Teknoloji

Captcha Testlerinde Neden Trafikle İlgili Görüntüler Görüyoruz? – Webtekno

İnternette sağlıklı gezinmenin temel olarak üç bileşeni vardır; sağlıklı bir iletişim, sağlıklı bir web sitesi ve sağlıklı bir cihaz. Bir sitenin düzgün çalışabilmesi, su baskınlarına maruz kalmaması veya kötü niyetli kişiler tarafından zarar görmemesi için alınan birçok güvenlik önlemi vardır. Muhtemelen en bilinenlerinden biri Güvenlik kodu testleri.

Son döngüde Captcha testlerinde her zaman olduğu gibi yaya geçitlerini, trafik ışıklarını veya araçları tanımak için Biz çalışıyoruz. Peki sorulacak binlerce farklı şey varken neden sürücü kursundaymışız gibi hep trafikle boğuşuyoruz?

Bilgisayarlar bizim yüzümüzden trafiği deşifre etmeye çalışıyor.

Captcha testi dediğimiz şey, insanlarla bilgisayarları ayırt etmek için kullanılan kolay bir araçtır. turing testi . Turing testi, insanlar için kolay olan ancak bilgisayar tarafından çözülemeyen bir test türüdür. Captcha testlerinde sıklıkla trafikle ilgili görseller görmemizin sebebi ise bu görsellerin bilgisayarlar tarafından tanınmasının zor olmasıdır.

Bilgisayarlar görüntüleri bizim algıladığımız şekilde algılamaz. testlerde trafik ışıkları, yaya geçitleri, bisikletler, otobüsler Bilgisayarlar nesneleri gördükleri anda tanıyamazlar. Bu nesnelerin biçimi, rengi, konumu ve arka planı bilgisayarlar için karmaşık olabilir.

Örneğin bir trafik ışığının yeşil olduğunu söylemek kolay gibi görünse de ışığın parlaklığı, açısı ve etrafındaki diğer nesneler bilgisayarın tökezlemesine neden olabilir. Bu yüzden insanlardan bu görüntüleri ayırmalarını isterken, bilgisayarların veya yazılımların sitelere erişimi engellenir.

Bilgisayarlar nesneleri ayırt etmeyi nasıl öğrenir?

Yapay zeka sayesinde bilgisayarlar başka şeylerden bir şeyler yapabiliyor. ayırmak öğrenebilir. Öğrenme süreçleri kesinlikle orada olsa da öğrenme sonrasında yapay zekanın kafasının nasıl çalıştığını tam olarak bilemiyoruz, karmaşık bir yapay ağ devreye giriyor.

Her şeyden önce, elimizde bir bot veya yapay zeka Yapmadığımız sürece elde edebileceğimiz bilgiler sınırlıdır çünkü yapay zeka ve botlar şirketler için çok değerli ve sıkı bir şekilde korunan ticari sırlardır. Çok genel bilgiler dışında herhangi bir detay vermiyorlar. Bununla birlikte, genel yaklaşım az çok kesindir.

Son yıllarda popüler hale gelen sinir ağı sistemlerine bir göz atalım.

Özellikle son yıllarda bilinen sinir ağı sistemleri Temel olarak iki bot üretilir. Bu botlardan ilki yeni botlar üretir, ikincisi ise yeni botları test eder. Yazının devamını kafa karıştırmadan anlatmak adına üretici botlar, eğitmen botlar ve öğrenci botlar diyeceğim.

üretici botları, Öğrenci botları üretir ve eğitmen botuna gönderir. Eğitmen yapmak istediğimiz ayrımı bilmiyor ama cevaplanmış sorulardan oluşan bir testi var. Öğrenci bu testi botlara uygular. Öğrencileri test sonuçlarıyla birlikte üreticiye geri gönderir.

Çocuklar okuldan döndüklerinde verimli tekne, iyi sonuç alanları başkalarını bir kenara bırakır ve yok eder; Onların yerine, diğer öğrenci başarılı örneklere dayalı botlar yapar. Yeni botlar yapma ve test etme süreci bir mola döngüsü olarak devam ediyor.

İlk başta şanslı olan öğrenciler hayatta kalırken, bir noktada az çok arzulanan meslek artık şans eseri olmaktan çıkıyor. yapısı sayesinde bunu yapabilen bir tekne doğar. O bottan sonraki iterasyonlarda hayatta kalmak için gereken başarı oranı giderek artıyor.

Sonunda da Tam olarak nasıl çalıştığını bilmesek de başarılı çalışan bir yapay zeka botu elde ediyoruz. Captcha testleri ile bu testleri yapacak milyarlarca bota uygulanacak milyonlarca sorulu testlerin cevap anahtarlarını biz insanlar oluşturuyoruz.

Bilgisayarların elbette öğrendiklerini kullanacakları yerleri vardır.

Captcha testlerinden elde edilen bilgiler birinci basamaktadır Google Haritalar hizmetleri geliştirmek için kullanılır. Google, Captcha testlerinde kullandığı trafikle ilgili görselleri insanlardan gelen yanıtlarla eşleştirerek haritalarını daha gerçek ve taze tutmaya çalışıyor. Böylece, Güvenlik kodu testleriHem web sitelerinin güvenliğini sağlamak hem de harita servislerini optimize etmek için kullanılır.

Bir diğer nokta da elbette otonom sürüş sistemleri. Bu sistemlerin geliştirilmesi için büyük miktarda veri ihtiyaçlar. Bu kadar harika bilgileri toplamanın en etkili yollarından biri, internette gezinen milyarlarca kişiye görüntüler hakkında sorular sorarak denetim verileri oluşturmaktır.

Yani günün sonunda insanlar, Captcha testlerinde botları eğitmek için çok fazla trafik sembolü ile uğraşıyorlar. Böylece gelecekte daha doğru haritalar çıkacaktır. otonom arabalarımızolacak.

Kaynaklar: Natro, Google, Grove Street, The News Wheel

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

-
Başa dön tuşu