前几年，中国铁路总公司推出12306在线购票服务，直接面向个人。高频次的应用、海量规模的人群、全天候不限时(维护除外)，迄今为止还没有任何一个国家部门，能有如此魄力。倒是应了一句老话，百年风雨铁路，如今依旧老大。
不过，小编今天不是给铁总唱赞歌的，我仅就一个具体的技术问题，谈谈一点看法。大家在线购票的时候，对下面这张图肯定不陌生。
不错，这就是，铁总给每一位购票者设置的验证码。据悉，设置如此高难度的验证码，是要防止自动抢票。熟悉计算机程序设计的人知道，这是为了防止程序模拟人工购票，所采用的一种技术手段。一般来讲，用户每次购票都会进行一次识别，通过人眼的识别，判断并点击物品所在的图片。通过这种方式，不仅大大提高了系统的可用性(使并发压力大为降低)，还把很多的自动购票软件挡在了门外。确实是一个很不错的主意。可是，小编想问大家一个问题。网络应用的验证方式多种多样，铁总为啥对这种方法情有独钟？以至于网友疾呼:变态、没人性、虐死算了！
小编没有深度接触过铁总的人，相反的，每每想起大学时代乘坐绿皮车的经历，至今仍然心惊肉跳。自然，我也无法准确了解铁总的这个想法，是何居心、有何深意。不过，小编不想去深究原因，倒是对这一做法，充满了好奇和畅想，甚至细思极恐。
了解大数据和机器学习的同行，恐怕都听说过路易斯运用验证码技术解决《纽约时报》数字化的神奇思维。那我就先讲讲这个故事。
2006年，《纽约时报》面临一个令人头疼的任务：他们试图把一百多年的历史报纸全部电子化，当时最可行的方法就是通过扫描进行光学字符识别，但是，因为旧报纸有油墨的痕迹、折叠的印记，并且发黄变色，加上几十年前的字体与现在的也不一样，因此识别率很低。当然，还有一个最笨的方法就是逐字敲打，再找人校对，这样不仅速度慢，效果也差。不管哪种方法，这都可以称得上一个令人望而生畏的大工程。这时候，卡耐基梅隆大学的天才学生路易斯出现了。他想到一个天才的办法：全世界每一天都有几亿个验证码在被校验，他把《纽约时报》的文章切成小片，把它当做验证码发给全世界的人，这些人在使用验证码的时候，不知不觉中就帮助报纸完成了输入和校对。对于难以识别的字符，系统可以发给多个校验者，当几个人返回的结果一致的时候，就说明识别的结果是正确的，然后再将其返回系统进行整合。
2007年，路易斯成立验证码公司，利用这个办法把《纽约时报》一百三十年的报纸都实现了电子化。
听完这个故事，每个人可能都会有所思考，甚至血脉喷张，数量众多的互联网网民，完全可以给我打工啊，还是免费的，这该是一个什么样的力量，什么样的思维啊？
但是铁总的做法，显然不是给什么报纸或者刊物做数字化那么简单！
小编再给大家讲另外一个故事。故事的主人公也是一位美国天才少年，他叫乔治·浩兹，上高中的时候就破解了iphone，三年后因为破解了索尼游戏机，被索尼告上法庭。再后来，乔治对人工智能(AI)感兴趣，就考了卡耐基梅隆大学的博士。——又是卡耐基梅隆大学的！
他认为Mobileye的智能控制技术很荒唐，非常落后，并且到现在都没赶上时代。而大家可能不太清楚，Mobileye这家以色列公司是为包括Tesla Motors、BMW、Ford Motor以及General Motors在内的多家汽车公司提供智能驾车技术。乔治甚至认为，特斯拉的自动驾驶技术简直就是垃圾。果不其然，今年7月份，自动驾驶的特斯拉出事了。
乔治·浩特兹透漏，“我们已经知道如何将叙述驾驶问题与深度学习相契合的方法了。”，“你给电脑展示100万张有椅子和100万张没有椅子的图片，最终电脑在描述椅子方面将会超越人类。”。与机器学习、深度学习等人工智能算法动辄成千上万的代码行数不同，乔治开发的软件只用了2000行代码。
说到这里，大家知道铁总的验证码可以用来做什么了吗？
如果真的是这样，铁总通过网上购票系统，将可以实现数千万人——甚至几亿人，为其免费打工，在人眼识别的准确前提下，实现机器学习算法，并不断得到优化和修正。假以时日，铁总的系统，对任何一幅照片、任何一帧监控录像、任何一张图片，将能够轻松、快速的识别出其中包含的元素。这对于开发更多的未来应用(如打击犯罪、抗洪救灾、医疗诊断、环境保护等)，将构成基础性的知识储备，其智能化程度，更将笑傲江湖。
素来以信息化程度高自居的GA系统，你们想到这些了吗？
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