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一个明显的信号是,人工智能正距离我们越来越近。
先来看一组数字,2018年,全球人工智能市场**2700亿元,其中中国超过360亿元,相比2015年的203亿元复合增长率为21%。飞速上扬的曲线背后是科技发展的日新月异,于互联网下半场,AI已经成为很多公司、企业面向未来的底气。
与之对应的是另外一组数字,据We Are Social公司统计,全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65%,活跃互联网用户**了40亿人,接入互联网的活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC预测,2020年,全球将总共拥有35ZB的数据量。
这是一组每天都处于千万亿次增长的数据曲线。
人工智能,算法是发动机,数据是燃料。对于大部分公司的AI业务来说,获取海量而优质的标注数据是进行人工智能的先决条件。算法模型是计算机基于大规模的训练数据集,归纳出的识别逻辑,以实现精准的物体和场景识别。可以说,实现机器精准识别的重要一步,就是获取海量而优质的标注数据。
“人工智能的背后是有数据、算法和算力来支撑,它其实是一种相互促进,并且也相互制约的关系。没有数据,再多的算力和模型上的投入,也不能让AI实现落地。”云测数据总经理贾宇航表示。
诚然如此。人工智能更可以看成是一项庞大的建筑工程,算法为建筑框架,算力为构筑手段,而数据则是最为重要的建筑原料。
这更像是一种唇齿相依的关系,你中有我,我中有你。
但事实却是,算力和算法更多的被人们提及,处于资本和媒体的曝光灯下,但数据却保持着“悄然无声”的态势。
“但在现阶段工业界的AI应用研发,标数据是一定跳不过去的,可能10年之内都要依赖于标数据。”一个业内人士告诉产业家。
就当下而言,从最基本的构建模式来看,数据是人工智能的原料;但如果将数据与人工智能技术的整体发展相比,如今数据的采集和标注方式却是后者发展的“木桶短板”。
可以预测,“无数据,不AI”将会一直是常态。
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