Eine der wichtigsten Möglichkeiten, das Internet vor dem Eindringen von Bots zu schützen, ist Captcha - ein Computertest, mit dem das System feststellt, ob ein Benutzer ein Mensch oder ein Computer ist. Dies ist ein Beispiel für einen Turing-Test. Die Hauptidee des Tests besteht darin, ein Problem anzubieten, das von einer Person leicht gelöst werden kann, für einen Computer jedoch unmöglich ist. Und es scheint, dass es einer Gruppe von Wissenschaftlern aus den USA gelungen ist, einen Algorithmus für künstliche Intelligenz zu entwickeln, der diesen Test bestehen kann.
Wie die Herausgeber des Science Magazine berichteten, hat sich das amerikanische Unternehmen Vicarious vor einigen Jahren ein Ziel gesetzt: Mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens ein Programm zu entwickeln, das Captcha erkennen kann. Die heute am häufigsten vorkommende Art von Captcha sind Chiffren aus Buchstaben und Zahlen, die übereinander liegen, durchscheinend, durchgestrichen usw. sind. Im Allgemeinen ist jeder Webbenutzer oft auf sie gestoßen.
Vicarious hat einen Algorithmus namens Recursive Cortical Network (RCN) entwickelt. Es ist eine hierarchische Struktur, die ein Objekt als eine Kombination von Konturen und Oberflächen modelliert. Gleichzeitig kann der RCN-Algorithmus nicht nur Captcha erkennen, sondern auch handgeschriebene Zeichen "sehen". Als Schöpfer des Algorithmus erklärte Dilip George:
„Mit den Erfahrungen der Systemneurophysiologie haben wir ein neues Modell der Computererkennung entwickelt, das Captcha besser erkennt als tiefe neuronale Netze und gleichzeitig 300-mal effizienter arbeitet. Unser Programm kann anhand von insgesamt 260 Beispielen unabhängig lernen, Zahlen und Buchstaben beliebiger Form zu erkennen, die auf Captchas gezeichnet sind."
Vladimir Kuznetsov
