人工智能未来的数据标注将会是自我标注

2017 年 7 月,最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。

为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛,会在 8 年后宣告终结?

毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平,每年一次突破性进展的时代也已经过去。

近日,FAIR(Facebook AI Research) 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手,在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得了 85.4% 的准确率,超越了目前的最好成绩,而且没有使用专门为训练深度学习标记的图像作为训练数据。

然而,这不能怪大家不努力,只怪 Facebook 实在太土豪。10 亿张带有 hashtag(类似于微博里面的话题标签)的图片,以及 336 块 GPU,敢问谁能有这种壕气?

Facebook 表示,实验的成功证明了弱监督学习也能有良好表现,当然,只要数据足够多。

话不多说,我们一起来看看 Facebook 是怎样用数据和金钱砸出这个成果的。

以下内容来自 Facebook 官方博客,人工智能头条 编译:

图像识别是人工智能研究的重要领域之一,同时也是 Facebook 的一大重点关注领域。我们的研究人员和工程师希望尽最大的努力打破计算机视觉系统的边界,然后将我们的研究成功应用到现实世界的问题中。为了改进计算机视觉系统的性能,使其能够高效地识别和分类各种物体,我们需要拥有至少数十亿张图像的数据集来作为基础,而不仅仅是百万量级。

目前比较主流的模型通常是利用人工注释的单独标记的数据进行训练,然而在这种情况下,增强系统的识别能力并不是往里面“扔”更多的图片那样简单。监督学习是劳动密集型的,但是它通常能够达到最佳的效果,然而手动标记数据集的大小已经接近极限。尽管 Facebook 正在利用 5000 万幅图像对一些模型进行训练,然而在数据全部需要人工标记的前提下,将训练集扩大到数十亿张是不可能实现。

我们的研究人员和工程师想出了一个解决办法:利用大量带有“hashtag”的公共图像集来训练图像识别网络,其中最大的数据集包括 35 亿张图像以及 17000 种 hashtag。这种方法的关键是使用现有的、公开的、用户提供的 hashtag 作为标签,而不是手动对每张图片进行分类。

这种方法在我们的测试中运行十分良好。我们利用具有数十亿张图像的数据集来训练我们的计算机视觉系统,然后在 ImageNet 上获得了创纪录的高分(准确率达到了 85.4%)。除了在图像识别性能方面实现突破之外,本研究还为如何从监督学习转向弱监督学习转变提供了深刻的洞见:通过使用现有标签——在本文这种情况下指的是 hashtag——而不是专门的标签来训练 AI 模型。我们计划在不久的将来会进行开源,让整个 AI 社区受益。

▌大规模使用 hashtag

由于人们经常用 hashtag 来对照片进行标注,因此我们认为这些图片是模型训练数据的理想来源。人们在使用 hashtag 的主要目的是让其他人发现相关内容,让自己的图片更容易被找到,这种意图正好可以为我们所用。

但是 hashtag 经常涉及非可视化的概念,例如 “#tbt” 代表“throwback Thursday”;有些时候,它们的语义也含糊不清,比如 “#party”,它既可以描述一个活动,也可以描述一个背景,或者两者皆可。为了更好地识别图像,这些标签可以作为弱监督数据,而模糊的或者不相关的 hashtag 则是不相干的标签噪声,可能会混淆深度学习模型。

由于这些充满噪声的标签对我们的大规模训练工作至关重要,我们开发了新的方法:把 hashtag 当作标签来进行图像识别实验,其中包括处理每张图像的多个标签(因为用户往往不会只添加一个 hashtag),对 hashtag 同义词进行排序,以及平衡常见的 hashtag 和少见的 hashtag 的影响。

为了使标签对图像识别训练更加有用,我们团队训练了一个大型的 hashtag 预测模型。这种方法显示了出色的迁移学习结果,这意味着该模型在图像分类上的表现可以广泛适用于其他人工智能系统。

▌在规模和性能上实现突破

如果只是用一台机器的话,将需要一年多的时间才能完成模型训练,因此我们设计了一种可以将该任务分配给 336 个 GPU 的方法,从而将总训练时间缩短至数周。随着模型规模越来越大——这项研究中最大的是 ResNeXt 101-32x48d,其参数超过了 8.61 亿个——这种分布式训练变得越来越重要。此外,我们还设计了一种删除重复值(副本)的方法,以确保训练集和测试集之间没有重叠。

