导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能能看出多少个数据的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
人工智能是什么？
人工智能（计算机科学的一个分支）
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
人工智能到底强大在哪里？
人工智能的强大——深度学习
说起人工智能，很多人都以为是让机器模仿人的思维方式去做事情，其实仔细想想，并不完全是这样子的。人工智能有个特点是深度学习，也就是说它会自己去定义一些规则、逻辑，如果我们给人工智能输入百万量级的图片，图片都包含同一件物品，然后告诉人工智能所有的图片都有这个物品，那么人工智能的深度学习就会去分析图片，尝试去制定分析的规则、逻辑，这样分析的次数越多，分辨的速度也会越快，越准确。
人工智能属于计算机类(我是这么认为的)，计算机与人相比，计算机是很笨的，但是它比人勤劳，这里不能说高效，因为有些场合，计算机真的不比人做的好。勤劳表现在高频率计算，计算机可以做到1秒钟百万级别计算，而且不会疲倦可以24小时计算。人工智能在深度学习的时候是高频率、持久性的去学习，你在打游戏的时候，它在学习，你在休息的时候，它还在学习。有这么一件事，AlphaGo在和李世石下围棋时，李世石在接受采访和吃饭睡觉，AlphaGo又独自下了100万盘棋。人做一件事的时候会不可避免的收到其他人、事物的打扰，比如你想安静的下盘棋，可能隔壁在装修、可能外面正在打雷下雨，但人工智能不一样，它不会受外界打扰，除非程序员执行stop命令。
思维是有区别的，人的思维方式尽量简化，那个重要的“奥卡姆剃刀原理”——如无必要，勿增实体。这样可以更方便地理解和传递知识。但这是对于人，对于人工智能，它不需要，人工智能的强大可以让复杂的世界不必要经过简化再去理解，比如计算机的面向对象的编程思想，将众多事物的共同属性抽象出来，组成共同的类，这是按照人的思维方式开发的编程思想。人工智能不需要这么做，它的勤劳、强大构建出自己的逻辑分析成百上千的具体的人，然后可以根据无数的维度、特征把他们区分开来。当然，这得给人工智能足够数据去进行深度学习
人工智能的强大
人工智能会越来越重要，这是不用争执的。给人工智能的数据量越大，它给出的结果就越趋近于正确的结果。医生对病人病情的诊断我们所有人都希望是百分之百正确的，但这不肯能做到。但是你给人工智能足够多的数据，让深度学习能够制定出逻辑，那么对病人病情的诊断做到百分之百正确是可以做到的。同样的，给人工智能足够多的数据，让人工智能应用在交通领域，车祸将是可以避免的，甚至做到零车祸。
对人工智能的思考
当然，科技是把双刃剑。造福人类的同时也可能会毁了人类。有人说因为核震慑，就不会爆发第三次世界大战，也有人说，第三次世界大战爆发是，核武器将毁灭人类。对于人工智能也一样，人工智能不是模仿人类的思维，而是在自己尝试做出做出自己的思维，当人工智能强大到想取代人类时，又能拿什么去限制人工智能？
人工智能数据标注和识别可以好几个电脑
但是需要让电脑去识别认知这个图中的车，电脑需要的是下图这种json或者xml结构，才能认知出车。
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这个让电脑认识车的这个能力，是通过人工智能算法+标注数据，训练得出来的。通常想要得到人工智能识别一个物体的能力达到99%，需要数万的标注数据，才可能训练出来。所以，随着人工智能应用的大量需求，标注数据的需求量也在成倍的增长，
理解了数据标注是什么，那么，都有哪些数据需要进行处理呢？随着人工智能算法的研究，我们需要进行识别的数据主要有以下几类：
1、语音标注：
我们最常接触的标注，就是在音频文件中，将对应的文字输入进去，可以是中文，外文，方言等，通常用于文字的转写。
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随着算法的研究，需要对音频文件中的，语气词，等标注进去，对这句话的问题，重点进行分析，或者说是这段音频中，是否包含违法敏感元素等等。
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2、文本标注：
情感标注：此类标注通常需要判定一句话包含的情感，如三级情感标注（正向，中性，负向），要求高的会分成六级甚至十二级情感标注。
实体标注：实体标注需要将一句话中的实体提取出来，如电视，足球，门等。有时候还需要将划分这句话的类别如音乐，百科，新闻等或者是标注出文本中的动作指令（开门，播放等）。
相似性判断：这种标准多集中在两个文本之中，通常需要判断两句话表达的含义是否一致。如果一致标1，不一致标-1，无法判定标0.
其他类文本标注：其他类的文本标注如舆情标注，判断一段文章提及的公司是积极还是消极的影响。还有文章敏感性检测判断文本内容有无违法敏感信息。
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3、图片标注
矩形拉框：这个在数据标注中属于2D拉框，通常需要拉一个矩形框贴合框选出待检测物体（人，动物，汽车等等）。框选出待检测物体之后还需要对所选框添加一个或多个标签进行注明，以人为例的话可能需要注明人的性别、年龄、衣着等。
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多边形拉框：多边形拉框和矩形拉框类似，不过多边形拉框的要求更高需要围绕标注元素的轮廓进行标注，多以点框的形式进行。多边形拉的框往往也需要添加标签来对元素进行注明。
打点：打点需要根据要求对人脸或关键部位进行打点标注，往往此类标注会对每个点的位子进行限制和要求，从而实现高精度的检测识别。此类标注对人员的要求较高，可以用于运动检测、打架行为检测等。
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OCR识别：OCR识别分为两部分一部分是拉框，框选出待检测部位此部分与上述多边形拉框较为相似多用点框的方式进行操作，第二部分则需要对框选部分的内容进行高准确性转写。此类打标好的数据往往应用于文本检测模型的训练。
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语义分割：此类标注与拉框打点比起来占的比例较少，但目前此类标注有增加的趋势。此类标注需要对图片内的元素进行区分，并对每部分分别进行标注填色，一般需要先向ps抠图那样讲此部分元素抠出来然后再选择属性标签，这样此部分元素就切割出来了。
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图片审核分类：此类标注需要根据要求对张图片进行判定。有的是需要将图片进行分类，有的是判断图片内容时候符合要求，也有的是判断两张图片或几张图片是否属于一类或者同一环境下。
4、视频标注
将视频转化成单帧，进行图片同一类型的标注。
对视频中某一段时间点上发生的事件、动作等，增加标签进行行为识别标注。
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5、3D点云标注
3D点云是近期才兴起的标注方式，针对雷达回传数据，形成点云的三维空间。在三维空间中进行物体的识别标注，点云的算法研究，解决了自动驾驶对机器视觉盲区的判定，极大促进了自动驾驶技术的发展。
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