為了提高網(wǎng)站用戶(hù)體驗和營(yíng)銷(xiāo)轉化效果，諸如用戶(hù)注冊、留言反饋、簡(jiǎn)歷投遞、市場(chǎng)調查等與瀏覽者互動(dòng)模塊，越來(lái)越多被使用。

這自然提高了用戶(hù)認知與體驗，但隨之而來(lái)的是各種機器掃描惡意破解、注冊等，置網(wǎng)站于安全風(fēng)險的同時(shí)也讓網(wǎng)站管理人員無(wú)效工作量增加。? ? ? 以網(wǎng)站上最常用的留言反饋為例，如果表單設計稍后疏忽，就會(huì )收到各種惡意加塞提交的小廣告。有些提交數據，甚至嘗試注入破壞代碼等，以試圖篡改網(wǎng)站頁(yè)面內容。驗證碼的出現，為各種非人為提交行業(yè)增加一道甄別關(guān)卡。比如，一些在一些大型的電商網(wǎng)站上，如果用戶(hù)使用環(huán)境出現大幅度變化。就會(huì )要求短信驗證，將驗證碼發(fā)送至用戶(hù)手機，自然可以有效確認行為是否為用戶(hù)本身操作。驗證碼的出現，現實(shí)有效解決了網(wǎng)站安全問(wèn)題。但是諸如曾經(jīng)的12306網(wǎng)站訂票時(shí)出現的頭痛驗證碼，又給用戶(hù)平添煩惱。所以在網(wǎng)站建設時(shí)，選用網(wǎng)站驗證碼一定要兼顧安全和用戶(hù)體驗。? ? ?是不是所有驗證碼都可以提高網(wǎng)站安全性？答案：不是！人工智能的出現會(huì )顛覆傳統驗證碼。? ? ? 為了核查登錄用戶(hù)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(shù)。但一項新研究說(shuō)，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(xué)》雜志上發(fā)表論文，提出了一個(gè)用于物體識別的計算機視覺(jué)模型——遞歸皮層網(wǎng)絡(luò )，其核心是模擬人腦基于形狀對物體進(jìn)行辨別的機制開(kāi)發(fā)出一種新型算法，讓計算機同樣能夠基于形狀來(lái)識別物體。? ? 《科學(xué)》雜志的介紹說(shuō)，這代表人工智能研究取得了“關(guān)鍵性進(jìn)展”。? ? ? ?傳統的深度學(xué)習算法需要非常龐大的數據作支撐，而遞歸皮層網(wǎng)絡(luò )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據就可以達到類(lèi)似甚至更好的識別效果。? ? ? 他說(shuō)：“如果用人腦的工作方式來(lái)打比方，深度學(xué)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(luò )技術(shù)還包括了更智能的推理和演繹?！本唧w而言，在實(shí)際應用中，只需要提供給遞歸皮層網(wǎng)絡(luò )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(shí)驗顯示，遞歸皮層網(wǎng)絡(luò )可以有效識別真實(shí)場(chǎng)景中的文字，并具有較好的通用性，即一個(gè)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。? ? ?遞歸皮層網(wǎng)絡(luò )對數據的利用效率是一些深度學(xué)習算法的３００倍，超過(guò)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(lǐng)域繼目前流行的深度學(xué)習算法之后的最新學(xué)術(shù)成果。? ? ? “我們在研發(fā)過(guò)程中把破解驗證碼問(wèn)題作為一個(gè)具體的應用場(chǎng)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(shuō)，“該算法對于工業(yè)流水線(xiàn)自動(dòng)化、智能化有廣泛的應用前景。如我們可以通過(guò)較少量數據模擬適應不同的工業(yè)應用場(chǎng)景，大大提升工業(yè)機器人的智能水平和生產(chǎn)效率?！?

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