大開眼界！這些人對AI竟有這麼大的作用！
最近在北京、上海等中國一線城市，出現了一類新青年群體：數據標註員。
他們在數據工廠工作，每天的工作內容就是從計算機里的生活照、風景照和街拍照中框出汽車、動物、樂器等物品，交給機器學習識別。
可別小看這樣的工作！這可是與最前沿的人工智慧技術息息相關。
（圖片源自網路）
這是因為人工智慧離不開背後的數據和機器學習，這個系統學習的東西不是別的，正是標籤化的數據。
（圖片源自網路）
所以，數據標註員對人工智慧的作用大大超過你的想像，每個標註員都需要保證超高的正確率。因為數據一旦出現錯誤，會導致後續一系列機器學習演算法無法正確進行。
比如在自動駕駛汽車身上，若要保證自動駕駛汽車抵禦安全風險，首先要收集和存儲正確的數據，而後使用能存儲和分析日誌的平台來監控車輛內部網路，隨後，車輛將能自行檢測到惡意活動，並抵禦攻擊。
如果數據標註錯誤，可能導致汽車將前方車輛的藍色車身識別為藍天，在行駛中出事故。
（圖片源自網路）
數據是機器感知現實世界的原點。機器學習要有大量的數據積累，適合大規模應用，極大地提升處理任務的效率，降低成本，為人們的生產生活帶去智能化、數字化、科技化的服務。
你看，醫療、教育、交通、農業等產業效能正在不斷提高：
通過對上萬個病例資料庫的醫學影像分析，用這些數據提供放射學和病理學方面的訓練，可以幫助醫生做出更為精準高效的診斷；當人們出行時，道路上成千上萬的攝像頭和感測器可以實時分析交通流量，智能控制交通信號燈、減少擁堵。
（圖片源自現代農業官網）
在現代農場中，計算機會通過對作物的視覺特徵、化學特徵、氣候變數、熱圖像等信息進行處理，學習更好地保護作物。農業機器人通過機器學習，可識別作物類型，精準去除雜草。
（圖片源自現代農業官網）
計算機也可通過比較數百萬張農作物照片，學習從作物的早期表現跡象中，分辨出健康作物，並且檢測作物脅迫、病害發生和蟲害感染情況。
在作物育種中，計算機通過訓練可以比人眼更快識別作物性狀表達。
機器學習、人工智慧、物聯網等科技正給我們的生活帶來巨大變革。
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