Распознавание
распознавание образов
Это понятие впервые встречается на программе «Инженерия и системный подход к решению задач» — примерно 11-12 лет (5-6 класс).
Умение программы узнавать, что на картинке или в звуке: лицо на фото, слова в речи, номер машины на шлагбауме. Этому её учат на множестве примеров.
Определение грибов по атласу: сравниваешь находку с картинками — чем больше примеров видел, тем реже путаешь похожие.
Найти три распознавания в телефоне — разблокировка по лицу, голосовой ввод, поиск по фото — и назвать, что именно узнаёт каждое.
Задача искусственного интеллекта: определить по данным — снимку, звуку, движению — какой из известных программе объектов перед ней. Программу настраивают на примерах с готовыми ответами; отвечает она с оценкой уверенности и ошибается на том, чего в примерах не встречалось.
Продиктовать телефону одну фразу обычно, шёпотом и при включённой музыке; записать, где распознавание ошиблось, и объяснить почему.
Классификация образов: из сырых данных выделяются признаки, модель относит вход к одному из классов и оценивает вероятность. Качество меряют долей верных ответов и ошибками двух родов — пропуск цели и ложное срабатывание; цена их разная: пропущенный дым хуже ложной тревоги. Работает статистика, а не понимание: шум, ракурс, редкий случай роняют точность.
Для распознавания дыма в «умном доме» составить таблицу ошибок (пропуск и ложная тревога), решить, какая ошибка опаснее, и назвать цену её снижения.
Частое заблуждение
«Программа видит и понимает, что на фото, как человек». Нет: она сравнивает признаки с примерами, на которых её учили, и выбирает самый похожий ответ — поэтому уверенно ошибается на непривычном.