雷鋒網(wǎng)按：多數(shù)人的觀念里，人工智能的發(fā)展應(yīng)該只需要工程師在前沿技術(shù)上不斷突進(jìn)，而事實(shí)是，AI訓(xùn)練的背后是龐大的勞動(dòng)力支撐。雷鋒網(wǎng)了解，在自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)過程中，圖片標(biāo)記就是一項(xiàng)需要密集勞動(dòng)的浩蕩工程。
當(dāng)朋友們翻雜志或在Ins上刷屏的時(shí)候，Shari Forrest則打開了手機(jī)里的App開始訓(xùn)練人工智能。
Forrest住在圣路易斯城郊，今年54歲，她不是工程師，也不是程序員，靠寫教科書謀生。在平時(shí)需要休息的閑碎時(shí)間里，她會(huì)登錄Mighty AI，標(biāo)注行人和垃圾桶，以及其它你不想讓無人車撞上的東西?！叭绻谖腋勺柔t(yī)生的任命時(shí)，還能賺幾個(gè)錢，那何樂而不為呢。”
對(duì)Forrest來說，這是一樁愉快的消遣，而其背后的本質(zhì)事實(shí)是，自動(dòng)駕駛時(shí)代正在到來。
支撐自動(dòng)駕駛訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)容量超乎想象。雖然谷歌和通用這些公司很少提及，但他們耀眼的機(jī)器和數(shù)據(jù)中心卻依賴于全世界越來越多像Forrest這樣的人。
正如你聽到的那樣，如今，幾乎每個(gè)人都認(rèn)為AI勢(shì)必帶來一場全面革命。汽車廠商們尤其樂意強(qiáng)調(diào)這些，因?yàn)闄C(jī)器人車將提高安全性，減少擁堵，讓生活更便捷。“汽車是機(jī)器學(xué)習(xí)使用熱度最高也是最先進(jìn)的領(lǐng)域之一，”Mighty AI CEO Matt Bencke說到。雖然沒有點(diǎn)名，但他表示公司正在合作的汽車廠商至少有10家。
如何教機(jī)器學(xué)會(huì)開車是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。美國車輛管理局的規(guī)則樹立了一個(gè)起點(diǎn)，提供了一些基礎(chǔ)概念，比如“行人量”。但行人到底是什么樣子？人一般有兩條腿，不過，對(duì)于機(jī)器來說，穿上短裙后的兩條腿就和一條腿一樣，而且坐輪椅的人該怎么識(shí)別？推嬰兒車的呢？前面的障礙物究竟是一個(gè)小孩，還是一個(gè)大點(diǎn)的狗，或者一個(gè)垃圾桶？
無論如何，一個(gè)搭載人工智能的汽車必須學(xué)會(huì)辨認(rèn)這些，理解這個(gè)經(jīng)常連人類也理解不了的世界。對(duì)于人來說這是第二本性，但放在車輛身上就截然不同了。
Forrest和其他200000 Mighty AI用戶
自動(dòng)駕駛原型車的攝像頭幾乎可以捕捉所有環(huán)境和情景下的圖像。廠商和科技公司將數(shù)百萬張圖片發(fā)給Mighty AI這樣的公司做標(biāo)記，也正是后者促成了這個(gè)在照片中識(shí)別萬物的游戲。聽起來或許很乏味，但Mighty AI這類公司正是通過這種10分鐘的輕便任務(wù)來維持自身運(yùn)轉(zhuǎn)的?！斑@更像一個(gè)休閑游戲，而不是體力勞動(dòng)，”Bencke說到。錢財(cái)?shù)莫?jiǎng)勵(lì)雖然微不足道，卻也起著一定作用。
Forrest小心翼翼地在每一幅圖里的每個(gè)人旁邊畫一個(gè)框，然后是每一輛正在接近的車、每輛車的輪胎。之后，她再將它們放大，逐像素地確認(rèn)，細(xì)致描繪出樹的輪廓。點(diǎn)擊，點(diǎn)擊，點(diǎn)擊。她會(huì)選擇不同顏色的指示器，將交通燈、電線桿、路錐調(diào)亮。所有步驟完成之后，這個(gè)場景就以機(jī)器可以理解的語言標(biāo)注出來了。工程師稱之為“語義分割”。
對(duì)準(zhǔn)確性的要求決定了這項(xiàng)工作注定是辛苦的，但Forrest卻表示很享受這個(gè)過程：“就像很多人喜歡涂色一樣，這是一項(xiàng)可以讓人放松的工作?！?/p>
這些以百萬計(jì)的標(biāo)注圖片可以幫助AI識(shí)別各類事物，幫助其理解諸如人是什么樣子這類問題。最后，AI將變得足夠聰明，能夠自行在行人旁邊畫框。 像Forrest這樣的工作人員則可以幫助檢查AI的工作。“一段時(shí)間以后，AI會(huì)足夠聰明，能夠可靠地識(shí)別事物?！盞angaroos說到。
將這些愿景寄托到非專業(yè)人員身上看起來可能很奇怪，但這仍是訓(xùn)練AI的有效方式?！斑@很可能是唯一的路徑?！痹赨SC信息科學(xué)機(jī)構(gòu)研究機(jī)器視覺的Premkumar Natarajan說到。他在這一領(lǐng)域有超過二十年的經(jīng)驗(yàn)。
雖然在這個(gè)所謂的無監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)有一些研究，電腦可以以最小的投入進(jìn)行學(xué)習(xí)，但眼下人工智能的智能程度仍取決于它訓(xùn)練的數(shù)據(jù)質(zhì)量。
Bencke稱，他的平臺(tái)還可以使用自己的機(jī)器學(xué)習(xí)，判定Mighty AI上每個(gè)成員各自最擅長的東西。并沒有人因?yàn)閺氖逻@項(xiàng)重要的工作致富，但是對(duì)Forrest來說，這不是重點(diǎn)。
她說，自己將去年在平臺(tái)掙到的300美金花到了網(wǎng)購上。她從來沒見過自動(dòng)駕駛車輛，更不要說親自乘坐一輛這樣的車，但意識(shí)到自己在幫助這些車變得更聰明，讓她在進(jìn)行這項(xiàng)工作的時(shí)候更相信科技的力量。
