最近公司主要研發案是監理所的煞車燈檢驗影像辨識，主要工作都是RD在做的，我除了處理幾個車牌辨識客戶的試用諮詢之外，日常時間還是繼續研究手寫辨識的細微邏輯，就是現在一般人常說的已經進入深水區了！進展極緩慢，但不是毫無收穫，整體辨識率提升每周不過0.1%，但實際上摸索到的細微邏輯很多也很有趣！即使不能變成商品也極有趣味，真的有在探索人類辨識智慧的感覺！

如上的兩個字MNIST說上面是9下面是4，相信絕大多數人都會同意！但是為何我們如此篤定的原因呢？以我之前建立的基本辨識特徵根本是完全一樣的！這些兩難判斷就是我現在的遊戲與研究目標了！常常就是坐看這種案例幾十分鐘進入冥想，甚至非工作時間忽然靈光一現就想到如何量化關鍵差異了！

以上面案例來說，我想到的是綠色圈圈畫出區域的差異！那個筆畫端點如果是呈水平扁長狀就幾乎不可能是4！如果是偏向垂直細長就幾乎不可能是9了！很像伸直手指表示1，彎曲手指表示2之類的！所謂見微知著大概就是這樣的意思！我根據這個特徵建立辨識邏輯，大量這種模糊地帶就被釐清了！整體辨識率就會明顯增加了！

其實我們年輕時吃飽太閒時，都會玩一些傷腦筋的益智遊戲，如填字或數獨遊戲等等，每次成功破解找到答案都會很高興！其實我現在研究這些影像辨識問題的心情也很類似，但是因為知道這是真實世界中有意義的謎題，所以做起來更有動力！也可以說是在做逆向工程，探索人類的智慧，那不就是研究AI的意思嗎？

相對的，那些機器學習派的影像辨識專家或玩家，就完全沒有這種探索智慧的樂趣了！他們只是監督電腦做訓練學習的管理員而已！即使機器學會了怎麼辨識？他們自己還是不會的！他們學會的技術知識都跟影像辨識沒有直接關係，只是一些模糊的數學模型概念而已！我真的很同情他們研究生活的無聊空虛！希望我的傳統辨識之路持續暢通，永遠不必被迫變成那種會無聊致死的研究者！