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图灵测试的目的，是让一个人弄清楚自己的交流对象究竟是人还是机器。计算机在模仿人类方面已经变得更加出色，而它们也越来越善于破解图灵测试，让验证系统误以为它们是人类。

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在本世纪头十年里，当自动化的软件机器人横行网络时，最终出现的解决方案是图灵测试的一个变种：全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart ，简称Captcha ，俗称验证码）。
验证码系统让网站得以对人类和机器的行为加以区分。或者说，它的初衷是如此。
“易用性和安全性之间始终存在着斗争。 ” 英国伯恩茅斯大学的人机交互学讲师蒋楠（音）说道。早期验证码的开发成员包括语言学习平台多邻国（Dulingo）的创始人，当时，验证码就是识别图像中的字母和数字。 2009年，谷歌买下了该系统，并将之改造为reCaptcha ，以对书籍的数字化工作提供帮助。
通过识别非人类行为，网站得以在一定程度上阻止自动化机器的袭扰。不过，早期的验证码非常糟糕，不为用户所喜。 2013年，票务公司特玛捷（Ticketmaster）弃用了“令人深恶痛绝的”验证码，反对这项技术的潮流开始涌现。

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计算机视觉技术的进步让计算机得以识别图像，这也让验证码失去了当初的意义，不再能发挥作用。正如过气的Captcha官网所解释的那样， “情况要么是验证码没有被破解，我们有办法区分人和计算机；要么是验证码已经被破解，我们解决了一个人工智能问题。 ”

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早在2013年，人工智能初创公司Vicarious就宣布，他们已利用自己的人工智能技术破解了Captcha 。四年后，该公司在同行评议的学术期刊《科学》上公布了这种方法。
Vicarious联合创始人迪利普·乔治（Dileep George）表示，在破解Captcha和reCaptcha时，其算法使用的方法，数据密集度并不高。乔治说，通过使用递归皮层网络，他们用于训练算法的图像数量比其他方法少了5,000倍，同时仍然能够识别验证码系统的文本、手写的数字以及真实环境中的文字。
“你真的需要理解那个字母是什么。 ”乔治说。他解释称， Vicarious的系统能够创建字母的模型，从而得以了解它们的构成方式。这样一来，研究人员就不需要用之前的验证码样例对人工智能系统进行训练了。 “如果你建立了那个模型，那么即便人们改变了背景，你仍然可以使用模型来识别字母。 ”他解释道。乔治表示，之所以等到现在才公布这项研究成果，是因为他们在等待这些验证码系统被淘汰；此外，他的团队是在2015年底才开始撰写这篇研究论文的。
这不是验证码系统第一次遭到破解了。
2011年，斯坦福大学的计算机科学家破解了Audio Captcha（音频验证码），该技术会把验证码读出来让用户进行辨识，微软、Digg和eBay等公司都曾应用过这种技术。
此外，还有人试图使用人力来暴力破解验证码系统。 2008年，人们发现印度一些公司在雇人填写MySpace和谷歌的验证码。那时，你只需花2美元就能完成1,000次验证。不过， 2010年的一项研究发现，人类填写验证码的正确率只有71% 。

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？？？
现在，甚至连一些复杂的验证码技术也已遭到破解。
Snapchat的点击式验证码被自动化技术斩落马下。 2014年，谷歌正式抛弃了基于文字的验证码系统，代之以“我不是机器人”按钮。这套基于人工智能的系统还包含了二次测试，用户有时需要从图集中点选所有包含猫或其他事物的图像。
哥伦比亚大学的三位研究人员使用深度学习技术去自动识别谷歌的reCaptcha ，成功率达到了70% 。 “我们还用这种方法去破解Facebook的图像验证码，取得了83.5%的准确率。 ”这些研究人员在一篇论文中写道。在验证码系统遭到全面破解的情况下，我们显然需要做点什么了。
重置验证码一边是要保护网站免遭垃圾制造者的袭扰，一边是要创造出安全的验证码系统，这两者之间的斗争已经隐于幕后。 2016年底，谷歌公布了Invisible reCaptcha ，它用到了所谓的高级风险分析技术。