尽管我们希望看到图像识别的性能得到一定提升,但试验结果远超我们的预期。在 ImageNet 图像识别基准测试中(该领域最常见的基准测试),我们的最佳模型通过 10 亿张图像的训练之后(其中包含 1,500 个 hashtag)达到了 85.4% 的准确率,这是迄今为止 ImageNet 基准测试中的最好成绩,比之前最先进的模型的准确度高了 2%。再考虑到卷积网络架构的影响后,我们所观察到的性能提升效果更为显著:在深度学习粒使用数十亿张带有 hashtag 的图像之后,其准确度相对提高了 22.5%。

在 COCO 目标检测挑战中,我们发现使用 hashtag 预训练可以将模型的平均精度(average precision)提高 2% 以上。

这些图像识别和物体检测领域的基础改进,代表了计算机视觉又向前迈出了一步。但是除此之外,该实验也揭示了与大规模训练和噪声标签相关的挑战和机遇。

例如,尽管增加训练数据集规模的大小是值得的,但选择与特定识别任务相匹配的一组 hashtag 也同样重要。我们选择了 10 亿张图像以及 1,500 个与 ImageNet 数据集中的类相匹配的 hashtag,相比同样的图像加上 17,000 个 hashtag,前者训练出来的模型取得了更好的成绩。另一方面,对于图像类别更多更广泛的任务,使用 17,000 个主 hashtag 训练出来模型性能改进的更加明显,这表明我们应该在未来的训练中增加 hashtag 的数量。

增加训练数据量通常对图像分类模型的表现是有益,但它同样也有可能会引发新的问题,如在图像内定位物体的能力明显下降。除此之外我们还观察到,实验中最大的模型仍然没有能够充分利用 35 亿张巨大图像集的优势,这表明我们应该构建更大的模型。

▌未来的图像识别:更大规模、自我标注

本次研究的一个重要结果,甚至比在图像识别方面的广泛收益还要重要,是确认了基于 hashtag 来训练计算机视觉模型是完全可行的。虽然我们使用了一些类似融合相似的 hashtag,降低其他 hashtag 权重的基本技术,但并不需要复杂的“清洗”程序来消除标签噪声。相反,我们能够使用 hashtag 来训练我们的模型,而且只需要对训练过程进行微小的调整。当训练集的规模达到十亿级时,我们的模型对标签噪音表现出了显著的抗干扰能力,因此数据集的规模在这里显然是一个优势。

在不久的将来,我们还会设想使用 hashtag 作为计算机视觉标签的其他方法。这些方法可能包括使用人工智能来更好地理解视频片段或更改图片在 Facebook 信息流中的排名方式。hashtag 还可以帮助系统更具体地识别图像是不是属于更细致的子类别,而不仅仅是宽泛的分类。一般情况下,图片的音频字幕都是仅宽泛地注释出物种名称,如“图片中有一些鸟类栖息”,但如果我们能够让注释更加精确(例如“一只红雀栖息在糖枫树上”),就可以为视障用户提供更加准确的描述。

此外,这项研究还可以改进新产品以及现有产品中的图像识别功能带来。例如,更准确的模型可能会促进我们改进在 Facebook 上呈现 Memories(与QQ的“日迹”相似)的方式。随着训练数据集越来越大,我们需要应用弱监督学习——而且从长远来看,无监督学习会变得越来越重要。

