麻省理工公開課人工智能筆記六

此節課程的目的是根據一個線條圖,確定其中有多少個物體

例如下面這張圖,我們可以觀察得出其中有兩個物體

第一個方法是guzman的貢獻,他研究了大量的積木模型,得出一個結論,三個面的交點有以下兩種表示,稱其爲鏈接

第一個箭頭表示箭頭兩側的面在一個物體上,第二個叉表示三個面在同一個物體上。根據這種思路,他回到物體得到下圖

顯然,上面第一個圖中面1和麪2之間有兩個鏈接,由此畫出各個面的鏈接並以第二個圖表示。

Guzman首先使用單鏈理論,但是這顯然無法將幾個面和爲幾個物體,之後他又使用雙鏈理論,得到123和456兩個爲一物體,最後他使用雙鏈重複理論,這將123作爲一個物體,4567作爲一個物體。

Guzman的方法只在某些線條上成立,這不能推廣到全部,然而也不能否定Guzman的貢獻。

Guzman的理論能成立歸結於這世界存在大量的三面結合而成的點,而這些點大部分體現爲箭頭或叉。所以他的貢獻既不是歸納,也不是演繹,而是abduction溯因。

 

接下來是哈夫曼的貢獻,哈夫曼是一個數學家,所以他更傾向於考慮一個數學世界,於是他規定了這幾個特徵,或者說是假設。

1、這個世界可以用一般位置表示,即排除容易搞糟的情況比如立方體用一表示而不用二

2、我們將只處理三面的世界,即所有頂點都由三面組成。

3、我們將只考慮四種線,凹、凸和邊界,邊界有兩種表示。如下圖

四種基礎線:+是凸(明亮),-是凹(暗淡),邊界線:箭頭的指向側是有平面。

由此我們將得到十八種交點的線標記,如下圖

但是對於哈夫曼建立的標準,仍有不能處理的情況,如下面兩個圖形

這兩個圖形在畫圈的地方都無法標識,因爲這幾個地方是四面連接點。

第三種方法有waltz在哈夫曼的基礎上又增加了陰影、裂縫、非三面頂點和光。

waltz需要考慮的定點數從4個增加到了50多種,因爲一條線上要涉及很多信息,連接點也擴大到了數千種。所以他需要一種有用的程序來幫助他。

我們將使用哈夫曼的標記來模擬waltz的算法。如下圖

上圖中一號節點是個箭頭,他有三種標記法,全部列出,同理可以列出二號節點的六種情況,然後根據一號節點的箭頭的尾部只有+-兩種情形,可以將二號節點的部分情況排除;三號節點也有三種情況,根據二號節點可以排除三號結點的情況,三號結點又可以反過來幫助二號節點排除一些情況,二號節點也可以幫助一號節點排除一些情況,四號節點有劉崇情況,經過排出後每個結點都只剩下了一種情況,即圈中圈出的情況。

這些方法同我們人類看到這些物體時的反應類似,可能這就是我們人腦的作用方式。我們或許能夠在視覺中使用某種約束傳播機制。

 

 

 

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章