Una inteligencia artificial aprende a saltarse el sistema que comprueba si los usuarios de páginas web son humanos

Máquinas engañando a máquinas. Es lo que ha logrado un equipo de investigadores, que ha creado un modelo de inteligencia artificial que puede 'resolver' los CAPTCHA, esas imágenes con letras deformadas que utilizan algunos sitios web para verificar si un usuario es humano. Esta IA, cuyos resultados han sido publicados en la revista 'Science', es hasta 300 veces más eficiente que cualquier otra que se haya desarrollado hasta ahora.

La capacidad de aprender y generalizar a partir de algunos ejemplos es un sello distintivo de la inteligencia humana. Por eso los seres humanos podemos identificar, no sin algunas dificultades, los caracteres que salen en un CAPTCHA, esas imágenes en las que aparecen letras o números algo borrosas, solapadas o deformadas.

Estas imágenes son las que utilizan los sitios web para bloquear las interacciones automatizadas, es decir, para evitar que un robot se abra una cuenta en un foro o en una red social o interactúe con el contenido de algunas páginas. Esto se hace porque las CAPTCHA son ejemplos de problemas que son relativamente fáciles para los humanos pero muy difíciles para los ordenadores.

“En un CAPTCHA un humano ve un conjunto de formas (caracteres) que podría separar fácilmente, pese a que se encuentren unas solapadas con otras”, de forma que cada letra o número puede ser interpretado individualmente, “ignorando las diferencias de forma, color, textura...”, explica el investigador español Miguel Lázaro, uno de los autores del estudio.

Sin embargo, las máquinas tradicionales no tienen esa capacidad de generalizar y reconocer un carácter independientemente de cómo lo escribamos, ya que lo que hacen es percibir la imagen de un CAPTCHA como un todo e intentan buscar similitud entre diferentes partes de esa imagen y otras que ha visto durante su entrenamiento.

Engañar a estas IA tradicionales es relativamente sencillo, ya que basta añadir alguna pequeña variación en la imagen que nunca hayan visto durante su entrenamiento y así confundirla. Sin embargo, la nueva IA “incorpora muchos de los sesgos inductivos intrínsecos a la percepción en los humanos y por eso es mucho más exitosa a la hora de resolver CAPTCHAs”, explica Lázaro.

Imitando el funcionamiento del cerebro

Para desarrollar una IA con la capacidad de aprender y generalizar con relativamente pocos ejemplos, este investigador español y sus colegas de la compañía de robótica e inteligencia artificial Vicarious se han basado en la información que conocemos del cerebro humano.

“Hemos utilizado varios de los principios que los investigadores han descubierto en los últimos años que sigue el cortex visual: factorización de los objetos en una forma y una apariencia independientes”, explica Lázaro.

Gracias a esto han conseguido un modelo de IA que es capaz de generalizar a partir de muchos menos ejemplos que los modelos tradicionales, “algo que es crítico en el ámbito de la robótica”, explica Lázaro, ya que, en el mundo real, un robot “necesita manipular objetos que cambian con frecuencia” y trabajar en entornos “a menudo imprevisibles”.

Además, los hallazgos de este estudio llaman la atención sobre la necesidad de empezar a desarrollar técnicas más robustas que el sistema CAPTCHA para contrarrestar el spam e identificar a los robots que circulan por la Red.