कैप्चा कुछ हद तक हमारे जीवन का हिस्सा बन गया है। हमारे द्वारा एक्सेस की जाने वाली लगभग हर वेबसाइट के लिए, हमें वांछित परिणाम प्राप्त करने से पहले कैप्चा दर्ज करने की समान प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है। लेकिन क्यों? हमारी मानवता को साबित करने के लिए।

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खैर, जैसा कि यह बेतुका लग सकता है, हम सभी जानते हैं कि हमें यह साबित करने के लिए हर दूसरी वेबसाइट पर उलझे हुए अक्षरों और संख्याओं को दर्ज करना होगा, कि वास्तव में, हम इंसान हैं जो हमारे लैपटॉप का उपयोग हमारे बैंक खातों तक पहुंचने के लिए कर रहे हैं।

लेकिन क्या आपने कभी सोचा है कि हमें बार-बार अजीबोगरीब संयोजनों में प्रवेश करने का यह दर्द क्यों सहना पड़ता है? खैर, ऐसा लगता है कि हम सिर्फ इंसान नहीं हैं, हम इंसान मशीन हैं।

यह ध्यान में आया है कि हर बार जब हम कैप्चा संयोजन भरते हैं, तो हम एआई को अधिक स्मार्ट बनाते हैं।

कैप्चा की उत्पत्ति कहाँ से हुई है?

रेकैप्चा संख्याओं का एक सहयोग है जिसे 2007 में पिट्सबर्ग में कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय के कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा शुरू किया गया था। बाद में, गूगल ने भी पुस्तकों को डिजिटाइज़ करने के प्रयास के साथ 2009 में कैप्चा का उपयोग करना शुरू किया।

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एक व्यक्ति द्वारा पुस्तकों को मैन्युअल रूप से डिजिटाइज़ करना अत्यंत कठिन और उबाऊ हो सकता है। तो, गूगल ने एक बेहतर विचार के बारे में सोचा। गूगल ने सोचा था कि यदि लाखों लोग पुस्तकों को डिजिटाइज़ करने के लिए एक साथ आते हैं और कैप्चा कोड टाइप करके थोड़ा सा योगदान करते हैं, तो डिजिटल पुस्तकों में संक्रमण आसान हो जाएगा।

साथ ही, रेकैप्चा खुद को वेरिफाई करता है। यह कई उपयोगकर्ताओं को अक्षरों का एक ही संयोजन दिखाता है और यह सुनिश्चित करने के लिए कई प्रयासों की तुलना करता है कि सही परिणाम प्राप्त हुआ है।

प्रौद्योगिकी के लिए धन्यवाद, रिकैप्चा पूरे गूगल पुस्तकें संग्रह और न्यूयॉर्क टाइम्स बैक-कैटलॉग से 13 मिलियन लेखों को 1851 में वापस लाने में सफल रहा है।

क्या यह आश्चर्यजनक नहीं है!

हालाँकि, पुस्तकों के डिजिटलीकरण की प्रक्रिया पूरी होने के बाद, गूगल ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को बढ़ाने के लिए रिकैप्चा तकनीक का इस्तेमाल किया।


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एआई और कैप्चा

2012 से, गूगल ने गूगल स्ट्रीट व्यू से कैप्चा सत्यापन के लिए फ़ोटो के स्निपेट्स को शामिल करना शुरू किया। उपयोगकर्ताओं को दरवाजे की संख्या और अन्य संकेतों को टाइप करना आवश्यक था और उसके बाद से, कैप्चा एआई विकास के बारे में बन गया।

स्ट्रीटलाइट या बिल्ली जैसी समान तस्वीरों का एक गुच्छा चुनकर, हम एआई की मदद करते हैं। हम मशीन को पहले से चयनित तस्वीरों का एक सेट देते हैं और जितनी अधिक तस्वीरें हम इसे खिलाते हैं, एआई उतना ही सटीक होता है। एआई हमारे द्वारा भरे जाने वाले प्रत्येक कैप्चा के साथ छवियों की अधिकता से, स्ट्रीटलाइट्स की छवियों को अलग करने के लिए पर्याप्त बुद्धिमान हो जाता है।

यह गूगल को कई तरह से मदद करता है। सबसे पहले, यह अधिक सटीक खोज परिणाम प्रदान करने में गूगल छवियों के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करता है। दूसरे, यह अधिक सटीक गूगल मानचित्र परिणाम प्रदान करने में मदद करता है। इसके अलावा और भी कई कारण हैं जिनसे गूगल को कैप्चा से लाभ होता है।

गूगल अपना डेटाबेस बनाने के लिए हमारी मानवीय प्रवृत्ति का उपयोग कर रहा है। आखिरकार, आपके निपटान में लाखों इंटरनेट उपयोगकर्ता होने से मदद मिलती है।

इसलिए, अगली बार जब आप अधिक जटिल कैप्चा देखें, तो यह याद रखना सुनिश्चित करें कि आप अपनी उंगली के हर क्लिक से एआई को पहले से कहीं अधिक मजबूत बना रहे हैं।


Image Source: Google Images

Sources: APTechradarFuturism

Originally written in English by: Anjali Tripathi

Translated in Hindi by: @DamaniPragya

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