這張影像很有趣，目標的瓦斯表度數1074並不算太難辨識，但是我目前設計的辨識核心卻無法辨識？客戶當然會問我為何啦？答案是：左邊莫名其妙出現的「使用微電腦…」等反白字比1074更顯眼！為了節省時間，我的程式只會處理一定比例的明顯目標，浮雲蔽日了嘛！

如果我的設計程式變成找不到合理目標就繼續找其他目標呢？總是會找到1074的！但是如何定義前一個目標是錯誤的？又是另一個問題了！如果總是要鉅細靡遺，你不會累死嗎？所以大家開始跟我一樣理解視覺判斷的AI了嗎？事情不是不能做，而是你必須付出多少成本代價的問題！

如上的案例，不是我辨識不出來，而是我為了節省時間成本，所以第一時間放棄它了！所以只要程式囉嗦一點，發現找不到答案時，回頭搜尋之前忽略的較不清晰目標就可以了！當然這麼作的代價就是辨識時間了！所以愚蠢的問題還是第一時間就避免比較好，你要拍美女，就不要找更美的女星當背景嘛！如下狀況，我只要遮住「使用微電腦…」等反白字，就直接辨識正確了！

影像辨識很難大家都知道，因為懶得去想所以交給專業人士傷腦筋，也是合理！但是接下來呢？我就是要負責解決這些辨識問題的廠商，我想抗辯的不是我的技術不夠好，而是為了我的產品不能反應太慢，所以我會忽略一些可能性！怎麼兼顧兩全呢？就是我必須努力的方向了！

其實這就是追求逼近人類視覺AI的標準過程，我現在做起來是合情合理，但是如果你從ML、DL或CNN的方向來做呢？不好意思，你毫無頭緒，你根本不知道事發原因，當然也無法思考設計因應對策！只能繼續亂踹了！好可憐啊！