遇到過“喪心病狂”的驗證碼沒？
還記得你第一次輸入
「驗證碼」
是在哪一年嗎？
不知從什么時候開始
在我們登錄網站賬號時
輸入驗證碼成為了一道
必答題
一開始，我們會被要求輸入一些
數字驗證碼或者
回答簡單的算術題
比如這樣
▼
雖然在當時并不知道
這個突然冒出的驗證碼
是用來干什么的
但好在答題過程并不復雜
順手填一下就好
可是后來我發現
這種“喪心病狂”的驗證碼
你一定見過吧
▼
還有這種
▼
這種
▼
當I是大寫i而不是小寫l
當0是數字零而不是大寫O
當l是小寫L而不是數字1的時候
我陷入了深深的懷疑...
好在，今天很多網站的驗證碼又回歸了簡單
比如讓你用鼠標點擊一下
或是移動完成一個拼圖
驗證碼終于不再那么復雜了~
可是，至始至終
我都不知道驗證碼不斷變化的背后
到底是為了什么...？
直到最近，我才知道
驗證碼的引入主要是為了
❶ 防止惡意程序采用暴力破解的方式進行不斷的登錄嘗試，來破解用戶密碼。
❷ 防止惡意程序進行大量的注冊，占用網站服務器資源。
❸ 防止垃圾帖，廣告貼刷屏，使論壇、博客等網站沒有辦法運行。
只不過道高一尺魔高一丈
黑客也會通過技術手段
來實現驗證碼的自動識別
▲圖片來自網絡，若有侵權請聯系我們刪除
于是乎，在攻擊者和程序員的
“軍備競賽”之下
驗證碼只能往復雜化的道路越走越遠
從而嚴重影響了正常用戶的登錄體驗
而在這其中
其實就大量運用到了AI
通過模仿人類的視覺識別原理來分析驗證碼！
人類視覺原理（對應于上左圖）：
◆ 從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素）；
◆ 接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發現邊緣和方向）；◆ 然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀）；
◆ 最后進一步抽象（大腦進一步判定該物體為頭像）。
深度學習利用了類似的過程（對應于上右圖）：
◆ 首先盡可能找到驗證碼圖片里的各種邊，這些邊就是底層的特征（Low-level features）；◆ 然后下一步，對這些底層特征進行組合，就可以看到大致的輪廓，它們就是中間層特征（Mid-level features）；
◆ 最后，我們對輪廓進行組合，就可以組成各種各樣數字和字母了，也就是高層特征（High-level features）這個時候就可以識別出或者分類出驗證碼了。
識別驗證碼
只是AI的小試牛刀
當然，上面說到的驗證碼識別，只是AI的簡單應用，而像深度學習，如科研分析、語音識別等，所需的計算量就會非常大。
比如，2012年摘得ImageNet圖像分類大賽冠軍的AlexNet網絡，包含8層神經網絡、6000萬個參數、65萬個神經元；2015年奪冠的微軟ResNet網絡更是達到了152層。如此大的數據量，如果還用CPU進行訓練，花費的時間就要以年計了。
因此，深度學習十分依賴高端硬件設施，其學習訓練過程中涉及到大量矩陣運算，而GPU就是專門為矩陣運算而設計的。當前所有的主流深度學習框架，如TensorFlow、Caffe2、MXNet、PyTorch、CNTK等，均完善地支持GPU運算。
在這里，小編介紹一下戴爾易安信在去年發布的全新DSS 8440服務器，這是一款雙插槽4U服務器，最大特性在于提供了高達10個GPU加速卡的支持，并且具備大量的本地存儲，非常適合機器學習、訓練應用程序以及其他計算密集型工作負載。
GPU是計算的利器，同時也會產生大量的能耗。但對DSS 8440來說，它采用了最多4臺模塊化電源進行供電，最大可以實現3200-4000W的供電能力，足以應對GPU的高能耗。
同時，DSS 8440還提供雙層共12個散熱風扇，用于解決伴隨高能耗產生的散熱問題。
*DSS 8440是一個動態機器學習平臺，搭載2個Intel®至強®可擴展處理器，每個處理器最多24個內核/2個LGA3647/英特爾C620，專為機器學習應用程序和其他需要最高計算性能的高要求工作負載而設計。
未來版本的DSS 8440還將附帶Graphcore處理器。
Graphcore的IPU處理器完全不同于以往的處理器類型，它專為AI/機器學習而設計。其強大的并行處理能力，實現了快速訓練模型和實時操控，這使得Graphcore能夠在幫助自然語言處理以及理解自動駕駛方面帶來重要作用。
總而言之，可行的技術路線，需要底層基礎架構的有力支撐。戴爾易安信DSS 8440是幫助用戶構建足夠算力平臺的利刃。通過在開放平臺上提供巨大的計算能力，DSS 8440能夠幫助人們更快獲得機器學習工作負載結果！
▐ 最后，說點題外話。其實從AI幫助破解驗證碼，從而給人們帶來不好的用戶體驗來看，AI也是一把雙刃劍，用得好是造福人類的強大工具，用不好也可能帶來危害。
但是就任何技術來說，這都是不可避免的。結合技術發展史來看，人類社會的進步就是依靠不斷的創新，只是創新的同時要不斷健全相關的法律法規。所以，在這樣的前提下，AI是讓我們人類的生活變得更舒適的工具和手段。
尊敬的讀者
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