這年頭沒點知識儲備，連驗證碼都填不出了_風聞

相信每個買火車票的人，都不會忘記曾經被12306驗證碼支配的恐懼。

畢竟從王自如中挑出劉翔，在白百何裏辨認王珞丹，真不是一般選手能做到的事情，大部分人臉盲到連自己與彥祖都區分不了。

據官方的統計，當時能一次性輸入對12306的驗證碼的人只有8%，兩次輸入正確的也只有27%，可以説擋住了黃牛的同時也徹底打敗了普通用户。要是眼神不好，運氣也不行，四十道驗證碼沒有一個答對的奶糖哥就是標準結局。

雖然如今鐵道部門用實名認證等更加嚴格的方式來防止黃牛倒票，12306的驗證碼已經下崗許久，但類似讓人抓狂的驗證碼卻始終存在，畢竟在互聯網上衝浪，你總得證明“你是活人而不是機器”這個很關鍵的事情。

註冊賬號無疑是驗證碼經常出沒的重要場合，而對一個玩家來説，註冊一個爛橘子賬號的難度完全不亞於挑戰黑魂BOSS，不對，是有過之而無不及。

臭名昭著的“數骰子”驗證碼是第一道攔路虎。初見時，大家多半以為只是簡單的數學題，算骰子點數而已。

但完成一題後才發現需要做5題，然後做完5題又5題，得連續答對15題才能過關。

答錯任何一題就請少俠重頭來過，而且答題是有時間限制的，超時一樣得重來。在此期間，你還得祈禱網絡別出現任何波動，不然會發生什麼不用我多説吧。

無獨有偶，索尼也有個類似的驗證碼——觸摸無法夠到奶酪的老鼠，同樣的多次答題套路，同樣的精神污染。

巧合的背後是必然，不難發現這些驗證碼是同一家公司製作的，名為arkose labs，而這家公司基本也在國內玩家的黑名單上了。

拋開有意為難用户的例子不説，其實還有一些小眾論壇、偏門網站的驗證碼也十分考驗大家的知識儲備，比如在一堆代碼中找到BUG所在。

或是直接出一道專業題，讓用户看圖寫出分子化學式。

也可能讓你解答整流二極管的相關問題，瞄一眼就知道是自己的知識盲區。

有數理化，自然不缺文史哲，既有讀音標填單詞，也有標誌性歷史事件的日期考驗。

如果不是專業對口，恐怕只有特別博學的大神才有可能答得上來。事實上，用這種驗證碼本來就沒想過讓所有人都答對，其本意就是設置門檻，把驗證碼當做小圈子的入駐考試，在註冊時篩選志同道合的用户。

儘管很多時候驗證碼真的很反人類，但它的存在是其有意義的，它的誕生和進化實際上也是人類與機器之間對抗發展的縮影。

在90年代，互聯網剛開始走上商業化的時候，網絡郵箱是最受歡迎的服務之一，雅虎郵箱在此期間嶄露頭角，用户量暴增，而這也讓很多人看到了“商機”，即批量註冊郵箱，向其他用户發送大量營銷廣告郵件。

除了發送垃圾郵件之外，用同樣的方式和手段，稍微改造下程序就能應用於刷帖灌水、惡意爬蟲、搶票倒票，甚至直接暴力破解密碼。

為了解決這個問題，一位名叫路易斯·馮·安的人和他的小夥伴們設計出了最早的驗證碼（CAPTCHA ），其英文全稱是Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart，翻譯過來是“全自動區分計算機和人類的圖靈測試”，説人話就是區分你到底是“人”還是“機器”。

最初的驗證碼只運用簡單的字母或數字，普通人可以輕鬆辨認，但對當時的機器和程序來説卻難以識別，所以成功守護了互聯網一段時期的和平。

然而我們都知道，技術是不斷進步的，你有張良計，我有過牆梯，很快破解驗證碼的程序和軟件就出現了。

那麼為了應對破解，驗證碼一樣需要不斷進化，一場防禦與進攻之間的“軍備競賽”就此展開。

先是扭曲、旋轉、變形、模糊、劃痕，千方百計讓機器無法識別，可惜驗證碼被改得爹媽都不認識了，還是會被破解。

圖片既然已經沒有辦法再複雜了，自然要尋求其他方向，人類的邏輯思維上線，開始把驗證碼設計成題目，從簡單的1+1等於幾，到上文各種專業難題，極大增加了破解的難度。

另一方面，找出圖片中的火車、飛機，辨別人物、動物等也是這個方向的延續。

不過隨着機器對人類知識學習的不斷深入，這類驗證碼同樣擋不住破解的步伐，要是再加難度，可能又會演變成12306那樣，殺敵一千，自損八百，把許多正常用户也擋在門外。

所以只得另闢蹊徑，從其他角度找到人類可以輕鬆做到，但機器難以模仿的事情。

那就是行為。

“我不是機器人”這個熟悉的驗證碼沒那麼多花裏胡哨，僅需要點一下就行，它會通過跟蹤用户點擊之前、點擊時以及點擊之後的行為（如停留時間、鼠標移動），判斷是否是人在操作。

現在更為常見的滑塊驗證碼對人來説沒什麼技術含量，除非你日常手抖，或者遇到下面這個長得特立獨行的滑塊。

但其背後的程序卻可以通過分析用户手指滑動速度、對齊位置等，判斷當前用户是人還是模擬人類的機器。

而伴隨着驗證碼的廣泛使用，有不少人試圖挖掘它更多的價值，畢竟幾億人甚至幾十億人每天都必須做一件事時，哪怕這件事只花幾秒鐘不值一提，也足以產生質變。

谷歌就會把路牌、障礙物等街景的驗證碼數據用於訓練自動駕駛汽車的AI，幫助AI辨認那些模糊的道路狀況，以便其更好得應對複雜路況。

在龐大數據的支持下，谷歌的自動駕駛AI很可能是如今最接近L5（完全自動駕駛）級別的，而且人家大大方方的直接公佈了白嫖你勞動力的行為，反正你不可能不用驗證碼。

事實上，也有質疑驗證碼的聲音，覺得其效果欠佳又浪費時間，但在人工智能越來越發達的今天，一般的方法還真分辨不了人與機器。

更為有效的指紋驗證、人臉識別等方法，要麼需要藉助設備，成本太高，要麼容易侵犯隱私，安全無法保障，各有各的問題。

所以在完美的替代方案出現之前，我們確實還無法離開驗證碼。