De ce CAPTCHA-urile au devenit atât de dificile

La un moment dat anul trecut, solicitările constante ale Google de a demonstra că sunt om au început să simtă din ce în ce mai agresiv. Din ce în ce mai mult, butonul simplu, ușor prea drăguț, care spunea „Nu sunt un robot”, a fost urmat de cereri de a demonstra acest lucru – prin selectarea tuturor semaforelor, trecerilor și vitrinelor într-o grilă de imagini. În curând semafoarele au fost îngropat într-un frunziș îndepărtat, trecerile trecute pe jumătate după colț, semnalizarea vitrinei încețoșată și în coreeană. Există ceva deosebit de descurajant în privința faptului că li se cere să identifice un hidrant de incendiu și să se lupte cu el.

Aceste teste sunt numite, un acronim pentru testul Turing Public Complet Automatizat, care le spune Computers and Humans Apart, și au ajuns până acum la acest tip de platou de inescrutabilitate. La începutul anilor 2000, imaginile simple ale textului erau suficiente pentru a împiedica majoritatea spamboților. Dar un deceniu mai târziu, după ce Google a cumpărat programul de la cercetătorii Carnegie Mellon și l-a folosit pentru a digitaliza Google Books, textele au trebuit să fie din ce în ce mai deformate și ascunse pentru a rămâne înaintea îmbunătățirii programelor de recunoaștere optică a caracterelor – programe care, într-o în sens giratoriu, toți acei oameni care rezolvau s-au ajutat să se îmbunătățească.

Deoarece este un instrument atât de elegant pentru instruirea AI, orice test dat ar putea fi doar temporar, lucru recunoscut de la început de către inventatorii săi. Cu toți acei cercetători, escroci și oameni obișnuiți, rezolvând miliarde de puzzle-uri chiar la pragul a ceea ce poate face AI, la un moment dat mașinile urmau să ne treacă. În 2014, Google a pus unul dintre algoritmii săi de învățare automată împotriva oamenilor în rezolvarea celor mai distorsionate texte: computerul a făcut testul corect 99,8% din timp, în timp ce oamenii au obținut doar 33%.

Google apoi s-a mutat în No Re, care observă datele și comportamentul utilizatorilor pentru a lăsa unii oameni să treacă printr-un clic pe butonul „Nu sunt un robot” și le prezintă altora etichetarea imaginii pe care o vedem astăzi. Dar mașinile sunt din nou toate acele copertine care pot sau nu să fie vitrine? Sunt jocul final al cursei înarmărilor umane cu mașinile.

Jason Polakis, profesor de informatică la Universitatea Illinois din Chicago, își acordă credit personal pentru creșterea recentă a dificultății. În 2016, a publicat o lucrare în care a folosit instrumente de recunoaștere a imaginilor, inclusiv căutarea inversă a imaginilor Google, pentru a rezolva imaginile Google cu 70 precizie la sută. Alți cercetători au depășit provocările audio ale Google folosind Goog propriile programe de recunoaștere audio.

Învățarea automată este acum la fel de bună ca oamenii la sarcinile de bază de recunoaștere a textului, a imaginii și a vocii, spune Polakis. De fapt, algoritmii sunt probabil mai buni: „Suntem într-un moment în care îngreunarea software-ului ajunge să devină prea dificilă pentru mulți oameni. Avem nevoie de o alternativă, dar nu există încă un plan concret”.

Literatura despre este plină de începuturi false și încercări ciudate de a găsi altceva decât recunoașterea textului sau a imaginii la care oamenii sunt buni în general și cu care apar mașinile. Cercetătorii au încercat să le ceară utilizatorilor să clasifice imaginile oamenilor după expresia feței, gen , și etnie. (Vă puteți imagina cât de bine a mers.) Au existat propuneri pentru trivialități, și s-au bazat pe rime de pepinieră comune în zona în care se presupune că a crescut un utilizator. Astfel de culturale nu vizează doar roboții, ci și la oamenii care lucrează în fermele de peste mări rezolvând puzzle-uri pentru fracțiuni de cent. Oamenii au încercat să împiedice recunoașterea imaginii cerându-le utilizatorilor să identifice, să zicem, porci, dar făcând porci desene animate și oferindu-le ochelari de soare. Cercetătorii au analizat cererea utilizatorilor să identifice obiecte fy în pete Magic-asemănătoare ochiului. Într-o variantă interesantă, cercetătorii din 2010 au propus utilizarea s pentru a indexa petroglifele antice, computerele nefiind foarte pricepute la descifrarea schițelor gestuale de ren zgâriat pe pereții peșterii.

Recent au existat eforturi pentru a dezvolta jocuri, teste care impun utilizatorilor să rotească obiectele în anumite unghiuri sau să mute piesele puzzle-ului în poziție, cu instrucțiuni date nu în text, ci în simboluri sau implicate de contextul tabloului de joc. Speranța este că oamenii vor înțelege logica puzzle-ului, dar computerele, lipsite de instrucțiuni clare, ar fi distruse. Alți cercetători au încercat să exploateze faptul că oamenii au corpuri, folosind camere de dispozitiv sau realitate augmentată pentru dovezi interactive ale umanității.

