MentalTrotter 寫道

 "中國(guó)人工智能極客 團(tuán)隊(duì)MentalTrotter宣布其自主研發(fā)的模擬人腦圖像識(shí)別算法已經(jīng)成功破解了google的reCAPTCHA驗(yàn)證碼，該算法只需要較小的資源但 有較高較理想的識(shí)別率，算法借鑒了認(rèn)知心理學(xué)技術(shù)，可以通過(guò)真人的心理認(rèn)知來(lái)矯正錯(cuò)誤，理論識(shí)別率可以高達(dá)99%。他們?cè)诰W(wǎng)上發(fā)布了測(cè)試視頻和程序（百度）。

他們的團(tuán)隊(duì)大部分是年輕(大部分為90后)自信且對(duì)人工智能領(lǐng)域充滿激情的程序員，團(tuán)隊(duì)主要采用工作的業(yè)余時(shí)間進(jìn)行研究，他們自認(rèn)為自己是人工智能研究的 實(shí)干派，他們覺(jué)得人工智能學(xué)科不需要特別多基礎(chǔ)理論的指導(dǎo)，例如萊特兄弟沒(méi)有空氣動(dòng)力學(xué)的情況下也造出了飛機(jī)，他們相信自己會(huì)為人工智能的發(fā)展作出努力。 在技術(shù)層面，傳統(tǒng)的字符識(shí)別大致分為字符分割，特征提取，分類器識(shí)別三個(gè)步驟。而現(xiàn)在大部分驗(yàn)證碼采用黏連字符，大大加大了字符分割的難度，避免了程序?qū)?驗(yàn)證碼的識(shí)別。而他們的仿生認(rèn)知模型很大程度上借鑒了基于生物的識(shí)別模型，參考了哺乳動(dòng)物視覺(jué)系統(tǒng)將視覺(jué)信息分為where和what兩個(gè)通路，底層模擬 神經(jīng)元對(duì)不同模式進(jìn)行識(shí)別，在高層采用面向?qū)ο蟮恼J(rèn)知模擬了人的認(rèn)知心理，將字符分割，特征提取，分類器識(shí)別的步驟同時(shí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了高層思維 和底層識(shí)別的交互，算法可以成功的區(qū)分出字符的旋轉(zhuǎn)，縮放，同時(shí)對(duì)字符扭曲也有很高適應(yīng)性。

MentalTrotter說(shuō)他們的本意并不是破解驗(yàn)證碼也不會(huì)公開破解工具，他們真正想做的是希望通過(guò)研究人的神經(jīng)元特性和認(rèn)知心理來(lái)實(shí)現(xiàn)可實(shí)用的程 序。團(tuán)隊(duì)的短期目標(biāo)是將算法實(shí)用化，例如真實(shí)照片下的字符識(shí)別，提供健康資訊的專家系統(tǒng)等產(chǎn)品。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，MentalTrotter團(tuán)隊(duì)將致力研發(fā)人類 認(rèn)知 、情感相結(jié)合的人工智能算法。研發(fā)的技術(shù)將來(lái)可以廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、智能醫(yī)療、工業(yè)控制、智能交通等行業(yè)，將創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和節(jié)約海量的資源。

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