NuCaptcha とは

NuCaptchaは行動分析を利用して、脅威に適したアニメーションビデオCAPTCHAを提供する初期の不正検出サービスです。 NuCaptchaは、カナダに本拠を置くNuData Securityによって開発され、運用されています。
静的画像ベースのCAPTCHAは、光学式文字認識(OCR)ソフトウェアで読みにくいように偽装されたテキストや画像を使用して、ウェブサイトへの自動サインアップを防止するために日常的に使用されています。しかし、一般的なCAPTCHAシステムでは、ユーザーはしばしばCAPTCHAを7%〜25%の時間で正しく解決できません。 NuCaptchaは、アニメーションビデオ技術を使用して、人間が解決しやすいようにパズルを作るが、ボットやハッカーが解読するのは難しいと主張している。

Graphics Turing Test とは

コンピュータグラフィックスでは、グラフィックチューリングテストはチューリングテストの変形であり、人間の裁判官が人工的に生成された世界を見て相互作用することは、それを現実と確実に区別することができないはずである。
テストの元の処方は:
(a)被験者は、遠隔制御された(またはシミュレートされた)ロボットアームを操作し、被験者は、実際のまたは現実のコンピュータシーンを観察し、相互作用する。 (b)被験者は、制御された車両またはモーションシミュレータの窓にコンピュータスクリーンを備えたドアに入る。ステレオ視をシミュレートすることが困難であるため、片目にアイパッチを装着することがある。
コンピュータパワーの「グラフィックチューリングスケール」は、テストで成功を収めるために必要なコンピューティングパワーとして定義されます。それは1036.8 TFlopsのピークと518.4 TFlopsとして推定された。ブルージーンスーパーコンピュータを用いた実際のレンダリングテストでは、現在のスーパーコンピュータはまだタスクスケールに達していないことが示されています。
制限された形式のグラフィックチューリングテストが調査されました。ここでは、テスト対象がボックスを調べ、その内容が実オブジェクトか仮想オブジェクトかを判断しようとします。段ボールピラミッドや発泡スチロール球があるシーンの非常に単純なケースでは、被験者は現実とグラフィックスを確実に区別することができませんでした。

Computer game bot Turing Test とは

コンピュータゲームボットチューリングテストは、人間の裁判官が仮想世界とのやりとりをする他の人間と世界と相互作用するゲームボットを区別しなければならないチューリングテストの変形です。この変種は、2008年にEdith Cowan大学のPhilip Hingston准教授によって最初に提案され、2K BotPrizeというトーナメントを通して実装されました。

Winograd Schema Challenge とは

Winograd Schema Challenge(WSC)は、トロント大学のコンピュータ科学者であるHector Levesqueによって提案された機械情報のテストです。 Turingテストの改良であるため、非常に特殊な構造の質問を採用する多肢選択テストです。スタンフォード大学のコンピュータサイエンス教授であるTerry Winograd氏の名前を冠したものです。
表面上、Winogradスキーマの質問には、単に言葉の解決が必要です。機械は、ステートメント内のあいまいな代名詞の前件を特定しなければなりません。これは自然言語処理のタスクになりますが、LevesqueはWinogradスキーマでは知識と常識的推論の使用が必要であると主張しています。
ニュアンスコミュニケーションズは、2014年7月に、WSCの年次大会を開催すると発表しました。

Visual Turing Test とは

コンピュータビジョンの研究は、標準的な評価方法によって推進されます。現在のシステムは、オブジェクト検出、セグメンテーション、ローカライゼーションなどのタスクの精度によってテストされます。畳み込みニューラルネットワークのような方法は、これらのタスクではかなりうまくいくように見えますが、現在のシステムは、人間のやり方と同様にイメージを理解する究極の問題を解決することにはまだ近くありません。 Gemanらは、人間がイメージを理解し、それについての話をする能力によって動機づけられた。コンピュータビジョンシステム用のビジュアルチューリングテストを導入しました。
前述したように、これは「与えられたテスト画像から確率的なバイナリ質問シーケンスを生成するオペレータ支援装置」である。クエリエンジンは、質問の履歴をもとに予測不可能な回答を持つ一連の質問を生成します。テストはビジョンに関するものであり、自然言語処理を必要としません。人間のオペレータの仕事は、質問に対する正解を提供することまたはあいまいであるとして拒否することです。クエリージェネレータは、人間が絵を見るときと同じような「ナチュラルストーリーライン」に従うような質問を生成します。

Subject matter expert Turing test とは

主題エキスパートチューリングテストは、コンピュータシステムが化学またはマーケティングなどの特定の分野のエキスパートを複製しようと試みるチューリングテストの変形です。それはFeigenbaumテストとしても知られており、2003年の論文でEdward Feigenbaumによって提案されました。
この概念はRay Kurzweilの2005年のThe Singularity is Nearにも書かれています。 Kurzweilは、このテストに合格したマシンは、ムーアの法則の必然的な結果であると主張しています。

Minimum intelligent signal test とは

最小インテリジェント信号テスト(MIST)は、クリスマッキンストリー(Chris McKinstry)によって提案されたチューリングテストのバリエーションであり、ブール(yes / noまたはtrue / false)回答のみが質問に与えられます。このようなテストの目的は、ヒトの応答を模倣しようとする人工知能システムの性能を最適化するためにその後に使用され得る、人間性の定量的統計的尺度を提供することである。
McKinstryは、約8万件の提案を集めました。
 地球は惑星ですか?アブラハム・リンカーンはかつて米国大統領だったのですか?太陽は私の足よりも大きいのですか?人々はたまにうそをつくのですか?
彼はこれらの提案をマインドピクセルと呼んだ。
これらの質問は、文化の側面に関する具体的な知識と、さまざまな言葉や概念の意味に関する基本的な事実の両方をテストします。したがって、それはSAT、知能検査、および精神能力の他の議論のある尺度と比較することができます。 McKinstryの目的は、インテリジェンスの陰影を区別することではなく、コンピュータプログラムがインテリジェントであるとみなせるかどうかを特定することでした。
McKinstryによると、多数のMISTの質問に対してチャンスよりもはるかに優れたプログラムは、あるレベルの知性と理解を持つと判断されるだろう。たとえば、20問のテストでは、プログラムがランダムに回答を推測していた場合、平均10点の正解が予想されます。しかし、推測によって正しい20のうち20のスコアをつけるプログラムの確率は、220に1つ、すなわち1,048,576に1つしかない。プログラムがいくつかの独立した試行にわたってこのレベルのパフォーマンスを維持でき、命題への事前のアクセスがない場合、それは知的であると考えられるべきです。

Reverse Turing test とは

逆チューリングテストは、コンピュータと人間との間の目的が逆転されたチューリングテストです。
従来、チューリング試験は、人間の裁判官と、人間に見えるように試みるコンピュータ主体を有すると考えられている。このコンセプトにとって重要なのは、人間の裁判官と人間の主体の平行した状況であり、人間の主体でもあり、人間にも現れようとします。テストの目的は、裁判官がこれらの2つの状況のどちらが実際に発生しているかを区別しようとすることです。人間の被験者は常に人間と判断されると推定され、コンピュータであればヒトと判断される場合には「チューリング試験に合格」と言われる。これらの役割のいずれかを変更して、「逆チューリング試験」を形成することができる。