人工智能离不开数据，人工智能会遭遇哪些瓶颈?

一直以来，人工智能都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来人工智能的相关介绍，详细内容请看下文。

一、人工智能离不开数据

对于人工智能来讲，想要形成所谓的智能，离不开数据的支撑。数据标注师们的工作便是通过采集、标注等方式将原始数据转化为可供机器学习的“原料”，从而实现智能。作为AI应用大国，国内的数据标注公司，与AI创业潮近乎是同时起步。刚起步时，国内AI大多处于实验室研发阶段，所需数据量小，也并无定制化需求，因此行业门槛较低，并且以兼职的形式为主，因此行业初期，数据标注给人们留下了所谓“劳动密集型”的印象。

而现在随着AI大规模落地，向产业更深更广延伸，使得标注场景更细分、数据类型更复杂，行业开始跨过野蛮生长，进入精耕细作。对于数据标注企业来说，原始的劳动密集型工作状态显然已经不再能够适应目前数据标注行业的高要求，而技术型数据标注企业正在渐渐成为行业的主流。

数据显示，2019年中国AI基础数据服务行业市场规模可达30.9亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，年化增长率达到21.8%。随着业务门槛的提高及也业务方式的细化，未来，数据标注将更加向技术转型，而这也必将反推行业迎来产业革命，建立起更加完善的行业标准及业务运营模式。

未来，数据标注的核心竞争力必然还是技术与人才。而这也使得行业对于人才的需求更加标准化。AI优评作为行业人才考评制度的建立者，通过与权威机构合作，建立其一整套完善的数据标注人才考核体系，并直接对接数据标注企业，对优秀人才进行推荐就业，为行业发展，产业升级做出贡献。

二、人工智能将遇到哪些瓶颈

有学者总结，人工智能发展会面临着一些瓶颈，其中包括数据瓶颈、泛化瓶颈、能耗瓶颈。

数据瓶颈是指“由于数据收集能力的不足、理论无偏性和数据随机性等条件的限制而导致数据失真、缺乏等数据缺陷。”我们简单的套在人工智能上来看，收集数据能力的不足可以理解成识别技术的不成熟，理论无偏性可以理解成获取数据的质量，数据随机性的限制可以理解成获取及处理数据的难易度。随着大数据技术的发展，人工智能已在数据方面取得了比较明显的进步。

泛化瓶颈是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困难。泛化能力是指“机器学习算法对新鲜样本的适应能力。”你可以将人工智能的泛化能力简单理解成自主学习能力与适应能力。通常来说，人工智能的各项能力，都需要通过大量的样本数据训练及算法规定来获得。在实验室的环境下，很多人工智能的各项能力均有不错表现。但是实际生活照比实验室环境而言，存在太多的不确定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要拥有强大的泛化能力，以在应对突发情况及未知情况时能够给出合理的响应，更好的帮助人类。

能耗瓶颈可以简单的理解为人工智能在应用等过程中所消耗能源大于它实际所产生的效益，即能耗成本过高。而在优化人工智能能耗问题的过程中，首当其冲的就是对算法的优化。就像人体的大脑大概只占体重的2%，但是却能占据人体总能耗的20%一样，算法对于人工智能能耗的影响也非常的大。随着智能算法的发展，人工智能在能耗瓶颈上也有所进步。例如奥地利科技学院、维也纳工业大学和麻省理工学院的研究者就成功训练了一种能够控制自动驾驶汽车的低能耗智能算法，这一算法仅仅使用了75000个参数与19个神经元，比之前减少了数万倍。

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