인공지능-효율적 패턴인식(안)

인공지능-효율적 패턴인식(안)
3이라는 숫자를 인식하기 위해서는 패턴을 발견해야한다.
신경망에서는 여러가지 형태의 3이라는 숫자들을 모두 반응하게 하면되나, 비효율적이 될 수 있다.

3에서 불완전한 동그라미 2개가, 3이라는 형태로 붙어있는 경우를 숫자3으로 인식할 수 있다.

불완전한 동그라미를 인식할 수 있어야한다.
또한 불완전한 동그라미 2개가 특정 형태로 붙어있음을 인식할 수 있어야한다.

일반적인 신경망은 3이라는 숫자에서 불완전한 동그라미 2개를 각각 다른 형태, 색, 굵기등으로 그리게 되면, 3으로 인식하기 어려울 수도 있다.

불완전하게 그려진 동그라미 2개가 붙어있는 경우를 인지할 수 있게되면, 대부분의 3자를 인식할 수 있을것이다.

1. 기본이 되는 도형인식
예) 직선, 동그라미, 점, ...
2. 기본도형을 조합한 형태를 인식
예) 삼각형, 사각형, 오각형,....
(먼저 숫자에 대한 개념이 있어야할듯)
사각형, 오각형은 인지는 하고 있지만, "이게 오각형이야"라고 배우는건 학교에서 배운다.
교과서가 필요하다.

기본 패턴을 인식하고, 조합된 패턴을 인식하는 방법은 숫자3을 신경망패턴으로만 인식하는것보다 효율적이고, 정확한 결과를 얻을 수 있을것이다.


특정패턴 인식
한문으로 불교의 만자를 기억할때
ㄱ,ㄴ 그리고 ㄱ,ㄴ 90도회전하는 것으로 기억할 수 도 있고,
이렇게, 이렇게, 요렇게, 요렇게 그리면된다고 기억할 수 도 있고,
반대방향으로 기억할 수 도 있다.

이는 사람마다 동일한 패턴도 다르게 기억할 수 있음을 나타낸다.




인공지능이 개와 고양이를 구분을 잘 못하는 이유
사람은 어린애도, 고양이 사진 몇장을 보여주면, 다른 종류의 고양이도, 고양이로 인식을 잘한다.
그러나, 인공지능은 엄청나게 많은 사진으로 학습해야 인식율이 향상된다.
이유가 무엇일까?

사람은 입체에 대한 기본적인 인식이 가능하다.
그러나 인공지능은 평면적인 정보로부터 패터매칭을 통해 학습하므로, 더 많은 데이터가 필요하다.

사람은 사물을 특징적으로 기억한다.
예) 고양이는 수염이 있고, 눈동자가 길쭉하고, 발톱을 감출 수 있고, 4개의 발이 있다.
물론 몸통은 개와 비슷하게 생겼다.
등등의 특징을 기억한다.
여기서 특징은 신경들이 발견한 패턴이다.
고양이는 발견된 패턴의 조합이다.

따라서, 신경망전체를 사용하여, 사물전체를 인식하는것은 비효율적이고, 잘못된 결과를 출력할 가능성도 있다.
수년전에 테슬라차량이 트럭을 들이받은 사고는 트럭 화물부분을 하늘로 인식해서였다고한다.
물론 카메라가 트럭의 화물부분만 보아서 잘못인식한 것일 수 도 있다.
또한 화물 부분이 트럭의 일부라는것을 알지 못했을 수 도 있다.