Lidé a proces v pozadí umělé inteligence

Publikováno: 1. dubna 2019 / Aktualizováno: 1. dubna 2019 – Autor: Konrad Wolfenstein

Lidé a procesy za umělou inteligencí – @shutterstock | Zapp2Photo

Umělá inteligence má špatnou pověst ničitele pracovních míst a náhrady za lidské pracovníky. V některých oblastech je to pravda, ale v jiných, zejména pokud jde o čištění a zpracování dat, je umělá inteligence v čele vytváření nových pracovních míst.

„ Označování a anotace dat “ je rozvíjející se odvětví, které vzešlo z umělé inteligence. Nestrukturované datové sady ze zdrojů, jako jsou kamery a sociální média, nebo strukturované zdroje, jako jsou databáze, jsou označovány, tagovány, barevně označovány nebo zvýrazňovány, aby se odhalily rozdíly a podobnosti mezi jednotlivci. Aby se stroj naučil rozpoznávat značku stop, člověk by vešel do záběru pouliční kamery a označil všechny značky stop na fotografii. Stroj by poté dostal data identifikující tisíce těchto snímků. Postupem času by systém zpracováním označených dat mohl zlepšit přesnost rozpoznávání značky stop. Tento typ strojového učení, kdy systém zlepšuje přesnost přijímáním většího množství dat, se nazývá hluboké učení.

Protože je tento proces nezbytný pro to, aby algoritmy mohly přesně vykonávat své základní funkce, odvětví označování dat získá v příštích pěti letech na významu. V roce 2018 byl trh s přípravou dat pomocí umělé inteligence a strojového učení, což je proces silně závislý na ručním označování dat lidmi, oceněn na 500 milionů dolarů. Podle společnosti Cognilytica se očekává, že se tato hodnota do roku 2023 více než zdvojnásobí a dosáhne 1,2 miliardy dolarů. Poskytovatelé třetích stran očekávají ve stejném období výrazný nárůst tohoto růstu, a to ze 150 milionů dolarů na 1 miliardu dolarů. Označování dat je obzvláště důležité pro aplikace umělé inteligence, jako je rozpoznávání objektů a obrázků, autonomní vozidla a textové a obrazové anotace.

Umělá inteligence má špatnou pověst jako ničitel pracovních míst a náhrada lidských pracovníků. V některých oblastech je to pravda, ale v jiných, zejména v oblasti čištění a zpracování dat, je umělá inteligence průkopníkem nových pracovních míst.

Označování a anotace dat je rozvíjející se odvětví zrozené z umělé inteligence. Nestrukturované datové sady ze zdrojů, jako jsou kamery a data ze sociálních médií, nebo strukturovaných zdrojů, jako jsou databáze, jsou označovány, barevně označovány nebo zvýrazňovány, aby se ukázaly rozdíly a podobnosti mezi lidmi. Aby se stroj naučil učit se, co je značka stop, musí člověk prohlédnout záznam z kamery na ulici a označit všechny značky stop na fotografii. Stroji jsou poté předána data identifikující tisíce těchto snímků. Postupem času může systém přesněji identifikovat, co je značka stop, zpracováním označených dat. Tento typ strojového učení, kdy se systém stává přesnějším díky přijímání většího množství dat, se nazývá hluboké učení.

Vzhledem k tomu, že tento proces je nezbytný pro to, aby algoritmy mohly přesně vykonávat klíčové části své funkce, očekává se v příštích pěti letech rozmach odvětví označování dat. V roce 2018 dosáhl trh s přípravou dat pomocí umělé inteligence a strojového učení, což je proces, který se silně spoléhá na ruční označování dat lidmi, 500 milionů dolarů. Podle společnosti Cognilytica se očekává, že se tato hodnota více než zdvojnásobí a do roku 2023 dosáhne 1,2 miliardy dolarů. Poskytovatelé třetích stran očekávají výrazný nárůst tohoto růstu, a to ze 150 milionů dolarů na 1 miliardu dolarů ve stejném časovém rámci. Označování dat je obzvláště důležité pro umělou inteligenci, která se zabývá rozpoznáváním objektů a obrázků, autonomními vozidly a textovými anotacemi a anotacemi obrázků.

Více infografik najdete na Statista