從人工智能出發，談談AI數據的重要性

　　導語:AlphaGo在2016年就擊敗了圍棋世界,語音助手,搜索引擎推薦算法悄然改變着人們的生活,智能音箱、智能駕駛、智能安防等新概念火等一塌糊塗。一時間,仿佛人工智能時代已經到來,資本的介入,甚至使得企業陷入癫狂。

　　衆所周知,算力、模型和數據是人工智能的三個要素。但資本和媒體的關注點在算法和算力上,而作為三要素之一的數據一直被剝離在“人工智能”之外。但事實上AI數據在人工智能商業化落地中發揮着不可替代的作用。

　　當一個算法模型設計好後,就需要大量标注好的數據去訓練機器,從而使得機器更加“智能”,得以在實際應用場景中施展拳腳。若希望算法進一步提升性能,則需要更多精細化的數據加以訓練,不斷疊代。可以說,AI的發展,數據是基礎也是關鍵。

　　人工智能和機器學習領域國際的權威學者吳恩達曾發表過以“AI is the new electricity”為主題的演講,在其闡述AI的時候,重點強調了數據的重要性“AI的崛起正改變着公司的競争格局。公司的壁壘不再是算法,而是數據,讓算法利用足夠的數據,使得産品運行起來......”

　　李開複在清華大學“清華學堂計算機科學實驗班”題為《人工智能的黃金時代》的演講中也講到了此類觀點:“如果你有壟斷性的大數據,你就會有很大的優勢......的數據是閉環的數據,所謂閉環的數據就是在你應用的時候可以捕捉到數據并且知道最終你根據數據做出的抉擇對或不對。”

　　作為的人工智能數據服務提供商,Testin雲測旗下AI數據服務品牌—Testin有數也認為,随着人工智能商業化進程的加速,輔助駕駛、客服機器人等人工智能技術在各行各業的應用和落地,數據的種類、質量和場景匹配程度的要求也越來越高,人們對于AI的能力要求,以及在實際使用中産品穩定性、安全性的要求也在逐漸提升,擁有數據将是AI企業的核心競争力之一。

　　安全性、穩定性的提升,實際是在倒逼對标注數據度提升,這也就對數據精度有了更高的要求。如果說以前的算法模型使用的通用數據集是粗糧的話,那現在算法模型需要的就是定制化的營養餐。企業若想進一步提升模型的落地能力,必然要逐漸脫離原來的通用數據集和互聯網數據,積極投身于定制化數據采集當中,打造數據核心壁壘。

　　Testin有數為幫助其獲取更多特定場景數據,結合多年的項目流程管理能力,在全國多地自建了數據場景實驗室和數據标注基地,并配備多種采集軟、硬件設備,打造了一支專業的定制化采集和高質量的标注隊伍。

　　場景實驗室是Testin有數布局高度定制化、多模态的AI數據服務的重要組成部分,借此能使得Testin有數的交付能力與客戶需求平行,甚至客戶的需求一點點。而在自建的數據标注基地中,Testin有數的技術和項目管理能力能夠迅速轉換,成為具體數據标注業務中的生産力,完成數據質量的跨越。

　　現在,人工智能正在逐漸從一些抽象的概念變成我們生活當中實際的應用,但階段性地來看,AI數據數量和質量的瓶頸還将持續制約行業的發展。Testin雲測旗下AI數據服務品牌—Testin有數,将持續為AI進化提供着高質的數據燃料,助力AI場景加速落地。