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人工智能高效破解網(wǎng)站驗證碼

華盛頓１０月２６日電（記者林小春）為了核查登錄用戶是否為真人，世界各地的網(wǎng)站廣泛使用復雜的驗證碼技術。但一項新研究說，人工智能已可高效破解驗證碼，比如識別出變形的文字等。

美國凡思智能公司研究人員２６日在美國《科學》雜志上發(fā)表論文，提出了一個用于物體識別的計算機視覺模型——遞歸皮層網(wǎng)絡，其核心是模擬人腦基于形狀對物體進行辨別的機制開發(fā)出一種新型算法，讓計算機同樣能夠基于形狀來識別物體。

《科學》雜志的介紹說，這代表人工智能研究取得了“關鍵性進展”。

論文作者之一、凡思智能商業(yè)化總監(jiān)樓興華告訴新華社記者，傳統(tǒng)的深度學習算法需要非常龐大的數(shù)據(jù)作支撐，而遞歸皮層網(wǎng)絡強調在模型建構中引入高效的先驗知識，所以只需要很少量數(shù)據(jù)就可以達到類似甚至更好的識別效果。

他說：“如果用人腦的工作方式來打比方，深度學習的工作邏輯更接近于機械的記憶和經(jīng)驗，而遞歸皮層網(wǎng)絡技術還包括了更智能的推理和演繹。”

具體而言，在實際應用中，只需要提供給遞歸皮層網(wǎng)絡描述物體形狀的訓練圖片，計算機就能成功將目標物體從復雜背景中分離。實驗顯示，遞歸皮層網(wǎng)絡可以有效識別真實場景中的文字，并具有較好的通用性，即一個模型有效破解不同變體的驗證碼，比如變形的文字和復雜背景中的驗證碼。

樓興華說，遞歸皮層網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)的利用效率是一些深度學習算法的３００倍，超過以往很多優(yōu)秀的驗證碼破解算法，而且通用性強，是人工智能領域繼目前流行的深度學習算法之后的最新學術成果。

“我們在研發(fā)過程中把破解驗證碼問題作為一個具體的應用場景。但這不是該算法的主要應用，更不是該算法的建構初衷，”他說，“該算法對于工業(yè)流水線自動化、智能化有廣泛的應用前景。如我們可以通過較少量數(shù)據(jù)模擬適應不同的工業(yè)應用場景，大大提升工業(yè)機器人的智能水平和生產效率�！