Las m¨¢quinas ya pueden sortear los CAPTCHA identificando las letras

El pionero de la inteligencia artificial Douglas Hofstadter asegur¨®: "Para que un programa se maneje con las formas de letras con la flexibilidad que tienen los seres humanos, deber¨ªa poseer una inteligencia artificial a gran escala". Ahora, la revista Science nos pone al corriente de un notable paso en esa direcci¨®n. All¨ª, los cient¨ªficos de la empresa Vicarious, especializada en inteligencia artificial, publican su logro: doblegar con una m¨¢quina los CAPTCHA, ese examen digital pensado precisamente para diferenciar humanos y m¨¢quinas.

"Hemos preparado a la m¨¢quina para que pueda hacer asunciones sobre cosas que nunca ha visto y responder a preguntas para las que no ha sido entrenado", afirma el investigador

En el estudio se detallan los resultados de una serie de experimentos realizados con el objetivo de probar su capacidad para resolver ese acertijo formado por palabras con letras deformes y borrosas, que cuestan resolver hasta a los humanos (que tienen un 87% de tasa de ¨¦xito). El programa desarrollado por Vicarious logra resolver m¨¢s del 90% de las letras, dependiendo del sistema de CAPTCHA, y entre el 57% y el 67% de las palabras completas proporcionadas por plataformas como Yahoo! o PayPal. Estos sistemas CAPTCHA, que son las siglas en ingl¨¦s de "test de Turing completamente autom¨¢tico y p¨²blico para diferenciar ordenadores de humanos", se encuentran en numerosos programas y p¨¢ginas web para identificar usuarios humanos e impedir que se infiltren de forma fraudulenta usuarios falsos generados por ordenador.

M¨¢s all¨¢ de porcentajes, los autores han logrado demostrar que su modelo probabil¨ªstico funciona para conseguir que la m¨¢quina sea capaz de inferir formas partiendo de un enfoque basado en la neurociencia de los humanos. "Hemos intentado hacer que la m¨¢quina resuelva el reto como lo resolver¨ªa un humano", explica el investigador Miguel L¨¢zaro, uno de los firmantes del art¨ªculo de Science. En lugar de alimentar al programa con millones de im¨¢genes, que es el enfoque de fuera bruta que generalmente se emplea en inteligencia artificial, los investigadores han proporcionado pocos ejemplos al ordenador, que sin embargo es capaz de aprender c¨®mo es la letra y generalizar de una forma m¨¢s intuitiva.

Del mismo modo que los humanos podemos identificar las letras a pesar del caos visual en el que lo representan, L¨¢zaro y sus compa?eros han conseguido que su programa (RCN) sea capaz de adivinar patrones a pesar de que cambien las proporciones, la apariencia o el contexto en el que se muestran estos caracteres. "Hemos preparado a la m¨¢quina para que pueda hacer asunciones sobre cosas que nunca ha visto y responder a preguntas para las que no ha sido entrenado", afirma el investigador espa?ol de Vicarious, una empresa que trata de desarrollar la inteligencia artificial a partir de modelos de neurociencia. Y a?ade L¨¢zaro: "Hemos plasmado lo que sabemos de la inteligencia humana en un modelo probabil¨ªstico".

Una inteligencia que lo responda todo

Servir¨¢ para el desarrollo de robots que lean mejor lo que ven en su entorno, al identificar objetos en contextos confusos para las m¨¢quinas

Este es el motivo que hace m¨¢s interesante el hallazgo que publica Science. Buena parte de los enfoques de inteligencia artificial se basan actualmente en el deep learning, que ha logrado grandes ¨¦xitos. Pero ese enfoque tiene unas caracter¨ªsticas muy limitadas a la funci¨®n para la que hayas entrenado a la m¨¢quina: puede ser campe¨®n sobrehumano a un juego de mesa, pero se bloquear¨ªa si de pronto cambian las dimensiones del tablero. En cambio, el modelo gr¨¢fico probabil¨ªstico que han probado ahora ayuda a la m¨¢quina a ser m¨¢s adaptativa en su lectura de lo que ve. As¨ª, este mismo modelo visual se usa para letras, objetos, escenas, etc. "Queremos tener un sistema ¨²nico que responda todas las preguntas, no un sistema para cada cosa", resume el investigador.

L¨¢zaro, que antes de incorporarse a esta empresa de San Francisco investigaba en la Universidad Carlos III, explica que este logro permitir¨¢ avanzar en dos sentidos. "Por un lado, el cient¨ªfico, hacia una inteligencia artificial general, porque el sistema visual tambi¨¦n sirve para pensar", asegura. Y por otro lado, m¨¢s tangible, en el desarrollo de robots que puedan leer mejor lo que ven en su entorno, al identificar objetos individuales en contextos que hasta ahora son confusos para las m¨¢quinas.

Volviendo a la cita inicial Hofstadter, L¨¢zaro cree que las m¨¢quinas est¨¢n todav¨ªa lejos de comprender las formas de las letras con la misma eficiencia y flexibilidad que los humanos: "Somos capaces de romper los CAPTCHA, pero no por ello la m¨¢quina es capaz de reconocer la letra A. Un humano tiene la genialidad de ver la A en muchos contextos y todav¨ªa no estamos ah¨ª", reconoce.

Vicarious anunci¨® en 2013 que era capaz de quebrar el 90% de los CAPTCHA de la ¨¦poca, pero por aquel entonces esta empresa no quiso publicar sus resultados, que es la forma en la que los cient¨ªficos ponen a prueba sus logros frente a sus colegas, por lo que recibi¨® algunas cr¨ªticas. Ahora que no corren riesgo de "perder ventaja frente a los competidores", en palabras de L¨¢zaro, publican sus m¨¦todos en detalle en la revista Science. Hace tres meses, esta empresa logr¨® recaudar 50 millones de d¨®lares para ampliar sus investigaciones, atrayendo el dinero de personajes tan influyentes en Silicon Valley como Mark Zuckerberg y Elon Musk.