發布日期：2022-10-09 點擊率：66
一直以來，人工智能都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家帶來人工智能的相關介紹，詳細內容請看下文。
一、人工智能離不開數據
對于人工智能來講，想要形成所謂的智能，離不開數據的支撐。數據標注師們的工作便是通過采集、標注等方式將原始數據轉化為可供機器學習的“原料”，從而實現智能。作為AI應用大國，國內的數據標注公司，與AI創業潮近乎是同時起步。剛起步時，國內AI大多處于實驗室研發階段，所需數據量小，也并無定制化需求，因此行業門檻較低，并且以兼職的形式為主，因此行業初期，數據標注給人們留下了所謂“勞動密集型”的印象。
而現在隨著AI大規模落地，向產業更深更廣延伸，使得標注場景更細分、數據類型更復雜，行業開始跨過野蠻生長，進入精耕細作。對于數據標注企業來說，原始的勞動密集型工作狀態顯然已經不再能夠適應目前數據標注行業的高要求，而技術型數據標注企業正在漸漸成為行業的主流。
數據顯示，2019年中國AI基礎數據服務行業市場規模可達30.9億元，預計2025年市場規模將突破100億元，年化增長率達到21.8%。隨著業務門檻的提高及也業務方式的細化，未來，數據標注將更加向技術轉型，而這也必將反推行業迎來產業革命，建立起更加完善的行業標準及業務運營模式。
未來，數據標注的核心競爭力必然還是技術與人才。而這也使得行業對于人才的需求更加標準化。AI優評作為行業人才考評制度的建立者，通過與權威機構合作，建立其一整套完善的數據標注人才考核體系，并直接對接數據標注企業，對優秀人才進行推薦就業，為行業發展，產業升級做出貢獻。
二、人工智能將遇到哪些瓶頸
有學者總結，人工智能發展會面臨著一些瓶頸，其中包括數據瓶頸、泛化瓶頸、能耗瓶頸。
數據瓶頸是指“由于數據收集能力的不足、理論無偏性和數據隨機性等條件的限制而導致數據失真、缺乏等數據缺陷。”我們簡單的套在人工智能上來看，收集數據能力的不足可以理解成識別技術的不成熟，理論無偏性可以理解成獲取數據的質量，數據隨機性的限制可以理解成獲取及處理數據的難易度。隨著大數據技術的發展，人工智能已在數據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“機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。”你可以將人工智能的泛化能力簡單理解成自主學習能力與適應能力。通常來說，人工智能的各項能力，都需要通過大量的樣本數據訓練及算法規定來獲得。在實驗室的環境下，很多人工智能的各項能力均有不錯表現。但是實際生活照比實驗室環境而言，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，以在應對突發情況及未知情況時能夠給出合理的響應，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用等過程中所消耗能源大于它實際所產生的效益，即能耗成本過高。而在優化人工智能能耗問題的過程中，首當其沖的就是對算法的優化。就像人體的大腦大概只占體重的2%，但是卻能占據人體總能耗的20%一樣，算法對于人工智能能耗的影響也非常的大。隨著智能算法的發展，人工智能在能耗瓶頸上也有所進步。例如奧地利科技學院、維也納工業大學和麻省理工學院的研究者就成功訓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個參數與19個神經元，比之前減少了數萬倍。
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