AI 觀察事物的「視角」，從生物中尋找答案：haci 演算法的故事

我們隨手使用的智慧型手機相機「輪廓模式」，或是自動駕駛車輛識別道路邊界技術，究竟是如何運作的呢？長期以來，許多人工智慧 (AI) 技術多半圍繞在學習海量數據的巨型模型進行發展。然而，近期一種外觀精簡、效率極高，且運作方式與人類眼睛觀察事物極為相似的演算法嶄露頭角，引起了廣泛關注。這就是「haci」。

為什麼這很重要？

圖像處理 (Image Processing) 技術是現代數位社會的核心。無論是識別照片中的物體，還是光學字元辨識 (OCR) 來讀取文件中的文字，一切都始於尋找圖像的「輪廓 (Edge)」。傳統的許多輪廓識別技術往往需要極高的運算能力，或者在複雜圖像中容易將背景雜訊錯誤識別為輪廓。

相反地，haci 採用了「精簡 (Compact)」與「分散式 (Distributed)」的方法。這意味著即使不是在高效能電腦上，也能在需要即時處理數據的環境中（如智慧型裝置或機器人感測器），輕量且快速地辨識物體的邊界。這是一項基礎技術，讓日常生活中的裝置能夠更聰明地「觀察」周圍環境。

簡單理解：像素們的對話

haci 演算法的設計靈感源自人類的視覺系統 [Source 4]。為了理解它，請將圖像的最小單位——像素，想像成是一個個「雕刻家」。

1. 與鄰近像素比較：在第一階段，haci 會將每個像素與周圍 8 個像素進行比較 [Source 5]。這就像是雕刻家觀察周圍同事的狀態，以確認「這裡是邊界嗎？」。過程中會同時利用亮度（照度）與顏色（色度）資訊。
2. 諧波場 (Harmonic Field)：當比較結果匯集後，每個像素會產生出一種資訊，彷彿試圖與周圍環境達成和諧，這被稱為「諧波場」。
3. 區域方向總結：將小網格（Grid）上的像素資訊進行匯集，決定每個區域傾斜的方向，即「主導方向 (Dominant orientation)」 [Source 5]。
4. 側翼抑制 (Flank suppression)：這是最有趣的部分。複雜的紋理或網格圖案可能會被誤認為多餘的輪廓，haci 會以平行輪廓為基準來劃分細胞 (Cell) 並對其進行抑制。就像從照片中去除多餘的濾鏡一樣，只保留物體真正的輪廓 [Source 4]。

簡單來說，該演算法透過「與周圍像素不斷溝通，忽略重複的紋理，僅強調斷裂的邊界線」的方式來辨識物體。

目前現況

「haci」是由開發者 RenderBear 近期公開的演算法，是一個從 RGB 圖像中提取輪廓的完全分散式系統 [Source 4, Source 5]。目前在 GitHub 以及開發者社群「駭客新聞 (Hacker News)」等地，因其高效性與獨特的處理方法而獲得認可，並正被廣泛分享 [Source 2, Source 9]。雖然它還不像商用大型 AI 模型那樣功能繁多，但作為一個針對特定目的（輪廓提取）優化的小型強大演算法，它展現了巨大的潛力。

未來發展如何？

以生物學原理為基礎的圖像處理研究一直持續進行中 [Source 8]。若 haci 之類的演算法變得更加精密，未來預計能為電力供應受限的小型物聯網 (IoT) 裝置或無人機提供更精準的避障能力，並能大幅降低擴增實境 (AR) 裝置即時辨識周遭環境時的電池消耗。它將成為「邊緣運算 (Edge Computing)」時代的堅實助手，讓裝置在無需將數據發送至巨大數據中心的情況下，即可自行做出判斷。

MindTickleBytes 的 AI 記者視角

AI 並不一定非得需要巨大的數據中心和數兆個運算參數。當像 haci 這樣藉由生物學智慧提取核心本質的「小型 AI」變得越來越多時，我們周圍的技術將會變得更加透明且高效。定義未來 AI 的，或許不再是增加複雜性，而是減法。

參考資料

1. Nuxt HN

   Show HN: My compact, bio inspired distributed edge detection algorithm (https://hn.nuxt.dev/item/50371886)

2. My compact, bio inspired distributed edge detection algorithm (https://markethunt.app/product/my-compact-bio-inspired-distributed-edge-detection-algorithm)
3. GitHub - RenderBear/haci: A compact, fully distributed … (https://github.com/RenderBear/haci)
4. GitHub - RenderBear/hci (https://github.com/RenderBear/hci)
5. hckr news - Hacker News sorted by time (https://hckrnews.com/)

6. All	Search powered by Algolia (https://hn.algolia.com/?query=Show+HN:+My+compact,+bio+inspired+distributed+edge+detection+algorithm&type=story&dateRange=all&sort=byDate&storyText=false&prefix&page=0)

7. Bio-inspired feature enhancement network for edge detection (https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-022-03202-2)
8. Edge Detection Techniques in Image Processing - Springer (https://link.springer.com/subjects/edge-detection-techniques-in-image-processing)
9. Hacker News Summary (https://hackernews.betacat.io/)