简介
每当手机从照片里认出一张脸,或者某个应用判断一条消息是垃圾信息,背后都有东西是从例子中学到了区别。不是因为有人直接告诉它答案,而是因为有人给它看了一堆一堆的东西。
你要用手工的方式做同样的工作。两堆东西、三十个物体,以及一套你亲手写下的规则。之后你要设法打败自己的规则,而这正是专业人工智能团队花费大部分时间的地方。
原理说明
计算机看不见一只袜子。它只能测量关于袜子的一些量:有多长、有几种颜色、有没有脚后跟。你所挑选的这些量叫做特征,而挑选特征几乎就是全部的工作。你在最后发明出来的那些物体叫做边界情况,真实系统正是在那里出错。刻意去寻找它们,能让你明白一个自信的答案和一个正确的答案并不是一回事。
分步说明
- 1
挑两组一眼就能分辨的东西:袜子和手套、叉子和勺子、硬币和纽扣。每组各收集大约十五个,分成两堆。
- 2
给每一堆拍照或画下来,留个记录。这一套物品是你的规则唯一可以学习的来源,所以值得保存好。
- 3
先别碰计算机,把你能对一个物体做的所有测量都列出来:以厘米为单位的长度、颜色的数量、孔的数量、会不会弯、亮不亮。这些就是你的特征。
- 4
现在只用这些测量来写你的规则。比如:如果它长于12厘米并且没有孔,那它就是袜子。每条规则都要短到能一口气念出来。
- 5
用你的规则逐个测试全部三十个物体。把规则判断错的物体都标出来并数一数。这个数量就是你的错误率。
- 6
只改动一条规则,然后重新测试这三十个。把两次的成绩都记下来,看看这次改动到底有没有帮上忙。
- 7
现在攻击你自己的成果。找到或做出三个会让你的规则故意判断错误的物体:一只非常短的袜子、一只把手指塞进去的手套、某个不知怎么两样都算的东西。测试它们,写下你的规则是怎么说的,以及它们为什么被骗了。
规则测试记录
每一轮测试填一行。用你的规则跑完全部三十个物体,数一数判断错了多少,然后改动一条规则再跑一遍。
| 轮次 | 你改动的规则 | 测试的物体数 | 判断正确 | 判断错误 |
|---|---|---|---|---|
| 行 1, 轮次 | 行 1, 你改动的规则 | 行 1, 测试的物体数 | 行 1, 判断正确 | 行 1, 判断错误 |
| 行 2, 轮次 | 行 2, 你改动的规则 | 行 2, 测试的物体数 | 行 2, 判断正确 | 行 2, 判断错误 |
| 行 3, 轮次 | 行 3, 你改动的规则 | 行 3, 测试的物体数 | 行 3, 判断正确 | 行 3, 判断错误 |
| 行 4, 轮次 | 行 4, 你改动的规则 | 行 4, 测试的物体数 | 行 4, 判断正确 | 行 4, 判断错误 |
如果某一轮让成绩变差了,也要把这一行保留下来。一次帮了倒忙的改动同样是证据,删掉它正是人们自欺欺人的方式。
