Тест для определения того, является ли пользователь сайта человеком или компьютером
Обновлено: 05.07.2024
Вы используете свой компьютер для покупки билетов на местный концерт. Прежде чем вы сможете купить билеты, вам сначала нужно пройти тест. Это не сложный тест — на самом деле, в этом суть. Для вас тест должен быть простым и понятным. Но для компьютера этот тест практически невозможно решить.
Такого рода тест представляет собой CAPTCHA, аббревиатуру, расшифровывающуюся как Полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга, позволяющий различать компьютеры и людей. Они также известны как тип доказательства взаимодействия с человеком (HIP). Вы, наверное, видели тесты CAPTCHA на многих веб-сайтах. Самая распространенная форма CAPTCHA — это изображение нескольких искаженных букв. Ваша задача — ввести в форму правильную серию букв. Если ваши буквы совпадают с буквами на искаженном изображении, вы проходите тест.
Зачем кому-то нужно создавать тест, который может отличить людей от компьютеров? Это из-за того, что люди пытаются обмануть систему — они хотят использовать слабые места в компьютерах, на которых работает сайт. Хотя эти люди, вероятно, составляют меньшинство всех людей в Интернете, их действия могут повлиять на миллионы пользователей и веб-сайтов. Например, бесплатная служба электронной почты может оказаться заваленной запросами на учетные записи от автоматизированной программы. Эта автоматизированная программа может быть частью более масштабной попытки рассылки спама миллионам людей. Тест CAPTCHA помогает определить, какие пользователи являются реальными людьми, а какие — компьютерными программами.
Одна интересная особенность тестов CAPTCHA заключается в том, что люди, разрабатывающие тесты, не всегда расстраиваются, когда их тесты терпят неудачу. Это потому, что для того, чтобы тест CAPTCHA провалился, кто-то должен найти способ научить компьютер решать тест. Другими словами, каждая ошибка CAPTCHA на самом деле является прогрессом в области искусственного интеллекта.
Давайте подробно рассмотрим, что такое CAPTCHA, в следующем разделе.
Один из парадоксов программы CAPTCHA заключается в том, что приложение CAPTCHA может создать тест, который даже оно не может решить, не зная ответа.
CAPTCHA и тест Тьюринга
Не все CAPTCHA требуют ввода текста. В этой версии пользователям предлагается использовать мышь для отслеживания определенных фигур на фотографиях.
Основой технологии CAPTCHA стал эксперимент под названием "Тест Тьюринга". Алан Тьюринг, которого иногда называют отцом современных вычислений, предложил тест как способ проверить, могут ли машины думать — или думать ли они — как люди. Классический тест – это игра в имитацию. В этой игре следователь задает двум участникам ряд вопросов. Один из участников — машина, а другой — человек. Следователь не может видеть или слышать участников и не может знать, кто есть кто. Если следователь не может определить, какой из участников является машиной на основе ответов, машина проходит тест Тьюринга.
Конечно, целью CAPTCHA является создание теста, который люди могут легко пройти, а машины – нет. Также важно, чтобы приложение CAPTCHA могло представлять разные CAPTCHA разным пользователям. Если бы визуальная CAPTCHA представляла собой статическое изображение, одинаковое для всех пользователей, спамеру не потребовалось бы много времени, чтобы обнаружить форму, расшифровать буквы и запрограммировать приложение для автоматического ввода правильного ответа.
Большинство, но не все, CAPTCHA основаны на визуальном тесте. Компьютерам не хватает изощренности, которой обладают люди, когда дело доходит до обработки визуальных данных. Мы можем смотреть на изображение и выделять закономерности легче, чем компьютер. Человеческий разум иногда воспринимает закономерности, даже если их не существует, — эту причуду мы называем парейдолией. Вы когда-нибудь видели фигуру в облаках или лицо на луне? Это ваш мозг пытается связать случайную информацию в шаблоны и формы.
Но не все CAPTCHA полагаются на визуальные шаблоны. На самом деле важно иметь альтернативу визуальной CAPTCHA. В противном случае администратор веб-сайта рискует лишить избирательных прав любого веб-пользователя с нарушением зрения. Одной из альтернатив визуальному тесту является звуковой. Аудио CAPTCHA обычно представляет пользователю серию произнесенных букв или цифр. Программа нередко искажает голос говорящего, а также часто программа включает фоновый шум в запись. Это помогает блокировать программы распознавания голоса.
