Captcha- turingin testi läpäisty?

Tuollainen tai vastaava kysymys olisi kyllä erinomainen, mutta jos niitä ihmistyönä tehdään rajallinen määrä, niin boteille voidaan myös laittaa silloin valmiit vastaukset. Siispä, niin kuin nykyisin, tehtäviä täytyy voida generoida automaattisesti, koneellisesti ja siten tehtävän vaikeusasteen pitäisi olla "epäsymmetrinen" kuten nykyisin: helppo tuotaa koneellisesti, mutta ei niin helppo vastata. Verbaalisten, koneille vaikeiden kysymysten automatisoitu tuottaminen on myös hyvin vaikeaa.

Yusa kirjoitti:

Tuollainen tai vastaava kysymys olisi kyllä erinomainen, mutta jos niitä ihmistyönä tehdään rajallinen määrä, niin boteille voidaan myös laittaa silloin valmiit vastaukset. Siispä, niin kuin nykyisin, tehtäviä täytyy voida generoida automaattisesti, koneellisesti ja siten tehtävän vaikeusasteen pitäisi olla "epäsymmetrinen" kuten nykyisin: helppo tuotaa koneellisesti, mutta ei niin helppo vastata. Verbaalisten, koneille vaikeiden kysymysten automatisoitu tuottaminen on myös hyvin vaikeaa.

Lue lisää

"nykyisin, tehtäviä täytyy voida generoida automaattisesti"

Tässä on vielä mahdollisuuksia. Raytracingilla voidaan tuottaa luonnollisia pinnan muotoja, heijastuksia, peilauksia ja taittumisia. Kuvaan voi lisätä 3d-objekteja jotka häiritsevät kirjaimia käyttäjän odottamalla tavalla. Gif-animaatioitakin olen jo nähnyt. Mutta se alkaakin olla jo lähellä älykkyystestiä jossa käyttäjän pitää tehdä suoritus.

KN$ kirjoitti:

"nykyisin, tehtäviä täytyy voida generoida automaattisesti"

Tässä on vielä mahdollisuuksia. Raytracingilla voidaan tuottaa luonnollisia pinnan muotoja, heijastuksia, peilauksia ja taittumisia. Kuvaan voi lisätä 3d-objekteja jotka häiritsevät kirjaimia käyttäjän odottamalla tavalla. Gif-animaatioitakin olen jo nähnyt. Mutta se alkaakin olla jo lähellä älykkyystestiä jossa käyttäjän pitää tehdä suoritus.

Lue lisää

http://www.kinemac.com/support/3dtext/text3d.jpg
http://www.lbbz.de/files/3d-cola.jpg

KN$ kirjoitti:

http://www.kinemac.com/support/3dtext/text3d.jpg
http://www.lbbz.de/files/3d-cola.jpg

Lue lisää

Ei kestä kovinkaan kauan, kuin noitakin luetaan. Ei se ole "AI-hard" ongelma, vaan kapeaa tekoälyä, hahmontunnistusta, eli ihan opetettavissa. On todella huono juttu, jos ihmisellekin tunnistus muuttuu älykkyystestiksi.

Ehkä sittenkin voisi olla mahdollista tuottaa verbaalisia, monimutkaisia sisäisiä viittauksia sisältäviä kysymyksiä koneellisesti, siten, että niiden generointi on hieman helpompaa kuin vastaaminen. (Liikeidea kiinnostuneelle, kovalle koodarille!!!)

Yusa kirjoitti:

Ei kestä kovinkaan kauan, kuin noitakin luetaan. Ei se ole "AI-hard" ongelma, vaan kapeaa tekoälyä, hahmontunnistusta, eli ihan opetettavissa. On todella huono juttu, jos ihmisellekin tunnistus muuttuu älykkyystestiksi.

Ehkä sittenkin voisi olla mahdollista tuottaa verbaalisia, monimutkaisia sisäisiä viittauksia sisältäviä kysymyksiä koneellisesti, siten, että niiden generointi on hieman helpompaa kuin vastaaminen. (Liikeidea kiinnostuneelle, kovalle koodarille!!!)

