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如何将人工智能的“炒作热”真正变成“落地热”？

人工智能,数据,技术如何将人工智能的“炒作热”真正变成“落地热”？

发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

如何将人工智能的“炒作热”真正变成“落地热”？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

人工智能留给大家的想象空间太大了，很多公司对人工智能作为一个大的风口，提出了很多设想和展望，近两年从国家层面、媒体、科技界的关注，从正面看对人工智能的发展起到推波助澜的作用，社会各界的关注给我国人工智能技术的发展和落地提供了肥沃的土壤，潜力无限。

另一方面一些想从这个风口获得抢先利益、和更多投资人的关注的企业团体，不从技术角度做创新研究，而是借助舆论媒体炒作概念，造成了很多不太了解的人的追捧和跟风炒作，由于没有核心技术的支撑产品也差强人意，反而给投资市场和潜在用户造成了假大空的负面影响。

人工智能对未来社会的重要性大家都不会否认，世界各国都给予了足够的重视和扶持。中国在人工智能技术这个跑道想要跑出好的成绩，更应该从积极的态度看待人工智能的发展前景和对世界的改变，人工智能与大数据和物联网技术是紧密相关的，只有踏踏实实俯下身去研究物联网设备，研究大量数据，在通过大数据分析出大量分析数据，才能与相向而来的人工智能技术融合、迭代、创新，用这些研究成果切实解决用户痛点，提高生产效率和节省人工成本。人工智能的推广落地也就顺理成章、良性发展。

回答于 2019-09-11 08:43:50

现在很多人工智能企业都面临人工智能技术落地难的情况，一个很重要的原因就是标注数据质量很难满足算法落地的要求。




这几年，人工智能企业聚焦的领域主要在算法与算力领域，并取得了不错的研究成果，然而企业在将这些理论与技术落地的时候才发现，数据的质量跟不上要求。







举个简单的例子，目前的人脸识别技术相对已经成熟，人脸识别技术的关键是识别与对比人面部的特征，理论上来说，采集的数据越多越精准，最终识别的正确率就越高。这项技术在理论上是没有任何问题的，然而具体到实践中，很多企业就会发现，自身要么采集的人脸总量过少，要么一张脸上采集的面部特征过少。







这样的后果就是最终的数据不精准，影响到了面部识别的准确度。




怎么办？唯一的答案就是提高数据的精准度。于是现在很多企业在标注数据的质量上提出了更高的要求，希望从基础层面上解决这个问题。




事实上， 数据问题是目前很多企业人工智能技术无法落地的重要原因之一。解铃仍需寄铃人，要想解决好人工智能技术落地难，最根本的还是要解决数据层面遇到的问题。