Om er zeker van te zijn dat je niet met een robot te maken hebt, kun je op het web Captcha gebruiken, afko voor Completely Automated public Turing-test to tell humans and computers apart. Turing is de wiskundige die al in 1936 een test beschreef, waarmee robots (=’kunstmatige’ intellegentie) kunnen worden ontmaskerd als niet-menselijk. Een neuraal netwerk zou die barrière van Turing nu genomen hebben. Neurale netwerken zou je digitale nabootsing van hersenen kunnen noemen. Er zal iets nieuws moeten worden verzonnen om webbots weg te houden van plekken op het wereldwijde web waar ze niet gewenst zijn, lijkt het.
Zo’n automatische Turingtest ziet er uit als een stel misvormde letters en cijfers. Daar hadden machines altijd problemen mee, terwijl mensen daar aardig mee overweg kunnen. Het Californische bedrijf Vicarious (“We bouwen systemen die denken als mensen”) meldde deze week dat het een algoritme had ontwikkeld waarmee de Turingtest kon worden misleid. De webbot las in 90% van de gevallen de juiste letters en cijfers van reCaptcha van Google, die wordt beschouwd als lastigste te kraken voor een machine, zegt Dileep George van Vicarious. Bij de Turingstests van Yahoo, Paypal en CAPTCHA.com zou hij (?) nog beter scoren. Voor George en kompaan Scott Phoenix gaat het hun bedrijf niet om het kraken van automatische Turingstests, maar om de ontwikkeling van mensachtiger kunstmatige intelligentie. Ondanks dat al vele tientallen jaren aan machine’intelligentie’ gesleuteld en getimmerd wordt, is wat er op dat terrein gebeurt niet erg indrukwekkend. De intelligentie van een peuter, veel verder is het nog niet.
Vicarious gebruikt voor zijn variant van machine-intelligentie om Captcha te verschalken digitale ‘neuronen’ (een neuraal netwerk). De opeenvolgende knooppunten (‘hersencellen’) vuren alleen als ze bepaalde informatie ‘ontdekken’, waarna de ‘gok’ welke letter het moest verbeelden wordt gewaagd met, dus, opvallend resultaat. Vooraf heeft het neurale netwerk geoefend met automatische Turing-tests en bewegende letters. Je zou dat ‘leren’ kunnen noemen. Daardoor hebben verbindingen tussen de knooppunten een bepaalde ‘zwaarte’ gekregen en kan het neurale systeem een vervormde versie van een letter herkennen. Domme ‘intelligentie’ zou de letter uit een databank van vervormde letters moeten vissen. George: “Wij lossen dat op een algemene manier op, een beetje zoals mensen dat doen.” Yann LeCun, onderzoeker op het gebied van machine-intelligentie aan de universiteit van New York, vindt het moeilijk om te zeggen of wat Vicarious heeft gedaan een sprong vooruit is op dat gebied. Het bedrijf geeft geen nadere bijzonderheden. Als het waar is, dan zou dat volgens informaticus Selmer Bringsjord van het Rensselaer Polytechnisch Instituut wel degelijk een doorbraak zijn, omdat het kraken van de automatische Turing-test een begrip op hoger niveau van letters noodzakelijk maakt dan wat de meeste computersystemen hebben (voor zover bij computers van ‘begrip’ kan worden gesproken). Voorlopig zal Vicarious zijn neurale systeem niet op de markt brengen, maar het gebruiken om andere Turing-tests te kraken. Het doel is een systeem te ontwikkelen dat adequaat reageert in een ingewikkelde omgeving (van mensen). “Het is ons doel fundamentele problemen op te lossen en toevallig ging het nu om Captcha” zegt Phoenix.
Bron: New Scientist