by ご近所のきよきよ

　少しずつ画像認識プログラム若葉をコーディングしています。コーディングしていると色々なことが思われます。技術もなんか考えていました。

１．学習とは連想構築が基盤

　もっとも単純な学習機構は、共起事象の連想化ですよね。強化学習も最適適応もこの連想が基盤になっている。関数を推定していくのは、パターン発見と無数の測定値からです。そうして、推定した関数を連想させていく。パターン発見機構も関数推定だと思うのです。だから、関数推定の連想機構が基盤になっていると。

　ところで、基本的な自律人工知能は共起連想機構しかもっていないと考えられます。それで、関数を推定していき、その関数を処理するアルゴリズム（微分とか積分）も関数として推定していき、自分より能力の大きい人工知能を創っていく。推定したアルゴリズムとか関数を自分には適用できないで、新しく作る人工知能の能力として作り込むことができる。そんなものではないでしょうか。最適制御とか適用制御は人間自身の思考改善には役に立たないですが、ロボットには作り込める・・・そんな関係です。

２．画像認識の構造

　若葉は今、線分の配置関係を解析するところまでコーディングできました。まだまだ、それも粗いので、精密化していく必要があります。精密な配置関係、線分の大きさの関係、配置の属性（鋭角な角度を持った配置とか、顔の表情を決めるパラメータ）とかが今後作り込んでいくべきステップでしょう。

３．画像認識ライブラリ

　若葉は今、対向線解析とかやっています。さらに、領域の包含関係解析とか、開口部の向きの解析とかいろいろ作り込んでいきたく思います。ライブラリにしていくのですね。画像認識のフレームワークとして本体を作っていき、ライブラリとして、様々な解析処理を実現していきたい思っています。

おわり