大家來找威利
要怎麼最快找到威利？沒錯，就是用機器學習(Machine Learning)的方法找！
美國密西根州大學的博士生歐爾森(Randy Olson)發明了個新方法，能很快找到威利，完全摧毀了在一頁頁圖畫中，漫無目的搜尋威利身影的樂趣。
當初創作威利繪本的畫家韓福特(Martin Handford)還會殘忍地在繪本裡放入好多個長相穿著像威利的角色，企圖混淆視聽。
博士生歐爾森(Randy Olson)在他的部落格寫道：「我用盡了所有我會的機器學習技巧，去計算尋找威利的最佳搜尋策略。我打算破解前人看似無懈可擊的策略，然後記錄下所有找不到威利的人的搜尋軌跡。」
小補充：機器學習(Machine Learning)
根據《維基百科》，機器學習是近 20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等。
機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的演算法。
不斷失敗直到成功
歐爾森因為美國連日來的暴雪受困家中，正好給了他時間好好思考。他利用閒暇設計出一套能最快找到威利的方法，運用統計資料庫點出所有《威利在哪裡？》繪本中威利的位置。
從 1987年第一本《威利在哪裡？》上市以來，韓福特已經陸陸續續創作了 68本《威利在哪裡？》系列繪本。
在歐爾森利用的遺傳算法中，他加入了常用在機器學習人工智慧中模擬自然選擇的搜尋過程。在不斷地嘗試和失敗下，歐爾森總算得出了能最快在繪本中找到威利的路徑。
「遺傳算法不斷地修改解決方案，永遠在嘗試和目前最佳解法略有不同的方法然後留下最好的，直到無法再找到更好的解法為止」歐爾森解釋道。
Optimal search path for finding Waldo, optimized w/ a GA. #dataviz #datascience
— Randy Olson (@randal_olson) February 3, 2015
Source: http://t.co/LfUavPB4yC pic.twitter.com/itHuaf44Ir
歐爾森在推特上公布能最快找到威利的搜尋路徑。
威利不在左上角
歐爾森讓演算法跑了 5分鐘，然後得到了最快發現威利的路徑，那就是威利從來不會出現在畫面的左上方，因為他會被繪本中的明信片擋住。
威利也不會出現在右下角，因為那是整個畫面中最引人注目的地方，讀者在翻頁時第一眼就會看到右下角。
「上述路徑代表著能最快找到威利的搜尋路徑之一，如果我們正確地跟著這條路徑去找威利，我們可能會比其他利用基本技巧去找威利的人還更快找到。」歐爾森指出。
歐爾森發明的方法還得再經過測試，但如果你想要快點找到威利，而不想享受搜尋的樂趣，這可能可以為你省點事。
小補充：《威利在哪裡？》
根據《維基百科》，《威利在哪裡？》(Where's Wally?)是一套由英國插畫家韓福特(Martin Handford)創作的全頁繪本，書中每張圖都有上百人在做各式各樣的事情，讀者的目標就是從這些人中找出威利，但威利總是躲在很隱蔽的地方，例如在《威利在哪裡3：夢幻之旅》中有一張圖，上頭有上百個不同的假威利，而讀者只能透過他丟失的鞋子來找出哪一個才是真的威利。
而威利的經典穿著不外乎是紅白條紋上衣加一頂帽子，手上拿著木製手杖還戴著一副眼鏡。威利很會掉東西，曾經不小心把書本、野營設備甚至是他的鞋子給忘了，讀者也要幫他在圖中找出這些東西來。