Robot Pahandab Need Kõverad Kaptenid Mõne Minutiga

{h1}

Mõne minuti pärast lõi kunstlikult intelligentne masin need nüansseeritud tekstisagedused, mida nimetatakse kapteniteks ja mida kasutatakse inimeste veebikasutajate eristamiseks rämpsposti levitavatest robotitest. Nii palju.

Mõne minuti pärast lõi kunstlikult intelligentne masin need nüansseeritud tekstisagedused, mida nimetatakse kapteniteks ja mida kasutatakse inimeste veebikasutajate eristamiseks rämpsposti levitavatest robotitest. Nii palju.

Kaptcha-cracking bot'i ehitatud AI käivitamine, Vicarious ütleb, et selle lähenemisviis võib viidata üldisemale, inimesele sarnasele tehisintellektile. (Captcha on lühike "täielikult automatiseeritud avalik test Turing, et inimestele ja arvutid lahutada")

"See on kindlasti väike samm. Aga need on asjad, mida peate kaaluma, kui soovite üldise tehisintellekti suunas liikuda," ütles Vicarious kaasliigeja Dileep George WordsSideKick.com'ile, viidates masina võimule üldistada ja õppige väga väikestest andmetest. [Super-intelligentsed masinad: 7 robotfutuurid]

Segipaisatud tekst

Tekstipõhised kaptenid töötavad, sest erinevalt inimestest püüavad arvutid tuvastada moonutatud ja osaliselt peidetud tegelasi, mis need muudavad. Kuigi masin õppe süsteemid, mis neid saab lahendada, peavad olema koolitatud miljoneid pilte töötama, ütles George.

Captcha on lühike

Captcha on lühike "täiesti automatiseeritud avaliku Turingi katse, et anda inimestele ja arvutitele üksteisest teada".

Krediit: metrue / Shutterstock

Teiste sõnul võib Vicariousi poolt ehitatud nutikat masinat õpetada mõne minutiga, kasutades ainult paarsada näpunäiteid. See töötab mitmel erineval kaptšši stiilil ning seda saab kasutada ka käsitsi kirjutatud numbrite tuvastamiseks, reaalajas stsenaariumide fotode tunnustamiseks ja piltide mitte-teksti objektide tuvastamiseks.

Sellepärast, et Vicarious kavandas süsteemi, mis jäljendaks seda, kuidas aju objekte tuvastatakse pärast näidete nägemist, tunnistab see endiselt ka uutesse konfiguratsioonidesse, ütles George.

"Loodus loonud karkassi üle miljoneid aastaid arengut," ütles ta WordsSideKick.com. "Me vaatleme neuroteadused, et teada saada, millised on need tellingud, ja paneme selle struktuuri oma mudelisse, et mudel saaks kiiremini õppida."

Vicarious teatas 2013. aastal kapt-krakkimistaolist AI-st, kuid ei avaldanud uurimistööd ajakirjas, mis viis kriitikud üles enne nende nõuete vastuvõtmist üles kutsuma eksperthinnanguid. Nüüd on ettevõte ajakirja Science teoses e-posti (26. oktoober) avaldatud dokumendis üksikasjalikult kirjeldanud oma nn rekursiivset kortikaalset võrku (RCN).

Ettevõte katsetab süsteemi tekstipõhiste kaptenite abil juhtivate teenusepakkujate reCAPTCHA ja Bot Detect ning Yahoo ja PayPali poolt kasutatavatest süsteemidest, mille täpsus on vahemikus umbes 57 protsenti kuni ligi 67 protsendile. Uuringu autorite sõnul on see palju suurem kui 1 protsenti, mida peetakse robotite peatamiseks ebatõhusaks. Teadlased ütlesid, et konkreetse stiili süsteemi optimeerimine võib tõsta täpsust kuni 90 protsenti.

Kohandatav tehisintellekt

Paljud veebisaidid on tekstispetsiifilistest captcha-dest eemaldatud, kasutades piltpõhiseid katseid ja hiire liigutamise või küpsiste andmeid, et analüüsida, kas olete inimene või masin. Kuid teadlased ütlesid, et need mõistatused pakuvad häid võrdlusuuringuid, et katsetada paremini kohandatavaid AI vorme. [5 Intrigeerivad kasutusviisid tehisintellekti jaoks (mis ei ole killerrobotid)]

Kuigi enamik masinõppe lähenemisviise lihtsalt skaneerib kogu piksleid kujundavate piltide otsimiseks pilte, on inimese visuaalne süsteem ühendatud stseeni moodustavate objektide rikaste mudelite loomiseks, ütles George.

Üks viis, kuidas seda teha, on eraldada objekti kontuurid selle pinna omadustest. Seepärast kipuvad inimesed enne värvimist kujundama kujundi joonistama ja miks inimesed saavad hõlpsasti ette kujutada banaani koos maasika tekstuuriga, kuigi kunagi seda pole näinud, ütles George.

Inimese aju see meetod ei võimalda mitte ainult paindlikumalt mõista, mida objekt võiks välja näha; see tähendab ka seda, et te ei pea nägema kõiki võimalikke kuju ja tekstuuri kombinatsioone objekti enesekindlaks tuvastamiseks uues olukorras, lisas ta.

Selle lähenemisviisi integreerimisel oma süsteemi struktuuris on lisaks teistele ajudele inspireeritud mehhanismidele, mis aitavad keskenduda objektidele ja eraldavad need taustast või kattuvatest objektidest, teadlased suutsid luua AI-d, mis võiks õppida vähemate näidete poolest ja hästi toimida mitmesuguste ülesannete hulka.

New Yorgi ülikooli dotsent Brenden Lake, kelle teadustöö hõlmab kognitiivseid ja andmeteadusi, ütles, et hoolimata hiljutisest edusammudest tehisintellektil, on masinatel palju võimalusi ületada inimestega palju meetmeid.

"Inimesed saavad õppida uut kontseptsiooni palju väiksematest näidetest ja seejärel üldiselt võimsamad viisid kui parimad masina süsteemid," sõnas Lake WordsSideKick.com e-kirjas. "See [teaduspaber] näitab, et kognitiivse teaduse ja neuroteaduse põhimõtete kaasamine võib viia inimlikemate ja võimsamate masinaõpetusalgoritmide juurde."

George'i sõnul on inimestele sarnaste kognitiivsete kõrvalekallete loomine oma süsteemis, sest sellised masinad võitlevad samade visuaalsete ülesannetega, mis häirivad inimesi. Näiteks oleks koolitus kas QR-koodide mõistmiseks väga raske, ütles ta.

Algne artikkel WordsSideKick.com kohta.


Video Täiendada: Calling All Cars: June Bug / Trailing the San Rafael Gang / Think Before You Shoot.




ET.WordsSideKick.com
Kõik Õigused Reserveeritud!
Mistahes Materjalide Reprodutseerimine Lubatud Ainult Prostanovkoy Aktiivne Link Saidile ET.WordsSideKick.com

© 2005–2019 ET.WordsSideKick.com