Еще один вариант — создать CAPTCHA, которая просит читателя интерпретировать короткий фрагмент текста. Контекстная CAPTCHA проверяет читателя и навыки понимания. Хотя компьютерные программы могут выбирать ключевые слова в отрывках текста, они не очень хорошо понимают, что эти слова на самом деле означают.
В следующем разделе мы более подробно рассмотрим, какие сайты используют CAPTCHA, чтобы проверить, есть ли у вас пульс.
Время от времени CAPTCHA представляет изображение или звук, которые настолько искажены, что даже люди не могут их расшифровать. Вот почему многие приложения CAPTCHA предоставляют пользователям возможность создать новую CAPTCHA и повторить попытку. Надеюсь, второй раз не будет так запутанно, как в первый.
Кто использует CAPTCHA
Одним из распространенных способов применения CAPTCHA является проверка онлайн-опросов. Фактически, бывший опрос Slashdot служит примером того, что может пойти не так, если социологи не используют фильтры в своих опросах. В 1999 году Slashdot опубликовал опрос, в котором посетителям предлагалось выбрать аспирантуру с лучшей программой по информатике. Студенты из двух университетов — Карнеги-Меллона и Массачусетского технологического института — создали автоматические программы, называемые ботами, для многократного голосования за свои учебные заведения. В то время как эти две школы получили тысячи голосов, каждая из других школ набрала всего несколько сотен. Если возможно создать программу, которая может голосовать в опросе, как мы вообще можем доверять результатам онлайн-опроса? Форма CAPTCHA может помочь программистам не воспользоваться преимуществами системы опроса.
Регистрационные формы на веб-сайтах часто используют CAPTCHA. Например, бесплатные веб-службы электронной почты, такие как Hotmail, Yahoo! Mail или Gmail позволяют людям бесплатно создать учетную запись электронной почты. Обычно пользователи должны предоставить некоторую личную информацию при создании учетной записи, но службы обычно не проверяют эту информацию. Они используют CAPTCHA, чтобы предотвратить использование ботов спамерами для создания сотен спам-аккаунтов.
Билетные брокеры, такие как TicketMaster, также используют приложения CAPTCHA. Эти приложения помогают помешать перекупщикам билетов бомбардировать сервис массовыми покупками билетов на крупные мероприятия. Без какого-либо фильтра скальпер может использовать бота для размещения сотен или тысяч заказов на билеты за считанные секунды. Законные клиенты становятся жертвами, поскольку билеты на мероприятия распродаются через несколько минут после того, как билеты становятся доступными. Затем спекулянты пытаются продать билеты дороже номинальной стоимости. Хотя приложения CAPTCHA не предотвращают скальпинг, они усложняют скальпирование билетов в больших масштабах.
На некоторых веб-страницах есть доски объявлений или контактные формы, которые позволяют посетителям размещать сообщения на сайте или отправлять их непосредственно веб-администраторам. Чтобы предотвратить лавину спама, многие из этих сайтов имеют программу CAPTCHA для фильтрации шума. CAPTCHA не остановит того, кто решил опубликовать грубое сообщение или оскорбить администратора, но поможет предотвратить автоматическую публикацию сообщений ботами.
Наиболее распространенная форма CAPTCHA требует, чтобы посетители вводили слово или серию букв и цифр, которые приложение каким-то образом исказило. Некоторые создатели CAPTCHA придумали способ повысить ценность такого приложения: оцифровку книг. Приложение под названием reCAPTCHA использует ответы пользователей в полях CAPTCHA для проверки содержимого отсканированного листа бумаги. Поскольку компьютеры не всегда могут идентифицировать слова из цифрового сканирования, людям приходится проверять, что написано на печатной странице. Тогда поисковые системы смогут искать и индексировать содержимое отсканированного документа.
Вот как это работает. Сначала администратор программы reCAPTCHA сканирует книгу в цифровом виде. Затем программа reCAPTCHA выбирает два слова из оцифрованного изображения. Приложение уже распознает одно из слов. Если посетитель правильно вводит это слово в поле, приложение предполагает, что второе слово, введенное пользователем, также является правильным. Это второе слово входит в набор слов, которые приложение будет представлять другим пользователям. Когда каждый пользователь вводит слово, приложение сравнивает это слово с исходным ответом. В конце концов, приложение получает достаточно ответов, чтобы проверить слово с высокой степенью уверенности. Затем это слово может попасть в проверенный пул.
