এমন কোনও পাঠ্য ক্যাপচা চ্যালেঞ্জ রয়েছে যা এআইকে বোকা বানাতে পারে, কিন্তু মানব নয়?

Question

পাঠ্য ক্যাপচা তৈরির কোনও আধুনিক কৌশল আছে (সুতরাং ব্যক্তিকে সঠিক পাঠ্য টাইপ করা দরকার) চ্যালেঞ্জগুলি সহজেই কিছু ভিজ্যুয়াল পদ্ধতিতে AI কে বোকা বানাতে পারে তবে একই সাথে মানুষ কোনও লড়াই ছাড়াই তাদের সমাধান করতে পারে?

উদাহরণস্বরূপ আমি চিত্রটিতে এম্বেড করা টেক্সটকে স্বীকৃতি দেওয়ার স্পষ্ট সক্ষমতার কথা বলছি (ফ্ল্যাশ বা জাভা, চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ ইত্যাদি কোনও বাহ্যিক প্লাগইন বিবেচনা না করে) এবং লেখাটি আবার টাইপ করা হয়েছে বা অনুরূপ কিছু।

আমি অনুমান করি যে শব্দ, গ্রেডিয়েন্ট, ঘোরানো অক্ষর বা রং পরিবর্তন করা আর নির্ভরযোগ্য পদ্ধতি নয়, কারণ সেগুলি দ্রুত ভেঙে যেতে পারে।

কোন পরামর্শ বা গবেষণা হয়েছে?

Comments

এই ধরণের পিছনে না? সাধারণত কেউ প্রথমে একটি ক্যাপচা করেন যা তারা ভাবেন যে একটি বটকে বোকা বানাতে পারে, তারপরে অন্যান্য ব্যক্তিরা এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমাধানের জন্য কাজ শুরু করে। আপনি যে নতুন কিছু ভাবতে পারেন তা খুব তাড়াতাড়ি অচল হয়ে যাবে।

— প্রত্যাশিত লুকার

কম্পিউটারের চেয়ে মানুষ কী আরও ভাল করতে পারে সে সম্পর্কে চিন্তা করার চেষ্টা করুন। আমরা যুক্তি করতে পারি এবং আমরা (নেটিভ স্পিকাররা) প্রায় প্রতিটি প্রতিমাটি জানতে পারি। আরও ধারণা জন্য এটি দেখুন । আমি মনে করি যে পাঠ্যটি যতদূর যায় না, ব্যবহারকারীকে এনএলপি দিয়ে বিশ্লেষণ করা টেক্সট প্রবেশ করানো সবচেয়ে ভাল a কম্পিউটারগুলি সুস্পষ্ট, সুগঠিত বাক্যগুলির খসড়া তৈরিতে খুব একটা ভাল নয় (তবে আমার ধারণা, বেশিরভাগ মানুষও সে ক্ষেত্রে দুর্দান্ত নন)।

— জ্যাকড

সাধারণত টেক্সচুয়াল CAPTCHA এর অর্থ এই ব্যবহৃত হয় যে CATPCHA পাঠ্য হিসাবে উপস্থাপিত হয়, এটি নয় যে প্রয়োজনীয় ব্যবহারকারীর ইনপুট অবশ্যই পাঠ্য হবে। যেমন টেক্সটক্যাপচা ।

— থেরোট

Answer 1

মানুষকে কী অনন্য করে তোলে তা সম্পর্কে এটি একটি আকর্ষণীয় প্রশ্ন। সেখানে খেতাবধারী বিষয়ের উপর একটি ভাল বই কি কম্পিউটার নাকিসুরে দো দ্বারা হুবার্ট ড্রেফাস ।

একটি কার্য যা কম্পিউটার পরিচালনা করতে পারে না (এখনকার জন্য অন্তত) গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি র‍্যাঙ্কিং করে। উদাহরণস্বরূপ, ক্যাপচা আপনাকে গুরুত্ব দিয়ে জিনিসগুলির একটি এলোমেলো তালিকার (ছোট একটি, পাঁচ বা ছয়টি আইটেম) অর্ডার করতে বলে। এই নির্দিষ্ট অনুশীলনের জন্য মানুষের বিচারের উপর ভিত্তি করে এআই সিদ্ধান্ত নিতে (সর্বদা যুক্তিযুক্ত নয়)।

Answer 2

একটি পদ্ধতি যা সম্ভবত কাজ করতে পারে তা অপটিক্যাল বিভ্রমগুলি ব্যবহার করে যেমন একটি হলওয়ের নীচে দুটি লাইন একরকম থাকে তবে একটি মানুষের চোখের কাছে লম্বা মনে হয়, তারপরে তাদের রেখার অবস্থা সম্পর্কে একাধিক পছন্দসই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা যেতে পারে, যা আমাদের চোখ দীর্ঘ দেখায় তবে কম্পিউটারের কাছে এখনও একই দৈর্ঘ্যের দৈর্ঘ্য is অবশ্যই, সর্বদা চোখের উপর নির্ভরশীল ব্যক্তিদের সমস্যাগুলি সম্পূর্ণ করতে সক্ষম না হওয়ার বিষয়টি রয়েছে তবে এটি মেটানোর জন্য বিভিন্ন বিভ্রম ব্যবহার করা যেতে পারে।

