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是什么影响了AI的未来?云测数据的解决之道【凤凰官网】


本文摘要:“如果非要用一句话来定义这个时代的“人工智能”和“数据”的关系,可以说:数据是人工智能的核心,而“高质量、独立国家安全”的数据却在煽动世界。

“如果非要用一句话来定义这个时代的“人工智能”和“数据”的关系,可以说:数据是人工智能的核心,而“高质量、独立国家安全”的数据却在煽动世界。第四次工业革命(人工智能浪潮)的关键。

”20世纪50年代,麦卡锡将达特茅斯会议:夏季研究项目命名为当时的人工智能,并且“人工智能”的概念开始走向全球。时隔半个多世纪,AI依然不温不火,但近几年AI突然越来越猛,在人工智能大量边缘设备落地的同时,把AI推向了更加繁荣的阶段。棋手的人工智能程序AlphaGo拿下了棋局,独一无二的传统与文化相结合的“AI茶馆”,甚至是腾讯去年在“AI医疗”领域打造的“救命AI”。AI快速集约化的背后是什么?目前,许多巨型企业和初创公司都在争先恐后地进入人工智能领域,试图找到新的突破。

业内一直有一种说法,赢了“数据”和“人工智能”,但能拿“人工智能”玩游戏的人,可以称得上是煽动世界第四次工业革命的先驱。没想到“数据”扼住了AI命运的咽喉。从发展的角度来看,人工智能(AI)正在发生巨大的变化,而随着这种变化,必然会有大量的行业发生变化。

另外,另一方面,人工智能技术背后有三大支柱:算法、计算能力和数据,三者相辅相成,相互制约,但数据才是核心本质。只要有大量高质量、准确的数据,加上构建高效机器运行的算法和计算能力,AI就能越走越远。

“没有好的数据,人工智能就没有未来”早已是业界的共识。值得一提的是,有两个最重要的点必须区分:一个是数据,一个是好数据:是“优质、准确、安全”。云数据贾雨航回应:“首先,数据是人工智能底层逻辑中不可或缺的支撑元素,因为人工智能的本质就像是人类要通过训练来提供技能。AI的基础是训练,训练必须通过大量的数据进行,神经网络才能总结规律性,然后实践才能对新的样本做出完美的应用”。

也就是说,数据是最基本的燃料。没有燃料,火箭AI是不可能飞上天空的,商业着陆是遥远的梦想。从自动驾驶到AI聊天服务机器人,从人脸识别到各种AI边缘落地产品,数据才是真正的“幕后英雄”,没有“数据”也没有“AI”。其次,如果算法训练后得到的模型更加智能,那么仅仅有“数据”是远远不够的。

这背后更好的是对数据“高质量、准确性和安全性”的排斥。比如在训练过程中,高质量、准确的数据在“教科书”层面起着最重要的作用。如果只需要识别勺子,但是勺子在训练数据中总是和碗、筷子一起出现,那么AI系统就有可能误入歧途,变成“瞎猜”的状态,造成恐慌和错误,结果碗或筷子很可能被识别为勺子。所以对于人工智能来说,虽然大量的训练数据是最重要的,但最重要的还是数据的“高质量和高精度”。

另一方面,“高质量、准确的数据”对算法模型有多重要?现在人工智能已经到了行业落地的前夜,可以说AI产品的准确数据训练直接影响到落地产品的产量;推荐一个不合理的例子,如果自动驾驶系统的训练数据缺失或者不准确,很有可能会因为行走时对物体数据的识别不准确而造成人身伤害和死亡,这些后果是不可想象的。另外,数据标注的价值不仅仅体现在对象识别上。

目前,整个人工智能行业正在向多模态方向发展。比如以智能驾驶为例,传统的基于外界环境的感官系统一般采用摄像头来设计,这样就不乏劣质的测距效果。现在引入激光雷达后,数据的改善对应于3D数据与图像和3D点云两者的耦合。

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随着人工智能从学术北到南的逐渐产品化、落地化、市场化,企业对场景数据的排斥也更加多维化,因此引入更多多维数据来完成AI产品落地前的模型也是当前行业发展的趋势。行业痛点出来,让“数据领袖”更性感。

传统的数据清理和标注工作呈现出“大量数据处理”的局面。从移动互联网上提供了大量已公布的标准化数据,通过雇佣廉价劳动力完成了数据清晰标注工作。

“路、天、树”标签经过硬校验后,全部放入神经网络。但是随着人工智能发展到商业落地前夕,市场对高质量、高精度数据的算法模型需求增加了km/h,以前的一般数据集已经不能满足AI企业的数据需求,因此人工智能更加侧重于小场景和专业领域。人工智能仍然是空中楼阁,基于AI应用于场景的数据服务成为人工智能落地的核心基础。

贾雨航回复:“这个行业有个‘垃圾进垃圾出’的理论,就是如果标注数据的准确率接近标准,那么训练出来的算法就不准确。”如今,粗糙的处理模式已经不能满足逐渐商业化的人工智能企业的数据市场需求,甚至影响到技术本身的发展。

面对这样的行业趋势,云测量数据作为行业的典型代表,以“精准优质”和“自主国家安全”为业务发展核心,随着AI企业的数据市场需求发生了很大的演变。刚性的市场需求之后不会有动态的供给,痛苦的问题之后才会有解决方案。

云测量数据基于其原始数据标注库和场景实验室。根据AI企业的数据市场需求,展开对具体动作、表情、表情的狩猎,将准确的数据放入标准化生产的数据标注过程,最终输入准确、优质的数据。解决具体场景下的数据缺陷、混质、安全等行业问题,帮助AI企业打造以高精度数据为核心的行业壁垒。

场景实验室是人工智能数据服务最重要的组成部分,具有高度定制的云测量数据布局和多模态。它通过定义AI企业清晰算法模型的具体市场需求来设置采集场景,致力于覆盖尽可能多的实际场景和边缘场景,从数据生成的源头触及数据质量。


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