Звучит долго, но помните, что в этом случае CAPTCHA выполняет двойную функцию. Он не только проверяет содержимое оцифрованной книги, но и проверяет, действительно ли люди, заполняющие форму, являются людьми. В свою очередь, эти люди получают доступ к сервису, которым хотят пользоваться.
Далее мы рассмотрим процесс создания CAPTCHA.
Как подписчик, у вас есть 10 подарочных статей каждый месяц. Любой может прочитать то, чем вы делитесь.
Отдать эту статью
Сара Робинсон
Д-р Уди Манбер, главный научный сотрудник интернет-портала Yahoo, столкнулся с серьезной проблемой: как отличить человеческий интеллект от интеллекта машины.
Его озабоченность была не только академической. Мошеннические компьютерные программы, маскирующиеся под подростков, проникали в чаты Yahoo, собирая личную информацию или размещая ссылки на веб-сайты, рекламирующие продукты компании. Спам-компании создавали хаос, создавая программы, которые быстро регистрировались для сотен бесплатных учетных записей электронной почты Yahoo, а затем использовали их для массовых рассылок.
«То, что нам было нужно», — сказал Dr.Манбера, "это был простой способ отличить человека от компьютерной программы".
Итак, на телефонной конференции в сентябре 2000 г. д-р Манбер обсудил проблему с группой исследователей компьютерных наук из Университета Карнеги-Меллона. В результате получился долгосрочный проект, который только сейчас начинает приносить плоды.
Корни философской загадки доктора Манбера лежат в статье, написанной 50 лет назад математиком доктором Аланом Тьюрингом, который придумал игру, в которой следователь-человек подключается электронным способом к человеку и компьютеру в соседней комнате. Задача следователя заключалась в том, чтобы задать ряд вопросов, которые определяли, кто из других участников был человеком. Человек помог ему, а компьютер изо всех сил помешал.
Доктор. Тьюринг предположил, что можно сказать, что машина думает, если следователь-человек не может отличить ее от другого человека. Далее он предсказал, что к 2000 году компьютеры смогут одурачить среднего следователя в течение пяти минут допроса не менее чем в 30 % случаев.
Хотя тест Тьюринга, как его теперь называют, породил яркую область исследований, известную как искусственный интеллект, его предсказание оказалось ложным. Современные компьютеры способны на такие подвиги, о которых доктор Тьюринг и не подозревал, однако во многих простых задачах обычный пятилетний ребенок может превзойти самые мощные компьютеры.
Действительно, способности, требующие значительной части того, что обычно называют интеллектом, например постановка медицинского диагноза или игра в шахматы, оказались намного проще для компьютеров, чем, казалось бы, более простые способности: те, которые требуют зрения, слуха, речи или двигательного контроля.
«Такие способности, как зрение, являются результатом миллиардов лет эволюции, и нам трудно понять их путем самоанализа, в то время как такие способности, как умножение двух чисел, — это то, чему нас явно учили, и мы можем легко выразить их в компьютерной программе», — сказал Доктор Джитендра Малик, профессор, специализирующийся на компьютерном зрении Калифорнийского университета в Беркли.
Доктор. Мануэль Блум, профессор компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона, принимавший участие в конференции Yahoo, понял, что неудачи искусственного интеллекта могут дать именно то решение, которое нужно Yahoo. Он предположил, что почему бы не разработать новый вид теста Тьюринга, который был бы прост для людей, но сбивал бы с толку сложные компьютерные программы.
Одна головоломка под названием Gimpy состоит из семи искаженных, перекрывающихся слов, выбранных наугад из словаря простых слов. Для решения головоломки необходимо определить три из семи слов и ввести их в соответствующее поле. Группа Карнеги-Меллона также создала упрощенную версию Gimpy — одно искаженное слово, отображаемое на сложном фоне. Теперь это часть процесса регистрации Yahoo.
