数据标注-人工智能高速路上的基石

数据标注-人工智能高速路上的基石

 

中国科学技术大学博士袁岚峰在不久前的文章中把中国科技在世界的地位大致分为五类。

我们本文中只引用第四类。

“如今世界科技的第四个格局:双头格局,一般是中美两国远远高于其他国家。典型的例子有两个,互联网和人工智能。这两个都是普遍被认为对于未来非常重要,最有想象空间的,值得我们仔细分析”。前四个格局有兴趣的朋友可以自行搜索全文,这里因为篇幅原因不做更多引用。

在这里我们可以从一个科技工作者口中了解到一个这样的事实:互联网与人工智能在当今世界科技格局中,中国和美国是两国独大。同时,这两个领域又是未来领域。

为什么说是未来领域,互联网的未来趋势已经被时间很好的证明。从1969年美国的阿帕网以来,互联网用了不到50年就彻底颠覆了过去几百年来人们的生活习惯。

在这里我们重要强调的是比互联网年轻许多的人工智能。说到人工智能,首先我们先谈谈什么是人工智能。

百度百科中是这么定义人工智能的:人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

字面的意思有些生涩,那我们通过举例来对AI进行一个简单的解释。

有天,我们开车在路上,突然出现了刮擦的交通事故,用现在的方式,我们需要:

  1. 发短信
  2. 打电话
  3. 报保险
  4. 定损

如果换做AI来帮我们简化这个流程呢?

在不久的未来,我们手机里可能都会有一款车辆定损APP,当出现交通事故的时候,我们只需要打开APP,扫描一下破损区域,机器就会自动识别出来我们破损区域是属于什么汽车部件,是什么类型的损伤,自动定损,同时将定损结果反馈给相关保险公司,保险公司根据AI上传的定损结果,自动划账到车主相关银行账号,可能整个流程不会超过1分钟。

事实上,简单来说就是我们把我们的理解和判断,教给机器,让机器代替我们进行判断。

但是我们这里要说的是随着深度学习的不断突破,未来的AI一定会越来越聪明。但是它的出现并不是为了取代人类,而是能让人们极大限度的解放生产力。生产力的巨大提升,会改变未来的生产关系,会改变未来时代。

    随着一系列技术上的突破,人工智能在世界科技领域已经渐渐的驶进了高速车道。

中国老子有一句名言是:“九层之台,起于累土”。

意思就是再高的楼台都是由一筐一筐土堆积而成的,这就特别的强调了基础的重要性。同样,人工智能的发展离不开数据标注,数据标注在人工智能的高速路上,作为基石,成为了众多重要环节之中的重中之重。

为什么说数据标注是人工智能众多重要环节的重中之重呢?这我们得从上篇中,人工智能的定义开始说起。

要想实现人工智能,我们需要把我们人类的理解和判断教给计算机,让计算机拥有我们人类般的识别能力。但是,让计算机如何能识别人类的语言呢?

数据标注就是这样出现了,数据标注就是我们人类用计算机能识别的方法,把需要计算机识别和分辨的图片打上特征,让计算机不断的识别这些特征图片,从而最终实现计算机能够自主识别。

通俗点来讲,比如我们想让计算机知道什么是汽车,那么我们就得在有汽车的图片中,把汽车用专业的标注工具标注出来。这里的被标注软件处理过的汽车就是图片中的特征,计算机通过不断的识别这些特征图片。最终结果就是,计算机通过大量的特征图片的学习,最终能够自主的识别特征物品。

所以说,如果人工智能是一个天赋异禀的孩子,那么数据标注就是它的启蒙老师,在传授的过程中,老师讲的越细致,越有耐心,那么孩子成长的也就越稳健。同样,换个角度,如果说人工智能是一条高速公路,那么数据标注就是高速公路的基石,基石越稳固,质量越过硬,那么就会使用起来就会越放心,越长久。

像马云先生在2018世界人工智能大会上所说一样:蒸汽机释放了人的体力,但是蒸汽机并不是模仿人的体力,汽车比人跑得快,但是汽车并不是模仿人的双腿。未来的计算会释放人的脑力,但是计算机不是按照人脑一样去思考,计算机机器必须要有自己的方式去思考。

    

那么如何能让计算机形成一套自主的思考体系呢?这是一个复杂的过程,但是不论是多复杂的架构,数据标注永远是体系中的养分,通过不断的改变标注内容来适应不断强大的计算机。

了解更多内容请进入:http://www.awkvector.com/

原文地址:https://www.cnblogs.com/AWK-vector/p/9935910.html

时间: 2024-08-29 20:38:49

数据标注-人工智能高速路上的基石的相关文章

人工智能数据标注这些年:从幕后到前台丨曼孚科技

"你了解人工智能行业吗?"? 10个人中可能有9个人会给出肯定的回答. "你了解数据标注行业吗?" 10个人中可能有9个人会茫然地摇头. 与处在聚光灯中心的人工智能科技公司不同,数据标注行业长期处于聚光灯之外的灰色地带,很长一段时间内都是被边缘化乃至低视的一个存在. 不过,随着时代发展带来需求的改变,数据标注行业也在发生着日新月异的变化,开始从幕后走向前台. 一.幕后:粗放与混乱交织 数据标注行业里流传着这样的一段话:"有多少智能,就有多少人工"