这项研究在论文“Exploring the Limits of Weakly Supervised Pretraining”中有更详细的描述。


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但标注数据的人,生活在这些巨额数字之外,拿着不高的工资,活动在“第二空间”。 从三里屯驱车1小时,行驶30公里,就到了北京邮电大学宏福校区。这里有北邮和华腾硕博合办的电子商务培训班,学生总数300多人,高峰时期,有120多人参与数据标注的兼职项目。 标注工作室占满了某栋教学楼二层的5个房间,150台电脑前坐着一群十八九岁的学生,正盯着电脑屏幕给图片拉框。他们流程化地操作鼠标——这些枯燥的工作,最终将用于热闹炫酷的无人驾驶项目。从做数据标注的教室窗口向外望,可以看到北邮的教一,那里有国际学院和计算机专业学生专用的机房。 兼职标数据的培训班学员一个月的收入在2000元左右。如果全职做,人均工资约4000到5000元。而坐在教一的未来算法工程师,刚毕业时,起薪就可能达到30万元/年。BasicFinder旗下某数据工厂 培训班学员参与的标注项目,采用了目前数据标注行业的主流模式之一——“外包”。 某数据标注主管告诉「甲子光年」,AI数据标注的外包市场2011年开启,2015年真正开始,2016年下半年出现收缩,2017年又有了新一轮的爆发。 外包盛行,是因为人工智能的发展需要大量人力对非结构的数据进行加工,以用于机器学习。而创业团队和巨头公司,为了集中精力研发或保持团队的高学历占比,很少完全自建数据标注团队。 外包江湖门派众多、良莠不齐。 从业者是这样打招呼的,“你是发包方还是外包方?” BAT、人工智能创业公司,学术团体,以及政府、银行等机构都可能成为发包方。BAT和人工智能公司需求最大,学术团体次之,政府、银行等传统机构的需求最小但有不断增长的趋势。某数据标注主管告诉「甲子光年」,他目前所接触到的上述三类业务需求的比例为7:2:1。 某数据标注公司负责人透露,商汤、旷视这类大的人工智能公司,一年在数据上的支出有数千万。 在“外包方”一端,有 “众包”和“工厂”两种模式。前者是把任务通过平台转接给网民,如“百度众包”、“京东众智”、“龙猫数据”;后者是自己经营团队,对整个流程进行控制,如贵阳梦动科技经营了一个500人的“数据工场”;BasicFinder与二十来家“数据工厂”有长期业务合作,少则几十人,多则两三百人。而在规范的机构之外,还游离着三五人到十几人规模不等的“小作坊”。 许多机构在众包和自营工厂两方面都有涉足,众包平台上也有许多以团队为单位接单的“公会”。 算法公司和人才多集中在北深杭等科技核心区域,而作为一个“劳动密集型”的中低收入行业,数据标注人员散落三四线城市。 在距离贵阳市中心50公里的百鸟河数字小镇,有一个规模500人的“数据工场”,500名标注员中,近一半是附近一家扶贫高职“盛华职业学院”的学生。位于贵阳的“数据工场” 他们很珍惜这个接近“白领”的兼职机会,1月能挣到1500元,经济上足以自立,省点还可以补贴家用,相比其他兼职选择:去餐厅辛苦端盘子或顶着风雨送外卖,数据标注相对轻松且体面。 盛华学院大数据专业老师,同时也是贵阳梦动科技人工智能服务部总监的曹珊告诉「甲子光年」,她曾带着七个学生来北京某人工智能公司参加图像标注培训,通过后可留下来实习,但竞争激烈,五十九人只留十个,其中不少是北京本地学校的竞争者。最终,这7位来自贵阳的同学都留了下来。 这些年轻的数据标注者,一头连着最前沿的科技,一头连着他们正在回去的家乡——那里往往是贫困、闭塞的所在,是科技的影响力最微弱的“第三空间”。 小志是曹珊的学生,数据工厂腊月二十七才放假,小志坐了四小时大巴回到山区的家里,父母都务农,身体也不好,家里除了房子和田,唯一像样的财产是一头牛。 进高职前,小志甚至都没碰过电脑,唯一会的操作是按开关键。电脑极大地打开了他的世界,但也让他一度沉迷游戏。最严重的时候,课不上了,数据不标了,觉也不睡了。 