Günümüz dijital çağında, internette gezinirken CAPTCHA’larla düzenli olarak karşılaşıyoruz. İnsanlar ve botlar arasında ayrım yapmak için tasarlanan bu testler, çevrimiçi deneyimimizin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Peki bu CAPTCHA’ları çözerken sağladığınız verilere ne olduğunu hiç merak ettiniz mi? Bu makalede CAPTCHA dünyasına girecek ve özellikle Google tarafından yapay zeka modellerini eğitmek için nasıl kullanıldıklarını keşfedeceğiz. Öyleyse, CAPTCHA’ların arkasındaki gerçeği ortaya çıkaralım.
CAPTCHA ‘ların Amacı
“Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart” ifadesinin kısaltması olan CAPTCHA, botların yetkisiz erişim elde etmesini önlemek için web siteleri tarafından kullanılan bir güvenlik önlemidir. Kullanıcılara yalnızca insanların çözebileceği bir zorluk sunar ve böylece kullanıcının gerçekliğini garanti eder.
Google’ın reCAPTCHA hizmeti en yaygın kullanılan CAPTCHA sistemlerinden biridir. Kullanıcının gerçekten bir insan olduğunu doğrulamak için resim seçimi veya onay kutusu doğrulaması gibi çeşitli yöntemler kullanır. Ancak birçok kullanıcının farkında olmadığı şey, bu meydan okumalara katılarak farkında olmadan Google’ın makine öğrenimi modellerine katkıda bulunduklarıdır.
Google’ın CAPTCHA ile Yapay Zeka Eğitimi
Google’ın reCAPTCHA web sayfalarının derinliklerinde, şirket CAPTCHA’ların çözülmesinde insan çabasının olumlu kullanımını kabul ediyor. Kullanıcılar tarafından sağlanan çözümlerin metinleri dijitalleştirmek, görüntülere açıklama eklemek ve makine öğrenimi veri kümeleri oluşturmak için kullanıldığını belirtiyorlar. Bu veriler de kitapların korunmasına, haritaların iyileştirilmesine ve karmaşık yapay zeka sorunlarının çözülmesine yardımcı oluyor.
Peki bu süreç nasıl işliyor? Bunu tam olarak anlamak için denetimli makine öğrenimine hızlı bir genel bakış yapalım.
Denetimli Makine Öğrenimi: Kısa Bir Genel Bakış
Denetimli makine öğrenimi modelleri, verileri farklı sınıfları ayırt eden kalıplara veya özelliklere göre sınıflandırmayı amaçlar. Bu modeller, her bir sınıfla ilişkili özellikleri öğrenmek için eğitim verisi olarak bilinen önemli miktarda etiketli veriye ihtiyaç duyar. Binlerce etiketli görüntünün algoritmaya beslenmesiyle model, özelliklerine göre farklı nesneler arasında ayrım yapmayı öğrenir.
Örneğin, tren, uçak ve tekne görüntülerini sınıflandırmak üzere bir makine öğrenimi modelini eğitmek için bu nesnelerin etiketli görüntüleri kullanılır. Sınıflar arasında ayrım yapmak için boyut, renk ve şekil gibi özellikler çıkarılır. Model eğitildikten sonra, eğitim veri kümesinden öğrendiklerine dayanarak yeni, etiketsiz görüntüleri sınıflandırabilir.
Google’ın reCAPTCHA’dan Veri Toplaması
Bir kullanıcı bir reCAPTCHA zorluğuyla karşılaştığında, Google yapay zeka modellerini geliştirmek için veri toplar. Peki Google, bir kullanıcının belirli bir tanıma uyan görselleri doğru tanımlayıp tanımlamadığını nasıl anlar? Cevap, kullanıcıya sunulan görüntü panelinin bileşiminde yatıyor.
Görüntülenen altı görselden beşi Google tarafından zaten etiketlenmiş durumda. Daha sonra kullanıcıdan bilinen dört görseli doğru bir şekilde tanımlaması isteniyor ve bilinmeyen beşinci görsel için verdiği yanıt yapay zeka eğitim veri setini geliştirmek için kullanılıyor. Bu akıllıca yaklaşım, Google’ın görsellerin içeriği hakkında önceden bilgi sahibi olmadan değerli veriler toplamasına olanak tanıyor.
