几年前,IBM的沃森计算机在电视益智问答游戏节目《危险边缘》(Jeopardy)中击败人类获得冠军,暗示了人工智能无限的前景。
而AI最近一次被大众关注,是在2016年,Alpha Go成功击败了世界排名第一的围棋选手,这被看作是人工智能一次“里程碑式的胜利”。
其实,早在1956年,人工智能便被视为学术学科进行研究和探索。在60多年后的今天,随着人工智能技术的加速落地,人类也进入到了一个新的时代:AI改善了人们的工作和生活,使其逐渐趋向智能化。
而人工智能技术的发展,依赖于人工智能的算法和算力,更大程度是依靠大数据为AI提供数据资源,完整丰富的数据才能提高算法的效率与效果,使AI不断成长进化。
大数据推动了面部识别、营销推广等许多领域深度学习的发展,这一度被视为人工智能浪潮的主要突破之一。但在更多的研究和应用领域中,深度学习仍然面临着一个最大的挑战,就是AI可用训练数据的“饥荒”问题。
一个突出的问题就是,数据结构不兼容,格式不够统一,无法拿来直接使用。此外,还有数据隐私和泄露的问题。目前数据隐私法规越来越完善,虽然这对保护消费者隐私很重要,但它也对数据的使用施加了严重的限制,带来“数据饥荒”,从而影响了人工智能应用未来发展的进程。
因此,在“数据饥荒”现状的时代, 对于人工智能的发展,更好的AI训练数据服务有着非常重要的作用。
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