Ми всі працюємо на Google! Або для чого потрібна капча?

Капча стала невід'ємною частиною нашого життя. Якщо ви з нею не стикалися, ви або щасливчик, або вас просто не існує. Маленькі картинки, на яких треба відзначити машини, велосипеди, світлофори і так далі, зустрічаються завжди і всюди. Особливо часто грішить цим Google. Думаєте, вони потрібні для того, щоб зрозуміти не робот ви? Частково так, але є у них і інше таємне призначення. Надягаємо шапочку з фольги і читаємо далі.

Можливо, сказане виглядає трохи дивним інадуманим, але у нас з вами є конкретні факти, які дають зрозуміти в якому саме місці «Корпорація Добра» нас використовує і конвертує наше з вами вільний час у власну вигоду. Особисто мені це не приємно і я не хотів би, щоб події і далі так розвивалися, але поки все саме так, а незабаром може стати ще гірше. Гаразд, давайте про все по порядку ...

зміст

• 1 Що таке капча
• 2 Як працює капча
• 3 Що таке ІІ
• 4 Як Google намагається нас використовувати

Що таке капча

Для більшого розуміння всього, що буде сказано нижче, розглянемо спочатку визначення того, що ми звикли називати таким словом, як «капча».

Слово це не російське і в оригіналі єскороченням від декількох англійських слів. Пишеться воно як CAPTCHA, а розшифровка звучить, як «Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart» (повністю автоматизований публічний тест Тьюринга для розрізнення комп'ютерів і людей).

ІІ буває дуже корисний: Загадкові радіосигнали з глибокого космосу допоможе розшифрувати штучний інтелект

Тест Тьюринга - це емпіричний тест, ідеяякого була запропонована Аланом Тьюрингом в статті «Обчислювальні машини й розум», опублікованій в 1950 році в філософському журналі Mind. Його метою було визначення здатності машини ввести людину в оману, змусивши думати, що він спілкується з іншою людиною.

Саме цей принцип і лежить в основі алгоритму,який визначає, хто намагається відправити запит на отримання інформації від сервера. Як правило, зустрічаються три основних типи капчи. Це погано написані ціфриЯ або букви, які не зможе визначити комп'ютер, математичні дії, які комп'ютер легко виконає, але не зрозуміє, що їх треба виконувати і визначення об'єктів, так улюблене Google.

Як працює капча

Ми зупинимося саме на третьому варіанті зкартинками. Для того, щоб отримати доступ до інформації, треба знайти на картинках певні об'єкти. Наприклад, велосипеди, світлофори, вітрини і так далі.

Звичайна процедура, скажете ви і частково будетерацію. Але ви коли-небудь замислювалися, чому при частково неправильному відповіді, вас все одно пускають до потрібної інформації? Виходить, нікому не важливо, чи правильно ми відповімо? Можна пояснити це тим, що в алгоритм закладена певна похибка, яка допустима при проходженні цього тесту. Припустимо, це дійсно так, але чому у такий спосіб часто захищається проста видача пошукової системи? Що такого страшного трапиться, якщо умовний робот дізнається скільки зірок з сузір'ї Оріона? Захист від DDoS-атак? Можливо, але є і більш просте пояснення.

Що таке ІІ

Компанія Google, як і інші гіганти індустрії,працює над створенням своєї версії штучного інтелекту, або, як його зараз все частіше називають, ІІ. Я трохи скептично ставлюся до цього словосполучення, але залишимо подібні міркування для іншої статті.

У сучасному розумінні терміну ІІ він вдає із себе можливість комп'ютера імітувати діяльність людини, в тому числі, за рахунок машинного навчання вчитися визначати предмети.

Як правило, для роботи таких систем їх требаспочатку навчити на прикладах. Тобто, людина показує системі автобус і каже, що це автобус, потім показує багаття і каже, що це вогнище. Так триває деякий час, після чого система сама пробує визначити де що, а людина говорить права вона чи ні.

