CAPTCHA:人間と AI を区別するための実行可能な技術であり続けることができる期間は?

Google Chrome 経由でサイトにアクセスしようとするとポップアップが表示され、自分が人間かどうかを確認するように求められるため、多くの人がイライラしたり、不快感を覚えたりしたことがあります。特にそれが何度も何度もあなたの顔に現れている場合は特に、尋ねるのが最もばかげているように思えます.それが CAPTCHA であり、個人的な検索にアクセスしようとしているのが他のマシンではないことをブラウザが判断できるようにするチャレンジ/レスポンス テストです。 CAPTCHA は、スパム ボットをインターネットから遠ざけ、悪用を防ぐための一般的な保護手段になっています。しかし、近年、CAPTCHA は拡張され、いわゆる応答の課題に集中する必要がある複雑なタスクにもなっています。ブラウザが「私はロボットではありません」という確認を求めてくるのはなぜですか?そして、それがどのようにして面倒で時間のかかる課題に移行したのでしょうか?スパムボットを除去するためのツールとして始まったものが、現在では人間と機械の間の過酷な競争になっていることをお読みください。

キャプチャとは?

CAPTCHA は、完全に自動化された公開チューリング テストの略です。 2000 年代初頭に、人間がブラウザのセキュリティを侵害しようとしているマシンやスパム ボットではないことを証明するためのテストとして開発されました。 CAPTCHA の発明者であるかどうかは別の議論の問題ですが、その最初のバージョンは 1997 年にさかのぼります。CAPTCHA が最初に使用されたとき、CAPTCHA は単純なテキストに一連の歪んだ文字を入力することで、ユーザーに「人間性」を証明するよう求めていました。一部のシーケンスでは、歪んだ文字が同様の歪んだ形式で書かれた数字と組み合わされていました。これらの文字は、間にスペースが入らないように書かれており、ログイン試行のたびにコードが変更されていました。これが行われたのは、ほぼ無限の数の歪んだシーケンスを解読するために、ある程度の人間の知性が常に必要になるためです。一方、コンピューター マシンのアルゴリズムは、歪んだシーケンスを検出できません。このように、CAPTCHA はすぐに多くの Web およびメール サービス プロバイダーに採用されました。

しかし、その後数年で、CAPTCHA は複雑になりました.

Google の reCAPTCHA:元のテストへの複雑なアップグレード

2007 年、Google は reCAPTCHA と呼ばれるプログラムをシステムの元の研究者のグループから購入し、Google Scholar と Google ブックスで広く使用し始めました。しかし、最初から、この最新の形式の CAPTCHA は Google ユーザーの頭痛の種になりました。機械学習の研究が進むにつれて、複雑な問題を解決するコンピューティング システムとそのアルゴリズムの能力も向上しました。したがって、元の文字シーケンスは、ボットやマシンが解決するのが簡単になりすぎました.そのため、Google は先に進み、これらの文字をよりひねり、技術的に人間の目にさらに混乱させました。これにより、人間と機械の知性の間で本当の競争が始まり、reCAPTCHA が Google ユーザーにとって本当に厄介なものになりました。 Google プラットフォームや検索にアクセスするユーザーがボットでないことを確認するために、Google はシーケンスの解決をより困難にしました。

テストへの画像の追加:Google の No CAPTCHA reCAPTCHA

Google が reCaptcha を買収してからかなり後の 2014 年に、Google はそのシーケンスがユーザーに不快感を与えていたことに対処することを決定しました。さらに、ここ数年、よりスマートなマシンを作成する研究者は、応答の課題を理解する reCAPTCHA の能力を再び上回っています。実験的なテストで、Google の研究者は、非常に複雑で煩わしいポップアップが表示されたにもかかわらず、機械学習アルゴリズムは 99% 以上の応答を正しく取得でき、私たち人間は 33% をかろうじて処理できることを突き止めました。ですから、変化の時が来ました。

Google は、ユーザーの煩わしさを解消することにしました。新しい「NoCAPTCHA reCAPTCHA」では、ユーザーはチェックボックスをクリックするだけでテストに合格できました。今回、Google は API テクノロジーを大幅に進歩させ、ユーザーの好みを使用して、それが人間かロボットかを判断しました。 Google の新しい reCAPTCHA は、ユーザーの検索とマウス カーソルの動きを分析しました。ボットは、ボットのようにマウス クリックをエミュレートできません。その特定の CAPTCHA テストのコードを分析すると、その仮想チェック ボックスがグラフィック イメージとして認識され、それに応答しません。ただし、ボットが JavaScript を読み取ることができれば、それを簡単にエミュレートでき、マウスの動きの追跡オプションは失敗します。

それでは、どうすればその問題を解決できますか?また、好みとは異なる検索を行った場合はどうなりますか?

では、その場合は、別のテストへようこそ。 Google の新しい reCAPTCHA では、一連の「視力検査」を行って、あなたが人間かロボットかを確認します。そのため、参照されていない、または疑わしい検索を行った場合、Google はそれらのグループ全体から特定の画像を選択するように求めます. Google が信号機、車、公園、道​​路標識などの写真を特定するように求めていることは誰もが知っていますよね?それが NoCAPTCHA reCAPTCHA です。

これは CAPTCHA の最も更新され、最も広く使用されているバージョンであり、Google だけでなく、Twitter、Facebook、Craigslist などのプラットフォームでも、ユーザーのソーシャル メディア プロファイルのスパムや悪用を防ぐために、人間と AI を区別する手段として使用されています。しかし、このバージョンの写真は再び人間の目にはぼやけており、パズルの複雑さが増しており、reCAPTCHA が以前行ったのと同じ道に再び遭遇しました。

なぜですか?

