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數學微積分好難?拍照上傳,AI 人工智慧立馬幫你解題!


算數學是很多人求學時的痛苦回憶,當抓破腦袋也解不出、想不出的時候該怎麼辦呢?現在只要拍照上傳,就能讓人工智慧算出解答,還附有解題步驟,這個「解題 AI」或許能成為同學們的一線生機啊!

AI解數學題目的示意圖

再也不用挑燈夜戰了 讓 AI 人工智慧幫你解決數學難題

人工智慧運用在解數學上能有多神?如果以為只是跟計算機一樣的話就錯了,AI 不只讓你不用再拿紙筆算數,連高等數學都能自動寫出步驟跟答案!

GitHub 上名為 Roujack 的用戶上傳了一項名為「mathAI」的專案,介紹道:「一個拍照做題程序。輸入一張包含數學計算題的圖片,輸出識別出的數學計算式以及計算結果。」

簡單來說,只要把你想解開的數學公式拍照上傳,就算是手寫,AI都能辨識出來並算出解答,連解題步驟都附給你看。

MathAI
▲ 拍下數學題目圖片並上傳給 mathAI 程式,人工智慧立馬幫你解題。(圖片來自 mathAI GitHub介紹欄)

開發者 Roujack 是來自中國的學霸,現在是研一在讀的他主要研究電腦視覺,他設計的這個程序使用 Python 開發而成,全部流程包括:圖像預處理、字符識別、數學公式識別、數學公式語意理解、結果輸出。

一個 AI 數學解題神器的誕生

簡單介紹 mathAI 在各流程的原理:

1. 圖像預處理

mathAI 使用 OpenCV 作為預處理工具,將原始圖片進行二值化將其變成灰度圖後,再使用高斯濾波平滑圖像,就能避免無關變量影響識別結果。最後對圖片中的字符進行輪廓識別、切割提取出來。圖片預處理大致上就是先將原始材料(照片)變得清楚、使 AI 更容易讀取分析,從而去掉許多導致答案錯誤的可能。

2. 字符識別

材料準備好後就要拿起放大鏡好好檢視了,在字元識別上mathAI選擇的模型是卷積神經網路 LeNet5,因為不需要提取字元特徵值,而且在影像識別中甚至可以超越人類辨識的精準度;而訓練網路選用的是國際數學公式辨識比賽數據集(CROHME),它不僅有大量的字符集圖片,而且圖片型別與實際輸入非常相似。

訓練網路,是要讓AI能如同人類、在龐雜無章的資料中自己找出潛在的規則,而不需要人類一項一項親自設定。

3. 數學公式識別

公式的識別,主要是將前面已經識別好的獨立字元,組織成AI能夠理解的數學公式,也就是我們想求解的純字元數學計算題。

訓練人工智慧辨識的過程,其實跟人腦辨識圖像的過程很像,第一層先處理基本的線條,然後慢慢組合出形狀,最後就能判讀出圖形(字符)代表的意義了。

4. 數學公式語意理解

經過字符辨識、字符語法拆解、語義分析等語意理解過程,匯集這些過程得到的資訊,判斷該如何進行運算,最後將數學公式的值計算出來。

AI 要能給出正確答案,代表它要看懂這句話的意思,也就達到了語意理解。

5. 結果輸出

最後,使用 Python 的 Matplotlib 把步驟和答案列印出來。Matplotlib 是 Python 的一個重要模組,主要用於資料視覺化上。

訓練成果發表 深度學習後的AI答題率是?

AI 訓練完成之後,作者首先驗證了字元識別的準確率:

MathAI程式字元識別的準確率長條圖
▲ 訓練完人工智慧之後,作者首先驗證了字元識別的準確率

緊接著作者對各式各樣共 160 項的題目進行測試,從圖表中可以看到 AI 答對了 127 道題目,平均字符辨識率高達 96.23%,正確率為 79.38%,可以說是相當不錯的成績。

MathAI程式字元識別的準確率超過九成
▲ 由圖表可以看出,人工智慧 MathAI 的字符辨識率高達 96.23%,正確率為 79.38%,可說是相當高。

如果想要自己實際操作看看,作者提供兩種使用方式:網頁模式和介面模式,網頁模式比較容易,打開網頁上傳圖片就可以自動給出題目答案;介面模式則要下載專案中 solver 的 Python package,裡面的 solve 方法封裝了整個系統,介面模式的使用方式為輸入圖片的路徑,再輸出題目識別過程和計算結果。

MathAI程式網頁模式
▲ MathAI 程式網頁模式

MathAI程式介面模式
▲ MathAI 程式介面模式

雖然,目前這個專案只是半開源的,現時上傳的版本只能處理較簡單的一維算術式,如果想要識別更加複雜的公式,就要再參考數學公式識別的論文。但字元識別程序以及整個演算法框架,也是十分值得觀摩的。

除此之外,它也標示出深度學習能創造出人工智慧許多可能,打造出各種不同的「神器」。

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