Цілком можливо, що система капчи від Googleнацілена саме на це. З огляду на мільярди запитів, які користувачі по всьому світу відправляють на сервер, навчання може вийти дуже хорошим і повним. Навіть якщо запропонувати капчу кожному десятому користувачеві, все одно буде отримано величезну кількість даних, які компанія зможе використовувати для навчання своїх систем. При цьому, повністю в автоматичному режимі.

Безліч варіантів капчи, з якою ми стикаємося щодня

Як Google намагається нас використовувати

Звичайно, офіційно це не підтверджується, але судячи по всіх фактах компанія саме використовує нас. Підтвердженням є те, що капча з'являється так часто і чомусь іноді пропускає помилки.

Якщо це дійсно так, тільки уявіть,скільки грошей компанія економить на армії фахівців, які повинні навчати систему, що розпізнає зображення. Так само сказане відноситься і до тих випадків, коли вам пропонується прочитати розмитий текст на фасадах будинків. У цій ситуації система може навчатися визначати номери будинків при скануванні вулиць для різних картографічних сервісів.

Капча з номерами будинків

Наприклад, на зображенні вище наведені кількаприкладів капчи з номерами будинків. З одного боку це просто не дуже контрастне зображення, яке швидше за все не зможе розпізнати робот. З іншого боку, чому саме номери будинків? Номери будинків - це справжнє золото для карт від Google. Творцям сервісу не треба буде розставляти будинку окремо. Система зможе сама зрозуміти де який номер і нанести його на карту в автоматичному режимі. А ми ж потім ще і перевіримо отриманий результат, коли не знайдемо потрібного будинку і відправимо правки на розгляд, отримавши в якості винагороди ефімерний статус члена команди Google. Адже номера будинків не намальовані, а реально сфотографовані і швидше за все автомобілями Google, які на всю колесять по дорогах, знімаючи вулиці для «панорам».

В майбутньому це допоможе і роботі автономнихавтомобілів. Для підтвердження цього, варто згадати картинки капчи зі світлофорами, пішохідними переходами і перехрестями. Саме такі картинки в не найкращому якості видаватимуть камери автопілота і системі треба буде їх розпізнати. Поки автономних машин в широкому розумінні немає, але дані для них уже накопичуються.

Капча з пошуком елементів дорожньої інфраструктури

Додатковим свідченням того, що цесаме Google намагається накачати свої сервіси інформацією є китайські системи ідентифікації, які зводяться до простої операції, на кшталт встановлення галочки в потрібному місці або свайпа по екрану. У них не працює Google і їм не доводиться займатися подібним збором даних.

Приклад китайської капчи

Ще один приклад китайської капчи

Крім картинок, Google пропонує розпізнатиголосовий текст. Розумієте до чого я? У Google є свій асистент, якому для навчання треба з кимось спілкуватися і не тільки слухати запити, але і розуміти на скільки добре людина розуміє те, що йому сказали. Для цього і використовується система голосової капчи.

Якщо це дійсно так, що, Googleзмушує нас працювати на себе? Виходить так! Тільки уявіть, який внесок кожен з нас вносить у велику справу навчання ІІ від Google, при цьому, безкоштовно. Особисто мене трохи напружує після кожного запиту в Google розгадувати картинки, але я помітив, що це переходить від одного користувача до іншого. У свій час мене ніхто не розумів, коли я говорив, що майже кожен пошуковий запит зі смартфона для мене супроводжується капчі. Потім трохи відпустило, але тепер я чую це від своїх друзів і передплатників в нашому Telegram-чаті.

Виходить, епідемія капчи блукає від користувача до користувача. На мій погляд це зайвий раз підтверджує теорію, наведену вище.

Як думаєте, може таке бути насправді? Напишіть в коментарях і візьміть участь в опитуванні, розміщеному нижче.

</ P>