2020年2月4日数据标注任务汇总


2020年2月4日数据标注任务汇总

数据标注需求发布如下:


任务一、3.2万人黑白黄棕人种照片采集,详情点击右侧  数据标注

任务二、10万小时语音标注项目,全年不断档,详情点击右侧  语音标注

任务三、3万张人脸106点图片标注,详情点击右侧  人脸106点


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如果说有一项技术彻底改变了 21 世纪,那一定是人工智能。Google 新掌门人 Sundar Pichai 曾说:“人工智能带给我们生活和工作的改变,甚至将超过火和电。”虽然噱头满满,但不可否认的是,人工智能正在翻天覆地的改变着人们的生活方式。以前只有在科幻小说中才能了解到的工具和生活方式正在人工智能的加持下,从各个角度渗透进我们的日常生活,并带动着技术进步、产业升级、推动市场经济整体快速发展。因此,正确理解人工智能的概念就变得非常重要。本文将帮助你理解人工智能的定义、阶段、类型以及研究领域。人工智能的定义1956 年,John McCarthy(1927~2011)在达特茅斯会议上提出了“人工智能 (artificial intelligence,AI)”一词。他将人工智能定义为:“制造智能机器的科学与工程。”‘The science and engineering of making intelligent machines.’人工智能也可定义为能够执行需要人类智能的任务的计算机系统的开发,如制定决策、检测对象、解决复杂问题等等。  人工智能的阶段很多文章都认为,强人工智能(Artificial General Intelligence)、弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence)以及超人工智能(Artificial Super Intelligence)是不同类型的人工智能。其实更确切地说,它们是人工智能的三个阶段。弱人工智能(ANI)弱人工智能,又称为狭义人工智能。在这一阶段,机器并不具备任何思维能力,只是执行一组预定义的功能,如语音识别、图像识别等,是擅长单个方面的人工智能,类似高级仿生学。它们只为解决某一特定具体的任务而存在,大多是统计数据,从中归纳出模型。比如, AlphaGo 只会下围棋,并不能执行其他任务。  弱人工智能的例子包括 Siri、Alexa、自动驾驶汽车、AlphaGo、人形机器人 Sophia 等。到目前为止,几乎所有基于人工智能的系统都属于弱人工智能。强人工智能(AGI)强人工智能,又称为通用人工智能。不同于弱人工智能,强人工智能可以像人类一样应对不同层面的问题,而不仅仅只是执行一组预定义的功能。不仅如此,强人工智能还具有自我学习、理解复杂理念等多种能力。也正如此,强人工智能的开发比弱人工智能要困难得多。事实上,人工智能国际主流学界所持的目标也仅局限于弱人工智能。目前很少有人进行强人工智能的研究,也尚未形成相应的成果。  强人工智能还被许多科学家视为对人类生存的威胁, Stephen Hawking 警告称:“完全人工智能(Full Artificial Intelligence)的发展可能意味着人类文明的终结……人工智能一旦脱离束缚,会不断加速重新设计自身。而人类由于受到生物进化的时间限制,无法与之竞争,很可能会被取代。”超人工智能(ASI)当弱人工智能已经大部分实现,强人工智能正在通过深度学习不断逼近之时,超人工智能的概念呼之欲出。在这一阶段,计算机的能力将超越人类。目前,强人工能智能是电影和科幻小说中描述的一种假想情景:机器已经接管世界。  “人工智能(我指的不是狭义的人工智能)的发展速度快得令人难以置信。除非你能够直接接触到 DeepMind 这样的组织,否则你根本不会知道人工智能的增长速度有多快——它正以接近指数级的速度增长。在五年内(最多十年)将存在发生危险事件的风险。"——Elon Musk人工智能的类型当有人让你解释不同类型的人工智能系统时,你必须根据它们的功能进行分类。密歇根州立大学 Arend Hintze 将人工智能分为以下几种类型:单一反应型、有限记忆型、具有心智型以及自我意识型。单一反应型(Reactive Machine AI)这种类型的人工智能是最基本的人工智能系统,它仅基于当前数据运行的机器,只考虑当前情况。也就是说,反应型机器只能进行反应,它既没有记忆能力,也无法利用过去的经验来制定现在的决策。  反应型机器的一个典型例子就是著名的 IBM 国际象棋程序 Deep Blue 。1997 年 5 月,它以 3.5:2.5 的战绩击败了世界冠军 Garry Kasparov,成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的计算机系统。Deep Blue 看似拥有人的智慧,实际上,它只关注棋盘上的现状,并在可能的走法中作出决策。除了遵守重复棋局不能连续出现三次的规定外,和经验丰富的人类不同,它对过去并没有任何概念。目前的人工智能,要么对世界没有概念,要么只对其执行的特定任务有极其有限、具体的概念。Deep Blue 的创新之处在于,它放弃了拓宽计算机可能考虑的棋路范围的这种思路。