Победитель ННД

Разгадывая капчу, мы обучаем нейроинтерфейс

Разгадывая капчу, мы обучаем автономные машины будущегоВы наверняка сталкивались с проверкой доступа к произвольному сервису через капчу – простой инструмент для отсеивания ботов от реальных пользователей. Собственно, аббревиатура CAPTCHA и дешифруется как «полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга, позволяющий разделить компьютеры и людей». Но вот вам обратная сторона медали – Google и прочие компании используют капчу, чтобы обучать свои разноцелевые ИИ.

Как давно в качестве рисунка капча предлагала вам изображения котят или панд? Да почти никогда, потому что не было нужды в роботах для их обслуживания. Зато прямо сейчас доминируют изображения светофоров, дорожных знаков и автомобилей. Потому что, например, в Google сосредоточили усилия на обучении беспилотного автомобиля Waymo. И чтобы обеспечить большой выбор тестов и релевантность проверки, перепроверяют его работу при помощи вот таких задачек для реальных людей.

Вспомните, самые первые капчи были сплошь буквенными, точнее, символьными – Google построила на этом свою технологию Optical Character Recognition для распознавания текста в печатных изданиях. Затем был всплеск интереса к номерам домов, названиям улиц и ориентирам на местности. Это оттачивали навыки ИИ для сервиса Google Street View. Пользователи, сами того не ведая, помогали роботам обучаться, в прямом смысле подсказывая правильные ответы.

Это не хорошо, но и не плохо. Да, никто никого не ставил в известность, но эти операции приносят человечеству ощутимую пользу. Выбирая правильные ответы, мы помогаем беспилотным машинам будущего учиться безопасной езде, делаем наш собственный мир более удобным и комфортным.

Разгадывая капчу, мы обучаем автономные машины будущего
Разгадывая капчу, мы обучаем автономные машины будущего

https://www.techcult.ru/

Related posts

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.