原标题：Vicarious公布破解CAPTCHA图像验证的细节
CAPTCHA图像验证常被用来验证登入者的身份，以识别机器人或是人类，Vicarious利用递归皮质网络技术提高图像验证的准确率。
图片来源:Vicarious
专门研发递归皮质网络（Recursive△Cortical△Network，RCN）技术的Vicarious曾于2013年宣布他们可破解文字版的CAPTCHA图像验证，上周Vicarious正式于《科学》（Science）期刊上发表了研究细节，并揭露该公司选择RCN的原因。
文字版CAPTCHA图像验证是在复杂的背景中显示文字，以能否准确输入文字来判断使用者是人类或机器人，若一个演算法可达1%的成功率时，就视为破解了CAPTCHA。
不过，当Vicarious以单一模型进行测试时，在Google的reCAPTCHA上有66%的准确率，在BotDetect有64.4%，在Yahoo有57.4%，在PayPal达57.1%，而一个针对特定形式最佳化的模型最高则可达到90%的准确率。
Vicarious说，人类不经任何训练就能分辨复杂背景中的文字，但坊间的光学分辨API并不理解物件，也无法将物件自背景中隔离，此外，诸如卷积神经网络（CNN）的深度学习技术在受训后分辨CAPTCHA的效果也不佳。
根据实验，深度学习技术纵使在经过230万个训练样本后，准确度仍然远不及只执行260个训练样本的RCN。
2011年创立Vicarious之所以受到瞩目并不只因为该公司在RCN技术上的表现，还因为该公司的股东都大有来头，包括脸书创办人Mark△Zuckerberg、Tesla创办人 Elon△Musk、Amazon创办人Jeff△Bezos、Yahoo共同创办人杨致远、Skype共同创办人Janus△Friis，以及Salesforce.com执行长Marc△Benioff都曾先后注资Vicarious。
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