一直以來，人工智能都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)砣斯ぶ悄艿南嚓P(guān)介紹，詳細內(nèi)容請看下文。
一、人工智能離不開數(shù)據(jù)
對于人工智能來講，想要形成所謂的智能，離不開數(shù)據(jù)的支撐。數(shù)據(jù)標注師們的工作便是通過采集、標注等方式將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供機器學習的“原料”，從而實現(xiàn)智能。作為AI應用大國，國內(nèi)的數(shù)據(jù)標注公司，與AI創(chuàng)業(yè)潮近乎是同時起步。剛起步時，國內(nèi)AI大多處于實驗室研發(fā)階段，所需數(shù)據(jù)量小，也并無定制化需求，因此行業(yè)門檻較低，并且以兼職的形式為主，因此行業(yè)初期，數(shù)據(jù)標注給人們留下了所謂“勞動密集型”的印象。
而現(xiàn)在隨著AI大規(guī)模落地，向產(chǎn)業(yè)更深更廣延伸，使得標注場景更細分、數(shù)據(jù)類型更復雜，行業(yè)開始跨過野蠻生長，進入精耕細作。對于數(shù)據(jù)標注企業(yè)來說，原始的勞動密集型工作狀態(tài)顯然已經(jīng)不再能夠適應目前數(shù)據(jù)標注行業(yè)的高要求，而技術(shù)型數(shù)據(jù)標注企業(yè)正在漸漸成為行業(yè)的主流。
數(shù)據(jù)顯示，2019年中國AI基礎數(shù)據(jù)服務行業(yè)市場規(guī)模可達30.9億元，預計2025年市場規(guī)模將突破100億元，年化增長率達到21.8%。隨著業(yè)務門檻的提高及也業(yè)務方式的細化，未來，數(shù)據(jù)標注將更加向技術(shù)轉(zhuǎn)型，而這也必將反推行業(yè)迎來產(chǎn)業(yè)革命，建立起更加完善的行業(yè)標準及業(yè)務運營模式。
未來，數(shù)據(jù)標注的核心競爭力必然還是技術(shù)與人才。而這也使得行業(yè)對于人才的需求更加標準化。AI優(yōu)評作為行業(yè)人才考評制度的建立者，通過與權(quán)威機構(gòu)合作，建立其一整套完善的數(shù)據(jù)標注人才考核體系，并直接對接數(shù)據(jù)標注企業(yè)，對優(yōu)秀人才進行推薦就業(yè)，為行業(yè)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)升級做出貢獻。
二、人工智能將遇到哪些瓶頸
有學者總結(jié)，人工智能發(fā)展會面臨著一些瓶頸，其中包括數(shù)據(jù)瓶頸、泛化瓶頸、能耗瓶頸。
數(shù)據(jù)瓶頸是指“由于數(shù)據(jù)收集能力的不足、理論無偏性和數(shù)據(jù)隨機性等條件的限制而導致數(shù)據(jù)失真、缺乏等數(shù)據(jù)缺陷。”我們簡單的套在人工智能上來看，收集數(shù)據(jù)能力的不足可以理解成識別技術(shù)的不成熟，理論無偏性可以理解成獲取數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)隨機性的限制可以理解成獲取及處理數(shù)據(jù)的難易度。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人工智能已在數(shù)據(jù)方面取得了比較明顯的進步。
泛化瓶頸是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困難。泛化能力是指“機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。”你可以將人工智能的泛化能力簡單理解成自主學習能力與適應能力。通常來說，人工智能的各項能力，都需要通過大量的樣本數(shù)據(jù)訓練及算法規(guī)定來獲得。在實驗室的環(huán)境下，很多人工智能的各項能力均有不錯表現(xiàn)。但是實際生活照比實驗室環(huán)境而言，存在太多的不確定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要擁有強大的泛化能力，以在應對突發(fā)情況及未知情況時能夠給出合理的響應，更好的幫助人類。
能耗瓶頸可以簡單的理解為人工智能在應用等過程中所消耗能源大于它實際所產(chǎn)生的效益，即能耗成本過高。而在優(yōu)化人工智能能耗問題的過程中，首當其沖的就是對算法的優(yōu)化。就像人體的大腦大概只占體重的2%，但是卻能占據(jù)人體總能耗的20%一樣，算法對于人工智能能耗的影響也非常的大。隨著智能算法的發(fā)展，人工智能在能耗瓶頸上也有所進步。例如奧地利科技學院、維也納工業(yè)大學和麻省理工學院的研究者就成功訓練了一種能夠控制自動駕駛汽車的低能耗智能算法，這一算法僅僅使用了75000個參數(shù)與19個神經(jīng)元，比之前減少了數(shù)萬倍。
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