前幾天突破MNIST手寫數字辨識率98%的里程碑之後，這幾天仍然繼續發現還有進步的空間！昨天收工時的辨識率是98.231%，今天到此為止也累壞了，成績是98.371%！一天挺進0.14%，就是多辨識出42000案例中的743-684=59個案例！每個個案都必須仔細研究，順利時5-10分鐘可以提升解決一個案例，碰到難題時也可能花上一小時都還在原地打轉！

但是僅僅四天就又推進了0.366%，看起來繼續努力還真的有希望攀上99%的高峰？真能達標時DL與CNN的玩家們就完全沒有甚麼說辭可以霸凌小看Rule based影像辨識了！這真的是一個很讓人振奮的成就，如下圖所示，原本Rule based的60-80%對上CNN的97.8%真的是輸到無地自容了！

這種感覺真的有像電影中的葉問或霍元甲，挺身而出痛擊霸凌華人的日本人與西洋人！也讓我想起小時候看過的李小龍的電影，豪邁帥氣也情緒高昂的一腳踢碎東亞病夫的牌匾！我已經證明只要影像辨識的功夫練得夠好夠深，Rule based方法一樣可以得到極高辨識率的！

重點是辨識率高是DL與CNN等方法之前唯一優於Rule based的一件事！大多數人都沒注意到：這種用千萬個臭皮匠強硬湊出一個諸葛亮(高辨識率)的方法必須付出的不合理成本代價！Rule based需要更多的專業知識與技術，但不是不可能做到高辨識率的！即使是像手寫數字那麼難以捉摸的議題。

我是做生意的人！研究這麼困難的議題絕對不只是為了炫技或好玩！我是基於商業考量，知道DL與CNN的超高運算量讓他們很難商業化推廣讓更多人使用！高辨識率的模型一定會龐大笨重到無法變成一般電腦就能執行的怪獸！模型一縮小呢？辨識率就會變成跟他們嘲笑的早期Rule based的軟體一樣低！當然賣不出去的！

現在我可以用Rule based方法達到跟DL與CNN的龐大模型一樣高的辨識率，意義就是我一定可以做出在一般規格的電腦上就能輕鬆執行的高辨識率軟體，一個數字辨識只需要一毫秒嘛！當然不必買昂貴的AI PC！也不必非要依賴雲端的超級電腦不可！我是希望把AI真正推廣給一般民眾使用的熱血科學家！而且我真的做到最艱難的第一步！希望有需要的客戶快來找我！讓我的研究產生實質的意義！