ক্যাপচা:কতক্ষণ এটি মানব-এআই পার্থক্যের জন্য একটি কার্যকর কৌশল থাকতে পারে?

আপনি যখন Google Chrome এর মাধ্যমে একটি সাইট অ্যাক্সেস করার চেষ্টা করেন তখন প্রদর্শিত পপ-আপগুলির কারণে আমাদের মধ্যে অনেকেই বিরক্ত এবং বিব্রত বোধ করেছি, যা আপনাকে নিশ্চিত করতে বলে যে আপনি মানুষ কিনা। একবারের জন্য এটি জিজ্ঞাসা করা সবচেয়ে বোকা জিনিস বলে মনে হয়, বিশেষত যদি এটি বারবার আপনার মুখে উঠে আসে। এটি হল ক্যাপচা, একটি চ্যালেঞ্জ-প্রতিক্রিয়া পরীক্ষা যা ব্রাউজারকে নির্ধারণ করতে দেয় যে এটি এমন কোনও মেশিন নয় যা আপনার ব্যক্তিগত অনুসন্ধানে প্রবেশ করার চেষ্টা করছে। স্প্যাম বটগুলিকে ইন্টারনেট থেকে দূরে রাখতে এবং অপব্যবহার রোধ করতে ক্যাপচা একটি সাধারণ সুরক্ষামূলক ব্যবস্থা হয়ে উঠেছে৷ কিন্তু সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, ক্যাপচা প্রসারিত হয়েছে এবং এটি একটি জটিল কাজ হয়ে উঠেছে যার জন্য আমাদের তথাকথিত প্রতিক্রিয়া চ্যালেঞ্জে মনোনিবেশ করতে হবে। কেন আপনার ব্রাউজার আপনাকে "আমি রোবট নই" নিশ্চিত করতে বলছে? এবং কীভাবে এটি কেবল একটি বিরক্তিকর এবং সময়সাপেক্ষ চ্যালেঞ্জে রূপান্তরিত হয়েছিল? পড়ুন কীভাবে স্প্যামবট অপসারণের হাতিয়ার হিসেবে শুরু হওয়া কিছু এখন মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে একটি কঠিন প্রতিযোগিতায় পরিণত হয়েছে৷

ক্যাপচা কি?

ক্যাপচা মানে সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় পাবলিক টিউরিং টেস্ট। এটি 2000 এর দশকের গোড়ার দিকে মানুষের জন্য একটি পরীক্ষা হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল যে তারা মেশিন বা স্প্যাম বট নয় যা ব্রাউজার নিরাপত্তা লঙ্ঘনের চেষ্টা করছে। যদিও ক্যাপচা এর উদ্ভাবন অন্য বিতর্কের বিষয়, এর প্রাচীনতম সংস্করণটি 1997 সালের। যখন এটি প্রথম ব্যবহার করা হয়েছিল, তখন ক্যাপচা ব্যবহারকারীদেরকে সরল পাঠ্যে বিকৃত অক্ষরগুলির একটি ক্রম টাইপ করে তাদের "মানবতা" প্রমাণ করতে বলত। কিছু ক্রমানুসারে, বিকৃত অক্ষরগুলি অনুরূপ বিকৃত বিন্যাসে লেখা সংখ্যা দ্বারা একত্রিত হয়েছিল। এই অক্ষরগুলি এমনভাবে লেখা হয়েছিল যে তাদের মধ্যে কোনও স্থান নেই এবং প্রতিটি লগইন প্রচেষ্টায় কোডটি পরিবর্তন করা হয়েছিল। এটি করা হয়েছিল কারণ, প্রায় অসীম সংখ্যক বিকৃত সিকোয়েন্স ডিকোড করার জন্য, কিছু মানুষের বুদ্ধি সবসময় প্রয়োজন হবে; যেখানে, একটি কম্পিউটার মেশিন অ্যালগরিদম বিকৃত ক্রম সনাক্ত করতে পারে না। এইভাবে, ক্যাপচা তাৎক্ষণিকভাবে অনেক ওয়েব এবং মেল পরিষেবা প্রদানকারীর দ্বারা গ্রহণ করা হয়েছিল৷

