Ți-e cunoscută enervarea pe care o ai când încerci să nimerești cuvintele sau imaginile potrivite când încerci să accesezi un site care are CAPTCHA? Ei bine, se poate ca, fără să știi, să ajuți. Se pare că tot acest timp în care ai încercat să îți dai seama dacă trebuie să introduci litera O sau cifra 0 pentru codurile CAPTCHA, contribuiai, de fapt, la antrenarea inteligenței artificiale.
Deși codurile CAPTCHA au fost concepute pentru a putea diferenția între oameni și roboți, pentru a preveni spam-ul, tehnologia nu a fost mereu perfectă. Au fost mai mult cazuri când s-au identificat nereguli sau modalități prin care acestea puteau fi evitate. Totuși, încercarea creșterii măsurilor de securitate și o mai bună diferențiere între roboți și oameni nu sunt singurele motive pentru care codurile CAPTCHA sunt într-o continuă schimbare, ci încercarea diversificării procesului de învățare a AI. De la simpla introducere a unor cuvinte, s-a trecut la diferențierea între imagini și mai apoi doar la bifarea unei căsuțe pentru a dovedi că nu ești robot.

Cum ai ajutat de-a lungul timpului la îmbunătățirea AI?

Totul a început la Unversitatea Carnegie Mellon din SUA, unde a fost inventat sistemul de recunoaștere a roboților care accesează site-uri. În 2007, tot ce trebuia să faci pentru a continua vizitarea unui site care îți cerea introducerea unui cod CAPTCHA era să transcrii textul dintr-o imagine scanată dintr-un ziar, revistă sau carte, care trebuiau transformate în format digital. Nimic mai simplu. După ce, doi ani mai târziu, Google a cumpărat tehnologia, a reușit să digitalizeze, cu ajutorul oamenilor care completau codurile, toate paginile Google Books. Astfel, în loc să plătească oameni care să transcrie manual cărțile, Google a folosit codurile CAPTCHA pentru a-ți da acces digital la cărți.
În 2012, Google a început să introducă imaginile în acest proces. Astfel, utilizatorii trebuiau să identifice în poze de pe Google Street View indicatoare rutiere, semafoare, treceri de pietoni sau chiar numere de la case pentru a-și îmbunătăți sistemul de navigare și rezultatele oferite de Google Maps. De asemenea, în cazurile în care ți se cerea să identifici dintr-o serie de imagini o pisică, de exemplu, contribuiai la perfecționarea AI în a identifica obiectele din imagini. Felul în care funcționează învățarea mașinilor este următorul: AI vede imaginile pe care le-ai marcat ca fiind cu pisici și folosește această informație pentru a construi o rețea care îi permite să aleagă pisicile de alte imagini. Astfel, Google își îmbunătățește acuratețea rezultatelor de pe Google Images, dar și permite să cauți pe Google Photos toate fotografiile făcute într-un loc anume sau care includ un anumit obiect. În 2014, Google a introdus NoCAPTCHA reCAPTCHA, care a înlocuit textele și imaginile cu un singur buton pe care trebuie să îl bifezi pentru a demonstra că ești ființă umană. Prin simpla bifare a căsuței, Google poate determina dacă ești robot sau om prin examinarea comportamentului online înainte de selectarea acesteia. Prin monitorizarea adresei IP, cookies, mișcări ale mouse-ului, pattern-uri de apăsare a tastelor sau cât de mult îți ia să scanezi o pagină, Google poate decide dacă ești robot sau nu. Tehnologia se schimbă în mod constant. În curând, codurile CAPTCHA ar putea deveni jocuri, puzzle-uri sau chiar ar putea dispărea complet. Sau, dimpotrivă, o posibilitate ar fi implementarea a ceea ce se numește Turing Test via failure, o serie de iluzii optice și puzzle-uri foarte dificile pentru om, în care singura modalitate să dovedești că nu ești robot e să alegi răspunsul greșit.
Trebuie să fii autentificat pentru a publica un comentariu.
Meniu