从人工智能出发物质与意识的辩证关系(从人工智能出发的英文)

简介：2016年：AlphaGo战胜了围棋世界。语音助手和搜索引擎推荐算法正在悄然改变人们的生活。智能音箱、智能驾驶、智能安防等新概念风靡一时。一时间，人工智能时代似乎已经到来，资本的介入甚至让企业陷入疯狂。

众所周知，计算能力、模型和数据是人工智能的三要素。然而资本和媒体关注的焦点是算法和算力，而三要素之一的数据却一直被人工智能剥离。但事实上，AI数据在人工智能商业化过程中发挥着不可替代的作用。

算法模型设计完成后，需要大量的标记数据来训练机器，从而使机器更加智能，能够在实际应用场景中发挥作用。如果想让算法的性能进一步提升，就需要更精细的数据进行训练和不断迭代。可以说，数据是人工智能发展的基础和关键。

人工智能和机器学习领域国际权威学者吴恩达曾发表主题为“AI是新电力”的演讲。他在阐述人工智能时，强调了数据的重要性。人工智能的兴起正在改变公司的竞争格局。公司的壁垒不再是算法，而是数据，让算法用足够的数据让产品运行起来……

李开复在清华大学计算机实验班题为《人工智能的黄金时代》的演讲中也表达了这一观点。如果你拥有垄断性的大数据，你就会有很大的优势…….数据是闭环数据。所谓数据闭环，是指你在使用数据的时候可以捕捉到数据，知道你根据数据做出的决策是正确的还是错误的。

作为领先的人工智能数据服务商，Testin旗下AI数据服务品牌Testin也相信，随着人工智能商业化进程的加速，辅助驾驶、客服机器人等人工智能技术将应用于各行业。应用和实施，对数据的类型、质量和场景匹配的要求越来越高。人们对AI能力的要求，以及实际使用中的产品稳定性和安全性要求也在逐渐提高。拥有数据将成为AI企业的核心竞争力之一。

安全性和稳定性的提升，实际上倒逼标注数据的提升，这也对数据的准确性提出了更高的要求。如果说之前的算法模型使用的通用数据集是粗粮，那么现在的算法模型需要的是定制的营养餐。企业要想进一步提升模型实现能力，就必须逐步脱离原来的通用数据集和互联网数据，积极从事定制化数据采集，打造核心数据壁垒。

为了帮助其获取更具体的场景数据，Testin在全国多地建设了自己的数据场景实验室和数据标注基地，结合多年的项目流程管理能力，并配备了多种采集软硬件设备创建一个团队。专业的定制馆藏和高素质的标注团队。

场景实验室是Testin高度定制化、多模态的AI数据服务布局的重要组成部分，这使得Testin的交付能力能够与客户需求，甚至一点点客户需求并行。在自建的数据标注库中，Testin无数的技术和项目管理能力可以快速转化为具体数据标注业务的生产力，完成数据质量的飞跃。

现在，人工智能正逐渐从抽象的概念转化为我们生活中的实际应用。但从阶段性角度来看，人工智能数据数量和质量的瓶颈将持续制约行业发展。Testin旗下AI数据服务品牌Testin将持续为AI演进提供优质数据燃料，助力加速AI场景落地。