istockphoto-1969881634-612x612-1

أي شخص تصفح الويب فترةً من الزمن، اعتاد غالبًا النقر على اختبار كابتشا (CAPTCHA)، الذي يكون غالبًا صورة لأحد الشوارع، ليثبت أنه إنسان لا روبوت.

مع ذلك، يزعم بحث جديد أن البوتات العاملة على الحواسيب الشخصية، باستخدام نماذج التعرف على الصور المدربة خصوصًا، تضاهي الأداء البشري في هذا النمط، وتحقق معدل نجاح بنسبة 100%، مع أنها ليست بشرية بالتأكيد!

يركز البحث الجديد على اختبار غوغل (ReCAPTCHA v2)، الذي يتحدى المستخدمين لتحديد صور الشوارع، في شبكة تحتوي على عناصر مثل الدراجات أو ممرات المشاة أو السلالم أو إشارات المرور.

بدأت غوغل تتخلص تدريجيًا من هذا النظام لصالح (reCAPTCHA v3) غير المرئي، الذي يحلل تفاعلات المستخدم بدلًا من تقديم تحد صريح. مع ذلك، ما زالت النسخة الأقدم مستخدمة في الملايين من مواقع الويب.

حتى المواقع التي تستخدم الإصدار الثالث الأحدث، تستخدم أحيانًا الإصدار الأقدم بديلًا، عندما يمنح النظام المحدَّث المستخدِم تصنيف ثقة بشريًا منخفضًا.

لإنشاء بوت يمكنه التغلب على (reCAPTCHA v2)، استخدم الباحثون نسخة مضبوطة من نموذج التعرف على الكائنات (YOLO) مفتوح المصدر، الذي قد يتذكر القراء الأكبر سنًا أنه استُخدم أيضًا في بوتات الغش في ألعاب الفيديو.

إن نموذج (YOLO) معروف جيدًا بقدرته على اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي، ويمكن استخدامه على الأجهزة ذات القوة الحسابية المحدودة، ما يسمح بهجمات واسعة النطاق من قبل المستخدمين الضارين.

بعد تدريب النموذج على 14000 صورة مرورية معنونة، كان لدى الباحثين نظام يمكنه تحديد احتمالية أن تنتمي أي صورة في شبكة كابتشا المقدَّمة، إلى إحدى فئات (reCAPTCHA v2) المرشحة، البالغ عددها 13 فئة.

استخدم الباحثون أيضًا نموذج (YOLO) منفصلًا ومدربًا مسبقًا في ما أطلقوا عليه تحديات «النوع 2»، إذ يطلب اختبار كابتشا من المستخدِم تحديد أجزاء الصورة التي تتضمن نوعًا معينًا من الكائنات.

بعيدًا عن نموذج التعرف على الصور، كان على الباحثين اتخاذ خطوات أخرى لخداع نظام (reCAPTCHA).

مثلًا، استُخدم (VPN) لتجنب اكتشاف المحاولات المتكررة من نفس عنوان (IP)، إذ أُنشئ نموذج خاص لحركة الماوس لمحاكاة النشاط البشري.

استُخدمت أيضًا معلومات المتصفح وملفات تعريف الارتباط الزائفة من جلسات تصفح الويب الحقيقية، لجعل النموذج الآلي يبدو بشريًا أكثر.

استنادًا إلى نوع الكائن المحدد، كان نموذج (YOLO) قادرًا على تحديد صور كابتشا الفردية بدقة في 69% من المرات في حالة الدراجات النارية، حتى 100% من المرات في حالة مضخات إطفاء الحرائق.

كان هذا الأداء -بجانب الاحتياطات الأخرى- قويًا بما يكفي للتسلل عبر شبكة كابتشا في كل مرة، أحيانًا بعد تحديات فردية متعددة يقدمها النظام.

في الواقع، كان البوت قادرًا على حل متوسط اختبار كابتشا في تحديات أقل قليلًا من تلك التي يواجهها الإنسان في تجارب مماثلة، مع أن التفوق على المستوى البشري لم يكن ذا دلالة إحصائية.

مع أن دراسات أكاديمية سابقة حاولت استخدام نماذج التعرف على الصور لحل اختبارات كابتشا، فقد كانت قادرة على النجاح بنسبة 68 - 71% فقط من المرات.

وفقًا للبحث الجديد، فإن ارتفاع معدل النجاح إلى 100% يعني أننا في «عصر ما بعد كابتشا».