কিন্তু তারপরের কয়েক বছরে, ক্যাপচা জটিল হয়ে গেল।

Google-এর reCAPTCHA:মূল পরীক্ষায় একটি জটিল আপগ্রেড

2007 সালে, Google সিস্টেমের মূল গবেষকদের একটি গ্রুপ থেকে reCAPTCHA নামক প্রোগ্রামটি কিনে নেয় এবং Google স্কলার এবং Google Books-এ এটি ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা শুরু করে। কিন্তু, যেখান থেকে এটি শুরু হয়েছিল, এই সর্বশেষ আকারে ক্যাপচা গুগল ব্যবহারকারীদের জন্য মাথাব্যথা হয়ে উঠেছে। মেশিন লার্নিং নিয়ে গবেষণা যেমন বেড়েছে, তেমনি জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য কম্পিউটিং সিস্টেম এবং তাদের অ্যালগরিদমের সক্ষমতাও বেড়েছে। এইভাবে, মূল চরিত্রের ক্রমগুলি বট এবং মেশিনগুলির জন্য সমাধান করা খুব সহজ হয়ে উঠেছে। সুতরাং, Google এগিয়ে গিয়ে সেই অক্ষরগুলিকে আরও বাঁকানো এবং প্রযুক্তিগতভাবে মানুষের চোখে আরও বিভ্রান্তিকর করে তুলেছে। এটি আসলে মানব এবং মেশিনের বুদ্ধিমত্তার মধ্যে আসল প্রতিযোগিতা শুরু করেছিল, যা Google ব্যবহারকারীদের জন্য বাস্তব বিরক্তিকর reCAPTCHA হয়ে উঠেছে। ব্যবহারকারী যে Google প্ল্যাটফর্ম এবং অনুসন্ধানগুলি অ্যাক্সেস করছে তা নিশ্চিত করার জন্য, Google সিকোয়েন্সগুলি সমাধান করা আরও কঠিন করে তুলেছে৷

পরীক্ষায় ছবি যোগ করা:Google এর কোনো ক্যাপচা রিক্যাপচা নেই

2014 সালে, Google reCaptcha অধিগ্রহণ করার পরে অনেক দেরি করে, এটি ব্যবহারকারীদের বিরক্তিকরতার উপর কাজ করার সিদ্ধান্ত নেয়। এছাড়াও, এই সমস্ত বছরগুলিতে, আরও একবার গবেষকরা স্মার্ট মেশিন তৈরি করার জন্য reCAPTCHA-এর প্রতিক্রিয়া চ্যালেঞ্জ বোঝার ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে গেছে। একটি পরীক্ষামূলক পরীক্ষায়, Google গবেষকরা নির্ধারণ করেছেন যে অত্যন্ত জটিলতা এবং বিরক্তিকর পপআপ সত্ত্বেও, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সঠিকভাবে 99 শতাংশের বেশি প্রতিক্রিয়া পেতে সক্ষম হয়েছিল যখন আমরা মানুষ সবেমাত্র 33 শতাংশ পরিচালনা করতে পারি। সুতরাং, এটি একটি পরিবর্তনের সময় ছিল৷