Еще одна капча, называемая "Звуки", состоит из искаженного, сгенерированного компьютером аудиоклипа, содержащего слово или последовательность чисел. Чтобы решить головоломку, пользователь должен прослушать клип и ввести слово или цифры в соответствующее поле.
Идея использования головоломок для предотвращения автоматической регистрации не нова. Другие сайты электронной коммерции, в том числе поисковая система AltaVista и служба PayPal eBay, сталкивались с проблемами, подобными Yahoo, и самостоятельно придумали головоломки, подобные Captcha. Благодаря своим приобретениям Hewlett-Packard владеет патентом на текстовые CAPTCHA.
Тем не менее, исследователи отдают должное доктору Блюму за широту его взглядов. Д-р Блюм «сделал большое дело, осознав, что эта проблема представляет собой гораздо больше, чем решение проблемы для Yahoo и AltaVista», — сказал д-р Андрей Бродер, который помогал разрабатывать головоломку AltaVista и сейчас работает в IBM.
Как криптограф, д-р Блюм был знаком с постоянными усилиями исследователей в области криптографии, направленными на развитие области путем взлома кодов для обнаружения их слабых мест.
Он надеялся запустить аналогичную динамику для CAPTCHA, побуждая исследователей пытаться создавать более качественные CAPTCHA при создании компьютерных программ, которые взламывают существующие.
"Captcha полезны для таких компаний, как Yahoo, но если они взломаны, они еще полезнее для исследователей", – сказал д-р Блум. ''Это как два леденца на палочке, и независимо от того, что ты получаешь, один из них''
В октябре желание доктора Блюма исполнилось. Доктор Малик из Беркли и студент Грег Мори разработали компьютерную программу, которая могла взломать Gimpy — как простую версию, используемую Yahoo, так и более сложную версию на веб-сайте Captcha.
С момента своего создания два года назад усилия по проверке проверки подлинности постоянно росли. Несколько исследовательских групп присоединились к усилиям по проверке CAPTCHA, пытаясь создать и взломать CAPTCHA и даже используя идеи, лежащие в основе CAPTCHA, для новых направлений исследований.
Исследователи из Исследовательского центра Пало-Альто модифицировали программу, используемую для сканирования текста, чтобы создать программу, способную решать определенные типы головоломок Yahoo-Gimpy, — говорит доктор Генри Бэрд, руководивший этой работой.Группа также разрабатывает новую текстовую капчу под названием Baffletext, лицензию на использование которой она надеется использовать на сайтах электронной коммерции.
Вдохновленные темами, лежащими в основе Captcha, доктор Дуг Тайгар, профессор компьютерных наук в Беркли, и его ученица Моника Чу разрабатывают альтернативы паролям, адаптированные к человеческим навыкам. Людям трудно запоминать длинные случайные цепочки символов, но они отлично запоминают лица и предметы, отмечает доктор Тайгар.
Доктор. Малик сказал, что он впервые заинтересовался этим проектом после посещения конференции по CAPTCHA в центре Пало-Альто в январе. После того, как он и его бывший студент доктор Серж Белонги, работающий в настоящее время в Калифорнийском университете в Сан-Диего, разработали новую технику распознавания объектов, смоделированную с учетом некоторых свойств человеческого зрения, доктор Малик решил, что капчи идеально подходят для тестирования их метода. .
Программа взлома Yahoo-Gimpy, написанная г-ном Мори, берет версию простого Gimpy, искаженного слова, отображаемого на беспорядочном фоне, и находит несколько точек вдоль границы каждой буквы, используя стандартные методы компьютерного зрения. теория.
Затем, применяя метод Малика-Белонги, для каждой точки создается радиальная диаграмма, указывающая, где по отношению к ней находятся другие граничные точки. Карты граничных точек для этой буквы сравниваются с картами граничных точек для всех 26 возможных букв. Ближайшее совпадение обычно является правильным ответом.
Используя различные приемы для ускорения работы, программа может решить простую головоломку Gimpy за несколько секунд и получить правильный ответ более чем в 80% случаев.
Для более сложной версии Gimpy исследователи разработали программу, которая проверяет целые слова, а не отдельные буквы, поэтому ее производительность измеряется минутами, а не секундами, и она решает головоломку только примерно в трети случаев. Тем не менее, программе потребуется в среднем только три попытки, чтобы получить правильный ответ.
