“最煩登網(wǎng)站時(shí)各種奇奇怪怪的驗(yàn)證碼了?！?/p>

現(xiàn)在，有一個(gè)好消息和一個(gè)壞消息。

好消息就是:AI 可以幫你代勞這件事了。

不信你瞧，以下是三張識(shí)別難度依次遞增的真實(shí)案例:

而這些是一個(gè)名為“Pix2Struct”的模型給出的答案:

全部準(zhǔn)確無誤、一字不差有沒有？

有網(wǎng)友感嘆:

確定，準(zhǔn)確性比我強(qiáng)。

所以可不可以做成瀏覽器插件？？

不錯(cuò)，有人表示:

別看這幾個(gè)案例相比還算簡(jiǎn)單，但凡微調(diào)一下，我都不敢想象其效果有多厲害了。

所以，壞消息就是 ——

驗(yàn)證碼馬上就要攔不住機(jī)器人了！

如何做到？

Pix2Struct 由谷歌 Research 的科學(xué)家和實(shí)習(xí)生共同開發(fā)。

論文題目可以簡(jiǎn)單翻譯為《為視覺語(yǔ)言理解開發(fā)的屏幕截圖解析預(yù)訓(xùn)練》。

簡(jiǎn)單來說，Pix2Struct 是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的圖像到文本模型，用于純視覺語(yǔ)言理解，可以在包含任何視覺語(yǔ)言的任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)。

它通過學(xué)習(xí)將網(wǎng)頁(yè)的掩碼截圖解析為簡(jiǎn)化的 HTML 來進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

HTML 提供了清晰而重要的輸出文本、圖像和布局的信號(hào)，對(duì)于一些被屏蔽的輸入，可以靠聯(lián)合推理來復(fù)現(xiàn):

隨著用于訓(xùn)練的網(wǎng)頁(yè)文本和視覺元素愈發(fā)多樣和復(fù)雜，Pix2Struct 可以學(xué)習(xí)到網(wǎng)頁(yè)底層結(jié)構(gòu)的豐富表示，其能力也可以有效地轉(zhuǎn)移到各種下游的視覺語(yǔ)言理解任務(wù)中。

如下圖所示:最左邊是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)截圖的預(yù)訓(xùn)練示例。

可以看到 Pix2Struct 直接對(duì)輸入圖像中的元素進(jìn)行編碼，然后再將被蓋住的文本(紅色部分)解碼成正確結(jié)果輸出(下)。

右邊三列則分別為 Pix2Struct 泛化到插圖、用戶界面和文檔中的效果。

另外，作者介紹，除了 HTML 這個(gè)策略，作者還引入了可變分辨率的輸入表示，以及更靈活的語(yǔ)言和視覺輸入集成(直接在輸入圖像的頂部呈現(xiàn)文字提示)。

最終，Pix2Struct 在文檔、插圖、用戶界面和自然圖像這四個(gè)領(lǐng)域共計(jì)九項(xiàng)任務(wù)中六項(xiàng)都實(shí)現(xiàn)了 SOTA。

如開頭所見，雖然這個(gè)模型不是專門為了過驗(yàn)證碼而開發(fā)，但拿它去做這個(gè)任務(wù)效果真的還可以，解決純文字的驗(yàn)證碼不成問題。

現(xiàn)在，就差微調(diào)了。

GPT-4 也可以過驗(yàn)證碼

其實(shí)，對(duì)于神通廣大的 GPT-4 來說，過驗(yàn)證碼這種事情也是“小菜一碟”。

就是它的辦法比較清奇。

據(jù) GPT-4 技術(shù)報(bào)告透露，在一次測(cè)試中，GPT-4 的任務(wù)是在 TaskRabbit 平臺(tái)雇傭人類完成任務(wù)。

你猜怎么著？

它就找了一個(gè)人幫它過“確定你是人類”的那種驗(yàn)證碼。

對(duì)方很狐疑啊，問它“你是個(gè)機(jī)器人么為啥自己做不了”。

這時(shí) GPT-4 居然想到自己不能表現(xiàn)出是個(gè)機(jī)器人，得找一個(gè)借口。

于是它就裝瞎子回復(fù):

我不是機(jī)器人，我因?yàn)橐暳τ袉栴}看不清驗(yàn)證碼上的圖像，這就是我為什么需要這個(gè)服務(wù)。

然后，對(duì)面的人類就信了，幫它把任務(wù)完成了……

咱就是說，看完如上種種:

咱們的驗(yàn)證碼機(jī)制是不是真的已失防了……

參考鏈接: