瞬间拍摄全班的脸,统计所有脑袋的数量,给出全班学生数总和,比老师亲自一排排数人数要快得多。”
“诶,对!您提到点子上了!”宋河笑道。
“拿我刚刚说的游乐场照片为例,游乐场里会有正常走动的游客,但也有大量干扰,比如一个小孩骑在父亲脖子上,父亲脑袋被小孩挡住了,电脑经常就会把父子俩识别成同一个人。”
“比如路边有乔装打扮的小丑,戴着大红鼻子,电脑扫描过去的时候,会发现大红鼻子不符合人脸特征,便把小丑给忽略掉。”
“等工作人员调整了程序,让程序能识别小丑了,结果游乐场的墙壁上有彩绘的小丑海报,程序又会把海报里的小丑识别成一个人数。”
“妈妈推着婴儿车,车里的小婴儿就露出个小脚,程序很容易忽略掉婴儿。”
“顽童用纸箱子套着上半身,就两条腿漏在底下走,程序也会忽略掉。”
“这些情况,虽然都可以通过程序员不断的调试,让程序学的聪明一些,最终达到不错的效果。”
“但人脑的表现要更优异,人一眼看过去,就能快速分辨出哪些算数,哪些不算数,在这方面人脑的优越性,是现有计算机望尘莫及的。”宋河道。
男人点点头,“既然是程序员不断对程序进行调试,本身就说明人脑在这方面更强。所以你的意思是,人脑识别图像的能力更强?”
“我听过这种说法,人做梦时渲染的都是3A大作,只需要一点点能量就梦了,但电脑运行3A游戏,耗电高热,还动不动卡死。”
“不仅仅是识别图像的能力,可以总结为解决实际问题的能力。”宋河道。
“愿闻其详。”男人道。
“还是回归到游乐场照片的场景里,刚刚计算总人数这一关过了,这时候再抛出新问题,照片里究竟有多少小宝宝?”宋河举例。
“程序员必须得给程序设定一下,身高矮的是小宝宝,程序才能开始数。”
“但这还不够,又会冒出干扰项,程序会把穿衣服的小狗识别成小孩,把瘦小的老人识别成小孩,把距离较远的人识别成小孩,把成年的侏儒症患者识别成小孩。”
“这个时候再给另一张照片,动物园里的狮子山,一群大狮子和几只小狮子幼崽趴在山上,要求计算小宝宝的个数。”
“此时,哪怕一个从来没见过狮子的小孩,也能很自然地去数照片上的小狮子,因为人脑能举一反三,知道小宝宝的定义就是还没长大的动物。”
“但计算机不行,它又抓瞎了,它完全不认识狮子,程序员还得对它进行海量狮子图片的训练,再一点点给它标注小狮子的特征。”
“总之,人脑处理现实问题的时候,强的不能再强,让计算机去处理现实问题,每次都要提前详细设定,而且即
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