উদাহরণ

Answer 3

ভিডিওর মধ্যে ব্যবহারকারীর লেবেলকে হাইলাইট করা বস্তুগুলি দেওয়া উচিত যা শিল্প শ্রেণিবদ্ধের একটি রাষ্ট্র সমাধান করতে পারে না

আর্ট ভিডিও শ্রেণিবদ্ধের একটি রাজ্য তৈরি করুন। এটি গুগলের ইউটিউব -8 এম ভিডিও প্রশিক্ষণের ডেটাতে প্রশিক্ষণও দিতে পারে। তবে আপনি ক্রমাগত এটির আসল ভিডিওটিও খাওয়াতে চাইবেন।

ক্লাসিফায়ার লেবেলকে যতটা পারা যায় সেগুলি করুন। এটি কোন বস্তু হিসাবে এটি স্বীকৃত করতে পারে তা আলাদা করতে দিন তবে কোনটি এটি লেবেল করতে অক্ষম।

এটিতে এমন আউটপুট ভিডিও রয়েছে যা বস্তুর রূপরেখা দেয়। সাধারণত জিআইএফ, যা সহজেই ফর্মগুলিতে এম্বেড করা যায়।

এর মধ্যে 100 এর জন্য, 100 ব্যবহারকারীকে অবজেক্টটি কী তা জিজ্ঞাসা করুন। যদি 90% ব্যবহারকারীর কোনও জিনিসের নামে সম্মত হন তবে ক্যাপচা-সেটে সেই ভিডিও যুক্ত করুন। এটিকে প্রাক প্রশিক্ষিত সেট বলুন।

যতবারই ব্যবহারকারীর প্রমাণীকরণের প্রয়োজন হয়, প্রাক-প্রশিক্ষিত সেট থেকে নয় একটি ভিডিওতে হাইলাইট করা অবজেক্টগুলির মধ্যে তাদের একটি দেখান । যদি চিত্রটিতে 100 টিরও কম শোভা থাকে তবে লেবেলটি রেকর্ড করুন এবং প্রি-প্রশিক্ষিত সেট থেকে ব্যবহারকারীকে অন্য একটি দিন। যদি তারা এটি সঠিকভাবে পায় তবে তাদের পূর্বের প্রশিক্ষিত সেট থেকে অন্যটি দিন,

একবার প্রাক-প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত ভিডিওতে 100 টিরও বেশি শো প্রদর্শিত হয় এবং 90% এরও বেশি ক্যাপচা-ব্যবহারকারী সম্মত হন, সেই ভিডিওটিকে প্রশিক্ষণোত্তর পোস্টে যুক্ত করুন।

সময়ের সাথে সাথে ধীরে ধীরে প্রাক-প্রশিক্ষিত সেটটি সরান। প্রশিক্ষিত পোস্টে প্রতিটি ভিডিওতে মেয়াদ শেষ করুন এবং মেয়াদোত্তীর্ণ হওয়ার পরে এগুলি সরিয়ে ফেলুন, যাতে তারা খুব বেশি বার ব্যবহার না করে।

আদর্শভাবে, এই প্রক্রিয়াটি ক্রমাগতভাবে ভিডিও শ্রেণিবদ্ধকে উন্নত করবে, এটিকে শিল্পের স্থিতি রেখে এবং অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধের তুলনায় কিছুটা এগিয়ে। সম্ভবত এটি কম সাধারণ শব্দ এবং বস্তু এবং আরও রহস্যজনক বিষয়গুলির পক্ষেও থাকতে পারে, যাতে অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধের বিরুদ্ধে এই শ্রেণিবদ্ধকে বিশেষজ্ঞ করা যায়।

ইমেজ লেবেলিংয়ের জন্যও এটি করা যেতে পারে, তবে এআইয়ের অগ্রগতির কারণে ভিডিও শ্রেণিবদ্ধের ইউটিলিটি সম্ভবত দীর্ঘস্থায়ী হবে।

কড়া কথায় বলতে গেলে, কিছু কোয়ান্টাম ট্র্যাবেরির সংক্ষিপ্ততার সাথে, এমন কোনও ক্যাপচা সিস্টেম নেই যা একদিন বাহ্যিক এআই সিস্টেমগুলির দ্বারা সমাধান হবে না।

(সম্পাদনা: ওহ, আমি সবেমাত্র আপনাকে লক্ষ্য করেছি যে আপনি "পাঠ্য ক্যাপচা" বলেছিলেন। "যদি আপনি এর অর্থ হ'ল তবে আমি মনে করি না যে পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের মধ্যে এর অনেক রহস্য রয়েছে। কম্পিউটার সম্ভবত এখন মানুষের থেকে ছবিগুলি থেকে টেক্সট সংগ্রহ করতে পারে।" তবে প্রযুক্তিগতভাবে, উপরে বর্ণিত ক্যাপচা সিস্টেমের ইনপুটটি পাঠ্যগত)