لكن هذه ليست بالمشكلة الجديدة. فمنذ عام 2008، أظهر الباحثون كيف يمكن تدريب البوتات على اختراق اختبارات كابتشا الصوتية المخصصة لضعاف البصر.

عام 2017، استُخدمت الشبكات العصبية للتغلب على اختبارات كابتشا النصية، التي تطلب من المستخدمين كتابة الحروف الظاهرة بخطوط مشوشة.

الآن، بعد أن أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي العاملة على الحواسيب الشخصية قادرة بسهولة على تجاوز اختبارات كابتشا المستندة إلى الصور، فإن معركة تحديد هوية الإنسان تواصل التحول نحو طرق أدق لتحديد بصمات الأجهزة.

نظرًا إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي أصبحت أفضل في محاكاة المزيد من المهام التي كانت تُعد في السابق بشرية حصريًا، فقد يزداد الأمر صعوبة للتحقق من أن المستخدم على الطرف الآخر من متصفح الويب هو في الواقع شخص.

كتب مؤلفو البحث: «تمثل اختبارات كابتشا الجيدة الحدود الدقيقة بين أذكى الآلات وأقل البشر ذكاءً، ومع اقتراب نماذج التعلم الآلي من القدرات البشرية، أصبح العثور على اختبارات كابتشا الجيدة أصعب».

<strong>اقرأ أيضًا:</strong>

<a href="https://www.ibelieveinsci.com/%d8%a7%d8%ae%d8%aa%d8%b1%d8%a7%d8%b9-%d8%b1%d9%82%d8%a7%d9%82%d8%a9-%d8%a5%d9%84%d9%83%d8%aa%d8%b1%d9%88%d9%86%d9%8a%d8%a9-%d8%ac%d8%af%d9%8a%d8%af%d8%a9-%d9%81%d8%a7%d8%a6%d9%82%d8%a9-%d8%a7%d9%84">اختراع رقاقة إلكترونية جديدة فائقة السرعة تمهد الطريق لتحميل أفلام بدقة 4K خلال ثواني</a>

<a href="https://www.ibelieveinsci.com/%d9%85%d8%a7%d8%b0%d8%a7-%d9%84%d9%88-%d8%aa%d9%85%d9%83%d9%86-%d8%a7%d9%84%d9%81%d8%b7%d8%b1-%d9%85%d9%86-%d8%a7%d9%84%d9%85%d8%b4%d9%8a%d8%9f-%d8%aa%d8%ac%d8%b1%d8%a8%d8%a9-%d8%b9%d9%84%d9%85%d9%8a/">ماذا لو تمكن الفطر من المشي؟ تجربة علمية جديدة بتركيب روبوت على فطر</a>

ترجمة: ريمة جبارة

تدقيق: أكرم محيي الدين

مراجعة: لبنى حمزة

<a href="https://arstechnica.com/ai/2024/09/ai-defeats-traffic-image-captcha-in-another-triumph-of-machine-over-man/?fbclid=IwY2xjawGCDe9leHRuA2FlbQIxMAABHXOxTWEyIxhFDKWyVzs0bTYvsMPnMad2JrOYGnoH1PxMucI -lvyvu3dzA aem XOeXX3jF3ieVopQKhDhn6w">المصدر</a>

نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة تستطيع حل اختبار كابتشا الخاص بالصور بسهولة!

istockphoto-1307534443-612x612-1

لدى اليابان أحد أسرع أجهزة الحاسوب الفائقة في العالم مع جهاز فوغاكو الخاص بها، ولكن علماء البلاد يتطلعون إلى ترقية كبيرة جدًا في السنوات القليلة القادمة: حاسوب فوغاكو نيكست الفائق أسرع بنحو ألف مرة من الأنظمة الحالية.

سيكون أول حاسوب فائق من فئة زيتا في العالم وهو آلة قادرة على الوصول إلى سرعات بمستوى زيتا فلوبس، وهي الخطوة التي تلي مستوى إكسا فلوبس الموجود حاليًا.

تشير عمليات فلوبس أو عمليات الفاصلة العائمة في الثانية، إلى مدى سرعة الأنظمة بإجراء الحسابات وحل المشكلات.

أظهر الكمبيوتر الفائق فرونتر في الولايات المتحدة سرعة معالج 1.1 إكسا فلوبس قبل بضعة أعوام أي 1.1 كوينتيليون (الكوينتيليون هو 1 يليه 18 صفرًا) عملية فاصلة عائمة في الثانية.

عند ضرب ذلك العدد ب 1000 سنحصل على سكستيليون فلوبس (1 يليه 21 صفرًا) -زيتا فلوب.