গুগল ব্যবহারকারীদের বিরক্তি দূর করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। নতুন "NoCAPTCHA reCAPTCHA" ব্যবহারকারীদের শুধুমাত্র টিক বক্সে ক্লিক করে পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে দেয়। এইবার গুগল এপিআই প্রযুক্তির সাথে অনেক এগিয়ে গেছে এবং ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি ব্যবহার করে তা নির্ধারণ করতে এটি মানুষ নাকি রোবট। Google-এর নতুন reCAPTCHA ব্যবহারকারীর অনুসন্ধানের পাশাপাশি মাউস কার্সারের গতিবিধি বিশ্লেষণ করেছে। একটি বট একটি বট হিসাবে একটি মাউস ক্লিক অনুকরণ করতে পারে না, সেই নির্দিষ্ট ক্যাপচা পরীক্ষার জন্য কোডটি বিশ্লেষণ করলে সেই ভার্চুয়াল টিক বক্সটিকে একটি গ্রাফিক চিত্র হিসাবে দেখাবে এবং তাতে সাড়া দেবে না৷ কিন্তু আবার, যদি একটি বট জাভাস্ক্রিপ্ট পড়তে পারে, তাহলে এটি সহজেই অনুকরণ করতে পারে এবং মাউস মুভমেন্ট ট্র্যাকিং বিকল্পটি ব্যর্থ হবে।

তাহলে আপনি কীভাবে সেই সমস্যাটি ঠিক করবেন? এবং, যদি আপনি আপনার পছন্দের থেকে আলাদা অনুসন্ধান করেন?

ওয়েল, যে ক্ষেত্রে, অন্য পরীক্ষা স্বাগত জানাই. আপনি একজন মানুষ নাকি রোবট তা দেখতে Google-এর নতুন reCAPTCHA আপনাকে "চোখ-পরীক্ষা" এর একটি সিরিজে নিয়ে যায়। সুতরাং, যদি আপনি একটি অনির্ধারিত বা সন্দেহজনক অনুসন্ধান করেন, Google আপনাকে তাদের একটি সম্পূর্ণ গ্রুপ থেকে কিছু নির্দিষ্ট ছবি বেছে নিতে বলবে। আমরা সবাই লক্ষ্য করেছি যে গুগল আমাদেরকে ট্রাফিক লাইট, গাড়ি, পার্ক বা রাস্তার চিহ্ন দিয়ে ছবি সনাক্ত করতে বলছে, তাই না? এটাই হল NoCAPTCHA reCAPTCHA।

এটি ক্যাপচা-এর সবচেয়ে আপডেটেড এবং বহুল ব্যবহৃত সংস্করণ, যা শুধুমাত্র গুগল নয়, টুইটার, ফেসবুক এবং ক্রেগলিস্টের মতো প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহারকারীদের সামাজিক মিডিয়া প্রোফাইলের স্প্যাম এবং অপব্যবহার রোধ করতে মানব-এআই পার্থক্যের মাধ্যম হিসেবে ব্যবহার করে। কিন্তু আবারও, এই সংস্করণের ছবিগুলি মানুষের চোখে আরও ঝাপসা হয়ে উঠেছে, ধাঁধার জটিলতা বাড়িয়েছে এবং আবারও সেই একই পথ অতিক্রম করেছে যা reCAPTCHA আগে গিয়েছিল৷

কিন্তু কেন?

কেন ক্যাপচা পাজল এত জটিল?

ক্যাপচা একটি মাধ্যম হিসাবে শুরু হয়েছিল বট এবং মেশিনগুলিকে মানব ব্যবহারকারী হিসাবে অনুকরণ করতে এবং ভুল উপায়ে যে কোনও ধরণের ডেটা অ্যাক্সেস করতে বাধা দেওয়ার জন্য। কিন্তু মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে গবেষণা ও পরীক্ষা-নিরীক্ষা অনেকদূর এগিয়েছে এবং এমনকি সফল হয়েছে, আমরা অনেক জটিল গণনা সমাধান করার ক্ষমতা সহ মেশিন তৈরি করেছি এবং ক্যাপচা হয়ে উঠেছে কেকের টুকরো। বিজ্ঞান যন্ত্রকে এমন ব্যাপক ক্ষমতা দিয়েছে যে, এখন যদি আমরা সফটওয়্যার বা বটের জন্য কঠিন কিছু করার চেষ্টা করি, তাহলে মানুষের জন্য ডিকোড করা কঠিন হয়ে যাবে।

এটা কি খুব অবাক হওয়ার বিষয় যে ক্যাপচা একরকম ব্যর্থ হচ্ছে?