Lue lisää

"Ei kestä kovinkaan kauan, kuin noitakin luetaan. Ei se ole "AI-hard" ongelma, vaan kapeaa tekoälyä"

Nuo voidaan muuttaa vielä 2-värisiksi mustavalkokuviksi, että katsoja joutuu päättelemän ääriviivat... Silloin se edellyttää vähän käänteistä ray tracingia. Voi olla ettei sekään ole koneelle ongelma. Sinulla on varmasti enemmän tietoa tässä mitä neuroverkko kykenee oppimaan... Verbaalinen käsitemaailma saattaa olla se ainoa ero koneeseen ja siten ylipäätään koko ihmisyksilön markkina-arvo...

KN$ kirjoitti:

"Ei kestä kovinkaan kauan, kuin noitakin luetaan. Ei se ole "AI-hard" ongelma, vaan kapeaa tekoälyä"

Nuo voidaan muuttaa vielä 2-värisiksi mustavalkokuviksi, että katsoja joutuu päättelemän ääriviivat... Silloin se edellyttää vähän käänteistä ray tracingia. Voi olla ettei sekään ole koneelle ongelma. Sinulla on varmasti enemmän tietoa tässä mitä neuroverkko kykenee oppimaan... Verbaalinen käsitemaailma saattaa olla se ainoa ero koneeseen ja siten ylipäätään koko ihmisyksilön markkina-arvo...

Lue lisää

Kuviotestit riittää pitkälle eikä tekstikyselyjä tarvita. Esim tämä:

http://www.tieteenkuvalehti.com/htm/IQTest/fi/images/matrix7n.gif

Vaatii yllättävän paljon kognitiivista kokemusta. Ei tekstikyselyillä ratkaista tätä ongelmaa?

KN$ kirjoitti:

Kuviotestit riittää pitkälle eikä tekstikyselyjä tarvita. Esim tämä:

http://www.tieteenkuvalehti.com/htm/IQTest/fi/images/matrix7n.gif

Vaatii yllättävän paljon kognitiivista kokemusta. Ei tekstikyselyillä ratkaista tätä ongelmaa?

Lue lisää

Taustaprosessointina olen ideoinut hybriditestiä:

1. Riittävästi vapausasteita käyttäen generoidaan esim suppea kaupunkinäkymä, malli, jossa näkyy satunnaisissa, mutta loogisissa paikoissa erilaisia toisistaan helposti ihmisen tunnistettavissa olevia objekteja: ihmisiä, autoja, rakennuksia, siltoja, näyteikkunoita ja eteenkin esim mainostekstejä, jotka voivat olla kysymyksen loppukohteina ym.

2. Renderoidaan mallista pienellä variaatiolla erilaisista kulmista olevia 3D-kuvia.

3. 1-tason mallista generoidaan kysymys, joka sisältää viittauksia objekteihin ja näiden keskinäisiin spatiaalisiin suhteisiin. Siis useita peräkkäisiä toisiinsa viittaavia lauseita, jotka on kaikki ymmärrettävä, jotta viimeisenä tulevaan kysymykseen osaisi vastata.

Saman tehtävän ei tarvitsisi koskaan toistua kahta kertaa samanlaisena.

Tällöin botin olisi analysoitava sekä kuva että luonnollisella kielellä esitetty teksti osatakseen vastata kysymykseen. Oletan, että koko homma olisi automatisoitavissa.

Tehtävä lähentelisi oikean turing-testin vaikeutta ja olisi ehkä toteuttavissa vain toiseen suuntaan, siis synteesinä, mikä oli tarkoituskin.

Mutta tämäkin testi olisi ehkä toimiva vain muutaman vuoden ajan, ja olisi monille ihmisillekin (kognitiivisten kykyjen alin kvartaali) liian vaikea.

Yusa kirjoitti:

Taustaprosessointina olen ideoinut hybriditestiä:

1. Riittävästi vapausasteita käyttäen generoidaan esim suppea kaupunkinäkymä, malli, jossa näkyy satunnaisissa, mutta loogisissa paikoissa erilaisia toisistaan helposti ihmisen tunnistettavissa olevia objekteja: ihmisiä, autoja, rakennuksia, siltoja, näyteikkunoita ja eteenkin esim mainostekstejä, jotka voivat olla kysymyksen loppukohteina ym.

2. Renderoidaan mallista pienellä variaatiolla erilaisista kulmista olevia 3D-kuvia.

3. 1-tason mallista generoidaan kysymys, joka sisältää viittauksia objekteihin ja näiden keskinäisiin spatiaalisiin suhteisiin. Siis useita peräkkäisiä toisiinsa viittaavia lauseita, jotka on kaikki ymmärrettävä, jotta viimeisenä tulevaan kysymykseen osaisi vastata.