曹珊为此和小志长谈了多次,目前小志的生活渐渐步入正轨,成了数据标注的小组长,手里带着十多个同学。 但未来工作前途的不可预期,相对低的收入,较大的家庭负担,仍然是这些年轻人无法摆脱的苦恼。 父辈的积累相当顽固,无论是财富、声望,还是贫穷和负担。父辈与我:从建筑工地到“智能工地”犇犇的人生在某种程度上,是对父亲的继承。 他是西安某数据标注工作室的标注员,犇犇和他所在的工作室代表了数据标注行业的另一种典型模式“小作坊”。 今年26岁的犇犇,先后做过厨师、进过工厂、推广过数种数字货币,但没有一份工作做得长久。 犇犇父亲在他这个年纪时,是镇上棉纺站的一名工人。2005年棉纺站关门,下岗后的父亲去甘肃当过两年钻井工人,此后一直在做建筑。 直到2017年12月初,犇犇还不知道数据标注这个工种。 当时他接到灵的一个电话,邀请他一起做数据标注工作室。灵和犇犇曾一起推广数字货币,行情最好时,一笔交易能拿两万提成。但好好的币,玩着玩着没了,他们的这次合作铩羽而归。 经历上一次失败后,灵又杀进数据标注领域,很快,她组建了15人规模的工作室,团队成员都跟犇犇一般大,氛围很好,他们常常一边标数据,一边聊天,时间并不难熬。 最难受的是眼睛。从早上九点到晚上六点,工作内容就是盯着屏幕给图片拉框。拉框要求十分精细,偏差丝毫都不行。犇犇眼睛干涩时,会起身去楼道抽烟。犇犇所在的工作室 眼睛的难受熬熬就能过去,更愁人的是工资不高。 犇犇笑着说,入不敷出啊。他在供一套郑州的房子,每个月要还4700的房贷,而工资撑死就五六千。 在犇犇看来,这份工作也没什么前途:“跟电子厂一样,多做多得。” 犇犇的梦想是在全国开很多养老院,因为小时候的邻居是独居的七十岁老人,“没人养很可怜”。 但开养老院对现在的犇犇来说太难了,他养自己都难。 数据标注的晋升之路只有两条,每条都是窄门: 要么进数据公司,爬完标注员-标注组长-数据经理-数据总监这个链条,层层打怪升级;要么进人工智能公司当数据标注员,然后凭借超人毅力自学技术曲线救国。 前一条路不需要学历,但是千百人过独木桥,且依旧是在数据标注圈子里打转;后一条路能真正学到东西,但对学历有要求。 犇犇只有高中学历,连高考都没参加。因为不愿再读书,他跟父亲起过很大争执,父亲深知打工有多苦。高三的那个暑假,犇犇也去体验了一把:跟着父亲去工地上搬砖。 现在,他成了一名“智能工地”上的新型“搬砖者”。 对科技、社会和自身的关系,如今犇犇有清醒的认知:“人工智能就像是一个孩子,标注好的图片就像是孩子的食物,而我们就是制作食物的人,最苦最累的我们做了,成名的只是那些制造孩子的人。”犇犇说。 两代人的命运在此重叠。 农民工一砖一瓦垒起了实体城市的高楼;数据标注者一框一线搭建起了算法的智能。前者是城市的边缘者,高楼起来了,他们仍是边缘者;后者是科技世界的边缘者,机器变聪明了,他们还是边缘者。 犇犇会最终栖居在数据标注这份工作上吗?他给的答案是不确定的,他不知道这份工作是否不出几年就被取代,也不知道自己是否就此乖乖认命。 中国有五千多万的农民工以建筑为生,到了五六十岁还在工地上忙碌。数据标注的市场才刚打开,「甲子光年」从从业者口中得知,截止2018年年初,以数据标注为生的全职标注员规模达近十万,这个数字未来会继续增长,未来将达数十万。数字标注也将成为新生代农民工的聚集地。野蛮生长,坑与机会并存相比聚光灯之下的人工智能科技公司,数据标注行业是个在暗处的行业,存在大量灰色地带。 作为一个劳动密集型行业,进入门槛并不高,压低“成本”、“薄利多量”,就成了许多团队的竞争手段。 许多公司招的标注员都是没有交五险一金的临时工。7、8万的启动资金,就可以在四五线小城组起一个“工作室”。 AI公司也倾向压低成本——某数据标注公司主管告诉「甲子光年」,部分人工智能公司对数据标注的重视不够,过分压低预算,把项目外包给一些不靠谱的团队;这些团队做不完、做不了,又会把任务转包给另一些小团队,或重新找到大的数据标注公司,使质量和交期都无法保证。 “低价竞争和行业不规范导致的层层外包是行业的噩梦。”京东众智平台的负责人李工告诉「甲子光年」。 