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(xì)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(biāo)注師們的工作便是通過采集、標(biāo)注等方式將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供機器學(xué)習(xí)的“原料”，從而實現(xiàn)智能。作為AI應(yīng)用大國，國內(nèi)的數(shù)據(jù)標(biāo)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(biāo)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(biāo)注場景更細(xì)分、數(shù)據(jù)類型更復(fù)雜，行業(yè)開始跨過野蠻生長，進入精耕細(xì)作。對于數(shù)據(jù)標(biāo)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(yīng)目前數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的高要求，而技術(shù)型數(shù)據(jù)標(biāo)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(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)市場規(guī)?？蛇_(dá)30.9億元，預(yù)計2025年市場規(guī)模將突破100億元，年化增長率達(dá)到21.8%。隨著業(yè)務(wù)門檻的提高及也業(yè)務(wù)方式的細(xì)化，未來，數(shù)據(jù)標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)及業(yè)務(wù)運營模式。

未來，數(shù)據(jù)標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)注人才考核體系，并直接對接數(shù)據(jù)標(biāo)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(xué)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(dǎo)致數(shù)據(jù)失真、缺乏等數(shù)據(jù)缺陷?！蔽覀兒唵蔚奶自谌斯ぶ悄苌蟻砜矗占瘮?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(xué)習(xí)算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力?！蹦憧梢詫⑷斯ぶ悄艿姆夯芰唵卫斫獬勺灾鲗W(xué)習(xí)能力與適應(yīng)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(xùn)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(yīng)對突發(fā)情況及未知情況時能夠給出合理的響應(yīng)，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(yīng)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(dāng)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(xué)院、維也納工業(yè)大學(xué)和麻省理工學(xué)院的研究者就成功訓(xùn)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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