Saman tehtävän ei tarvitsisi koskaan toistua kahta kertaa samanlaisena.

Tällöin botin olisi analysoitava sekä kuva että luonnollisella kielellä esitetty teksti osatakseen vastata kysymykseen. Oletan, että koko homma olisi automatisoitavissa.

Tehtävä lähentelisi oikean turing-testin vaikeutta ja olisi ehkä toteuttavissa vain toiseen suuntaan, siis synteesinä, mikä oli tarkoituskin.

Mutta tämäkin testi olisi ehkä toimiva vain muutaman vuoden ajan, ja olisi monille ihmisillekin (kognitiivisten kykyjen alin kvartaali) liian vaikea.

Lue lisää

Itsellenikin tuli mieleen kaupunkiympäristön mainos- ja muut tekstit, jotka löytyvät loogisista paikoista. Kylteistä, liikennemerkeistä, autojen rekkareista.

Samoin tuli mieleen tietokonepeli, tarkkaan ottaen pacman-tyyppinen peli, jossa mm. vastustajien liikehdintä pitää oppia ja kylteistä voi päätellä mihin suuntaan liikutaan. Mutta vaikeutena renderointi pitäisi tapahtua reaaliajassa palvelinpuolella, jotta botti ei pääse käsiksi lähdetiedostoihin joilla voisi huijata. Vaatii tehoa ja kaistaa, jonka varjelemiseksi captchat ovat osaksi juuri olemassa.

Tai sitten voisi käyttää Go-lautapeliä tai kehittää siitä vieläkin nopeamman ja ihmiselle edullisemman mallin. Mutta palvelimella pitäisi olla ylivoimainen supertietokone, eli ei toimi.

Onkohan tämä tietokoneen ihmisyystodistusongelma nykyhetken ongelma vai olisiko sama voinut esiintyä vaikka 80-luvulla...?

Yusa kirjoitti:

Ei kestä kovinkaan kauan, kuin noitakin luetaan. Ei se ole "AI-hard" ongelma, vaan kapeaa tekoälyä, hahmontunnistusta, eli ihan opetettavissa. On todella huono juttu, jos ihmisellekin tunnistus muuttuu älykkyystestiksi.

Ehkä sittenkin voisi olla mahdollista tuottaa verbaalisia, monimutkaisia sisäisiä viittauksia sisältäviä kysymyksiä koneellisesti, siten, että niiden generointi on hieman helpompaa kuin vastaaminen. (Liikeidea kiinnostuneelle, kovalle koodarille!!!)

Lue lisää

Miten määrittelet AI-kovan ongelman?

??? kirjoitti:

Miten määrittelet AI-kovan ongelman?

Wikepedia:
"In the field of artificial intelligence, the most difficult problems are informally known as AI-complete or AI-hard, implying that the difficulty of these computational problems is equivalent to solving the central artificial intelligence problem—making computers as intelligent as people, or strong AI."

AI-Hard on yleisesti pidetty ekstimman ilmauksen "AI-complete" synonyyminä. Minusta AI-hard on sopivasti epämääräisempi, tarkoittaen ehkä ongelmaa, johon ei löydy todistettavaa oikeaa ratkaisua, mutta eri menetelmillä "hyviä ratkaisuita", klassisena esimerkkinä "travelling salesman problem".
AI-hard, on ongelma, jonka koko hakualue raa'alla hakualgoritmilla, ja kehittyneimmilläkin, jos halutaan kahlata ehdottomasti kaikki mahdolliset ratkaisut, ylittää reippaasti kaikki tulevaisuudessakin kuviteltavissa olevat laskentaresulssit.

Oliko riittävän väljästi, mutta ymmärrettävästi?

Yusa kirjoitti:

Wikepedia:
"In the field of artificial intelligence, the most difficult problems are informally known as AI-complete or AI-hard, implying that the difficulty of these computational problems is equivalent to solving the central artificial intelligence problem—making computers as intelligent as people, or strong AI."

