我们正处于为未来创新树立先例的关键时刻。尽管该行业似乎在努力实现完全自动化，但人工智能需要受过良好训练的人类专家的指导。实际上，如果没有成功地训练过的数据和专家以及各种各样的人为监督，那么人工智能的未来可能弊大于利。这是人工智能成功的基本训练数据。训练数据是确保人工智能项目实现其承诺的重要基础。对于特斯拉来说，人工智能系统已经获得了用于开发和改进其机器学习算法的数据，但是如果用于教学，则如果程序的信息不丰富且健壮，则程序本身将无法正常运行。换句话说：输入质量等于输出质量，数据训练是一个过程，在此过程中，人类注释者会在图像，视频和3D模型渲染中检测，选择和标记对象。然后，人工智能算法处理标记的数据，并使用其做出明智的决策。尽管概念很简单，但96％的人工智能程序存在数据质量问题，十分之八的项目直接失败。除了生产效率低下的产品外，未经训练的数据还可能导致危险的偏见，为医疗，环保，无人驾驶汽车和虚拟现实等行业的关键决策提供信息。这些漏洞比许多提供商所愿意接受的更为普遍。人工智能（WatsonAI）为关键的诊断和治疗决策提供信息。但是，如果生成了不安全的建议，则该基于假设患者数据的解决方案将无效。相同的固有缺陷会导致不同的错误：训练数据不完整。围绕该技术的高科技炒作通常会阻止人工智能提供商承认需要人工干预以确保错误不会持续存在。尽管依赖较少多样性的数据集可以节省时间和金钱，但这些捷径会产生结构性缺陷，威胁到人工智能的成功。为什么人工智能需要人类参与其中？尽管公众对话的主要关注点是人工智能篡夺了人类，但如果没有人类的监督，这项技术就无法发挥作用。实际上，人工智能只能将其先进的技术能力相互结合。多元化，专家只有在与人造团队相结合时才是可靠的，因此才能成功。在数据训练过程中，人员负责标记不同的数据集。例如，在自动驾驶汽车行业中，环内的团队将在街道，高速公路和十字路口看到一系列可见资产。然后，每个注释者都选择并标记图像中的对象，例如行人，路牌和摩托车，并训练机器学习算法以稍后检测和理解这些对象。只有标记初始数据集的人工智能可能会错过重要的对象，从而导致人工智能的“驾驶员”死亡。想念现实世界中的行人。人们不仅需要正确标记数据，而且在创建数据集本身时，如果训练数据集的内容不是人为监督，那么在此初始阶段也可能会引入偏差。想象一下，如果无人驾驶汽车的训练数据集中没有下雪，然后在现实世界中遇到这种情况，那么它的潜在弱点将是什么。人工智能成功的关键是人类监督和熟练培训数据的结合，而不是纯粹的自动化。随着人工智能在我们的日常生活中变得越来越流行和普遍，我们现在灌输的实践将决定我们技术的未来。效力。通过确保数据集是高质量的，并且他们的人工智能可以与多样化的团队合作，供应商可以确信他们的解决方案将获得成功。