অবশ্যই না. আমরা কার্যকরী কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করেছি। আমরা আর্থিক বিশ্লেষণ, ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত এবং চিকিৎসা বিজ্ঞান সংক্রান্ত শত শত ধাঁধা এবং গণনার সমস্যার সমাধান করেছি। আমরা আমাদের জীবনকে সহজ করতে এবং আরও জটিল গবেষণার ক্ষেত্রে আমাদের সাহায্য করতে টন মেশিন-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন এবং সরঞ্জাম ব্যবহার করেছি। এবং এরই মধ্যে, আমরা কাজের গতি এবং দক্ষতা বাড়াতে মেশিনগুলিকে তাদের নিজস্ব বুদ্ধিমত্তা দিয়েছি। যেহেতু আমাদের জীবন AI এবং মেশিন লার্নিং এর উপর অনেক বেশি নির্ভরশীল, তাই এটি আমাদেরকে ছাড়িয়ে যাওয়া সময়ের ব্যাপার মাত্র।

কত দৈর্ঘ্য ক্যাপচা আরও যেতে পারে?

গবেষকরা এই প্রতিক্রিয়া-চ্যালেঞ্জ মেকানিজমের সাথে যা পাচ্ছেন তা অনুসারে, এটি কেবল শুরু। বর্তমান ক্যাপচা সরঞ্জামগুলিকে আপগ্রেড করতে এবং এই প্রতিক্রিয়া চ্যালেঞ্জ-পরীক্ষাগুলি পরিচালনা করার উপায় পরিবর্তন করার জন্য বিভিন্ন পরীক্ষা করা হয়েছে। 2017 সালে, পেপ্যাল ​​একটি নতুন ধরণের ক্যাপচা কৌশলের উপর একটি পেটেন্ট পেয়েছে। এখানে, একজন ব্যবহারকারীকে তার মানবতা প্রমাণ করার জন্য জিজ্ঞাসা করা ধাঁধা এবং প্রশ্নগুলি তাদের জাতি, অবস্থান এবং লিঙ্গ অনুসারে আলাদা হবে। একইভাবে, অ্যামাজন টেকনোলজিস একটি ক্যাপচা ধাঁধা শৈলীর পেটেন্ট করেছে, যেখানে লোকেদের অপটিক্যাল বিভ্রম এবং সাধারণ লজিক পাজল সমাধান করতে বলা হবে, যা তাদের কাছে অপরিচিত হবে। এখন, এখানে অ্যামাজন ধাঁধাটি উল্টানোর চেষ্টা করেছে। অ্যামাজন টেকনোলজিস দাবি করেছে যে বেশিরভাগ মানুষ এই ধরনের প্রতিক্রিয়া ভুল পাবেন, যখন আধুনিক AI, তার ক্ষমতা দেওয়া হলে, এটি সঠিক হবে, এবং তাই, ভুল প্রতিক্রিয়া সহ প্রতিক্রিয়া হবে মানব ব্যবহারকারী। অন্যান্য পেটেন্টগুলির মধ্যে ক্যাপচা-এর জন্য গেমের মতো ধাঁধা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেখানে ব্যবহারকারীদের তাদের মানবতা প্রমাণের জন্য বোর্ড ধাঁধার ধরণের চিত্রগুলি সমাধান করতে হবে। এগুলি এমন কিছু প্রাথমিক ধারণা যা তাদের ক্যাপচা আপডেট করার উপায় পাচ্ছে৷

কিন্তু, তারা কি সত্যিই কার্যকর?

