数据标注----人工智能行业的基石

“ 随着一系列技术上的突破,人工智能在世界科技领域已经渐渐的驶进了高速车道。中国老子有一句名言是:“九层之台,起于累土”。意思就是再高的楼台都是由一筐一筐土堆积而成的,这就特别的强调了基础的重要性.....”


目前越来越多的人都有一个共识那就是:互联网与人工智能在当今世界科技格局中,中国和美国是两国独大。同时,这两个领域又是未来领域。

为什么说是未来领域,互联网的未来趋势已经被时间很好的证明。从1969年美国的阿帕网以来,互联网用了不到50年就彻底颠覆了过去几百年来人们的生活习惯。

在这里我们重要强调的是比互联网年轻许多的人工智能。说到人工智能,首先我们先谈谈什么是人工智能。

百度百科中是这么定义人工智能的:人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

字面的意思有些生涩,事实上,简单来说就是我们把我们的理解和判断,教给机器,让机器代替我们进行判断。

但是我们这里要说的是随着深度学习的不断突破,未来的AI一定会越来越聪明。但是它的出现并不是为了取代人类,而是能让人们极大限度的解放生产力。生产力的巨大提升,会改变未来的生产关系,会改变未来时代。

 随着一系列技术上的突破,人工智能在世界科技领域已经渐渐的驶进了高速车道。中国老子有一句名言是:“九层之台,起于累土”。意思就是再高的楼台都是由一筐一筐土堆积而成的,这就特别的强调了基础的重要性。同样,人工智能的发展离不开数据标注,数据标注在人工智能的高速路上,作为底层的基础,成为了众多重要环节之中的重中之重。

为什么说数据标注是人工智能众多重要环节的重中之重呢?这我们得从上篇中,人工智能的定义开始说起。

要想实现人工智能,我们需要把我们人类的理解和判断教给计算机,让计算机拥有我们人类般的识别能力。但是,让计算机如何能识别人类的语言呢?

数据标注就是这样出现了,数据标注就是我们人类用计算机能识别的方法,把需要计算机识别和分辨的图片打上特征,让计算机不断的识别这些特征图片,从而最终实现计算机能够自主识别。

通俗点来讲,比如我们想让计算机知道什么是汽车,那么我们就得在有汽车的图片中,把汽车用专业的标注工具标注出来。这里的被标注软件处理过的汽车就是图片中的特征,计算机通过不断的识别这些特征图片。最终结果就是,计算机通过大量的特征图片的学习,最终能够自主的识别特征物品

所以说,如果人工智能是一个天赋异禀的孩子,那么数据标注就是它的启蒙老师,在传授的过程中,老师讲的越细致,越有耐心,那么孩子成长的也就越稳健。同样,换个角度,如果说人工智能是一条高速公路,那么数据标注就是高速公路的基石,基石越稳固,质量越过硬,那么就会使用起来就会越放心,越长久。

像马云先生在2018世界人工智能大会上所说一样:蒸汽机释放了人的体力,但是蒸汽机并不是模仿人的体力,汽车比人跑得快,但是汽车并不是模仿人的双腿。

未来的计算会释放人的脑力,但是计算机不是按照人脑一样去思考,计算机机器必须要有自己的方式去思考。

那么如何能让计算机形成一套自主的思考体系呢?这是一个复杂的过程,但是不论是多复杂的架构,数据标注永远是体系中的养分,通过不断的改变标注内容来适应不断强大的计算机。

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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。