我们是人工智能背后的人工

人工智能的发展如火如荼。其背后必不可少的要素之一便是供机器学习的大数据采集工作,如今依然出自人工之手。在中国西部异军突起的贵州省的深山之中,就有一群大数据采集者,他们是“人工智能背后的人工”。

沿着贵阳市区刚修好的公路驾车50多公里,就到了百鸟河数字小镇。小镇上一个容纳400多人的数据工场,电脑前坐满了来自附近一家扶贫高职的学生,他们来自各个专业,来这里主要进行数据标注的实习。把人工智能需要识别的数据,通过分类、画框等方式标注出来。标注好的数据将用于“人脸识别、无人驾驶、语音识别”等高科技项目。譬如,把道路上的汽车、行人、红绿灯等框起来,用于自动驾驶训练等。

数据标注部接到新项目,采集不同场景下的三十二套动作,学生们按照图纸中指定姿势拍下照片。数据标注是劳动密集型行业,门槛不高,经过几天培训就能上手。每天上班七八个小时,一个月挣2000元。这些学生的家乡属于贫困帮扶地区,网络闭塞,4G网络信号还没延伸到这里,村里没几户人家能上网,更别提人工智能和大数据了。

今年3月26日,一家互联网公司在北京发布了首款人工智能视频音箱。音箱的语音识别大数据,正是出自于这些标注员。随着人工智能产业的飞速发展,需要的数据量也在持续增加,贵州的这家数据工场,已经不能够满足甲方的要求。紧邻工场,又租下了一幢三层的楼,等待装修好继续扩招标注员工。

这令人想起卓别林的《摩登时代》。100多年过去了,就这些学生而言,人机关系依旧。区别在于,在流水线上,卓别林做的是单调重复的体力劳动,人是机器;在数字小镇,学生们做的事同样单调重复,只不过是脑力劳动,人是“数字机器”。

小纯就是其中一位标注员,他对未来前途感到迷茫,“即使数据标得再好,还是没有前途”。

或许,“数字机器”只能偶尔显示生命的鲜活。

傍晚下班,小纯在路旁看见一簇花开了,赶紧拿起手机过去拍,“花开很美,可惜白天没有时间去看它最美的样子”。

这是人工智能产业链的一部分,“供给侧”。眼下,贫困山区中坐在电脑前框图的高职学生,这些年轻人也是“人机回圈”中的一部分。人机回圈的另一部分是“需求侧”,是一线大城市的自动驾驶研发和语音识别、图像识别等其他人工智能。

小纯和同学们正在源源不断地为北上广深的人工智能公司提供数据。他们想象不到,在人工智能“需求侧”一侧的模样。学生对被自己框住的汽车一概不了解,时常会好奇,标注里的SUV长什么样,无人驾驶是不是真的安全,还要不要考驾照等等。

在人机回圈中的两部分人,供给侧和需求侧之间存在着被忽视的“数据折叠”。

在数字小镇,小纯和同事们正在“以人工喂养人工智能”。卓别林“喂养”的是没有生命不会长大的机器。人工智能不一样,在“喂养”中一步步长大,最终可以轻而易举地把需求侧扩展到数字小镇。

在热潮背后,小纯和他的同学也在担心着,他们教会了机器人学习工作,而未来的机器人会不会取代他们。

现在看来,他们的担心多半多余。在中国,只要存在这样廉价的数字工人,人工智能产业链的需求侧就不会主动延伸和覆盖到这样的供给侧。在以大数据著称的贵州省,脱困脱贫有待时日,成为人工智能产业链供给侧的一个环节来喂养人工智能,或将是一段时期的客观事实。

因而,数据,依然不得不折叠。


本文来自《中国科学报》 (2018-05-04 第2版    博客)


