Test Público Completamente Automatizado para Diferenciar a los Seres Humanos de las Computadoras

Las siglas inglesas de Completely Automated Public Turing Test to Tell Computer and Human Apart (Test Público Completamente Automatizado para Diferenciar a los Seres Humanos de las Computadoras) quizá os suenen más si las resumimos en el término más familiar Captcha.

Pero ¿qué utilidad tienen realmente estas palabras que aparecen en muchos sitios de Internet y que debemos reproducir con nuestro teclado, en ocasiones forzando al máximo nuestra capacidad de lectura? (en mi caso, muchas veces me equivoco, lo cual me debe emparentar más con una computadora que con un humano).

Los Captcha llegaron para controlar el caos de spam generado en la década de 1990 en el ámbito de Internet. Los spambots inundaban los buzones de entrada del correo electrónico, y jalonaban los foros online. Pero todo esto cambió en el año 2000 gracias a un joven de 22 años.

Luis von Ahn, recien licenciado en la universidad, tuvo una idea para acabar con el spam: obligar a los que se inscribieran a probar que eran seres humanos y no un maldito bot. Así que buscó algo que resulta fácil para los seres humanos, pero no tanto a las máquinas: reconocer letras.

Se le ocurrió entonces presentar letras garabateadas y difíciles de leer durante el proceso de registro, y dejar solo unos segundos para descifrarlas y reproducirlas. Cuando Yahoo implementó este sistema, redujo los spambots de forma considerable en solo 24 horas.

A raíz del desarrollo de los Captcha, Von Ahn obtuvo un puesto como profesor de informática en la universidad Carnegie Mellon, así como contribuyó a que recibiera uno de los prestigiosos premios “genio” de la fundación MacArthur, dotado con medio millón de dólares. Sin embargo, algo fallaba aún.

El mayor error de los Captcha pasaba por exigir a los usuarios un montón de esfuerzo y tiempo colectivo para nada, o simplemente para evitar el spam. Un tiempo y un esfuerzo computacional humano que Von Ahn trató de darle utilizar inventando un sucesor de Captcha: ReCaptcha.

Con este nuevo sistema, la gente ya no teclea letras aleatorias, sino que teclea dos palabras procedentes de proyectos de escaneo de textos que el programa de reconocimiento óptico de caracteres de un ordenador no podría entender. La primera palabra sirve para confirmar lo que han introducido otros usuarios, y es que, por consiguiente, una señal de que el usuario es humano. La otra palabra es una palabra nueva que precisa de desambiguación.

Para garantizar que el sistema es efectivo, el sistema presenta la misma palabra borrosa a una media de 5 personas diferentes que la deben insertar correctamente antes de aceptarse como válida. Lo que ahorra mucho tiempo y dinero, tal y como explican Viktor Mayer-Schonberger y Kenneth Cukie en Big Data:

Con aproximadamente diez segundos por uso, 200 millones de ReCaptchas diarios ascienden a medio millón de horas diarias. El salario mínimo en Estados Unidos era de 7,25 dólares brutos por hora en 2012. Si uno tuviera que dirigirse al mercado para desambiguar las palabras que un ordenador no había conseguid descifrar, costaría alrededor de cuatro millones de dólares diarios, o más de mil millones de dólares al año.

Esta clase de trabajo colaborativo basado en el ingente número de datos que dejamos por nuestro paso por la Red es indudablemente la forma en la que muchos proyectos del presente y del futuro próximo están prosperando para mejorar nuestra calidad de vida o para afrontar problemas que de otro modo serían irresolubles. Como la web donde te predicen si tu vuelo se retrasará o se cancelará.

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