AI-Hard on yleisesti pidetty ekstimman ilmauksen "AI-complete" synonyyminä. Minusta AI-hard on sopivasti epämääräisempi, tarkoittaen ehkä ongelmaa, johon ei löydy todistettavaa oikeaa ratkaisua, mutta eri menetelmillä "hyviä ratkaisuita", klassisena esimerkkinä "travelling salesman problem".
AI-hard, on ongelma, jonka koko hakualue raa'alla hakualgoritmilla, ja kehittyneimmilläkin, jos halutaan kahlata ehdottomasti kaikki mahdolliset ratkaisut, ylittää reippaasti kaikki tulevaisuudessakin kuviteltavissa olevat laskentaresulssit.

Oliko riittävän väljästi, mutta ymmärrettävästi?

Lue lisää

Olen nimittäin se pedantisti, joka on aiemmin kritisoinut epäeksakteja ajatuksia.

Mutta jos nyt yritän pidättäytyä esim. kauppamatkustajan ongelmaan takertumisesta, koska...

Minua hieman hämää, ehkä taustasta johtua, termien "hard" ja "complete" käyttö tässä yhteydessä. Perinteisesti complete-sanaa käytetään kun kaikki kyseisen luokan ongelmat on redusoitavissa sovitulla tavalla toisiinsa. Hard taas viittaa tätä luokkaa vaikeampiin (tai vähintään yhtä vaikeisiin, joskin tulkinta ei ole ongelmaton) ongelmiin. Jos nyt intuitiivisesti koitan arvata mistä tässä on kyse, niin vaikuttaisi että AI-complete viittaisi johonkin "geneeriseen" älyyn koska sen avulla voitaisiin ratkaista muutkin complete-luokan ongelmat. Eli jos meillä on AI-täydellisiä ongelmia, niin yhden ratkaiseminen johtaisi myös muiden ratkaisuun(?). Tätä tulkintaa vasten AI-kovat ongelmat viittaisivat johonkin ihmiset tavoittamattomissa olevaan superälyyn(?) tai ainakin johonkin senkaltaiseen "heijastumaan".

Myös vaikeus (difficulty lainauksessasi) on hieman väljän oloinen. Onko tässä taustalla ajatus, että erilaisia ongelmia voidaan ajatella jonkinlaisena hierarkiana, jossa alempana on helppoja "älyllisiä" ongelmia tyyliin yhteenlasku ja ylempänä esimerkiksi hahmontunnistusta?

Tällaisista epätäsmällisistä termeistä on vaikea saada kiinni, joskin ymmärrän niiden käytön (ainakin osittain...). Taustalla lienee ongelma, että jo termi älykkyys on itsessään hyvin väljä ja ennen "yleisesti ajateltavissa oleva asia" kuin mitenkään formaalisti (edes kielellisesti) määriteltävissä oleva.

Minua myös ihmetyttää AI-complete käsitteen sitominen johonkin algoritmiin, koska silloinhan pystytään luomaan (jossain määrin) formaali yhteys formaalimpeihin metodeihin.

??? kirjoitti:

Olen nimittäin se pedantisti, joka on aiemmin kritisoinut epäeksakteja ajatuksia.

Mutta jos nyt yritän pidättäytyä esim. kauppamatkustajan ongelmaan takertumisesta, koska...

Minua hieman hämää, ehkä taustasta johtua, termien "hard" ja "complete" käyttö tässä yhteydessä. Perinteisesti complete-sanaa käytetään kun kaikki kyseisen luokan ongelmat on redusoitavissa sovitulla tavalla toisiinsa. Hard taas viittaa tätä luokkaa vaikeampiin (tai vähintään yhtä vaikeisiin, joskin tulkinta ei ole ongelmaton) ongelmiin. Jos nyt intuitiivisesti koitan arvata mistä tässä on kyse, niin vaikuttaisi että AI-complete viittaisi johonkin "geneeriseen" älyyn koska sen avulla voitaisiin ratkaista muutkin complete-luokan ongelmat. Eli jos meillä on AI-täydellisiä ongelmia, niin yhden ratkaiseminen johtaisi myös muiden ratkaisuun(?). Tätä tulkintaa vasten AI-kovat ongelmat viittaisivat johonkin ihmiset tavoittamattomissa olevaan superälyyn(?) tai ainakin johonkin senkaltaiseen "heijastumaan".

