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　　回想一下你的小时候，是如何学习认识苹果的？只需要有人拿一个苹果在你面前展示一遍，告诉你这是苹果，你就能举一反三，认识不同形态，不同颜色的苹果。这是人类特有的学习能力。但是，如何教机器识别苹果呢？

　　我们要教它认识一个苹果，直接给它一张苹果的照片，它是完全不知道这是什么东西的。我们必须先给它学习大量苹果的图片，通过学习各种颜色、各种大小、各种形状、各种成熟程度和各种光线明亮程度下的苹果，掌握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，它才能认出来这是苹果。人工智能在被投喂了大量数据之后，才能认出三岁小孩子都能认出的东西，学会“黑猫白猫都是猫”。那么，这些供给机器学习的材料从哪里来呢？

　　所谓数据标注，就是人工为图片、音频和语音内容做标记，打标签，把大量非结构性数据加工成机器可以识别的数据，标注好的数据会被人工智能公司用来训练算法模型，然后运用到图像识别、语音识别、自动驾驶等不同领域

　　在整个人工智能体系中，算力、算法和数据是人工智能进化的三大元素，分别承担着人工智能基础设施能力、工作指导方法和算法进化依据的角色。这三大元素相辅相成，共同推动人工智能的智慧化进化水平。在人工智能运行模式中，“数据”作为至关重要的参与元素，从本质上决定了人工智能的进化水平。因为通常来说，数据标注得越准确，数量越多，模型效果越好，最后的产品效果就越好。换句话说，“数据”作为人工智能系统中的算法依据，就是人工智能学习的教材，是人工智能的燃料机

　　这个问题从数据标注这个行业出现以来，就一直困扰着从业者，也是很大一部分标注员担忧的，他们的工作是帮机器更好地学习，促进人工智能行业的发展，而当行业发展到一定阶段，那还需要人工吗？

　　数据标注员所做的工作就是在加速自己失去这份工作。开发一款能够实现自动化数据标注的工具，既是在解放人力，又是行业发展的必然结果。一旦智能化的数据标注工具能够替代人工，即使是能部分替代，数据量和质量都会快速提升，进而推动算法成熟得更快。而市场上已有企业在开发自动化数据标注工具，尝试用AI取代“AI民工”

　　机器会代替人类吗？或许，马云先生在2018世界人工智能大会上所说的话，至今仍有启发意义：“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，机器必须要有自己的方式去思考。”

　　让计算机拥有自己的思考方式，是一个复杂的过程，在这个复杂的架构中，数据标注是滋养这个系统运转的燃料，通过不断升级改变的标注内容来适应不断强大的人工智能。汽车的出现，让马夫失业了，但是马夫并没有活不下去，而是去做更高级的工作，比如司机、汽修人员。19世纪纺织业突飞猛进发展，一些任务变得自动化，大量纺织工人下岗，但机器降低了制作衣服的成本，人们对布料的需求也在增长。服装需求的增长又带来了新的就业机会，工厂不得不雇佣新一代的工人，学习操作复杂的机械。当一些需求被满足时，又会产生新的需求。新技术、新科技，从来都不是人类的限制，而是人类一种认识和思考世界的方式，我们借助新技术为自己的未来确定一种生活方式

　　AI技术不再仅仅停留于热门概念，而是对传统业务实现了效益的提升乃至颠覆，迄今为止AI技术逐渐在不同的行业和市场中得到广泛应用，并产生了实际业务价值，且AI训练师和AI机器人在电商服务、健康问诊、生活购物等领域展现出高效的服务能力

　　有专家表示，如果AI训练师能系统地积累经验，把感性经验总结为理性认识，通过不断地持续练习，总结出更深层的原理，进一步提升创造性，在职场上更有竞争力

　　但就目前而言市场上关于数据标注系统而全面的培训少之又少，对于普通人的实际意义不大……依旧没有解决“社会上班族”、“转型创业者”想要学习人工智能领域相关技术的痛点！

　　也有从业者表示：“对AI技术的深入理解，以及在特定领域的业务积累和资产沉淀，会逐渐提升这一岗位人才的不可替代性。”

　　因此我们也是积极探索致力于帮助企业及其他创业者培养优秀数据标注人才，打造优秀标注团队，为合作伙伴提供全面而又系统的人才培养模式与方法，打造集数据服务、技术管理为一体的行业孵化服务，助力团队孵化成长～返回搜狐，查看更多

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