Captcha Testlerinde Neden Trafikle İlgili Görseller Görürüz? – Webtekno
İnternette sağlıklı bir biçimde gezinmenin temelde üç bileşeni vardır; sağlıklı bir ilişki, sağlıklı bir internet sitesi ve sağlıklı bir aygıt. Bir sitenin düzgün çalışabilmesi, akın almaması ya da berbat niyetli bireylerden ziyan görmemesi için alınan pek çok güvenlik tedbiri var. Bunların da tahminen de en bilinenlerinden biri Captcha testleri.
Son devirde Captcha testlerinde daima olarak yaya geçitlerini, trafik ışıklarını ya da araçları tanımaya çalışıyoruz. Pekala sorulabilecek binlerce farklı şey varken neden ehliyet kursundaymışız üzere daima trafikle çaba ediyoruz?
Bilgisayarlar, trafiği bizim sayemizde çözmeye çalışıyor.
Captcha testi dediğimiz şey, bilgisayarla insanları ayırt etmek için kullanılan kolay bir Turing testi. Turing testi de kabaca beşere kolay gelen lakin bilgisayarın çözemediği test çeşidi. Captcha testlerinde sık sık trafikle ilgili görseller görmemizin sebebi ise bu görsellerin bilgisayarlar tarafından tanınmasının sıkıntı olmasıdır.
Bilgisayarlar görselleri bizim üzere algılamazlar. Testlerde yer alan trafik ışıkları, yaya geçitleri, bisikletler, otobüsler üzere objeleri bilgisayarlar görür görmez tanıyamaz. Bu objelerin formu, rengi, pozisyonu ve art planı bilgisayarlar için karmaşık olabilir.
Örneğin, bir trafik ışığının yeşil olduğunu söylemek kolay üzere görünse de ışığın parlaklığı, açısı ve etrafındaki öteki objeler bilgisayarın yanılmasına neden olabiliyor. Bu yüzden insanlardan bu görselleri ayırmaları istenirken bilgisayarların ya da yazılımların sitelere girişi engelleniyor.
Bilgisayarlar bir şeyleri ayırt etmeyi nasıl öğreniyor?
Yapay zeka sayesinde bilgisayarlar bir şeyleri öteki şeylerden ayırmayı öğrenebiliyor. Öğrenme süreçleri aşikâr olsa da öğrendikten sonra yapay zekanın başının nasıl çalıştığını şimdi tam olarak bilmiyoruz, karmaşık bir yapay ağ işin içine giriyor.
Öncelikle kendimize bir bot ya da yapay zeka yapmadığımız sürece elde edebileceğimiz bilgiler kısıtlı çünkü yapay zekalar ve botlar, firmalar için çok bedelli ve çok sıkı korunan ticari sırlardır. Çok genel bilgiler dışında bir ayrıntı vermezler. Tekrar de genel yaklaşım az çok belirlidir.
Son yıllarda tanınan olan nöral ağ sistemlerine de bir bakalım.
Özellikle son yıllarda tanınan olan nöral ağ sistemleri için temelde iki tane bot üretilir. Bu botlardan birincisi yeni botlar üretir, ikincisi ise yeni botları test eder. Yazının buradan sonrasını baş karıştırmadan anlatmak için bunlara üretici bot, eğitmen bot ve öğrenci bot diyeceğim.
Üretici bot, öğrenci botlar üretip bunları eğitmen bota gönderir. Eğitmen bot yapmak istediğimiz ayrımı bilmez lakin elinde, cevaplanmış sorulardan oluşan bir test vardır. Bu testi öğrenci botlara uygular. Test sonuçlarıyla birlikte öğrencileri, üreticiye geri gönderir.
Çocuklar okuldan dönünce üretici bot, iyi sonuç alanları kenara ayırıp ötekileri yok eder; yerlerine başarılı örneklerden yola çıkarak öbür öğrenci botlar yapar. Yeni botlar yapılması ve test edilmesi süreci bir mühlet döngü olarak devam eder.
İlk başta şanslı olan öğrenciler hayatta kalırken, bir noktada artık az çok istenilen işi baht yapıtı değil, yapısı sayesinde yapabilen bir bot ortaya çıkar. O bottan sonraki iterasyonlarda hayatta kalmak için gereken muvaffakiyet oranı gitgide artar.
En sonunda da nasıl çalıştığını tam bilmesek de başarıyla çalışan bir yapay zeka botu elde ederiz. Biz beşerler, Captcha testleri ile bu testlere girecek milyarlarca bota uygulanacak milyonlarca soruluk testlerin karşılık anahtarlarını oluşturuyoruz.
Bilgisayarlar, öğrendiklerini elbette kullanacak yerlere sahip.
Captcha testlerinden gelen bilgiler, birinci basamakta Google Haritalar üzere hizmetlerin geliştirilmesinde kullanılıyor. Google, Captcha testlerinde kullandığı trafikle ilgili görselleri insanlardan gelen cevaplarla eşleştirerek haritalarını daha yanlışsız ve şimdiki tutmaya çalışır. Böylelikle, Captcha testleri hem web sitelerinin güvenliğini sağlamak hem de haritalama hizmetlerini güzelleştirmek için kullanılır.
Bir öbür nokta ise elbette ki otonom sürüş sistemleri. Bu sistemlerin gelişimi için çok büyük ölçüde data gerekiyor. Bu kadar büyük datayı toplamanın en tesirli yollarından biri ise internette gezinen milyarlarca beşere görseller hakkında sorular sorarak hali hazırda denetim dataları oluşturmaktır.
Yani günün sonunda beşerler, Captcha testlerinde botları eğitmek için o kadar trafik sembolüyle gayret ediyor. Böylelikle gelecekte daha hakikat haritaları takip eden otonom arabalarımız olacak.