reCAPTCHA的常见形式
但是局势再次反转。2016 年，伊利诺伊大学芝加哥分校的计算机科学教授 Jason Polakis，发表的一篇论文再次打破了谷歌的“围墙”。他使用现成的图像识别工具，包括谷歌自己的反向图像搜索，以 70％ 的准确度解决谷歌的图像验证码。与之相似，还有其他研究人员使用谷歌的音频识别程序完成了谷歌的音频 CAPTCHA 挑战。
Polakis 表示，在基本的文本，图像和语音识别任务中，现在的机器已经拥有等同于人类的学习能力，甚至算法可能更好。而对于谷歌来说，自家程序打败自家 CAPTCHA，其内心苦闷可想而知。难道就没有一套合适的方案吗？
CAPTCHA 的研究历程中，有着各种各样奇怪的尝试，以及悲惨的失败。研究人员为了寻找某些人类普遍擅长，但机器不会的东西，而煞费苦心。
扭曲的字符CAPTCHA
他们设置出了一种 CAPTCHA，让用户通过面部表情、性别和种族对人物图像进行分类；或是基于当地的童谣和民俗来设计 CAPTCHA，但是这种文化类的CAPTCHAs 带有满满的地域歧视的“恶意”——不仅针对机器人了，还针对了在不了解该地区的人类。
再或是采用“阻碍图像识别”，例如要求用户识别出小猪，但这些小猪可能被制作成卡通形象，或佩戴了太阳镜；更高难度的是，他们要求用户从眼花缭乱的 Magic Eye（如斑点图阵）里，识别出物体或字符。
眼花缭乱的Magic Eye，晕了
如果以上方法都不能解决问题，那么还有这些——
游戏类的 CAPTCHA 也已加入战斗，这种验证需要用户将物体旋转到某个角度或将拼图块移动到位，“游戏指令”可以用文本给出，或者更高级一点，以符号和游戏板的上下文来暗示。还有的研究人员试图使用相机设备或 AR，来进行交互式证明，比如按照指令做个奇怪的姿势或表情什么的。想登录邮箱，先龇牙咧嘴一下。
