“智能”基石：人工智能数据标注与训练，是决定智能时代的第一步

记者 | 邓晓娟

2021年5月20日~23日，由深圳市科学技术协会、深圳市商务局、深圳市福田区人民政府共同指导，深圳市科技开发交流中心、深圳市人工智能行业协会联合主办的2021第二届深圳国际人工智能展开幕式暨智能制造创新高峰论坛在深圳会展中心（福田）圆满举行。

深圳市科协主席蒋宇扬在大会致辞中指出：“人工智能既是引领未来的战略性技术，也是新一轮产业变革的核心驱动力”。诚然，在当今社会发展中，人工智能技术所占据的地位已是举足轻重。

一、人工智能到底“智不智能”？

正如蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正在成为推动人类进入智能时代的决定性力量。

然而回溯过往，我们会发现热门如人工智能技术，在发展的过程中也未必“星途坦荡”的。在人工智能历史上曾出现过“三次高潮”：

1、上世纪50年代：神经网络浪潮

2、上世纪80年代：BP(Back Propagation)算法被提出，用于多层神经网络的参数计算，以解决非线性分类和学习的问题等研究成果

3、本世纪2010年代：深度学习的出现

在世纪50年代~80年代，由于许多应用难题无法解决和基础研究知识难以突破而没有达到人们预期的成果和推进。从起步-应用-低迷-平稳-蓬勃发展，人工智能的道路上充满着未知的探索，道路曲折起伏。

如今，我们正处于信息时代到智能时代的过渡期中，人工智能作为主要的推动因素，让全球产业界充分意识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展。而“新基建”的提出与疫情的影响，让2020年成为人工智能史上的一个重要拐点。如果说在2020年之前人工智能技术还在摸索着落地应用场景，那么在2020年开始，人工智能已经加速进入人们的生活。

只是，在人工智能飞速发展的今天，人们的需求也不断在上升。对于人工智能企业或转型企业而言，如何跟上时代是首要考虑的问题。但落到群众当中，落到人们的衣食住行当中，人工智能到底“智不智能”，才是人们所关注的重点。

企业想要把AI技术/产品真正落地，真正做出“好的人工智能”，首先不能让AI技术/产品只停留在实验或原型阶段，AI模型的高质量训练是重中之重。

那么，AI模型如何才能得到高质量训练？在AI项目部署的生命周期当中，有哪些可优化的地方？数据在这个过程中起到了哪些关键性作用？企业在转型路上又该如何挑选数据平台/相关服务商？带着这些问题，CSDN记者对话了知名人工智能数据服务商澳鹏Appen的高级研发总监蒋孟杰。