谷歌AI團(tuán)隊(duì)近日推出了一款新型圖像標(biāo)注方式——“流體標(biāo)注”，即采用機(jī)器學(xué)習(xí)來注釋分類標(biāo)簽并勾勒出圖片中的每個(gè)對象和背景區(qū)域。谷歌官方表示其可將標(biāo)志數(shù)據(jù)集的速度進(jìn)步三倍。

　　百度眾測平臺去年曾發(fā)布了5000萬元的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)，而今年估計(jì)將達(dá)3億元。面對如此大的市場需求，效率低、托付質(zhì)量良莠不齊的人工標(biāo)注方式亟待改善。谷歌此次推出的“流體標(biāo)注”如何為圖像標(biāo)注提速？

　　數(shù)據(jù)標(biāo)注——機(jī)器感知世界的起點(diǎn)

　　“數(shù)據(jù)標(biāo)注是人工智能產(chǎn)業(yè)的根底，是機(jī)器感知理想世界的起點(diǎn)。從某種水平上來說，沒有經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)就是無用數(shù)據(jù)。”美國加州科技大學(xué)校長秦志剛教授在承受科技日報(bào)記者采訪時(shí)表示，機(jī)器辨認(rèn)事物主要經(jīng)過物體的一些特征。被辨認(rèn)的物體還需求經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)注才干讓機(jī)器曉得這個(gè)物體是什么。

　　在機(jī)器的世界里，圖像與語音、視頻等一樣，是數(shù)據(jù)的一個(gè)品種。近年來，隨著數(shù)碼產(chǎn)品以及存儲技術(shù)的疾速提高和開展，人們每天都可經(jīng)過相機(jī)、可視電話、監(jiān)控及醫(yī)療設(shè)備等制造大量圖像。因而，現(xiàn)階段圖像已然成為標(biāo)注產(chǎn)業(yè)開展的重點(diǎn)對象。

　　假如素材是一張人物圖像，那么需求標(biāo)注的信息常常是性別、面部朝向、人種、有無帽子眼鏡等，也能夠人為地將人物和背景的區(qū)域劃分開來。將成千上萬張經(jīng)過標(biāo)注的圖片組成的數(shù)據(jù)集“投喂”給機(jī)器，它才干在一張全新的圖像中分辨出人物在哪個(gè)區(qū)域、具有怎樣的外貌特征。關(guān)于人來說“小兒科”的考慮進(jìn)程，機(jī)器卻需求大量的標(biāo)志數(shù)據(jù)集停止鍛煉。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)——緩解人工標(biāo)注的壓力

　　提到人工智能產(chǎn)業(yè)，人們常常聯(lián)想到繁華的城市和干練的IT精英，但實(shí)踐上，支撐起人工智能的數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)，卻是一個(gè)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)。百度搜索“數(shù)據(jù)標(biāo)注”，會呈現(xiàn)很多圖片語音視頻數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注公司。隨機(jī)選擇一個(gè)此類詞條點(diǎn)進(jìn)去，常常會看到“萬人數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)”等相似宣傳語。可見人工標(biāo)注是目前數(shù)據(jù)標(biāo)注的主要方式。

　　“谷歌推出的流體標(biāo)注模型主要應(yīng)用人工智能學(xué)習(xí)的根底，對圖像數(shù)據(jù)停止自動(dòng)標(biāo)注，關(guān)于標(biāo)注不精確或者呈現(xiàn)偏向的中央能夠經(jīng)過人工調(diào)整，從而進(jìn)步標(biāo)注效率。”秦志剛指出，即使該模型可借助機(jī)器學(xué)習(xí)提升標(biāo)注速度，但最初還需停止人為地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注，為其提供初始鍛煉數(shù)據(jù)集。事實(shí)也正是如此，為了標(biāo)注圖片，谷歌預(yù)先以約一千張具有分類標(biāo)簽和信任分?jǐn)?shù)的圖片鍛煉了語意分割模型。

　　但該模型尚不圓滿，谷歌稱，物體邊境標(biāo)志問題、界面操作速度以及類別擴(kuò)展等仍需進(jìn)一步研討或完善。

　　人工智能——努力于生活中的簡單應(yīng)用

　　固然還有諸多難題尚待攻克，但以流體標(biāo)注模型為代表的數(shù)據(jù)標(biāo)注新方式無疑順應(yīng)著人工智能的大潮流。實(shí)踐上，自人工智能逐步走熱以來，很多行業(yè)都想搭上這個(gè)熱潮。但是，在灼熱的潮流背后，掩藏著一個(gè)基本性的問題：人工智能終將走向何方？

　　“人工智能的實(shí)質(zhì)是機(jī)器具有‘學(xué)習(xí)’的才能，不可思議，人工智能能夠極度縮短人類本身的學(xué)習(xí)時(shí)間，從而將人從大范圍腦力學(xué)習(xí)活動(dòng)中解放出來，去專注于更有價(jià)值的工作。”秦志剛表示，固然人們普遍以為人工智能終將到來，但現(xiàn)階段人工智能產(chǎn)業(yè)仍在云端。目前大多數(shù)人工智能的應(yīng)用只能生存在高性能處置器的大型廠房中，就好像第一代通用計(jì)算機(jī)ENIAC一樣“大而笨重”。“眾所周知，隨后的幾十年內(nèi)計(jì)算機(jī)飛速開展到小型的筆記本電腦，功用卻比ENIAC更強(qiáng)大。人工智能也當(dāng)如此”。

　　界面簡單、功用友好、毫無相關(guān)學(xué)問根底的人都能運(yùn)用并取得溫馨感，這是秦志剛想象的人工智能時(shí)期。一枚小小的人工智能芯片，能夠完成學(xué)習(xí)、鍛煉、推理等一系列“考慮”過程，而它的終端表現(xiàn)則或許只是人們生活中最為常見的簡單應(yīng)用。如下班回家，不需再拿出鑰匙開門，智能門鎖就像一位失職的管家，會在第一時(shí)間感知你的到來，為你敞開家門。“十年之后，人工智能將會成為主流，潛移默化浸透到生活中的各種角落。別看是小事情，背后卻是高密集的技術(shù)支撐。”秦志剛表示。

　　“愿景非常美妙，但如何將人工智能落地和提高推行？這將是我們下一步亟待攻克的難題。”秦志剛說。