Problema cu multe dintre aceste teste nu este neapărat faptul că roboții sunt prea inteligenți – este că oamenii le suge. Și nu este faptul că oamenii sunt proști; este faptul că oamenii sunt extrem de diversi în limbă, cultură și experiență. Odată ce ai scăpat de toate acele lucruri pentru a face un test pe care orice om îl poate trece, fără pregătire prealabilă sau multă gândire, rămâi cu sarcini brute, cum ar fi procesarea imaginilor, exact lucrul la care va fi bun un AI personalizat. .

„Testele sunt limitate de capabilitățile umane”, spune Polakis. „Nu sunt doar capacitățile noastre fizice, aveți nevoie de ceva care să se încrucișeze între limbi culturale. Aveți nevoie de un anumit tip de provocare care să funcționeze în același timp cu cineva din Grecia, cineva din Chicago, cineva din Africa de Sud, Iran și Australia. Și trebuie să fie independent de complexitățile și diferențele culturale. Aveți nevoie de ceva ușor pentru un om obișnuit, nu ar trebui să fie legat de un anumit subgrup de oameni și ar trebui să fie greu pentru computere în același timp. Este foarte limitativ în ceea ce poți face de fapt. Și trebuie să fie ceva ce un om poate face rapid și nu este prea enervant. ”

A afla cum să remediați aceste teste de imagine neclară vă duce rapid pe teritoriul filosofic. : care este calitatea umană universală care poate fi demonstrată unei mașini, dar pe care nicio mașină nu o poate imita? Ce este să fii om?

Dar poate că umanitatea noastră nu este măsurată de modul în care ne comportăm cu o sarcină, ci de modul în care ne mișcăm prin lume – sau, în acest caz, prin internet. Jocurile, videoclipurile, orice fel de test pe care l-ați concepe vor fi în cele din urmă rupte, spune Shuman Ghosemajumder, care a lucrat anterior la Google pentru combaterea fraudei de clicuri înainte de a deveni directorul tehnologic al companiei de detectare a boturilor Shape Security. Mai degrabă decât testele, el este în favoarea a ceva numit „autentificare continuă”, în esență, observând comportamentul unui utilizator și căutând semne de automatizare. „O ființă umană reală nu are un control foarte bun asupra propriilor funcții motorii și, astfel, pot„ Nu mișcați mouse-ul în același mod de mai multe ori în mai multe interacțiuni, chiar dacă încearcă din greu ”, spune Ghosemajumder. În timp ce un robot interacționează cu o pagină fără a muta mouse-ul sau prin deplasarea unui mouse foarte precis, acțiunile umane au „entropie” greu de falsificat, spune Ghosemajumder.

Echipa proprie Google se gândește la fel ultima versiune, re v3, anunțată la sfârșitul anului trecut, folosește „analiza de risc adaptivă” pentru a înregistra traficul în funcție de cât de suspect pare; Proprietarii de site-uri web pot alege apoi să prezinte utilizatorilor incompleti o provocare, cum ar fi o cerere de parolă sau autentificare cu doi factori. Google nu ar spune ce factori intră în acest scor, în afară de faptul că Google observă cum arată o grămadă de „trafic bun” pe un site, potrivit Cy Khormaee, un manager de produs din echipă și îl folosește pentru a detecta „rău” trafic.” Cercetătorii în materie de securitate spun că este probabil un amestec de cookie-uri, atribute ale browserului, modele de trafic și alți factori. Un dezavantaj al noului model de detectare a botului este că poate face ca navigarea pe web în timp ce minimizează supravegherea să devină o experiență enervantă, deoarece lucruri precum VPN-urile și extensiile anti-urmărire vă pot face să fiți semnalat ca suspect și provocat.

Aaron Malenfant, conducătorul inginerilor din echipa Google, spune că îndepărtarea de testele Turing este menită să evite competiția pe care oamenii o pierd în continuare. „Pe măsură ce oamenii investesc din ce în ce mai mult în învățarea automată, aceste tipuri de provocări vor trebui să devină din ce în ce mai grele pentru oameni și de aceea am lansat V3, pentru a trece mai departe de acea curbă.” Malenfant spune că peste cinci până la zece ani, probabil, provocările nu vor fi deloc viabile. În schimb, o mare parte a rețelei web va avea un test Turing constant și secret care rulează în fundal.

În cartea sa The Cel mai uman uman, Brian Christian intră într-o competiție de testare Turing ca folie umană și găsește că este de fapt destul de dificil să-ți demonstrezi umanitatea în conversație. conversaționalist inteligent, dar evitând întrebări cu glume non sequitur, făcând greșeli de greșeală sau, în cazul botului care a câștigat un concurs Turing în 2014, pretinzând că este un băiat ucrainean de 13 ani, cu o slabă înțelegere a limbii engleze. Este posibil ca un viitor similar să fie rezervat, cel mai utilizat test de Turing din lume – o nouă cursă a înarmărilor care să nu creeze roboți care să depășească oamenii în etichetarea imaginilor și analizarea textului, dar cei care fac greșeli, pierdeți butoanele, distrați-vă și schimbați filele. „I thi Băieții nk își dau seama că există o aplicație pentru simularea unui utilizator mediu uman … sau a unor oameni proști ”, spune Ghosemajumder.

Testele pot persista și în această lume. Amazon a primit un brevet în 2017 pentru o schemă care implică iluzii optice și puzzle-uri logice pe care oamenii le au mari dificultăți în descifrare. Numit testul Turing prin eșec, singura modalitate de a trece este să greșești răspunsul.