事件背景
近期12306对登陆验证过程进行了升级。让非常多抢票软件失效。也引起众多网友的热议。
如图，用户在登陆时须要选择和题目给出的描写叙述同样的图片。新的验证方式推出后，不少网友也在网上发表看法。大部分网友表示此举非常给力。“黄牛抢票软件失效了，对于我们这样总是通过正常渠道购票的人来说，总算迎来了‘春天’。普通用户购票几率就大了。”一位网友表示。除了支持的声音，也有不少网友调侃，“新的验证方式非常像游戏‘找你妹’。
”“新的验证方式告诉你。没有好眼神出不了门。”
可是这样的新的验证方法真的能抵制刷票软件么？12306验证码改版后，第一时间内，全部抢票工具都已经无法登录。可是当天晚上。有抢票软件公司发出声明，已在第一时间投入技术团队。出台应对措施。实现图像验证码自己主动识别，12306推出的新的验证措施对其抢票软件没有影响，甚至声称“成功率提升200%”。
技术剖析
验证被破解的消息可靠么？作为一个人工智能专业的学生。我能够告诉你，这很有可能。并且用到的技术已经很成熟。要破解这种验证码，说究竟就是图像识别问题。
利用机器学习和人工智能技术，计算机能够不断在互联网上搜集不同图片和其相应的“标签”
经过大量图片和相应标签的训练，计算机习得了各种不同标签图片之间的差别与关系。形成一个庞大的分类器。此时再向这个分类器输入一张图片。分类器将输出这个图片的“标签”。图片识别过程就完毕了。
图像识别的现状
如今各大互联网公司，尤其是搜索引擎都在将图像识别技术逐渐应用到实际中，比方我们最熟悉的百度，非常早曾经就有了“以图搜图”的功能。
当我从本地上传一张刚刚下载的图片，点击“百度一下”
百度识图就能自己主动推測图片的含义。给出最佳推測。并推荐相关图片和搜索结果。
关于验证码的思考
站点对于登陆者是否是真正的人类的推断，和利益驱使下，各种“外挂”“刷票”软件的斗争一直在进行。
验证码的本质
想要设计好一个验证码，要明确验证码的目的和本质。
我觉得。验证码是将自然人与机器相差别的一种推断方式。
现有的验证方式
现有的验证码大多是一张有噪声或形变的图片，要求用户输入图片中的字母和数字信息。如图所看到的。
这种简单的验证码是想利用人脑联想记忆的功能，将人与机器差别开来，但随着人工智能的发展，机器的联想记忆能力已经不弱于人类，甚至在一些复杂情况下。凭借高于人脑的计算能力还会超过人类。我在博客里以前就写过一篇利用hopfield神经网络分类有噪声的数字图片的文章http://blog.csdn.net/zjccoder/article/details/38170125。
所以这种验证码仅仅能挡住那些“傻傻的”抢票软件。
当然，更有些“奇葩”的验证方式
上面的两种验证方式，前一个似乎觉得复旦大学的学生数学能力比电脑还要好，后一个验证码想要破解，须要涉及自然语义分析和一个庞大的常识知识库，提取当中的A,B，在知识库中找到相应数字，计算最后的式子才干解开。但这也不过麻烦一些而已，想要破解，技术上没有问题。没人破解预计也是无利益可图罢了。
验证码的展望
随着人工智能的发展。验证码越来越显得无力，人工智能与自然人类之间的差别越来越小。在不久的将来。人工智能将实现人类大部分功能，验证将无比困难。
可是验证的意义和需求依旧存在，我们必须发现其它的途径。差别开人与机器。
几点设想
1、从根本上差别人与机器。
这个可能要等到几十年后，科技发展的高度发达时。人类已经开发出可以差别C基生命和Si基生命的传感器，验证过程仅仅须要一扫描就知道你是人类还是机器人。
2、情感识别。
人工智能的语义识别已经做的不错了，可是对于情感方面的识别还做得不好。能够利用这一点，区分开人类与机器。
3、和“ta”聊几句。
我们知道，图灵測试的基本思想。并且通过图灵測试的机器人屈指可数。
那何不以图灵測试作为验证人类与否的标准？但当中一个重要的问题是，验证过程的推断是后台server完毕的。也就是一个机器。一个机器能否推断一个对象是人类还是机器？
推荐一个工具
说了这么多，事实上就讨论了两个事实：人工智能的发展让机器越来越像人类。验证的需求、现状和展望。
推荐一个工具：caffe神经网络库。官网上的介绍是这种The Caffe neural network library makes implementing state-of-the-art computer vision systems easy.
这是它的在线识图demo。http://demo.caffe.berkeleyvision.org/。还不够完好，大家能够体验一下。利用它方便的建立自己的图像学习工具。
写在最后
人工智能已经离我们越来越近。我们应该怀着开放、探索的精神去了解它、学习它、利用它。
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