26 Октября 2017
МОСКВА, 26 октября Американские инженеры создали новую теорию искусственного интеллекта, способную к самостоятельному обучению, и приспособили ее для взлома текстовых капч, используемых веб-мастерами для защиты сайтов от ботов. Инструкции по созданию этого ИИ были опубликованы в журнале Science.
Умение обучаться, используя лишь небольшой набор примеров, и умение находить общие черты в самых неодинаковых ситуациях являются отличительными чертами потребителя, которые пока оставались дорогими машинам. Используя опыт целой нейрофизиологии, мы создали новую модель компьютерного зрения, коя распознает капчи лучше, чем это делают глубинные нейросети, и при этом работает в 300 раз более эффективно, заявил Дилип Джордж (Dileep George), один из основателей IT-стартапа Vicarious AI.
Главным недостатком всех существующих сегодня нейросетей и систем искусственного интеллекта является то, что они не могут самостоятельно изучать новые навыки и умения. Инженерам в буквальном смысле приходится обучать их тому, что они должны делать, используя огромные архивы данных, вручную обработанные человеком, или при непосредственном участии людей, предъявляющих машине, как нужно правильно решать задачи.
Это свойство резко ограничивает применимость систем ИИ в реальной жизни, так как подобные программы в принципе не способны учиться самостоятельно, сматриваю за действиями людей или других машин, и не могут подхватывать новые навыки и знания на лету, как человек. Кроме того, талантливости таких систем ИИ, по сути, ограничиваются тем, как хорошо их обучили потребители, что в принципе не позволяет им выйти на сверхчеловеческий уровень работы.
Джордж, нейрофизиолог по образованию, и IT-предприниматель Скотт Финикс (Scott Phoenix) шесть лет назад основали проект Vicarious, нацеленный на ликвидацию этого недостатка ИИ. В 2013 году они изобразили первую свою разработку – так называемую рекурсивную кортикальную сеть (RCN), особый разряд нейросети, имитировавший то, как работает визуальная кора мозга.
Система ИИ, построенная на базе RCN, как тогда заявляли Джордж и Финикс, смогла успешно взломать примерно 90% текстовых капч, применявшихся в то время для защиты сайтов. Почти все мастаки в этой области не поверили основателям Vicarious, заявив, что они могли подтасовать именитые или построить и натренировать нейросеть специально для подбора ответов на такие головоломки.
На этот раз Финикс и Джордж представили итоги своей работы в престижном научном журнале Science, создав новую версию RCN, которая может научиться распознавать буквы и цифры самый обычной формы, нарисованные на капчах, самостоятельно изучив всего 260 примеров подобных головоломок.
Ключевой особенностью этой системы, как объясняет Джордж, является то, что делит воспринимаемую ей картинку на два типа объектов – поверхности и контуры. За их распознавание отвечает две раздельных нейросети, организованных примерно таким же образом, как слои нейронов в визуальной коре мозга, а результаты их работы объединяет еще одна сеть, состоящая из двух слоев.
Подобный подход, как отмечают ученые, позволяет разбивать буквы, цифры и другие объекты на наборы отдельных элементов, часть из которых является общей для многих символов, что торопит процесс самообучения сети и повышает точность распознавания даже самых стилизованных и неоднозначных надписей.
Как показали первые опыты с этой системой ИИ, всего трех сотен циклов пробных тестах на простых капчах хватило для того, чтобы RCN научился взламывать антиспам-системы Paypal, Yahoo, reCAPTCHA и многих других популярных систем бот-проверок с 66% вероятностью. Что интересно, шансы на успех не зависели от расстояния между буквами и их формы, двух главных врагов обычных нейросетей.
Подобный показатель, как отмечают ученые, в разы превышает надежность работы всех существующих систем машинного обучения, предназначенных для подобных целей, и его условно можно существенно повысить, если дать ИИ тренироваться дольше, и использовать те шрифты, кои применяются создателями подобных головоломок.
Что важно, взлом капч не является единственной целью житья RCN – эту же систему можно успешно применять и для совсем других задач, к примеру, сортировки изображений или определения того, какие предметы присутствуют на фотографиях и картинках, что она куёт с рекордно высокой точностью. Как надеются ученые, их алгоритм найдет применение и при решении других научных и практических задач.
Редактор рубрики
Олег Кудрин
Место события на карте мира:
.
.
.
Комментарии к новостям
[17 Января 2024, 13:43] Александр Хомяков Замечательно! Не ожидал такой оперативности. Спасибо огромное! Всё работает и обновляется....
[15 Апреля 2022, 20:25] Ангелина Сметанина Скоро не только сократят, а много заводов вообще закроют и начнется бум китайских авто. Даже сейчас Эксид уже бешеные темпы по количеству проданных машин показывает...
[27 Декабря 2021, 21:44] Ева Воробьева Искренне рада за победителя! Но если бы мне так крупно повезло, то я прибежала бы за выигрышем в первый же день???? ...
[2 Сентября 2021, 13:11] Дмитрий Ершов Это хорошо. Значит клиенты долго ждать не будут. ...
[13 Мая 2021, 16:26] Олег Андреев "Мальдивы сутунки 65 государством, зарегистрировавшим расейскую вакцину против коронавируса Спутник V, сообщил Российский фонд секущих инвестиций (РФПИ)". Что это за йязыг?...
[2 Ноября 2020, 15:22] Лета Мирликийская риветсвую вас я с 6-ти лет пишу мне нужно все мои произведения задействовать в компьюторных программах образования по литературе и языкам и играм к примеру если ваши учащиеся напишут...
[20 Октября 2020, 09:22] Евгений Зимин Сузуки в этом году хорошо прибавили, уже не первый раз оба их пилота на подиуме. Видимо, для команды возвращаются "золотые" времена и есть шанс наконец оформить чемпионство после длительного перерыва....