Доктор. Малик и г-н Мори изучают способы повышения производительности своей программы на Gimpy, что также улучшит их общую технику распознавания объектов на загроможденном фоне.
"Мы хотим продолжать работать над этим принципиальным образом, чтобы мы могли использовать ту же технику на открытой сцене со зданиями, деревьями и автомобилями", – сказал д-р Малик.
По его словам, общий метод будет иметь множество практических применений, таких как автоматическое распознавание военных целей или обнаружение нарушений прав на товарные знаки в Интернете.
«Я хотел бы развивать сотрудничество между промышленностью и академическими кругами», — сказал он. "Это здорово для всех".
Несмотря на то, что были приложены все усилия для соблюдения правил стиля цитирования, могут быть некоторые расхождения. Если у вас есть какие-либо вопросы, обратитесь к соответствующему руководству по стилю или другим источникам.
Наши редакторы рассмотрят то, что вы отправили, и решат, нужно ли пересматривать статью.
Тест Тьюринга в области искусственного интеллекта — тест, предложенный (1950 г.) английским математиком Аланом М. Тьюрингом для определения того, может ли компьютер «думать».
Существуют крайние трудности в разработке любого объективного критерия для различения «оригинальной» мысли от достаточно изощренного «попугайства»; действительно, любое свидетельство оригинальной мысли может быть отвергнуто на том основании, что она в конечном счете была запрограммирована в компьютер. Тьюринг обошел дискуссию о том, как именно определить мышление, с помощью очень практичного, хотя и субъективного теста: если компьютер действует, реагирует и взаимодействует как разумное существо, то назовите его разумным. Чтобы избежать предвзятого отклонения доказательств существования машинного интеллекта, Тьюринг предложил «имитацию игры», теперь известную как тест Тьюринга: удаленный следователь-человек в течение фиксированного периода времени должен различать компьютер и человека на основе их ответов на вопросы. различные вопросы, заданные следователем. С помощью серии таких тестов успех компьютера в «мышлении» можно измерить по вероятности того, что он будет ошибочно идентифицирован как человек.
Компьютеры размещают веб-сайты, состоящие из HTML, и отправляют текстовые сообщения так же просто, как. РЖУ НЕ МОГУ. Взломайте этот тест, и пусть какая-нибудь технология подсчитает ваш результат и раскроет вам его содержание.
В 1981 году американский философ Джон Сирл выдвинул аргумент «китайской комнаты» — мощный ответ на идею о том, что тест Тьюринга может показать, что машина может мыслить. Предположим, человек, не знающий китайского, заперт в комнате с большим набором китайских иероглифов и руководством, в котором показано, как сопоставлять вопросы на китайском языке с соответствующими ответами из набора китайских иероглифов.В комнате есть щель, через которую носители китайского языка могут вставлять вопросы на китайском языке, и еще одна щель, через которую человек может выдвигать соответствующие ответы из руководства. Для говорящих по-китайски снаружи комната прошла тест Тьюринга. Однако, поскольку человек не знает китайского языка и просто следует инструкции, реального мышления не происходит.
Тьюринг предсказал, что к 2000 году компьютер «научится играть в имитацию настолько хорошо, что средний следователь будет иметь не более 70% шансов правильно идентифицировать (машину или человека) через пять минут». допроса». Ни один компьютер не приблизился к этому стандарту.
Редакторы Британской энциклопедии Эта статья была недавно отредактирована и обновлена Адамом Августином.
Джейк Франкенфилд — опытный писатель, освещающий широкий спектр тем деловых новостей. Его работы публиковались, в частности, в Investopedia и The New York Times. Он проделал обширную работу и исследования в области Facebook и сбора данных, Apple и пользовательского опыта, блокчейна и финансовых технологий, а также криптовалюты и будущего денег.
Хадия Хартит – эксперт по стратегии, инвестициям и финансированию, а также преподаватель финансовых технологий и стратегических финансов в ведущих университетах. Она была инвестором, предпринимателем и консультантом более 25 лет. Она является держателем лицензий FINRA серий 7, 63 и 66.
Мелоди Казел проверяет факты для Investopedia. Она стала финалисткой конкурса SPJ Region 10 Mark of Excellence Awards 2020 за свою научно-популярную статью в журнале «Святые черепахи». Помимо работы писателем и редактором, она стажировалась в The Borgen Project, где использовала свои навыки, чтобы привлечь внимание к глобальной бедности.
