魔高一尺，道高一丈。在这场人工智能与人机鉴别技术的博弈中，到底谁将更胜一筹？
来源 | IEEE Spectrum
作者 | Charles Q. Choi
编译 | Rik R
最近，一项新的研究发现，通过模拟人类视觉的工作原理，人工智能软件可以击败谷歌的 reCAPTCHA 人机鉴别验证码系统，这也是世界上使用最广泛的用于区分人类与电脑的全自动图灵测试。
科学家们补充道，这项发现不仅表明人们需要更强大的自动化人机鉴别技术，也有助于提升计算机在执行机器人任务中的感知能力。
计算机科学之父艾伦·图灵构思了图灵测试，其中最为知名的一个设想为，是否可以设计出一种能够在文本对话中模仿人类的机器，让旁人无法分辨出二者的差异。在进行试验的过程中，图灵促成了人工智能领域的发展。
最常用的图灵测试是 CAPTCHA，即「用来分辨计算机和人类的全自动公共图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）」的缩写。CAPTCHA 被用于分辨用户是否为人类，也经常被用于阻止机器人访问计算服务。CAPTCHA 通常会让网站访问者识别一串扭曲的字母和数字，或者是回答一个对计算机来说很难、对人类却很容易的问题。
一般情况下，如果一个算法的识别成功率达到 1%，就可以认为它成功破解了 CAPTCHA。目前，位于旧金山湾区的初创公司 Vicarious 透露，其人工智能软件的 CAPTCHA 识别准确率已经可以达到 66.6%，BotDetect 是 64.4%，雅虎是 57.1%，PayPal 是 57.4%。
Vicarious 开发的系统被称为递归神经网络（Recursive Cortical Network，RCN）。这是一个用来模仿大脑工作方式的人工神经网络。在这种系统中，被称为人工神经元的各个部件会接受外部输入的数据，并相互合作解决诸如识别文本或语音等问题。然后，神经网络可以改变这些神经元之间的连接模式，从而改变它们相互作用的方式，接下来网络又会再次试图解决这个问题。随着时间的推移，神经网络会知道哪种模式最适合用于计算解决方案。（详情可见：学界 | Vicarious 发表 Science 论文：概率生成模型超越神经网络）
