같은 대상을 보고 서로 다른 이미지를 인식하게 되는 흥미로운 사례를 살펴보자.
당신은 아래 그림에서 소녀 얼굴 또는 노파 얼굴을 인식할 수 있는가?
인식이 가능하다면 당신의 시지각 기능은 정상입니다.
만약 두 다른 얼굴이 동시에 인식되나요?
녜 안 된다면? 그래도 당신은 정상입니다.
녜 된다면? 당신은 두 종류를 동시에 볼 수 있도록 코딩된 봇일 겁니다.
같은 대상을 보고 서로 다른 이미지를 인식하게 되는 또 다른 흥미로운 사례를 살펴보자.
당신은 아래 그림에서 검은 색 두 대머리가 마주 보고 있다는 것을 인식할 수 있는가?
아니면 가운데 백색의 잔을 인식할 수 있나요?
인식이 가능하다면 당신의 시지각 기능은 정상입니다.
만약 두 종류의 대상이 동시에 인식되나요?
녜 안 된다면? 그래도 당신은 정상입니다.
녜 된다면? 당신은 두 종류를 동시에 볼 수 있도록 코딩된 봇일 겁니다.
재미있는 점은 시지각 능력이 두 대머리 인지 백색 잔인지 동시에 인식하기가 어렵다는 점이다. 즉 “모 아니면 도“ 방식으로 인식된다는 점이다. 그러한 측면에서 보면 사람의 시지각 기능은 아날로그성이라기 보다는 디지털한 경향이 강한 듯하죠.
시지각이 문제뿐만 아니라 사람의 성격도 뇌구조 특성에 많이 좌지우지 되는 경향이 있다. 즉 웃다가 갑자기 울게 되는 일희일비란 말이 있는데 개인의 성격 특성이라기보다는 호모사피엔스 종의 일반적 특성으로 봐야 할 것이다.
특히 암호화폐 투자하시는 분들도 꽤 있겠지만 가격이 폭락할 것 같은 때 느끼는 감정과 한편 순식간에 가격이 상당히 회복되었을 때 느끼게 되는 감정의 변화폭을 생각해 보면 쉽게 이해가 갈 것이다.
이미지 인식 문제는 이미 오래 전부터 머신러닝 분야의 주제로 너무나 잘 알려져 왔다. MNIST 숫자 인식 문제가 대표적이며 구글의 TensorFlow를 사용하여 손 쉽게 90% 이상의 해독이 가능하며 뉴럴네트워크를 사용하면 거의 99%의 해독이 가능하다.
이미 아나콘다에 의한 TensorFlow 설치는 아래의 블로그를 참조하기 바란다.
곧 아나콘다의 스파이더 편집기를 사용하여 머신러닝 MNIST 숫자 인식 예제를 다루어 볼 예정이다.
이미 라즈베리 파이에서 파이선 2.7버전에서 잘 돌아갔는바 윈도우즈 10의 아나콘다 스파이더3에서
TensorFlow 1.6 버전에서하에 실해이 잘 되는지 체크가 이루어질 예정이다.
1-1 윈도우즈 10 아나콘다3(64비트)에서 TensorFlow 설치 소개
https://steemit.com/kr/@codingart/1-1-10-3-64-tensorflow
1-2 아나콘다와 파이선 3.6 버전 설치
https://steemit.com/kr/@codingart/1-2-3-6
1-3 아나콘다와 최신 버전 TensorFlow1.6 설치
https://steemit.com/kr/@codingart/1-3-tensorflow1-6
1-4 최신 버전 TensorFlow 1.6 이 설치된 아나콘다 spyder3 사용법
https://steemit.com/kr/@codingart/1-4-tensorflow-1-6-spyder3