يسعى هذا الحاسوب الفائق الجديد إلى هذا الهدف، وقد أعطت وزارة التعليم والثقافة والرياضة والعلوم والتكنولوجيا اليابانية (MEXT) الموافقة لبدء بناء الآلة في عام 2025.

تهدف الخطة إلى إطلاق مشروع فوغاكو نيكست عبر الإنترنت بحلول عام 2030، وبتمويل حكومي قدره 110 مليار ين ياباني (780 مليون دولار أمريكي)، وذلك وفق موقع الأخبار الياباني نيكاي. ستكون بعد ذلك مرحلة يتولى فيها الحاسوب الفائق الجديد بعض مهام الحاسوب الحالي، ولكن بقوة معالجة أكبر.

تشير معلومات المشروع الرسمية التي نشرتها MEXT، إلى الذكاء الاصطناعي عدة مرات.
يُعد العمل بوساطة حسابات الذكاء الاصطناعي خاصةً عندما يتعلق الأمر بأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل شات جي بي تي عمليةً صعبة جدًا، وقد يكون أحد المجالات الرئيسية التي يتألق فيها فوغاكو نيكست.

أثبتت أجهزة الحاسوب الفائقة فائدتها للعلماء، وقد ساعدت الباحثين في محاكاة الثقوب السوداء واكتشاف مواد جديدة ونمذجة مستقبل الأرض واستكشاف أسس الرياضيات، ومع استمرار هذه الآلات باكتساب المزيد من القوة يجب أن نرى قدراتها تتوسع أيضًا.

على عكس أجهزة الحاسوب الكمومية، لا تختلف أجهزة الحاسوب الفائقة كثيرًا عن أجهزة الحاسوب المكتبية وأجهزة الحاسوب المحمولة التي نستخدمها جميعًا كل يوم، فهي مجرد أجهزة طُورت إلى مستوى عالٍ جدًا. ما تزال تعتمد على المعالجات والذاكرة والتخزين، ولكنها أُخذت إلى أقصى الحدود.

تظهر الأمثلة المذكورة أعلاه أنه يمكن أجهزة الحاسوب الفائقة أن تُحدث فرقًا حقيقيًا في عمليات المحاكاة التي تتضمن عددًا كبيرًا من المتغيرات، سواءً أكانت أنظمة الطقس أو مهمات الفضاء السحيق.

يمكن تدريب آلة مُطورة من فئة زيتا على المزيد من البيانات، وبسرعة أكبر وإنتاج نتائج أكثر تفصيلًا ودقة وشمولًا، وإذا سارت الأمور على ما يرام، يجب أن نجد معيارًا جديدًا لأجهزة الحاسوب الفائقة بعد ست سنوات من الآن.

<strong>اقرأ أيضًا:</strong>

<a href="https://www.ibelieveinsci.com/%d8%a7%d8%ae%d8%aa%d8%b1%d8%a7%d8%b9-%d8%aa%d8%b1%d8%a7%d9%86%d8%b2%d8%b3%d8%aa%d9%88%d8%b1-%d8%ac%d8%af%d9%8a%d8%af-%d9%81%d8%a7%d8%a6%d9%82-%d8%a7%d9%84%d9%85%d8%b1%d9%88%d9%86%d8%a9-%d9%82%d8%af/">اختراع ترانزستور جديد فائق المرونة قد يحدث ثورة في عالم الإلكترونيات</a>

<a href="https://www.ibelieveinsci.com/%d8%a7%d8%ae%d8%aa%d8%b1%d8%a7%d8%b9-%d8%b1%d9%82%d8%a7%d9%82%d8%a9-%d8%a5%d9%84%d9%83%d8%aa%d8%b1%d9%88%d9%86%d9%8a%d8%a9-%d8%ac%d8%af%d9%8a%d8%af%d8%a9-%d9%81%d8%a7%d8%a6%d9%82%d8%a9-%d8%a7%d9%84/">اختراع رقاقة إلكترونية جديدة فائقة السرعة تمهد الطريق لتحميل أفلام بدقة 4K خلال ثواني</a>

ترجمة: ريم جبارة

تدقيق: ميرڤت الضاهر

مراجعة: باسل حميدي

<a href="https://www.sciencealert.com/scientists-in-japan-are-about-to-build-a-supercomputer-like-no-other">المصدر</a>

ريمة جبارة

الأعمال

نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة تستطيع حل اختبار كابتشا الخاص بالصور بسهولة!

علماء يابانيون يقتربون من إنشاء حاسوب فائق لا مثيل له