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第18讲 学会量化（第1页）

第18讲学会量化

计算机是一种计算机器，可以用于处理数据，无法量化的事物就不能用计算机来处理。因此，跟程序算法一样，发出指令的人也需要比以前更懂得进行量化。那么，应该怎样去进行量化呢？

现在需要设定一个能让机器人过马路的程序算法。算法的出发点设定为：判断能否过马路。

要思考如何判断能否过马路的话，需要考虑两点，“需要获得什么信息”和“如何进行量化”。

首先，思考一下“需要获得什么信息”。我们列举出所需的信息，需要走过的马路的距离应该是必要的。另外，过马路的前提是需要有信号灯的信息。

除此以外，过马路还与路面的情况相关，也需要知道天气的信息。此外，是否有车或有人，要过马路的人的密集程度等，似乎都需要考虑。

现在我们已经列举出道路的宽度、信号灯的信息、路面的情况、天气、是否有车或人、人流密集程度等必要的信息。

接下来尝试思考，这些信息能够怎么量化？首先，我们想一想道路的宽度，要怎样量化呢？

肉眼就能够大致判别，但机器人无法以人的判断方式来判断。虽然不清楚道路实际的构造，但大体来说有两个方法。

一种方法是事前存入数据，即提前把道路的宽度作为数据保存在机器人里面。另外，也可以通过GPS等方式辨识现时的所在地，结合这些信息去识别道路的宽度。

另一种可以考虑的方法是，每次进行测量。虽然机器人视觉功能的水平有所不同，但应该可以通过用摄像头拍下道路的照片，利用图像识别技术计算出距离。当然，这需要同时具备能够通过图像信息测算距离的程序。如果能够对马路的黑白条纹进行计数，也可以通过这个数字测算出距离。又或者，可能还有通过发出电波或超声波，根据接收反射波的时间算出距离等手法。

如上所述，即便是能够找出所需的各个要素的信息，在此基础上还要思考对这些信息如何进行量化。我们梳理一下到目前为止所了解的内容。

1。找出所有必要的信息（对象）

2。思考能够对每个信息进行量化的方法

1。找出所有必要的信息（对象）

计算机本身是不知道应该参照哪个信息的，因此，要仔细罗列出人是通过什么信息进行判断的。

反过来说，在这一步如果有些要素没被罗列出来，就难以让计算机为我们做事了。也就是说，关键在于人所凭借的感觉或经验能否作为信息具体表现出来。

2。思考能够对每个信息进行量化的方法

对罗列出来的每个信息，要思考如何进行具体的数值化。流程如刚才的例子，有两种方向，即一开始就存入数据，或者每次都进行测量。

后者有可能随着传感器技术的发展而进一步进化。

对于道路的宽度，人看一眼就能大致估算，但如果给计算机的指令是“请看看然后尝试判断能否过马路……”，计算机是无法运作的，指令要详细到具体是看什么、如何去判断的程度。

练习题

接下来，我们思考一下信号灯的问题。请思考，对于那种不显示剩余时间的信号灯，怎样做才能知道绿灯剩余几秒呢？获得哪些信息会有帮助呢？另外，那些信息可以怎样进行量化呢？