অনেক উপায়ে, তারা না. প্রথমত, এই "মহাকাশ-যুগ" প্রজন্মে যেখানে মেশিন লার্নিং আক্ষরিক অর্থেই মানুষের বিবর্তনের পরবর্তী ধাপ, সেখানে কোনো ক্যাপচা অটুট থাকবে না। -দ্বিতীয়ত, এই ধারণাগুলো মানুষের জন্য খুবই জটিল। আপনি যদি আশা করেন যে একজন লোক সাংস্কৃতিকভাবে বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর সব সময় সঠিকভাবে দেবে, তাহলে আপনি ভুল করছেন। জাতিগত, ভাষা এবং ব্যক্তিত্বে মানুষ একে অপরের থেকে খুব বৃহৎ পরিসরে আলাদা এবং সাংস্কৃতিক পটভূমির উপর ভিত্তি করে প্রতিক্রিয়া-চ্যালেঞ্জের এই ধরনের বিস্তৃত সেট তৈরি করা প্রায় অসম্ভব। তদুপরি, ইন্টারনেট এমন একটি জিনিস, যেটি যেকোনও জায়গা থেকে যেকোন ব্যক্তির আইকিউ, বয়স এবং বুদ্ধিমত্তার স্তর নির্বিশেষে অ্যাক্সেসযোগ্য। সুতরাং, এটা বিশ্বাস করা কঠিন যে প্রতিটি বয়সের প্রত্যেক ব্যক্তির একটি ওয়েব পৃষ্ঠা পাস করার জন্য একটি বোর্ড গেম ধাঁধা সমাধান করার জন্য তার মধ্যে এটি থাকবে। সম্ভবত, গবেষকরা, যন্ত্রের হস্তক্ষেপের বিরুদ্ধে প্রতিরোধ বজায় রাখার জন্য ভুলে গেছেন যে এটি একজন মানুষ হতে কেমন লাগে এবং এই ফ্যাক্টরটিকে তাদের সাম্প্রতিক উন্নয়ন থেকে সরিয়ে ফেলেছে।

ক্যাপচাকে আরও নির্ভরযোগ্য করতে কী করা যেতে পারে?

ঠিক আছে, আমরা এমন কিছু নিয়ে আসতে পারার আগে এটি একটি দুর্দান্ত আলোচনা এবং গবেষণার বিষয় যা মানুষের জন্য এটিকে সহজ করে তুলবে। যাইহোক, মানুষের আচরণের এমন কিছু দিক সন্ধান করা দরকার যা একটি এআই বটের পক্ষে অনুকরণ করা অসম্ভব হতে পারে। আরও বেশি ফোকাস ক্যাপচা টুল ডেভেলপ করা যেতে পারে যা ওয়েবপেজ "ক্রিয়া" সন্ধান করবে। Google সম্প্রতি তার reCAPTCHA এর সংস্করণ 3 সক্রিয় করেছে যার নাম reCAPTCHA v3। The new version of the response-challenge test by Google use what’s called “Adaptive Risk Analysis”, which do not push users to any sort of test and don’t ask them for ticking up the virtual box. It’s completely friction-free for users and allows them to access webpages directly. To carry out bot detection for preventing spam abuse, Google’s new reCAPTCHA would allow website owners to determine whether their site users are a bot or not, via scores that Google would give them based on its risk analysis algorithm. The score would detect if the traffic on the site is suspicious or not. Owners can then present suspicious users with a response test to cross-check reCAPTCHA’s detection. While Google won’t tell how their new algorithm would assign these scores to users, it can be considered as a welcoming medium of filtering traffic, where users’ annoyance and difficulty to solve the earlier tests has been considered.

Final Opinion

It’s too early to say that Google’s new reCAPTCHA v3 is the best and most user-friendly way to avoid bot traffic on webpages. Moreover, the pace at which AI and machine learning research are moving ahead, we cannot know of implications that would have on any new CAPTCHA technique.

Since people are putting more stakes at machine learning and not on surveillance on machine activities, all these new patents of CAPTCHA techniques may become non-viable in the near future. For now, CAPTCHA remains the most widely used response-challenge test for bot detection on the web. But to have it that way for more and more years, it is important that methods of the distinction between AI and humans are discovered before we pass on everything we have and whatever defines our legacy to the smart machines we are being dependent on.