Почему идея решать капчу с помощью ИИ переоценена и в чем главная проблема полностью ИИ сервисов распознавания капчи?
В последнее время все чаще звучат идеи — что капча переоценена, и что развитие ИИ технологий медленно но верно убивает индустрию сервисов распознавания капчи. «Нейросеть научилась решать капчу лучше человека», «сервисы распознавания капчи все», «ИИ решает капчу быстрее человека» и так далее в том же духе. А давайте разберемся в этом чуть глубже — есть ощущение, что не все так однозначно, как кажется на первый взгляд. Введение
Как работает решатель капчи на базе ИИ: от OCR до глубокого обучения
Капча стала привычным элементом интернета: искажённые тексты, картинки с «найди все светофоры», аудио-загадки и другие испытания, которые призваны отличить человека от машины. Каждый разработчик бот-систем или QA-инженер при автоматизации веб-сценариев хоть раз сталкивался с тем, что скрипт внезапно спотыкается о CAPTCHA. Возникает естественный вопрос: можно ли научить программу решать капчи так же, как это делает человек, – причём быстро и надёжно? В этой статье я попробую разобраться, как устроены ИИ-решатели капчи (AI CAPTCHA solver) – от классических методов OCR до современных нейросетей.