人工智能之数据标注

随着人工智能在实践上的不断突破,越来越多的创业公司加入到AI相关业务的创业大潮,伴随着这股潮流关于AI投资也持续高涨,无论是从投资金额,还是投资频次上看都表明市场对AI市场发展的信心与日俱增. 一. 什么是数据标注 确立一个算法模型需要使用大量标注好的数据去训练机器让机器去学习其中的特征以达到"智能"的目的.而数据标注就是帮助机器去学习去认知数据中的特征.比如我们要让机器学习认知汽车,我们直接给机器一个汽车的图片它是无法识别的,我们必须对汽车图片进行标注打上标签注明"这是一个

人工智能_智能安防:数据采集与数据标注

智能安防是人工智能与信息技术结合的关键领域,对于城市与民生发展有重要的意义.通过生物识别.行为监测等技术手段,广泛地应用于城市道路监控.车辆人流监测.公共安全防范等领域. 智能安防数据采集与标注,为智能安防等研发企业提供所需算法训练场景的数据采集与标注服务,覆盖智能安防主流应用场景,自建标注基地. 1.智能安防数据采集 覆盖智能安防主流应用场景,拥有物理与复杂条件场景搭建经验,交付能力强. 支持常见采集类型,如: 人脸采集 道路视频采集 车辆采集 动作采集等 2.智能安防数据标注 自建标注基地,

人工智能_智能家居:数据采集与数据标注

智能家居行业是AI在生活服务领域的重要落地场景,也是我们感知AI落地最深的行业之一.智能家居产品融合语音控制.物联网技术,让我们生活更智能.给生活带来更多便利,目前主要应用场景如智能音箱.扫地机器人.智能电视等. 1.智能家居数据采集 覆盖智能家居主流应用场景,支持专业音频设备与多条件场景,交付能力强. 支持常见采集类型,如: 唤醒词采集 控制词采集 指定语料采集 人脸采集 情绪类型采集等 2.智能家居数据标注 自建标注基地,提供视觉.语音交互类数据标注,多重审核,保证准确率. 支持常见标注类型

如何运营一家数据标注公司 (资源特点篇)

在"基础架构篇"中我们提到的资源,也就是数据标注公司要面对的甲方:AI公司.AI企业.AI研究所.那么问题来了,人工智能公司.人工智能企业.人工智能研究所多种多样,作为一个数据标注公司应该如何定义自己的服务方向呢? 首先我们要能够准确的了解资源公司的特点,这样才能更好的为其提供符合自身特点的服务.目前市场上的AI公司.AI企业.AI研究所大致分为以下几种,对于与数据标注公司的合作来说他们各有各的优势和劣势,这里对以下突出的几类进行分析: 1. 初创型这里指的初创型公司一般指未进行过阶段

破局AI落地难,数据标注行业需率先变革丨曼孚科技

?2019年,国内人工智能领域的投融资热情大幅降低,相当数量的AI企业彻底消失在了历史的长河中,“人工智能寒潮已至”甚至成为行业年度热词. 与前几年创业与投资热情齐头并进的盛况相比,近段时间的AI行业显然萧条了很多. 究其原因,“AI落地难”要负主要责任. 从自动化时代到智能化时代,人工智能创造的价值在不断增长.与此同时,业务场景的精细度与复杂度也在不断提升,为人工智能技术的落地带来一系列挑战. 以国内人工智能企业为例.目前国内几个较大的人工智能独角兽企业,商业化落地主要集中在金融.安防监控.手

云计算、大数据和人工智能简单概述

今天跟大家讲讲云计算.大数据和人工智能.为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时候会提云计算--感觉三者之间相辅相成又不可分割.但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下. 一.云计算最初的目标 我们首先来说云计算.云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源.网络资源.存储资源三个方面. 管数据中心就像配电脑 什么叫计算.网络.存储资源? 比

云计算,大数据,人工智能三者有何关系?【转】

转自:[http://cloud.idcquan.com/yjs/115806.shtml]原文:来源:今日头条/领先网络 2017-05-02 17:17 云计算,大数据,和人工智能,最近火的不行不行的词汇,似乎不相同,但又似乎相互关联,到底是什么样的关系呢?其实他们本没有什么关系,各自活在不同的世界里,然而随着互联网的发展,相互纠葛在了一起. 云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源,网络资源,存储资源三个方面.想象你有一大堆的服务器,交换机,存储设备,放在你的机房里面,你最想做

数据标注行业知多少

据相关资料显示,在中国,有10万的全职数据标注员,100万的兼职数据标注员. 看到这个数据,不禁想问数据标注到底是一个怎样的行业? 其实早在1998年第一家标注公司成立的时候,该行业就已经出现,只是那时人工智能尚未兴起,数据应用相对较少,直到2011年以后针对人工智能的数据标注才逐渐出现. 人工智能行业离不开数据标注行业.为什么这么说呢? 因为对于人工智能企业来说,优质的数据是不可或缺的.换而言之,数据的真正价值不在于数据本身,而在于数据背后所反映出的真实性与科学性.能够对数据进行分析.开发和利