計算機已經通過玩西洋棋等證明了自己的邏輯處理能超過一般人類，但是在認知能力方面卻一直不強。不過這種情況正在逐步改變，據路透社報道，在一項判斷誰是真痛誰在裝痛的試驗中，計算機識別系統的準確率已經遠遠超過了人類。人類的識別準確率甚至跟拋硬幣的概率一樣，只有 50%；而計算機的識別準確率則達到了 85%。
一直以來，儘管計算機在邏輯處理方面表現出色，但是認知方面計算機卻很少去的進展。但是在大資料、人工智慧、神經網路、深度學習及資訊關聯等技術的不斷突破下，計算機的認知能力也在慢慢取得進展。比方說，幾天前我們報道了 facebook 的臉部識別技術已經接近人類水平（國內的一家臉部識別初創企業 face++ 的成績甚至還超過了 facebook），google 的深度學習系統現在已經發展出自行識別貓的本領，ibm 的watson已經可以戰勝人類智力競賽的冠軍，天才 wolfram 的感知編碼令人印象深刻。這一切都在說明計算機的認知能力也在逐步朝著趕上甚至超越人類的方向發展。
隨著演算法逐漸統治世界，我們真的要思考人與機器的關係將如何演變了，否則到技術奇點如期而至時，我們再想思考已經來不及了。
好玩的計算機視覺 KNN演算法手寫數字識別
ocr應用非常廣泛，而且有許多方法，今天用knn演算法實現簡單的0 9手寫數字識別。本程式使用opencv 3.0和python 3。knn演算法是k近鄰分類演算法，屬於機器學習中的監督學習，需要一定量的帶標籤的輸入樣本資料進行 訓練 然後就可以識別。我給 訓練 打引號是因為其實knn沒有明顯的前期...
計算機如何識別二進位制的
這個問題可能是很多人的困擾，實際上計算機是不認識0和1 的，這只是人們方便這麼說的，說是計算機只認識0和1。實際上計算機只能識別高低電平。什麼是高低電平？舉個例子，比如說乙個二極體，你加正電後就輸出高電平 只是乙個比方，具體可以看看數字電子的各種閘電路 所以說確切的說計算機只知道高低電平。程式和機器...
計算機視覺 基於RGB顏色特徵的火焰識別
在計算機中一般用陣列儲存，以畫素點為單位。返回值 323,500,3 高 寬 通道數 484500 畫素點個數 在rgb顏色空間下，每個畫素點的顏色由r g b三通道組成，rgb顏色空間以r red紅 g green綠 b blue藍 三種基本色為基礎,進行不同程度的疊加,產生豐富而廣泛的顏色,所以...