Розпізнавання шаблонів

Щоб мати змогу вирішувати проблеми, працювати з даними та винаходити алгоритми, нам потрібно вміти знаходити закономірності та шаблони. Потім ми намагаємося використовувати знайдені шаблони для пошуку загальних елементів і узагальнень, які дозволять нам створювати ефективні рішення.

Наочний, спрощений приклад із життя:

• У Павла постійно закінчуються гроші, тому він почав записувати свої витрати.
• Спочатку він записує витрати в зошиті дуже конкретно, наприклад: книга «Хоббіт», 443 гривні; хліб і сир для вечері, 42 гривні. Але вчитися з такого запису важко.
• Павло вивчає витрати, знаходить типи витрат, які регулярно виникають, і використовує узагальнення: він розділяє витрати на відповідні категорії («їжа», «одяг», «навчання», …).
• Потім він переписує витрати в редакторі таблиці. Це дозволить йому легко підрахувати загальні витрати в окремих категоріях.
• Таким чином Павло виявляє, що витрачає занадто багато на одяг. З цією інформацію він надалі може планувати якісь дії для вирішення проблеми.

Перш ніж ми приступимо до пошуку більш складних шаблонів, корисно вміти розпізнавати абсолютно однакові шаблони. Це також не має бути зовсім легко. Іноді потрібно добре зосередитися на деталях. Іншим разом шаблони можуть бути ті самі, але, повернуті трохи по-іншому, вони вимагатимуть від нас просторової уяви, для того щоб їх знов виявити.

Щоб шукати закономірності та створювати алгоритми, ми маємо вміти помічати спільні властивості речей, які можуть здаватися різними на перший погляд. Пошук загальних властивостей є окремим випадком Абстракції, який ми часто застосовуємо в алгоритмізації. Ми використовуємо цей навик, наприклад, у Розкладанні зображення на частини.

Приклади:

• пес, ліс, туз, рис – спільна кількість букв (3)
• дрізд, сова, горобець, дятел – спільна тема (птахи)
• тричі, речі, родичі, дорожчі – спільні літери (слова, що закінчуються на -чі)

Пошук закономірностей і шаблонів у послідовностях є корисним тренінгом для базового розпізнавання образів. Для базового навчання ми зазвичай використовуємо послідовності чисел або зображень із точно заданою регулярною поведінкою. Приклади цього типу також іноді використовуються для тестування штучного інтелекту.

У більш складних варіантах пошук шаблонів у послідовностях має багато застосувань в інформатиці: за допомогою знайдених шаблонів ми можемо, наприклад, передбачити майбутню поведінку, виявляти помилки в даних або виконувати стиснення даних.

Використовуючи програми, ми можемо писати складні алгоритми та описувати складні моделі. Але нам не потрібні мови програмування, щоб записувати прості шаблони, ми легко можемо записати їх за допомогою стрілок. Проте це також непросто. Наприклад, плутанина з порядком стрілок може призвести до абсолютно іншої картини.

Дуже корисний підхід до вирішення проблеми полягає в тому, щоб розбити її на частини, які є максимально незалежними, а потім розглядати ці частини по черзі.

Приклад із повсякденного життя: потрібно готуватися до походу в гори. Є багато речей, які необхідно організувати, і ми можемо відчувати себе приголомшеними та легко забути щось важливе. Може допомогти, якщо ми розділимо загальну проблему підготовка до походу в гори на підпроблеми: 1) спланувати маршрут і знайти сполучення, 2) придумати меню та купити їжу, 3) підготувати туристичне спорядження та перевірити його стан, 4) продумати і спакувати одяг . Ці підзадачі значною мірою не залежать одна від одної, тому ними можуть займатися різні люди. Навіть якщо їх вирішує одна і та сама людина, при вирішенні часткової підзадачі вона може зосередитися тільки на ній, що полегшує процес прийняття рішень.

Приклад із програмування: ми не пишемо програми як довгі списки команд, а ділимо їх на функції, кожна з яких вирішує підпроблему. Поділ підпроблем є ключовим елементом гарного дизайну програми.

Розкладати проблеми на частини – це складна навичка, яку людина набуває через тривалу практику. Для базового навчання пропонуємо приклади з малюнками. Складне на вигляд зображення часто можна створити з простих частин, які зібрані відповідним чином.