Estás ayudando a entrenar coches autónomos gratis
"Selecciona todos los semáforos." "Haz clic en las imágenes que contengan pasos de peatones." - Esta verificación de imágenes que aparece cada vez que inicias sesión en un sitio web. Molesto, ¿verdad? Pero más allá de "demostrar que no eres un robot", esas tareas tienen otro propósito importante.
Estás creando datos de entrenamiento para la tecnología de conducción autónoma de Google - gratis.
La evolución del CAPTCHA
El CAPTCHA surgió a principios de los 2000 como una "prueba para distinguir humanos de computadoras". Comenzando con el reconocimiento de texto distorsionado, ha evolucionado junto con el avance de la tecnología.
- 1.ª generación (años 2000): Escribir caracteres distorsionados. Se volvió vulnerable a medida que mejoró la tecnología OCR
- 2.ª generación (reCAPTCHA v1, 2009-): Los humanos leían palabras de libros antiguos escaneados que el OCR no podía descifrar. Contribuyó a la digitalización de Google Books
- 3.ª generación (reCAPTCHA v2, 2014-): Casilla "No soy un robot" + selección de imágenes. Aparecieron semáforos, pasos de peatones, autobuses y bicicletas
- 4.ª generación (reCAPTCHA v3, 2018-): Puntúa los patrones de comportamiento del usuario y solo muestra verificación de imágenes en casos sospechosos. La mayoría de los usuarios pasan sin ver un CAPTCHA
¿Por qué "semáforos" y "pasos de peatones"?
No es casualidad que reCAPTCHA v2 use imágenes de semáforos, pasos de peatones, autobuses, bicicletas e hidrantes. Todos son objetos que los coches autónomos necesitan reconocer.
Google adquirió reCAPTCHA en 2009 y estableció su división de conducción autónoma Waymo en 2016. Los datos de etiquetado de imágenes recopilados a través de reCAPTCHA (información como "esta imagen contiene un semáforo") se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático.
En otras palabras, cada vez que respondes "selecciona todos los semáforos", estás mejorando gradualmente la capacidad de un coche autónomo para reconocer semáforos. Cientos de millones de usuarios en todo el mundo realizan este trabajo gratis cada día.
Lo que hay detrás de "No soy un robot"
A veces puedes pasar simplemente haciendo clic en la casilla "No soy un robot", pero en ese breve momento, Google analiza una cantidad sorprendente de información.
- Movimiento del ratón: Los movimientos humanos del ratón tienen ligeras oscilaciones, mientras que los bots se mueven en línea recta
- Posición del clic: Exactamente dónde hiciste clic en la casilla. Los humanos se desvían ligeramente del centro, mientras que los bots son demasiado precisos
- Tiempo en la página: Cuánto tiempo pasó entre abrir la página y hacer clic
- Cookies e historial de navegación: Si has iniciado sesión en una cuenta de Google, historial de respuestas anteriores de reCAPTCHA
- Dirección IP: Si un gran volumen de solicitudes proviene de la misma dirección IP
Toda esta información se evalúa de forma integral. Si se te juzga como "similar a un humano", la casilla sola es suficiente. Si se te considera "sospechoso", aparece la selección de imágenes.
El futuro del CAPTCHA - Autenticación invisible
reCAPTCHA v3 determina si un usuario es humano o bot en segundo plano sin requerir ninguna interacción del usuario. Analiza patrones de comportamiento como la velocidad de desplazamiento en la página, el ritmo de escritura y la presión en la pantalla táctil para calcular una puntuación.
En el futuro, los CAPTCHA podrían volverse completamente "invisibles", con la autenticación completándose sin que los usuarios siquiera se den cuenta.
Resumen
Cada vez que seleccionas semáforos y pasos de peatones en un desafío de imágenes CAPTCHA, estás contribuyendo al entrenamiento de la tecnología de conducción autónoma de Google. Detrás de "No soy un robot", se analizan numerosos datos incluyendo el movimiento del ratón, la posición del clic y la dirección IP. La próxima vez que aparezca un CAPTCHA, pensar "estoy contribuyendo al futuro de la conducción autónoma" podría hacer la molestia un poco más llevadera.