Каждый из нас знаком с капчами, которые приходится решать на различных веб-сайтах. Они служат защитой от ботов и требуют выбора картинок. Однако, мало кто задумывался о том, что за этими капчами скрывается больше, чем просто проверка человеческой активности.
Одним из интересных примеров является использование капч для обучения искусственных нейронных сетей в распознавании фотографий. Когда мы выбираем изображения с определенными объектами, такими как светофоры или дорожные знаки, мы фактически помогаем обучить нейросеть. Это происходит путем анализа и сравнения ответов пользователей на одни и те же изображения.
Другой пример — капчи, связанные с распознаванием текста на фотографиях. На картинке есть два слова, первое из которых нейросеть знает, а второе является фотографией из какой-либо книги. Если пользователь верно ввёл первое слово, то предполагается что и второе было введено верно, в таком случае алгоритм отправляет это слово в базу данных, сравнивая ответы других пользователей, и, если всё сходится - отправляет это слово для оцифрованной версии книги. Когда мы вводим правильные символы или слова, мы помогаем обучить искусственный интеллект распознавать и переводить текст на изображениях. Этот процесс имеет практическое применение, так как помогает в оцифровке документов и улучшении качества автоматического распознавания.
Таким образом, капчи выполняют не только функцию защиты от ботов, но и важную роль в обучении искусственных нейросетей. Каждый раз, когда мы решаем капчу, мы активно участвуем в процессе обучения ИИ в распознавании фотографий и текста. Это пример того, как наша деятельность в интернете может иметь практическую ценность и вносить вклад в развитие технологий.