Os CAPTCHAs são as lombadas da internet: eles tentam verificar se você é humano ao acessar determinados sites que requerem mais segurança – ou que seriam vítimas fáceis de bots.
Só que um algoritmo do Street View, feito para ler números de casas nas fotos, também é muito bom em decifrar textos CAPTCHA – e com precisão de 99%. Tomem essa, humanos.
No início do ano, engenheiros do Street View publicaram um artigo descrevendo uma rede neural, modelada a partir do sistema nervoso de animais, que é muito boa em identificar números de casas. “Podemos, em menos de uma hora, transcrever os números de todas as ruas que o Street View fotografou, usando nossa infraestrutura do Google”, escreveu um dos engenheiros no estudo. Ele acerta os números com 90% de precisão.
Mas basta alimentar o algoritmo com um pequeno CAPTCHA preto e branco, sem nenhuma das variáveis de iluminação ou cor, e a rede neural se sai ainda melhor. Isso inclui os textos quase inescrutáveis no topo deste post.
O que tudo isto significa? Na verdade, que o texto embaçado do CAPTCHA não é o teste definitivo para diferenciar um humano de um bot:
… é importante notar que [isto] não significa que o reCAPTCHA é falho ou ineficaz. Pelo contrário: estes resultados vêm nos ajudando a criar salvaguardas adicionais contra quem queira burlar o reCAPTCHA.
No ano passado, o Google decidiu torná-los menos distorcidos e mais fáceis de decifrar por humanos. É que o sistema leva em conta outros fatores, como a forma que você interage com a página, no que o Google chama de “análise avançada de risco” – cujos detalhes a empresa propositadamente não explica.
Esta é mais uma forma em que o Street View e o CAPTCHA se aproximam: desde 2012, os usuários veem um número de casa ao lado do código, como você pode ver abaixo – e isso ajuda o Google a melhorar seu serviço de mapas. [Google Online Security Blog]
