人工智能(AI)背后人工的力量——数据标注

尽管随着AI的普及，我们在生活中越来越依赖于人工智能，但“人工智障”的相关调侃也从来没有消失过。

相信大家都知道，如果我们想要让AI准确识别出图中的鸟，我们需要在数据集中手动将这些照片标记为鸟，然后让算法和图像之间产生关联性的判断识别。

要是小规模的实验性数据还好，一旦遇到那种规模多达数百万个的标记需求，个中消耗的时间真是难以想象。

所谓“得数据者，得人工智能”，如今人工智能早已在我们的生活中屡见不鲜，像“指纹解锁”、“人脸识别”等等都属于人工智能的范畴，然而人工智能的上游基础产业，数据标注却鲜为人知。什么是数据标注？

在了解数据标注之前，先来了解人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能，其实是部分替代人的认知功能。人工智能算法是数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智能，首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机学习到这种识别能力。

类比机器学习，我们要教它认识一只猫，直接给它一张猫的图片，它是完全不知道这是什么。因此，为了使机器能“理解”数据，我们还需要用一种非常详细的方式来标记这些数据。这就是所谓的“数据标注”。

首先，我们需要有一张标记为“猫”的图片。一旦有了这张图片，机器就会利用大量已有的图像数据进行训练。在这一过程中，机器学习系统会识别并提取出那些特征。

当机器已经学会了如何处理这些图像特征后，它就可以使用这个知识来识别新出现的图片中的猫了。所以，在这种情况下，只要给机器一张标记为“猫”的图片作为输入，它就能准确地判断这是什么。

### 训练集和测试集介绍

训练集和测试集都是经过标注的数据，用于机器学习模型的训练。例如，假设我们有一个1000张标注有“猫”的图片数据集，其中800张将作为训练数据，200张作为测试数据。

