Cómo se desarrollo el sistema que permite distinguir las acciones de un humano o un sistema informático en diversas acciones en plataformas on line, tales como comentarios y encuestas
Un código CAPTCHA.
Antes de la elección presidencial en 1996, una compañía de computadoras llamada Digital Equipment Corporation creó un sitio en la red para encuestas de opinión. Pero hubo un problema: hackers partidistas podían usar bots (mensajes generados por computadora) para llenar el sitio de spam inútil. Por lo que DEC puso una imagen pixelada de una bandera estadounidense en un lugar al azar en la pantalla que los usuarios tenían que cliquear antes de votar.
La bandera no funcionó demasiado bien -se podía escribir programas simples para superar esa barrera- pero la idea básica pronto sería copiada y expandida. En septiembre de ese año, Moni Naor, un investigador del Instituto Weizmann de Israel, decidió que lo que se necesitaba era algo así como una prueba Turing -en la que un ser humano trata de descubrir si está hablando con una computadora- pero a la inversa.
Una computadora tendría que descubrir si estaba hablando con un ser humano, usando una prueba que sería fácil de superar para la gente pero imposible para las máquinas. ¿Qué tipo de prueba podría funcionar? La sugerencia de Naor no pareció tan práctica: podría mostrarse al usuario un retrato, dijo, pidiéndole que dijera el sexo del sujeto. O podría presentarse la imagen de varias personas y pedirle que indique cuál es la que no tiene ropa.
Un equipo de científicos de DEC, encabezado por Andrei Broder, pronto inventó una mejor solución. Pusieron una sucesión de caracteres en la pantalla, enmascarados con líneas entrecruzadas u otros recursos, y luego se le pedía al usuario que tipee los caracteres en una ventana más abajo. "El sistema de Broder era fácil de violar para cualquiera que supiera un poco acerca de la visión de las máquinas" dice John Langford, un investigador de Microsoft, en referencia al campo de estudio que nos trajo los libros digitalizados. "Pero bastaba para disuadir al común de las personas".
Unos años más tarde, un criptógrafo de Carnegie Mellon, Manuel Blum, perfeccionó la idea. Con la ayuda de varios estudiantes de posgrado, incluyendo Langford y Luis von Ahn (a quien LA NACION entrevistó en 2011) , Blum creó el primer sistema efectivo para impedir el acceso de bots con spam: secuencias de letras y números distorsionadas usando un software simple, con números al azar y un conjunto de normas estándar. "El programa era completamente público", dice Blum. "Salvo por los números al azar, todos sabrían exactamente cómo funcionaba el programa".
¿Y qué hay del nombre Captcha ? Esa fue idea de Blum. "Recuerdo que trataba de encontrar una sigla similar a 'gotcha' (forma coloquial de 'te atrapé' en inglés)". Su mejor variante fue Completely Automated Public Turing test for telling Computers and Humans Apart (Prueba Turing Pública Completamente Automatizada para discernir entre Computadoras y Humanos). Otro investigador que trabajaba en el mismo tema quería llamar al sistema prueba Turing Invertida. Pero cuando Yahoo! comenzó a usar el sistema de Carnegie Mellon, la compañía lo llamó Captcha , y el nombre quedó.
Antes de la elección presidencial en 1996, una compañía de computadoras llamada Digital Equipment Corporation creó un sitio en la red para encuestas de opinión. Pero hubo un problema: hackers partidistas podían usar bots (mensajes generados por computadora) para llenar el sitio de spam inútil. Por lo que DEC puso una imagen pixelada de una bandera estadounidense en un lugar al azar en la pantalla que los usuarios tenían que cliquear antes de votar.
La bandera no funcionó demasiado bien -se podía escribir programas simples para superar esa barrera- pero la idea básica pronto sería copiada y expandida. En septiembre de ese año, Moni Naor, un investigador del Instituto Weizmann de Israel, decidió que lo que se necesitaba era algo así como una prueba Turing -en la que un ser humano trata de descubrir si está hablando con una computadora- pero a la inversa.
Una computadora tendría que descubrir si estaba hablando con un ser humano, usando una prueba que sería fácil de superar para la gente pero imposible para las máquinas. ¿Qué tipo de prueba podría funcionar? La sugerencia de Naor no pareció tan práctica: podría mostrarse al usuario un retrato, dijo, pidiéndole que dijera el sexo del sujeto. O podría presentarse la imagen de varias personas y pedirle que indique cuál es la que no tiene ropa.
Un equipo de científicos de DEC, encabezado por Andrei Broder, pronto inventó una mejor solución. Pusieron una sucesión de caracteres en la pantalla, enmascarados con líneas entrecruzadas u otros recursos, y luego se le pedía al usuario que tipee los caracteres en una ventana más abajo. "El sistema de Broder era fácil de violar para cualquiera que supiera un poco acerca de la visión de las máquinas" dice John Langford, un investigador de Microsoft, en referencia al campo de estudio que nos trajo los libros digitalizados. "Pero bastaba para disuadir al común de las personas".
Unos años más tarde, un criptógrafo de Carnegie Mellon, Manuel Blum, perfeccionó la idea. Con la ayuda de varios estudiantes de posgrado, incluyendo Langford y Luis von Ahn (a quien LA NACION entrevistó en 2011) , Blum creó el primer sistema efectivo para impedir el acceso de bots con spam: secuencias de letras y números distorsionadas usando un software simple, con números al azar y un conjunto de normas estándar. "El programa era completamente público", dice Blum. "Salvo por los números al azar, todos sabrían exactamente cómo funcionaba el programa".
¿Y qué hay del nombre Captcha ? Esa fue idea de Blum. "Recuerdo que trataba de encontrar una sigla similar a 'gotcha' (forma coloquial de 'te atrapé' en inglés)". Su mejor variante fue Completely Automated Public Turing test for telling Computers and Humans Apart (Prueba Turing Pública Completamente Automatizada para discernir entre Computadoras y Humanos). Otro investigador que trabajaba en el mismo tema quería llamar al sistema prueba Turing Invertida. Pero cuando Yahoo! comenzó a usar el sistema de Carnegie Mellon, la compañía lo llamó Captcha , y el nombre quedó.
UN CAPTCHA DE LA MENTE
Thomas Hannagan es científico cognitivo del Centro Nacional Francés para la Investigación Científica y de la Universidad Aix-Marseille, e investiga las diversas aristas de este particular código de validación.
¿Por qué estudia un científico cognitivo el Captcha?
Estas imágenes nos dicen algo del reconocimiento visual de palabras. Hemos estado trabajando más de cien años en cómo hacen los humanos para reconocer palabras, pero aún no podemos arreglar ese sistema cuando se quiebra.
Usted mostró palabras distorsionadas a sujetos por fracciones de segundo. ¿Eso qué le reveló?
Un mecanismo muy rápido abstrae información de las letras. No depende del color o de la forma de las letras.
¿Tiene en mente más experimentos con el Captcha?
En nuestro laboratorio, hay gente que ha estado trabajando con babuinos. Tienen casi el mismo sistema visual que el nuestro, pero sin lenguaje. Si un babuino pudiera procesar un Captcha, nos diría que esta capacidad proviene no del lenguaje sino del sistema visual.
¿No pensará realmente que un babuino puede resolver un Captcha?
¡Ese es mi próximo experimento!
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