如何“教会”AI看图识字？这些人工智能训练师花了不少心思 “胡萝卜

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“胡萝卜，重量1.3kg ，单价3元，总价3.9元……”
在鄞州惠风西路菜市场，一台能识别蔬果的智慧溯源秤，让消费者购买的菜品名称跃然于屏上。而智慧秤自行“拍摄”的食品照片，不仅能让菜市场管理者在后台一目了然，还能同步呈现在技术提供方——国研软件物联网研发部副经理王宏梁的眼前。
“一家菜市场，每天可以产生1万条这样的实时交易数据。我们把它分拣归类后，还能用来改进算法模型，进而提高识别率，让‘认识’蔬果的人工智能更加‘聪明’ 。 ”
看着在密密麻麻的照片前目瞪口呆的采访人员，王宏梁笑着打开了话匣：图像识别、人脸识别、语音识别……在每个人工智能（AI）应用背后，都得由专人花功夫“教会”机器学习，而这正是他们的工作之一。
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“投喂”素材，才能“教会”机器
王宏梁所从事的工作，和今年2月纳入国家职业分类名录的新岗位——“人工智能训练师”不谋而合：即标注和加工原始数据、分析提炼专业特征，并通过训练和测评让算法迭代升级。通俗地讲，就是通过不断的“投喂素材” ，让AI学会看图识字。
故事得从2017年说起。彼时，国研软件打算研发智慧溯源秤，让菜市场的电子秤能自动识别蔬果，以实现农贸交易信息的采集与追溯。当然，要想让电子秤像人类一样分得清苹果、番茄、胡萝卜等成百上千种菜品，背后得花费大量的时间精力。
王宏梁和团队成员们，由此打开了AI训练的大门。每天，他们都要去菜市场买来新鲜的食材，为每个品种拍摄至少3000张照片，再传到电脑里标记分类，这样才能让算法对该品种具备一定的识别率。一开始，大家对这份工作满怀新奇，但等新鲜劲过去后，也发现了它繁琐而重复的一面：
“我每天上班之前，都会先到钟公庙菜市场采购一番，买来十几样蔬果海鲜，让大家各自分头拍照。每个品类要3-5秒钟拍一张，中间还不能休息，拍完一两个品类，一天的时间就过去了。 ”在王宏梁的记忆中，这段五味杂陈的经历也带来了不少趣事——
有一次，他在菜市场买来活蹦乱跳的虾和泥鳅，没想到因为天气炎热，鲜虾的外壳竟然在“翻身”拍照时摇身一变，成了烤熟的红色，而泥鳅熟透的样貌，仿佛可以直接被端上餐桌， “只得重新再买一次” 。整个办公室也随即弥漫着经久不散的荤腥味，令路过的同事们避之不及。
更为复杂的，是对照片的分拣和标记，并用处理完的数据训练算法，即“把数千张照片的‘番茄’用方框标记出来，再告诉机器具备这些特征的蔬果叫‘番茄’” 。那一阵子，王宏梁每天都盯着电脑处理上万张照片。有一次，他在海量的五花肉、里脊肉、前腿肉图片之间连续挑拣了十几天，双眼竟因疲劳过度而出现红肿，只好去医院开了点药……
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尽管如此，王宏梁仍觉得这份工作很有价值。目前，该公司智慧秤的蔬菜识别率已超过95% ，广泛应用于宁波、南京、杭州等地的数百家农贸市场，为城市供应链的数字化改造打下了基础。
人工智能训练，还有哪些应用场景？
智慧菜场，仅仅是人工智能应用的一个细分场景。无论是生活中的支付宝人脸识别、科大讯飞语音转文字、微软小冰机器人交互对话，还是媒体聚焦的阿尔法狗战胜围棋冠军李世石，这些成功的案例背后都有训练AI的人。
最近，国研软件推出的社区治理小程序，还嵌入了名叫“微微”的智能服务机器人，能够自动回复“如何缴物业费？如何参加党员活动？”等社区常见问题，大大节省了沟通的人工成本。教会“微微”向居民答疑解惑的，正是公司小伙伴们反复“投喂”的问题素材和标记训练，而与居民的实时交互数据，也会成为优化算法的一部分。