相反,开发人员找到了一种方法,让它缩小自己的“视角”,根据它对某些走法的结果进行评估,停止追求一些可能的走法。类似地,AlphaGo 也无法评估所有的走法,但它采用了比 Deep Blue 更为复杂的方法:使用神经网络来评估棋局的走势。这种类型的人工智能无法在专业领域之外发挥作用,而且容易被愚弄。它们无法通过交互的方式成为世界的组成部分。很显然,它们只是最基本的人工智能系统,并不符合我们对人工智能系统的未来预期,即能够与人类展开真正的互动,甚至对周围的环境作出真实的反应。有限记忆型(Limited Memory AI)有限的记忆,顾名思义,指人工智能可以通过研究以往的数据作出明智的决策。这种类型的人工智能具有短暂或临时的记忆,可以用来存储过去的经验并评估未来的行为。  自动驾驶汽车就是这种类型的人工智能,它利用最近收集的数据作出即时决定。例如,使用传感器识别过马路的行人、陡峭的道路以及交通信号等,从而作出更好的驾驶决策,这有助于防止交通事故的发生。然而,自动驾驶汽车的历史信息存在的时间很短暂,无法像经验丰富的人类驾驶员那样将其存储在“经验库”中。这种类型的人工智能,并不能构建全面的“表现”(representations),它并不能记住自己的经验,并学会如何应对新的情况。具有心智型(Theory Of Mind AI)心智理论,心理学术语,是人类能够理解自身及周围人的心理状态的能力。这一理论来源于哲学,进入心理学领域后,慢慢成为认知心理学与神经心理学的研究重心之一。心智理论是人类社会形成的关键,通过这一理论,人们可以更好地理解社交、互动的内在动力。试想,如果人类不能理解彼此的动机和意图,那么,相互间的沟通、合作就会变得异常困难,甚至毫无可能。  这种类型的人工智能较前两种更为先进,它在心理学中扮演着重要的角色,主要体现在对机器“情商”的开发上。如果人工智能系统真的能够与人类并肩行走,它们就必须能够明白,每个人都有思想和感受,理解人类预期,并由此调整自身行为,这正是我们目前的人工智能与未来的人工智能之间的重要差异。自我意识型(Self-aware AI)这是人工智能发展的最后一步:构建一套能够形成自我表征的系统。像 Elon Musk 和 Stephen Hawkings 这样的天才一直警告我们警惕人工智能的进化。让我们祈祷,我们永远不会达到这种人工智能的状态。因为,在这种状态下,机器将拥有自己的意识,它能够意识到自我,知道自己的内部状态,还可以预测他人的感受。当前,具有自我意识的人工智能离我们还有很远的距离。然而在未来,到达超人工智能的阶段仍存在可能。  人工智能的研究领域人工智能可以通过以下技术解决现实问题:机器学习深度学习自然语言处理机器人模糊逻辑专家系统  机器学习机器学习是一门借助机器解释、处理和分析数据以解决实际问题的科学。它的根源可以追溯到 1952 年就职于 IBM 的 Arthur Samuel(被誉为“机器学习之父”)设计的一款西洋跳棋程序。机器学习有三种类型,分别为监督式学习、无监督式学习和强化学习。毫无疑问,机器学习有助于人类克服知识和常识方面的瓶颈,而我们认为这些瓶颈会阻碍人类水平的人工智能的发展,因此许多人将机器学习视为人工智能的梦想。想了解有关机器学习的更多信息,你可以浏览以下博客:Machine Learning Tutorial for BeginnersWhat is Machine Learning? Machine Learning For Beginners深度学习深度学习是在高维数据上实现神经网络以获得洞察力并形成解决方案的过程。深度学习是机器学习的一个高级领域,可以用于解决更高级的问题,它是 Facebook、自动驾驶汽车、Siri、ALexa 等虚拟助手人脸认证算法背后的逻辑。想了解有关深度学习的更多信息,你可以浏览以下博客:What is Deep Learning? Getting Started With Deep LearningDeep Learning Tutorial: Artificial Intelligence Using Deep Learning自然语言处理自然语言处理是一门从人类自然语言中提取洞察力,以便与机器交流并发展业务的科学。它也是人工智能中最古老、研究最多、要求最高的领域之一。开发智能系统的任何尝试,最终似乎都要解决一个问题,即使用何种形式的标准进行交流。例如,比起使用图形系统或基于数据系统的交流,语言交流通常是首选。20 世纪四五十年代,人们使用有限自动机、形式语法和概率建立了自然语言理解的基础。但是,20 世纪五六十年代,早期使用机器翻译语言的尝试被实践证明是徒劳无功的。20 世纪 70 年代,当时的潮流趋于使用符号方法和随机方法。进入 21 世纪后,随着机器学习的兴起,自然语言处理迎来新的突破,并推动了随机过程、机器学习、信息提取和问答等现有方法的应用。比如,Twitter 使用自然语言处理技术来过滤推文中的恐怖主义的语言,Amazon 使用自然语言处理了解客户评论并改善用户体验。机器人人工智能机器人是在现实环境中行动的人工智能体,通过采取负责任的行动来产生结果。这一领域在计

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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。