Myös vaikeus (difficulty lainauksessasi) on hieman väljän oloinen. Onko tässä taustalla ajatus, että erilaisia ongelmia voidaan ajatella jonkinlaisena hierarkiana, jossa alempana on helppoja "älyllisiä" ongelmia tyyliin yhteenlasku ja ylempänä esimerkiksi hahmontunnistusta?

Tällaisista epätäsmällisistä termeistä on vaikea saada kiinni, joskin ymmärrän niiden käytön (ainakin osittain...). Taustalla lienee ongelma, että jo termi älykkyys on itsessään hyvin väljä ja ennen "yleisesti ajateltavissa oleva asia" kuin mitenkään formaalisti (edes kielellisesti) määriteltävissä oleva.

Minua myös ihmetyttää AI-complete käsitteen sitominen johonkin algoritmiin, koska silloinhan pystytään luomaan (jossain määrin) formaali yhteys formaalimpeihin metodeihin.

Lue lisää

"Tällaisista epätäsmällisistä termeistä on vaikea saada kiinni, joskin ymmärrän niiden käytön (ainakin osittain...). Taustalla lienee ongelma, että jo termi älykkyys on itsessään hyvin väljä ja ennen "yleisesti ajateltavissa oleva asia" kuin mitenkään formaalisti (edes kielellisesti) määriteltävissä oleva."

Olet aivan oikeassa. Lueskeltuani minua paljon fiksumpien kiistelyistä näistä termeistä, niiden määritelmistä, siitä, mitä määritelmistä seuraa ym. on toistaiseksi järkevintä pysyä löysissä määritelmissä, kuin kiinnittyä jonkun mahdollisesti esittämään liikaa rajavaan määritelmään.

Yleisen tekoälyn perusteita ei ole kovinkaan pitkälle määritelty teoreettisella tasolla. Pisimmälle eon ehkä päässyt Marcus Hutter,
http://en.wikipedia.org/wiki/Marcus_Hutter
mutta hänkin liikkuu osittain epäkäytännöllisellä alueella.

Alalla ollaan minun mielestäni samassa tilanteessa kuin konevoimaisessa lentokonetekniikassa 1900-luvun alussa, jolloin akateemisessa maailmassa asetettiin koko ajatus vahvasti kiistanalaiseksi. Siitä huolimatta pari erittäin pätevää polkupyörämekaanikkoa, joilla oli loistava empiirinen tuotekehitysmetodi, vaikka eivät osanneetkaan ratkoa tehtävän edellyttämiä virtausopillisia differtiaaliyhtälöitä, pääsivät hyvään lopputulokseen. Yliopistoprojektina lentokoneen kehittäminen olisi vienyt ehkä pari vuosikymmentä lisää.
Samoin oletan, että tämän hetken AGI-kehittäjillä (vaikka kaikki ovatkin akateemisen loppututkinnon suorittaneita) on käytännönläheinen, vanhojen virheiden tarkkaan analysointiin sekä pienten askelten etenemiseen perustuva metodi, joka voi hyvinkin pian tuottaa tuloksia siitä huolimatta, että peruskäsitteiden väljä määrittelely haittaa merkittävästi projektien välistä keskustelua.

Yusa kirjoitti:

"Tällaisista epätäsmällisistä termeistä on vaikea saada kiinni, joskin ymmärrän niiden käytön (ainakin osittain...). Taustalla lienee ongelma, että jo termi älykkyys on itsessään hyvin väljä ja ennen "yleisesti ajateltavissa oleva asia" kuin mitenkään formaalisti (edes kielellisesti) määriteltävissä oleva."

Olet aivan oikeassa. Lueskeltuani minua paljon fiksumpien kiistelyistä näistä termeistä, niiden määritelmistä, siitä, mitä määritelmistä seuraa ym. on toistaiseksi järkevintä pysyä löysissä määritelmissä, kuin kiinnittyä jonkun mahdollisesti esittämään liikaa rajavaan määritelmään.

Yleisen tekoälyn perusteita ei ole kovinkaan pitkälle määritelty teoreettisella tasolla. Pisimmälle eon ehkä päässyt Marcus Hutter,
http://en.wikipedia.org/wiki/Marcus_Hutter
mutta hänkin liikkuu osittain epäkäytännöllisellä alueella.

