktábla kontextusából következnek. A remény az, hogy az emberek megértenék a rejtvény logikáját, de az egyértelmű utasítások hiányában a számítógépek tönkremennek. Más kutatók megpróbálták kihasználni azt a tényt, hogy az embereknek testük van, eszközkamerákat vagy kibővített valóságot használva az emberiség interaktív bizonyítékaként.

A tesztek sokaságával nem feltétlenül az a probléma, hogy a botok túl okosak – hanem hogy az emberek szívják őket. És nem arról van szó, hogy az emberek buták; az, hogy az emberek vadul változatosak a nyelv, a kultúra és a tapasztalat terén. Miután megszabadult mindentől, hogy olyan tesztet készítsen, amelyet minden ember képes teljesíteni, előzetes kiképzés és sok megfontolás nélkül, durva feladatok maradnak, például képfeldolgozás, pontosan az a dolog, amiben egy személyre szabott mesterséges intelligencia jó lesz .

“A teszteket az emberi képességek korlátozzák” – mondja Polakis. “Nem csak a fizikai képességeinkre van szükség, hanem valamire, ami keresztezi a kultúrákat, a nyelveket. Szüksége van valamilyen típusú kihívásra, amely egyszerre működik együtt valakivel Görögországban, valakivel Chicagóban, valakivel Dél-Afrikából, Iránból és Ausztráliából. És függetlennek kell lennie a kulturális bonyodalmaktól és a különbségektől. Szüksége van valamire, ami egy átlagos ember számára könnyű, nem szabad az emberek egy meghatározott alcsoportjához kötődnie, és a számítógépeknek is nehéznek kell lennie egyidejűleg. Ez nagyon korlátozza azt, amit valóban megtehet. És ennek olyannak kell lennie, amelyet az ember gyorsan képes megtenni, és nem túl bosszantó. ”

Ha kitalálod, hogyan javítsd ki ezeket az elmosódott képeket, gyorsan filozófiai területre terelhetsz. : mi az az egyetemes emberi minőség, amelyet egy gépnek be lehet mutatni, de amelyet egyetlen gép sem képes utánozni? Mi az, hogy ember legyünk?

De lehet, hogy emberségünket nem az alapján mérjük, hogy hogyan teljesítünk egy feladattal, hanem azzal, hogy hogyan mozogunk a világban – vagy jelen esetben az interneten keresztül. Játékok, videók és bármilyen teszt, amelyet kitalálsz, végül elromolnak – mondja Shuman Ghosemajumder, aki korábban a Google-nál dolgozott a kattintási csalások elleni küzdelemben, mielőtt a botfelismerő Shape Security cég technológiai vezetőjévé vált. A tesztek helyett a “folyamatos hitelesítésnek” nevezett dolgot részesíti előnyben, lényegében figyelemmel kíséri a felhasználó viselkedését és az automatizálás jeleit keresi. “Egy igazi ember nem nagyon tudja irányítani saját motoros funkcióit, és így képesek” ne mozgassa az egeret többször ugyanúgy több interakció során, még akkor is, ha nagyon keményen próbálkoznak ”- mondja Ghosemajumder. Míg egy bot anélkül fog interakcióba lépni egy oldallal, hogy egeret mozgatna, vagy ha nagyon pontosan mozgatja az egeret, az emberi cselekedetek olyan “entrópiával rendelkeznek”, amelyet nehéz hamisítani, mondja Ghosemajumder.

A Google saját csapata hasonlóan gondolkodik A legújabb verzió, a re v3, amelyet tavaly év végén jelentettek be, “adaptív kockázatelemzést” használ a forgalom pontozásához aszerint, hogy mennyire gyanúsnak tűnik; A webhelytulajdonosok ekkor dönthetnek úgy, hogy a vázlatos felhasználóknak kihívást jelentenek, például jelszó kérést vagy kétfaktoros hitelesítést. Cy Khormaee, a csapat termékmenedzsere szerint a Google nem mondaná meg, hogy milyen tényezők vesznek részt ebben a pontszámban, azon kívül, hogy a Google megfigyeli, hogyan néz ki egy csomó “jó forgalom” egy webhelyen, és ezt használja fel a “rossz” felderítésére. forgalom.” A biztonsági kutatók szerint ez valószínűleg cookie-k, böngészőattribútumok, forgalmi minták és egyéb tényezők keveréke. A botfelismerés új modelljének egyik hátránya, hogy bosszantóvá teheti az interneten való navigálást, miközben minimalizálja a felügyeletet, mivel például a VPN-ek és a nyomkövetés elleni kiterjesztések gyanússá és kihívássá tehetik.

Aaron Malenfant, a Google csapatának mérnöki vezetője szerint a Turing-tesztektől való elmozdulás célja, hogy elkerülje a versenyt, amelyet az emberek folyamatosan veszítenek. “Amint az emberek egyre több befektetést fordítanak a gépi tanulásra, az ilyen jellegű kihívásoknak egyre nehezebbnek kell lenniük az emberek számára, és különösen ezért indítottuk el a V3-at, hogy megelőzzük ezt a görbét.” Malenfant szerint öt-tíz év múlva a kihívások valószínűleg egyáltalán nem lesznek életképesek. Ehelyett az internet nagy részének állandó, titkos Turing-tesztje lesz a háttérben.

A A legemberibb ember, Brian Christian emberi fóliaként indul egy Turing-teszt versenyre, és megállapítja, hogy valójában meglehetősen nehéz bizonyítani emberségét beszélgetés során. Másrészt a botgyártóknak könnyű volt átadniuk, nem pedig azzal, hogy a legbeszédesebbek vagy intelligens társalgós, de nem szekvenciás poénokkal kerülgetve a kérdéseket, elírva a hibákat, vagy a bot esetében, amely 2014-ben nyert egy turingi versenyt, és azt állította, hogy 13 éves ukrán fiú, aki rosszul tud angolul. Végül is Lehetséges, hogy hasonló jövőt tartogat a világ legszélesebb körben használt Turing-tesztje – egy új fegyverkezési verseny, amely nem olyan botokat hoz létre, amelyek felülmúlják az embereket a képek címkézésében és a szöveg elemzésében, hanem amelyek hibákat követnek el, hiányzik a gombokból, elvonja a figyelmét és váltson füleket. “Ez Nk emberek rájönnek, hogy van egy alkalmazás az átlagos emberi felhasználó … vagy a hülye emberek szimulálására ”- mondja Ghosemajumder.

A tesztek ebben a világban is fennmaradhatnak. Az Amazon 2017-ben szabadalmat kapott egy optikai csalódásokat és logikai rejtvényeket magában foglaló rendszerre, amelyet az emberek nagy nehezen megfejtenek. Turing tesztnek hívják hibán keresztül, az egyetlen módja az, ha rosszul kapja a választ.