今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?a href="/tags/人工智能" target="_blank">人工智能的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認識，主要內(nèi)容如下。

一、人工智能背后的“人工”

AI數(shù)據(jù)標注員被稱作“人工智能背后的人工”。“數(shù)據(jù)是人工智能的血液。當下是大數(shù)據(jù)基礎上的人工智能，是數(shù)據(jù)智能的深度學習時代，可以說誰掌握了數(shù)據(jù)，誰就有可能做好。”中科院自動化所研究員、視語科技創(chuàng)始人王金橋告訴科技日報記者。他解釋，當前的人工智能也被稱作數(shù)據(jù)智能，在這個發(fā)展階段，神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡越深，需要用于訓練的數(shù)據(jù)量越大，“比如目前人臉識別做得好的是中青年人臉識別系統(tǒng)，因為年輕人坐車住酒店，采集的數(shù)據(jù)量大，小孩和老年人數(shù)據(jù)相對較少?！?

但同時，只有數(shù)據(jù)是沒用的。對于深度學習來講，數(shù)據(jù)只有加上標簽才有意義，才能用于機器的學習和進化?！皹俗⑹且粋€必須的工作。”王金橋說。

王金橋介紹，從數(shù)據(jù)的收集、清洗、標注到校驗都離不開人工。數(shù)據(jù)標注最基本的就是畫框，比如檢測目標是車，標注員就需要把一張圖上的所有車都標出來，畫框要完全卡住車的外接矩形，框得不準確機器就可能“學壞”。再比如人的姿態(tài)識別，就包括18個關鍵點，經(jīng)過訓練的標注員才能掌握這些關鍵點的標注，標注完成的數(shù)據(jù)也才能符合機器學習的標準。

不同的數(shù)據(jù)類型對標注員的要求也不一樣。除了一般較為簡單、可以通過培訓掌握的標注，還有一些需要專業(yè)背景的標注，比如在醫(yī)療數(shù)據(jù)標注中，標注員需要做醫(yī)療圖像的分割，把腫瘤區(qū)域標出來，類似工作就需要看得懂片子的醫(yī)生完成。再比如地方方言或外國文字，需要的也是掌握那門語言的標注員。

二、人工智能為這兩大領域帶來了什么改變

1.醫(yī)學領域

比如有數(shù)據(jù)顯示AI在醫(yī)學影像領域的“讀片”的準確率已經(jīng)與醫(yī)生不相上下，甚至比醫(yī)生更準確。但是醫(yī)學終究是非常嚴謹?shù)目茖W，是要面對病人的。比如醫(yī)學影像可能疑似從有的尺度，給一份片子判定有10個以上的肺部結節(jié)。那么具體診斷還是要有醫(yī)生來最終復合的。另外，AI的意義在于可以與大數(shù)據(jù)和云計算技術融合，比如這個人上半年有7-8個肺部結節(jié)，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)有十幾個結節(jié)，這個就是類似病例檔案分析的功能，這個有利于給醫(yī)生決策。

帶來的變化就是，醫(yī)學影像學專業(yè)，在未來的就業(yè)中，可能會越來越多的與AI打交道，甚至有可能醫(yī)學影像科室的用人需求也變少，但效率提高，這個是有可能的。在可以預見的將來，人工智能一定會在醫(yī)學領域有更多的應用，但是絕對不會取代醫(yī)生。因為這涉及醫(yī)學倫理問題，當然在所以醫(yī)學領域最有可能被AI所賦能的除了醫(yī)學影像學專業(yè)之外，還有就是預防醫(yī)學專業(yè)，未來的傳染病防控方面，AI人工智能的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析將會發(fā)揮較大作用;藥學類的藥物分析專業(yè)，目前也正在被人工智能AI技術所賦能;醫(yī)學檢驗等專業(yè)未來就業(yè)也會越來越智能化，智能化。特別是在基礎醫(yī)學的生物醫(yī)學等專業(yè)有關疫苗等研究。

2.教育學領域

有人說，在全民上網(wǎng)課期間，為什么不能由全國頂級名師錄制視頻，放到網(wǎng)上播放。甚至以后，學校都不用了，大家在家里就可以享受最優(yōu)秀的教育資源。所以AI人工智能賦能教育行業(yè)后，也不需要那么多老師啦!其實教育和醫(yī)學非常類似，那就是同樣涉及倫理，學校存在的意義在于解決孩子的自律問題，讓孩子們在不太成熟的年齡接受集體環(huán)境教育這才是實體學校的意義!說白了各類學校，包括大學本?？?，讀研，不僅僅是知識傳授，還有一個社會的和諧與穩(wěn)定問題，青春少年都撒到社會上必然是不太合適的。所以無論人工智能AI怎么發(fā)展，教師職業(yè)是不會被取代的。師范類專業(yè)目前主要挑戰(zhàn)是雙減政策和未來的新生人口減少所帶來行業(yè)規(guī)模壓縮問題。

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