**机器从这800张图像中学习到一个模型，然后用剩下的200张测试数据去识别模型的准确率。**

### 数据标注的重要性

目前，人工智能依赖大量标记过的数据进行训练和学习。这些数据包括图片、语音和文本等。

**数据标注是指通过分类、画框、注释等方式，对图像、音频或文本中的特征进行标记，并作为机器学习基础素材的过程。**

### 数据标注的必要性

数据标注是绝大多数人工智能算法有效运行的关键环节，因为模型需要大量的训练样本来学习其特征和模式。

### 数据标注的应用场景

**智能安防领域特别依赖数据标注技术。**

1. **人脸识别与身份验证**

- 用于人脸识别和身份识别系统中，广泛应用于城市监控、车辆人流监测以及公共安全防范等领域。

2. **其他应用**

- 图像分类

- 自然语言处理

- 车辆检测

数据标注不仅在智能安防领域至关重要，在医疗图像分析、自动驾驶、虚拟助手等多个领域也发挥着关键作用。

### 人脸识别：身份识别的生物技术

人脸识别是一种生物识别技术，也被称为人像识别或面部识别。它基于一个人的脸部特征信息进行多年龄段、多角度和不同表情的人脸图像采集，并完成身份识别。

#### 技术原理

人脸识别涉及多种关键技术，主要包括以下几种：

1. **计算机视觉**：通过算法处理图像数据以提取有效特征。

2. **图像处理**：对获取的面部图像进行增强和优化，提高识别精度。

3. **机器学习**：利用算法训练模型，使系统能够根据输入的面部特征识别身份。

#### 应用场景

人脸识别技术广泛应用于多个领域：

- **安防监控**：用于公共场所的安全监测和追踪目标人物。

- **金融交易**：在银行等金融机构中验证客户的账户或进行支付时使用。

- **门禁控制**：在企业或学校中，通过面部识别来管理出入权限。

- **身份认证**：在电子商务、电子政务等领域，用于验证用户的身份。

#### 面临挑战

尽管人脸识别技术具有巨大潜力和广泛应用前景，但也存在一些挑战：

- **隐私保护**：如何处理个人的面部图像信息，防止泄露或滥用。

- **光照变化**：光线条件对识别效果的影响，尤其是在不同光源下。

- **表情差异**：不同情绪或年龄状态下人的脸部特征有显著差异。

- **环境干扰**：复杂环境下（如头发、眼镜等）可能会影响识别精度。

总之，人脸识别技术是生物识别领域的重要发展成果，其潜力和应用前景非常广阔。随着技术的不断进步和完善，相信未来在各种应用场景中将发挥更加重要的作用。

人脸识别技术是一种视觉识别的应用，在国内的运用历程大致经历了公共安全领域的扩展到商业领域的过程。最初，机场、高铁站以及酒店等场合使用这项技术对个人身份进行验证。随后，商业银行也开始采用人脸识别实现远程开户。再之后，刷脸支付、刷脸门禁也相继出现。

人脸识别从少数有限场景渗透到了人们的日常生活之中，目前它已广泛应用于智能安防、金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等众多领域。此外，在智能安防应用中，物品标注需要结合行为标注。

近年来，随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶和智能交通安全系统一度走进我们的生活。国内许多公司纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究，例如百度启动了“百度无人驾驶汽车”计划，并自主研发了无人驾驶汽车Apollo。

在汽车自动驾驶的过程中，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。而这就需要依靠数据标注。

此外还有智慧停车，这些都需要依赖于人工智能的数据标注介入。行车视频采集、路况提取、停车点标注等技术都将得到运用，包括D点云障碍物、红绿灯、车道线及高精地图的标注。行人和车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术将获得精确训练数据支持，为智能交通保驾护航。

3. 智能医疗

智能医疗通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用物联网技术实现患者、医务人员与医疗机构之间的互动，并逐步达到信息化发展。AI与医疗行业的结合有望迎来跨越式发展。

医疗影像标注是对医疗影像进行区域和分类标注，主要用于辅助临床诊断。人工智能通过学习大量的医疗影像标注数据集，将很好地辅助医生进行临床诊断以及提出治疗方案。

随着人工智能技术的发展和应用的广泛，计算机视觉、语音识别/合成以及自然语言处理等算法在各个领域的应用场景日益增多。这些算法主要应用于图像、语音及文本三个领域。

其中，计算机视觉方面的需求尤为旺盛。例如，一个新研发的算法需要上万至数十万张标注图片进行训练；开发新产品时需要近万张图片作为训练数据；定期优化算法则需要上千张图片的数据支持。在智慧城市的建设中，每年有数十万张图片的需求持续存在。

对于语音识别/合成，头部公司已累计拥有百万小时以上的标注数据集，这与每日20%-30%的增速需求相匹配。同时，数据服务商除了具备专业的声学知识和数据标注经验外，还需掌握语音合成算法能力。

自然语言处理领域的发展潜力巨大。随着工业、医疗及教育等行业的AI应用产品进一步爆发，对交互方式的需求也会不断增加，从而推动自然语义数据处理市场持续增长，有望成为继图像与语音后的第三大增量市场。

在这些海量的数据中，几乎全部依赖于人工进行标注，这导致了行业内的缺口日益显著，并且随着技术的升级和行业的发展，数据标注正逐步走向产业化。

数据标注行业流行着一句老话：“有智能，就有人工。”

近期，来自普林斯顿大学、康奈尔大学、蒙特利尔大学及美国国家统计科学研究院发表的一项最新论文指出，在全球各地的工人中，包括撒哈拉以南非洲以及东南亚在内的地区，这些手动标记工作大多完成，并且对全球各地的人工进行了残酷剥削。

举例来说，Sama（原 Samasource）、Mighty AI 以及 Scale AI 等数据标记公司使用来自这些地区的劳动力进行工作。这些员工每天的薪酬仅为8美元（约合人民币51.6元），但这些企业每年却能赚取数千万美元的巨额收益。

现代人工智能依赖各种算法处理规模达数百万的示例、图像或文本素材，而在此之前，首先需要由工作人员在图片数据集中手动标记出对象。这一过程极其枯燥且耗时，是AI经济体系中的重要组成部分。

在未来，随着AI应用场景逐渐多领域化，在数据标注行业内部，从业者也将跟随AI行业一同进入细分市场追逐阶段，机遇与挑战并存。