:no_upscale()/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/22515486/Screen_Shot_2021_04_22_at_11.43.47_AM.png)
Verilerin Arkasındaki Amaç
reCAPTCHA meydan okumaları aracılığıyla toplanan verilerin tam amacı kamuoyuna açıklanmamıştır. Ancak, bu meydan okumalarda sunulan görüntü türlerini analiz ederek, eğitilen yapay zeka modelleri hakkında eğitimli tahminlerde bulunabiliriz. Meydan okumalar genellikle yollar, trafik sinyalleri ve arabalar etrafında dönüyor, bu da verilerin haritalama sistemlerini iyileştirmek veya Alphabet Inc’in sürücüsüz otomobil şirketi Waymo’ya yardımcı olmak için kullanılabileceğini gösteriyor.
Toplanan verilerin spesifik uygulamaları belirsiz olsa da, Google’ın yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için insan çabasının gücünden yararlandığı açıktır.
Bu nedenle, bir dahaki sefere bir CAPTCHA zorluğuyla karşılaştığınızda, sadece insanlığınızı kanıtlamakla kalmadığınızı, aynı zamanda çeşitli endüstrilerde devrim yaratma potansiyeline sahip yapay zeka modellerinin eğitilmesine de yardımcı olduğunuzu unutmayın.
Sık Sorulan Sorular
Google reCAPTCHA meydan okumalarından toplanan verileri nasıl kullanıyor?
Google, reCAPTCHA meydan okumalarından toplanan verileri metinleri dijitalleştirmek, görsellere açıklama eklemek ve makine öğrenimi veri kümeleri oluşturmak için kullanıyor. Bu veriler kitapların korunmasına, haritaların iyileştirilmesine ve karmaşık yapay zeka sorunlarının çözülmesine yardımcı oluyor. Kullanıcılar bu meydan okumalara katılarak Google’ın yapay zeka modellerinin eğitimine katkıda bulunuyor.
Kullanıcılar reCAPTCHA aracılığıyla verilerini Google’ın yapay zeka modellerine katmaktan vazgeçebilir mi?
Şu anda, kullanıcıların verilerinin reCAPTCHA aracılığıyla Google’ın AI modellerini eğitmek için kullanılıp kullanılmayacağını seçmeleri için açık bir devre dışı bırakma seçeneği bulunmamaktadır. Ancak, teknoloji şirketlerinin şeffaflığa öncelik vermesi ve kullanıcılara verilerinin nasıl kullanıldığına dair net bilgiler sunması önemlidir.
reCAPTCHA zorlukları aracılığıyla toplanan verilerin bazı potansiyel uygulamaları nelerdir?
Toplanan verilerin kesin uygulamaları açıklanmamış olsa da, meydan okumalarda sunulan görüntü türlerine dayanarak eğitimli tahminlerde bulunabiliriz. Zorluklar genellikle yollar, trafik sinyalleri ve arabaları içeriyor, bu da verilerin haritalama sistemlerini iyileştirmek veya sürücüsüz araba teknolojisinin geliştirilmesine yardımcı olmak için kullanılabileceğini gösteriyor.
Yapay zeka modellerinin eğitimi bağlamında denetimli makine öğrenimi nasıl çalışır?
Denetimli makine öğrenimi, etiketli örneklere dayalı olarak verileri sınıflandırmak için modellerin eğitilmesini içerir. Yapay zeka modellerinin görüntüleri sınıflandırmak için eğitilmesi durumunda, farklı nesnelerin etiketli görüntüleri algoritmaya beslenir. Model, her bir sınıfla ilişkili özellikleri öğrenir ve eğitim veri kümesinden öğrendiklerine dayanarak yeni, etiketsiz görüntüleri sınıflandırmasına olanak tanır.
reCAPTCHA V2 ve reCAPTCHA V3 arasındaki fark nedir?
Bu makalede ele alınan versiyon olan reCAPTCHA V2, zorlukları çözmek ve insanlıklarını onaylamak için kullanıcı etkileşimi gerektirir. Öte yandan, reCAPTCHA V3, ziyaretçileri tarama deneyimlerini kesintiye uğratmadan çeşitli metriklere göre puanlar. Bu sürüm, açık kullanıcı etkileşimi ihtiyacını ortadan kaldırarak süreci daha sorunsuz ve kullanıcı dostu hale getirir.
Yorumlar (2)
You’re so awesome! I don’t believe I have read a single thing like that before. So great to find someone with some original thoughts on this topic. Really.. thank you for starting this up. This website is something that is needed on the internet, someone with a little originality!
Thank you very much, please don’t forget to share and recommend our site.