对小团队来说,外包直接折损了利润。 做过室内装修的何军,在2017年底投入十万积蓄作为启动成本,在河南周口成立了一个40人团队的数据工作室。他2018年的最大计划,就是“争取接到一手项目”。 “利润其实不高”,何军一边抖着腿,一边掰着手指头细细算账,“你看啊,一个拉框平均4分钱,一个员工一天能做大约4500个,一共180块。过关率90%,再除去审核的成本,再给每个标注员每天发110元左右的工资,平均下来工作室每天也就从每个人身上赚30块吧。”何军第一个月亏了本,第二个月勉强持平。 “开年就去跑工商注册,然后一家家联系大公司,得接到一手项目,给员工的多发点工资,现在太低了。”何军说。 小团队只能接二手甚至是好几手的项目,一手项目就像江湖传说,听过没见过。 处境相似的赵聪也特别想接到一手项目。他是2017年10月入场的标注者,自己攒了三个人的团队兼职做数据标注。“我们的项目都是从小公司手里接的,连发包方的名字都不知道”,赵聪说,“利润很低”,三个人,三个月,三个项目,每人也就获得了一千块收入。 大平台也反感层层外包,因为这严重扰乱行业秩序。 “数据标注看起来门槛很低,但其实管理的门槛并不低。价格、产能、交期和质量都要兼顾。很多小团队,拿到的项目自己消化不了,最后又会找到我们。”BasicFinder的杜霖说。 而针对一些特定的复杂任务,还需要进行足够的培训,有的培训期需要1到3个月。在理解客户需求、保证数据的多样性、随机性上,许多小团队也欠缺必要的能力。 层层外包,对数据标注员的直接影响是:摊薄了收入,钱被中间环节分掉:一手的项目在谁手上,价格多高,会经历多少层级,每层有多少利润,都是谜。 还有另一个角色在搅乱这趟浑水——代理人。 代理人说白了就是拉项目跑活儿的人,关系户,是中国人情社会里长出的变量。一些小公司会高薪养代理人,以期打通关键节点。 赵聪无奈地说,“靠关系吃饭的社会”,最末端的标注者最缺这种关系资源。 杜霖认为,这个行业经历了早期的疯狂生长,最终一定会经历一番洗牌,变得更为规范化、透明化。届时质量会取代成本,成为需求方最优先考虑的变量:“人工智能公司的本质需求是能找到靠谱团队。大家最后都会明白,背着抱着一边沉,想省的钱都省不掉,要保证质量,就是一分钱一分货。 ”大浪淘沙,有两类机构会最终留下来:注重质量及服务的中小型数据标注公司,以及自有整套数据技术的平台。 而犇犇、何军以及赵聪都有可能被行业清洗出去。还有5年,只有5年经营小工作室的何军已经开始紧张了,他听说算法升级后,将不再需要大量人工标注。由于对技术动向缺乏把握,他时常处于一种对未来的不安之中。 杜霖则认为,至少在5年内,数据标注行业的增长空间还很大,数据标注的市场才刚打开,数据需求将紧随人工智能的大规模落地引来一波爆发式增长。 首先,人工智能行业本身的发展,将进一步带动数据标注行业。目前能被建模量化的数据只占真实世界中的极少一部分。现有的数据标注业务主要集中在安防和自动驾驶领域,未来,随着AI深入更多垂直行业,新需求将不断出现。 何军告诉我们,前些天就出现了一个他没见过的标注内容,北航的学生找上门来,要对“积云”进行标注。杜霖也跟我们分享,他们做过一个很有意思的标注项目——标注指甲区域,因为客户要做美甲机器人。 其次,在现有的主流“有监督学习”的算法模型下,为了让算法有更高的准确率,数据不嫌多。Google的技术大牛Jeff Dean曾在一次公开课上展示一个海量数据的训练结果,如下图所示:横轴代表数据规模,纵轴代表准确率,蓝线是深度神经网络算法,绿线是传统训练方法。 可以看到,蓝线的准确率和数据规模及质量持续成正比,并没有出现趋于平滑的拐点,这说明深度学习对数据有源源不断的需求。第三,从感知智能到认知智能的跨越,需要的数据维度会更大,这可能催生更精细的数据标注需求——如对一段对话数据的标注,不仅要知道对话内容、语义,可能还需要标注谈话者身份、情绪变化等。 杜霖告诉我们,人工智能公司的总支出中,目前有20%-30%用于数据,现阶段大陆市场数据采集及标注的规模保守估计有五十亿。