CAPTCHA パズルが複雑な理由

CAPTCHA は、ボットやマシンが人間のユーザーを模倣し、不正な手段であらゆる種類のデータにアクセスするのを防ぐための媒体として開始されました。しかし、機械学習と人工知能に関する研究と実験が行き過ぎて、成功さえしたので、私たちは非常に複雑な計算を解決する能力を備えた機械を作成し、CAPTCHA は簡単なものになりました。科学は機械に非常に広範な能力を与えたので、ソフトウェアやボットにとって難しいものを作ろうとすると、人間が解読するのが難しくなります.

CAPTCHA が何らかの形で失敗するというのは驚きすぎますか?

絶対にありません。機能的な量子コンピューターを作成しました。私たちは、財務分析、ビジネス上の意思決定、および医学に関する何百ものパズルと計算問題を解決してきました。私たちは、私たちの生活を楽にし、より複雑な研究​​分野で私たちを助けるために、機械ベースのアプリケーションとツールを数多く利用してきました。その間、タスクの速度と効率を向上させるために、マシンに独自のインテリジェンスを与えました。私たちの生活は AI と機械学習に大きく依存しているため、AI と機械学習が私たちを凌駕するのは時間の問題でした.

CAPTCHA はどこまで進むことができますか?

研究者がこの応答チャレンジメカニズムに取り組んでいることによると、これはほんの始まりにすぎません.現在の CAPTCHA ツールをアップグレードし、これらの応答チャレンジ テストの実施方法を変更するためのさまざまなテストが行​​われています。 2017 年、PayPal は新しい種類の CAPTCHA 技術に関する特許を取得しました。ここで、ユーザーの人間性を証明するためにユーザーに求められるパズルと質問は、民族、場所、性別によって異なります。同様に、Amazon Technologies は CAPTCHA パズル スタイルの特許を取得しました。これは、人々が慣れていない目の錯覚や典型的な論理パズルを解くよう求められるものです。さて、ここでAmazonはパズルを逆転させようとしました。 Amazon Technologies は、ほとんどの人間はそのような応答を間違えるだろうと主張していますが、最新の AI はその機能を考えると正しく応答するため、間違った応答をした応答は人間のユーザーになります。他の特許には、ユーザーが人間性を証明するためにボード パズルのような画像を解く必要がある CAPTCHA のゲームのようなパズルが含まれます。これらは、CAPTCHA を更新するための最初のアイデアの一部です。

でも、本当に効果があるの?

多くの点で、そうではありません。まず、機械学習が文字通り人間の進化の次のステップであるこの「宇宙時代」の世代では、CAPTCHA が途切れることはありません。 -第二に、これらのアイデアは人間には複雑すぎる.男が文化的に多様な質問に常に正しく答えることを期待しているなら、あなたは間違っています.人々は、民族性、言語、および性格において非常に大きな規模で互いに異なっており、文化的背景に基づいて、これほど広範な一連の対応課題を開発することはほぼ不可能です。さらに、インターネットは、IQ、年齢、知能レベルに関係なく、どこからでも誰でもアクセスできるものです。したがって、あらゆる年齢層の人が、ボードゲームのパズルを解いてウェブページを通過する能力を持っているとは信じがたいです。おそらく研究者たちは、機械の干渉に対する抵抗力を維持するために、人間であることを忘れてしまい、最近の開発からその要素を取り除きました.

CAPTCHA の信頼性を高めるにはどうすればよいですか?

それは、人間にとってこれをより簡単にする何かを思いつく前に、大きな議論と研究の主題です. However, there is a need to look for some aspect of human behavior that may be impossible for an AI bot to mimic. More focus can be diverted to developing CAPTCHA tools that would look for webpage “actions”. Google recently activated its Version 3 of reCAPTCHA called reCAPTCHA v3. The new version of the response-challenge test by Google use what’s called “Adaptive Risk Analysis”, which do not push users to any sort of test and don’t ask them for ticking up the virtual box. It’s completely friction-free for users and allows them to access webpages directly. To carry out bot detection for preventing spam abuse, Google’s new reCAPTCHA would allow website owners to determine whether their site users are a bot or not, via scores that Google would give them based on its risk analysis algorithm. The score would detect if the traffic on the site is suspicious or not. Owners can then present suspicious users with a response test to cross-check reCAPTCHA’s detection. While Google won’t tell how their new algorithm would assign these scores to users, it can be considered as a welcoming medium of filtering traffic, where users’ annoyance and difficulty to solve the earlier tests has been considered.

Final Opinion

It’s too early to say that Google’s new reCAPTCHA v3 is the best and most user-friendly way to avoid bot traffic on webpages. Moreover, the pace at which AI and machine learning research are moving ahead, we cannot know of implications that would have on any new CAPTCHA technique.

Since people are putting more stakes at machine learning and not on surveillance on machine activities, all these new patents of CAPTCHA techniques may become non-viable in the near future. For now, CAPTCHA remains the most widely used response-challenge test for bot detection on the web. But to have it that way for more and more years, it is important that methods of the distinction between AI and humans are discovered before we pass on everything we have and whatever defines our legacy to the smart machines we are being dependent on.