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[導(dǎo)讀]在當(dāng)今的數(shù)字經(jīng)濟(jì)中,沒(méi)有什么資產(chǎn)比數(shù)據(jù)更有價(jià)值。將數(shù)據(jù)稱為“新石油”已經(jīng)到了陳詞濫調(diào)的地步。正如最近的《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》雜志標(biāo)題所說(shuō),數(shù)據(jù)是“世界上最有價(jià)值的資源”。由于數(shù)據(jù)在推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能解決方案中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,因此今天的數(shù)據(jù)如此受到高度重視。從Netflix的推薦引擎到Google的無(wú)人駕駛汽車,要訓(xùn)練一個(gè)有效運(yùn)行的AI系統(tǒng),需要大量的數(shù)據(jù)。

 現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì),科技發(fā)達(dá),信息流通,人們之間的交流越來(lái)越密切,生活也越來(lái)越方便,大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。 阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來(lái)臺(tái)演講中就提到,未來(lái)的時(shí)代將不是IT時(shí)代,而是DT的時(shí)代,DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技,顯示大數(shù)據(jù)對(duì)于阿里巴巴集團(tuán)來(lái)說(shuō)舉足輕重。

在當(dāng)今的數(shù)字經(jīng)濟(jì)中,沒(méi)有什么資產(chǎn)比數(shù)據(jù)更有價(jià)值。將數(shù)據(jù)稱為“新石油”已經(jīng)到了陳詞濫調(diào)的地步。正如最近的《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》雜志標(biāo)題所說(shuō),數(shù)據(jù)是“世界上最有價(jià)值的資源”。由于數(shù)據(jù)在推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能解決方案中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,因此今天的數(shù)據(jù)如此受到高度重視。從Netflix的推薦引擎到Google的無(wú)人駕駛汽車,要訓(xùn)練一個(gè)有效運(yùn)行的AI系統(tǒng),需要大量的數(shù)據(jù)。

結(jié)果就是對(duì)越來(lái)越大的數(shù)據(jù)產(chǎn)生了迷戀。根據(jù)流行的智慧,擁有最多數(shù)據(jù)的他可以構(gòu)建最好的AI。從IBM到通用電氣的老牌公司都在爭(zhēng)相將自己重新命名為“數(shù)據(jù)公司”。軟銀的愿景基金(Vision Fund)是世界上最大和最具影響力的技術(shù)投資者,這毫不掩飾事實(shí),即尋找初創(chuàng)公司支持的重點(diǎn)是數(shù)據(jù)資產(chǎn)。用軟銀領(lǐng)導(dǎo)人孫正義(Masayoshi Son)的話說(shuō),“那些統(tǒng)治數(shù)據(jù)的人將統(tǒng)治世界”。

領(lǐng)先的技術(shù)公司(從Nvidia等知名競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手到Applied Intuition等初創(chuàng)企業(yè))正在開(kāi)發(fā)方法,以幾乎完全免費(fèi)的方式完全數(shù)字化地制作高保真數(shù)據(jù)。這些人為創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集可以根據(jù)研究人員的確切需求進(jìn)行定制,并且可以包含數(shù)十億種替代方案。Nvidia仿真技術(shù)主管Mike Skolones說(shuō):“出去改變現(xiàn)實(shí)世界中的照明非常昂貴,而且您無(wú)法在室外場(chǎng)景中改變照明。”但是您可以使用綜合數(shù)據(jù)。

隨著合成數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地逼近現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù),它將使人工智能民主化,削弱專有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如果一家公司可以通過(guò)仿真快速生成數(shù)十億英里的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù),那么Waymo投資十年收集的幾百萬(wàn)英里的真實(shí)世界駕駛數(shù)據(jù)有多有價(jià)值?在可以按需廉價(jià)地生成數(shù)據(jù)的世界中,跨行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)將被顛覆。

隨著商業(yè)和技術(shù)界越來(lái)越多地將數(shù)據(jù)定位為最終的制勝者,人們對(duì)這一重要現(xiàn)實(shí)的關(guān)注卻越來(lái)越少:人工智能的未來(lái)可能會(huì)大大減少數(shù)據(jù)密集性。在人工智能的前沿,正在進(jìn)行各種努力來(lái)開(kāi)發(fā)不需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)集的改進(jìn)形式的AI。這些技術(shù)將重塑我們對(duì)AI的理解,并以深刻的方式破壞業(yè)務(wù)格局。行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者最好注意。

今天,為了訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,從業(yè)人員必須收集成千上萬(wàn),數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億的數(shù)據(jù)點(diǎn)。然后,他們必須在每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)上粘貼標(biāo)簽,這是一個(gè)昂貴且通常是手動(dòng)的過(guò)程。如果研究人員不需要費(fèi)力地收集和標(biāo)記現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù),而是可以從頭開(kāi)始創(chuàng)建他們需要的確切數(shù)據(jù)集怎么辦?

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