一个参考是,新三板上市公司数据堂2016年的营收达到了9680万元人民币。 京东众智平台的负责人李工对未来也很乐观,他认为,包括采集、标注、清洗等流程的数据市场未来将达上百亿。 但这一切都是基于“有监督学习”这个大前提。行业的一个变量是,如果算法从“有监督学习”升级为无监督学习、强化学习或迁移学习,数据标注需求将大大减少。 技术进步和跃升自有其规律,目前无监督学习等新算法仍然只是学界的探索,尚不能用在大规模的商业落地中。 杜霖判断,新的革新性算法,至少5年内都不会出现。Novumind创始人吴韧此前接受专访时则认为,深度学习加大数据就是人工智能的“way to go”,较难出现颠覆性的其他路径。 5年,对公司来说是一个可以布局、掉头的“窗口期”。京东众智的李工告诉我们,他们应对变化的策略是轻运营和“产品化”,着力研发加速AI落地速度的Pre-A.I.产品,并同时研发平台技术,做到“数据与流程分离架构”。数据标注本身不是他们的核心战略。BasicFinder也有类似布局,他们希望一手对接垂直行业里的数据生产者,一手对接上游的算法模型公司,共同推进AI的行业落地。 但对数据标注者个体来说,5年后,也许就不得不面临再一次“失业”。到时,他们还能跟随时代的脚步腾挪转移吗?烫手的小袁小袁暂时想不到5年后那么长久的事。 作为一名换过40份工作的聋哑人,他很庆幸,终于在“数据标注”领域成了“有用的人”。 小袁是京东众智平台上“静公会”的聋哑人标注员,这个公会全部由听障人士组成。 先后在餐厅、奶粉厂打工的小袁,总是因为无法避险、难以沟通被辞退:“我是烫手的小袁,因为我是聋哑人,所以我总是会烫到身边的人,被扔出很远很远。”相比过去的工作,数据标注的安全性更高,但也需要相互沟通。 杜霖和残疾人群体深入交流后发现,聋哑人的世界里多为名词、缺乏形容词,比如要向他们解释这根线标得不“直”,就会比较费劲。由于输入信号会被挡掉一半,所以聋哑人接受速度只有健全人的三分之一到五分之一。健全人一周能搞定的培训,聋哑人要花三周或更久。 但是他们的优点是专注、较劲儿、对视觉信号敏锐,数据标注行业对他们来说是机会。 齐工是京东众智平台的培训讲师,几乎每天都去给小袁和工友讲课。齐工说,“想当把英雄,承担更多的责任。”齐工给聋哑人培训,左一为齐工,右一为小袁 第一次,他们在工作中找到了归属感。像小袁这样的聋哑人在众智平台上还有一千多名,京东为他们成立专门的“静公会”,项目上优先照顾。全职每月有三四千收入,兼职每月有一千以上收入。 杜霖手下也有三个残疾人团队,总共约80人。杜霖和京东负责人都表示,愿意为更多残疾人提供工作机会。 在数据标注这份职业消失之前,这里是他们的家。其中的少数人,也许能通过转型为数据质检者,获得更长期的职业生涯。杜霖将公司取名为BasicFinder, 初衷是找到人工智能世界中最本真的一层关系——数据。新生代农民工和聋哑人,投身于数据标注这份工作中,也是希望找到最本真的生活。他们的要求很朴实,用犇犇的话来讲是:有一份稳定的工作,有一个幸福的家庭。但科技的发展,必将带来智能升级,也使整个行业更加规范化。这有点像武士的悖论:武士存在是为了消灭敌人,但是消灭了敌人武士也就失去了存在的理由,这个意义上,他们是在消灭自己。数据标注者的工作是帮机器更好的学习,促进人工智能行业的发展,而当行业发展到一定阶段,可能将不再需要如此众多的人工标注。其实整个人工智能的发展历程也有点像“孤独的武士”:人类发明了机器,到头来机器很可能取代大部分人工,甚至是“发明者”本人。但是,是武士,就必须去消灭敌人。对知识的无限追求既是人类的天赋也是人类的危险,它早已深藏于我们的基因之中,呼唤我们不断逼近未知边界。更高的智能一定会到来,认知差距将取代财富差距成为最显著的人群划分标准——那可能是一种更无形的“折叠”。未来,当我们真正享受智能带来的各种便捷时,历史会遗忘这些人工智能领域的“首批工人”吗?这可能是除了技术水平之外,判断那个未来是好是坏的更重要的标准。

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