Американские программисты создали алгоритм, способный обмануть один из самых распространенных тестов на проверку пользователей CAPTCHA.
Компания Vicarious несколько лет назад взялась за амбициозную задачу — с помощью методов машинного обучения создать программу, способную распознавать капчу. Разрабатываемый алгоритм они назвали рекурсивной корковой моделью (Recursive Cortical Network — RCN). Идея распознавания объекта возникла на стыке нейронаук и лингвистики. Главной задачей разработчиков было научить компьютер обобщать полученную во время обработки капчи информацию и высказывать предположения о входящих данных: какую букву или символ представили системе.
RCN представляет собой иерархическую структуру, которая моделирует объект как комбинацию контуров и поверхностей. Модель «опознает» контур фигуры в случае, когда свойства поверхности (цвет) резко меняются. Представление о контурах позволяет распознавать объект с совершенно разными формами, а иерархическая система позволяет выдвинуть наиболее вероятное предположение об объекте.
При этом алгоритм RCN способен не только взломать капчу, но и идентифицировать рукописные символы, распознать слоистые структуры и текст на фотографиях. По сравнению с современными подходами машинного обучения к распознаванию текста, RCN имеет более высокую точность при использовании примерно в 5000 раз меньшего количества обучающих образов. Успех разработчиков из Vicarious подталкивает программистов к созданию более надежных методов защиты от спама и проверки пользователей.
Результаты исследования разработчиков опубликованы в журнале Science.
Первоисточник
Чердак
По русски сходу по рекурсивной корковой модели не нашел ничего.
Вот про Recursive Cortical Network
Визуализация схемы распознавания буквы "А"
Но на рисунке буква стандартная, как из какого-то шрифта.
И описано, как происходит распознавание начертаний.
Но как оно ищет соответствие с искомыми символами клавиатуры ?
Ясно, что как мы
Recursive Cortical Network (RCN), it is a visual perception system that interprets the contents of photographs and videos in a manner similar to humans.
Интересно, как.
Причем если б на пальцах, в какой-то популярной книге.
А потом нужно объединять нейронные сети с квантовыми алгоритмами и интегрировать с реализоваными квантовыми вычислениями. Пусть не на квантовом универсальном компьютере, а на специализированно собранных под конкретный алгоритм методики.
Да натравить этого зверя на покорение информации.