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简单讲:互联网数据标注员是借助电脑或者移动设备对一些原始的数据进行处理,生产出满足AI公司机器学习需要数据的一群人。按照数据处理对象的不同,工作内容也会有差别,标注员的工作内容可以分为:分类;框选;注释;标记。按照所处公司的不同,标注员的工作方式也会有差别:有的人工智能公司处于对数据安全性考虑会自建标注团队,在这些公司工作的标注员可以保证自己工作内容不会出现太大变动;但一些服务于人工智能公司非专业外包公司标注员的工作则是项目制的,一个项目忙完紧接着做另一个项目,这样工作内容连续性较差,对一种类型的项目经验也不会积累的太多。就目前来说,人工智能还处于人工增长阶段,机器依然需要大量的数据进行训练,测试。标注员在当下也会一直存在,而且从业群体会越来越多,所以暂时不用担心这份职业会不会短期消失。就标注员从业来说,建议选择人工智能公司和专业的数据公司,这样可以保证自己在一个方向上了解的足够深入。就职场晋升来说,以牛牛数据为例:标注员——项目经理——项目总监——数据运营总监。首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型,如分类、画框、注释、标记等等,我们会在下面详谈。要理解数据标注,得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的,例如我们学习认识苹果,那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你,这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果,你才知道这玩意儿叫做“苹果”。类比机器学习,我们要教他认识一个苹果,你直接给它一张苹果的图片,它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片,上面标注着“苹果”两个字,然后机器通过学习了大量的图片中的特征,这时候再给机器任意一张苹果的图片,它就能认出来了。这边可以顺带提一下训练集和测试集的概念。训练集和测试集都是标注过的数据,还是以苹果为例子,假设我们有1000张标注着“苹果”的图片,那么我们可以拿900涨作为训练集,100张作为测试集。机器从900张苹果的图片中学习得到一个模型,然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别,然后我们就能够得到这个模型的准确率了。想想我们上学的时候,考试的内容总是不会和我们平时的作业一样,也只有这样才能测试出学习的真正效果,这样就不难理解为什么要划分一个测试集了。我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的,常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中,通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行数据标注之前,我们首先要对数据进行清洗,得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。二、常见的几种数据标注类型1.分类标注:分类标注,就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签,是封闭集合。如下图,一张图就可以有很多分类/标签:成人、女、黄种人、长发等。对于文字,可以标注主语、谓语、宾语,名词动词等。<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-df93dc0a7e8a5fe387dc3774748b5f05_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="700" data-rawheight="400" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="700" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-df93dc0a7e8a5fe387dc3774748b5f05_r.jpg">适用:文本、图像、语音、视频应用:脸龄识别,情绪识别,性别识别2.标框标注:机器视觉中的标框标注,很容易理解,就是框选要检测的对象。如人脸识别,首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别,如下图。<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-7824903d6d840e2bb08d96b5c2fa5874_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="591" data-rawheight="398" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="591" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-7824903d6d840e2bb08d96b5c2fa5874_r.jpg">适用:图像应用:人脸识别,物品识别3.区域标注:相比于标框标注,区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。<img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-4bc1dd2278182acf94fc426d7e6f2dc1_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="601" data-rawheight="377" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="601" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-4bc1dd2278182acf94fc426d7e6f2dc1_r.jpg">适用:图像应用:自动驾驶4.描点标注:一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。<img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-5e24f394516c75e45942c37ba0da85c0_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="583" data-rawheight="387" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="583" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-5e24f394516c75e45942c37ba0da85c0_r.jpg">适用:图像应用:人脸识别、骨骼识别5.其他标注:标注的类型除了上面几种常见,还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要,就需要标注文章的主要观点,这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。(或则你把它归为分类也是可以的,只是标注主要观点就没有这么客观的标准,如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。)三、有什么发展前途?数据标注员可以说是AI消灭了一部分工作又创造出来的一种工作。在未来AI发展良好的前提下,数据的缺口一定是巨大的。可以预见3-5年内数据标注员的需求会一直存在。至于发展,其实所谓一些熟能生巧的工作,都是有被替代掉的风险的。深度学习解决的一件事情就是熟能生巧。在这个岗位上,其实你的一些想法就代表了AI的想法,AI会根据你标注的数据进行学习,想想还是有点成就感的。数据标注可以说是AI的入门级岗位,未来可转向其他AI岗位。如项目实施顾问等,这就要求更多的工作技能,需要再工作中积累。作者:跹尘链接:https://www.zhihu.com/question/30654399/answer/264828926来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。