Капча перестала быть помехой для искусственного интеллекта

Капча перестала быть помехой для искусственного интеллекта. Американские инженеры создали самообучающийся искусственный разум, который может обойти любую защиту.

Их создание научилось взламывать текстовые коды, которыми создатели веб-сайтов защищают свои ресурсы от роботов. Сообщается, что до сих пор умение учиться на небольшом количестве примеров и находить сходные черты в различных ситуациях было недоступно для механизмов. Однако специалисты из США смогли при помощи системной нейрофизиологии создать новую модель компьютерного визуального восприятия, которая распознает капчи даже более эффективно и быстро, нежели глубинные нейросети.

Инженеры подчеркивают, что самым большим недостатков современных моделей ИИ является отсутствию способности к самообучению. Разработчикам практически приходится вкладывать в машину каждый новый навык или умение. Обучение проходить в ручном режиме – создатели «запихивают» в память робота огромные архивы, чтобы те впоследствии смогли автоматически и правильно решать поставленные перед ними задачи. Способности «схватывать на лету», обучаться во время наблюдения у машин пока не было, что и составляло главное отличие робота от человека. Потенциал механизма в сущности ограничивался тем, что заложили в него создатели и насколько хорошо они его обучили. Поэтому ни одна машина не может превзойти человека – это в принципе невозможно… было.

Шесть лет назад специалист в области высоких технологий Скотт Финикс и нейрофизиолог по образованию Джордж создали проект «Чужой» (Vicarious), задачей которого было устранить этот недостаток. В 2013 году они представили первые результаты – ресурсную кортикальную сеть или RCN. Этот особый подвид нейросети научился имитировать работу коры головного мозга. Оснащенный этой нейросетью ИИ смог успешно взломать 90% текстовых кодов. Никто из коллег им не поверил. Их обвинили в подтасовке данных и тренировке системы на подбор конкретны ответов.
Однако Финикс и Джордж представили плоды своих трудов в научном журнале Science. Описанная на страницах издания обновленная RCN научилась считывать и декодировать символы произвольной формы, которые обычно изображают на капче. Система смогла распознать безошибочно 260 головоломок такого рода. Секрет успеха работы системы заключается в том, что распознавание осуществляют две нейросети, организованные наподобие слоев нейронов в коре головного мозга человека. Одна система распознает поверхность, а другая отвечает за контуры. Результаты работы обобщает еще одна двухслойная сеть. Отмечается, что высоких результатов RCN достигла всего через триста примеров. Впоследствии ей удалось распознавать даже самые вычурные вензеля. Эффективность составляет 66%, что значительно превышает уровень всех существующих систем машинного обучения.
Взлом капчи – не единственная задача этой нейросети. Система может пригодится и для других задача: отсортировать изображения, найти недостающий элемент и так далее. Причем сделано это будет максимально быстро и сверхточно.

Источник

Кулон радости: Что поможет отвлечься от мрачных мыслей Британские учёные раскрыли удивительную пользу алкоголя Подгузник-убийца: Опаснейшие химические вещества нашли в детских памперсах На Кикландских островах археологи нашли древние кузни Китай 370 дней подряд имитировал пребывание людей на Луне