Alalla ollaan minun mielestäni samassa tilanteessa kuin konevoimaisessa lentokonetekniikassa 1900-luvun alussa, jolloin akateemisessa maailmassa asetettiin koko ajatus vahvasti kiistanalaiseksi. Siitä huolimatta pari erittäin pätevää polkupyörämekaanikkoa, joilla oli loistava empiirinen tuotekehitysmetodi, vaikka eivät osanneetkaan ratkoa tehtävän edellyttämiä virtausopillisia differtiaaliyhtälöitä, pääsivät hyvään lopputulokseen. Yliopistoprojektina lentokoneen kehittäminen olisi vienyt ehkä pari vuosikymmentä lisää.
Samoin oletan, että tämän hetken AGI-kehittäjillä (vaikka kaikki ovatkin akateemisen loppututkinnon suorittaneita) on käytännönläheinen, vanhojen virheiden tarkkaan analysointiin sekä pienten askelten etenemiseen perustuva metodi, joka voi hyvinkin pian tuottaa tuloksia siitä huolimatta, että peruskäsitteiden väljä määrittelely haittaa merkittävästi projektien välistä keskustelua.

Lue lisää

http://en.wikipedia.org/wiki/Hutter_Prize
"The organizers further believe that compressing natural language text is a hard AI problem, equivalent to passing the Turing test."

Mutta minä en tiedä mitä se hard problem on...

"captchoissa joutuu itsekin miettimään että mitä kirjainta siinä haetaan."

Kyllä joskus.

"Captchojen vertaaminen turingin testiin on kuin vertaisi yksi- ja kolmiuloitteista kuvaa keskenään."

Perinteisessä kuvioälykkyystestissäkin täydennetään hahmoa ja se päätyö siinä on sen hahmon tunnistaminen. Se täydennys (täydentävän vaihtoehdon valitseminen) on todiste hahmon löytämisestä. Hahmon tunnistaminen on sikäli älykkyystestin päätehtävä. Sain itse samat pisteet kuva- ja sanatestistä.

http://www.tieteenkuvalehti.com/htm/IQTest/fi/index.html

KN$ kirjoitti:

"captchoissa joutuu itsekin miettimään että mitä kirjainta siinä haetaan."

Kyllä joskus.

"Captchojen vertaaminen turingin testiin on kuin vertaisi yksi- ja kolmiuloitteista kuvaa keskenään."

Perinteisessä kuvioälykkyystestissäkin täydennetään hahmoa ja se päätyö siinä on sen hahmon tunnistaminen. Se täydennys (täydentävän vaihtoehdon valitseminen) on todiste hahmon löytämisestä. Hahmon tunnistaminen on sikäli älykkyystestin päätehtävä. Sain itse samat pisteet kuva- ja sanatestistä.

http://www.tieteenkuvalehti.com/htm/IQTest/fi/index.html

Lue lisää

etten päässyt tuota aloitussivua pitemmälle..

"Captchojen vertaaminen turingin testiin on kuin vertaisi yksi- ja kolmiuloitteista kuvaa keskenään."

En ihan ymmärtänyt mutta samalla logiikalla kaksi systeemiä, ihminen ja tietokone voi testata toisiaan neljällä tavalla:

1. Ihminen testaa onko järjestelmä ihmisen veroinen
2. Ihminen testaa onko järjestelmä koneen veroinen
3. Kone testaa onko järjestelmä ihmisen veroinen
4. Kone testaa onko järjestelmä koneen veroinen

2 ja 4 on itsestään selvyys. Ihminen ei ole laskukoneen veroinen.

1 on turingin testi. Sitä ei ole vielä läpäisty mutta onko sen läpäiseminen olennaista? Tarvitseeko älykkään koneen vaikuttaa ihmiseltä. Samoin kuin auton kulkeminen eroaa paljon hevosen kulkemisesta, vaikka on esim nopeampi tehokkaampi. On aika merkittävää jos konetta ei saada tunnustamaan ihmisen älykkyyttä, vaan älykkyys tunnustetaan mututiedolla.

Kone vaatii ohjelmoijan. OK. Mutta tässä pitäisi juuri vertailla testaavan ja testattavan ohjelman laatimiseen kuluvan työmäärän eroja.

Värit paljastaa vastaukset.

Ensimmäinen osiossa klikataan värikeskittymää. Toisessa voidaan sanoille kuten "tiger" antaa väriarvot oranssi/musta. Ja card sanalle vakoinen, musta ja punainen.