Что такое тест Тьюринга?
Тест Тьюринга – это обманчиво простой метод определения того, может ли машина демонстрировать человеческий интеллект: если машина может вступить в разговор с человеком, не будучи при этом распознанной как машина, она продемонстрировала человеческий интеллект.
Тест Тьюринга был предложен в статье, опубликованной в 1950 году математиком и пионером вычислительной техники Аланом Тьюрингом. Это стало фундаментальным мотиватором в теории и развитии искусственного интеллекта (ИИ).
Ключевые выводы
- Тест Тьюринга оценивает разговорные навыки бота.
- Согласно тесту, компьютерная программа может думать, могут ли ее ответы обмануть человека, заставив его поверить, что она тоже человек.
- Не все признают правильность теста Тьюринга, но его прохождение остается серьезной проблемой для разработчиков искусственного интеллекта.
Как работает тест Тьюринга
Быстрый прогресс в области вычислительной техники сейчас заметен во многих аспектах нашей жизни. У нас есть программы, которые мгновенно переводят один язык на другой; роботы, которые убирают весь дом за считанные минуты; финансовых роботов, которые создают персонализированные пенсионные портфели, и носимых устройств, которые отслеживают уровень нашего здоровья и физической формы.
Все это стало относительно обыденным. В авангарде передовых технологий сейчас находятся пионеры в области разработки искусственного интеллекта.
'Могут ли компьютеры думать?'
Алан Тьюринг добрался до них раньше них. Этот британский математик разработал некоторые из основных концепций информатики в поисках более эффективного метода взлома закодированных немецких сообщений во время Второй мировой войны. После войны он начал думать об искусственном интеллекте.
В своей статье 1950 года Тьюринг начал с постановки вопроса: «Могут ли машины мыслить?» Затем он предложил тест, призванный помочь людям ответить на этот вопрос.
Тест проводится в комнате для допросов под руководством судьи. Испытуемые, человек и компьютерная программа, скрыты от глаз. Судья разговаривает с обеими сторонами и пытается определить, кто из них человек, а кто компьютер, основываясь на качестве их разговора.
Тьюринг приходит к выводу, что если судья не может определить разницу, значит, компьютеру удалось продемонстрировать человеческий интеллект. То есть он может думать.
Тест Тьюринга сегодня
У теста Тьюринга есть недоброжелатели, но он остается мерилом успеха проектов искусственного интеллекта.
В обновленной версии теста Тьюринга более одного судьи-человека допрашивают и разговаривают с обоими испытуемыми. Проект считается успешным, если более 30% судей после пятиминутного разговора придут к выводу, что компьютер — это человек.
Премия Лебнера – это ежегодный конкурс по тесту Тьюринга, который был учрежден в 1991 году Хью Лебнером, американским изобретателем и активистом. Лебнер создал дополнительные правила, требующие от человека и компьютерной программы 25-минутного разговора с каждым из четырех судей.
Бот по имени Юджин Густман считается первым, кто прошел тест Тьюринга в 2014 году.
Победителем становится компьютер, чья программа получает наибольшее количество голосов и наивысший рейтинг от судей.
Беседа с Евгением
Алан Тьюринг предсказал, что к 2000 году машина пройдет тест Тьюринга. Он был близок к этому.
В 2014 году Кевин Уорвик из Университета Рединга организовал соревнование по тесту Тьюринга, приуроченное к 60-летию со дня смерти Алана Тьюринга. Компьютерный чат-бот по имени Юджин Густман, представлявший собой 13-летнего мальчика, прошел в этом случае тест Тьюринга. Он получил голоса 33% судей, которые были убеждены, что он человек.
Неудивительно, что голосование вызвало споры. Не все признают достижение Юджина Густмана.
Критики теста Тьюринга
Критики теста Тьюринга утверждают, что можно построить компьютер, способный мыслить, но не обладающий собственным разумом. Они считают, что сложность человеческого мыслительного процесса невозможно закодировать.
Несмотря на расхождения во мнениях, тест Тьюринга, возможно, открыл двери для новых инноваций в сфере технологий.
Читайте также: