通过框选、做记号、标注图片 ， 训练机器更好地学习
人工智能背后的“人工”：我给AI当老师
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数据是人工智能技术的基石 ， 市场上对数据的大量需求也催生出数据标注员这个新工种 ， 也为农民工们带来了新的就业机会 。 作为人工智能背后的第一道工序 ， 标注员们需要更多的耐心、细心 ， 让机器能更好地学习 ， 为人类服务 。
25岁的王森（化名）坐在电脑前 ， 给屏幕上的一幅街景勾画上线框 ， 框选出图片中的公路、车辆、行人等 ， 分别打上标签 。 在他身边的同事们和他一样点击着鼠标、敲打着键盘 ， 标注着一幅又一幅类别不同的图片……
如今 ， 人工智能越来越在各个领域大显身手 ， 渗透到人们的生活中 ， 尤其在疫情期间 ， 无论是帮助医护人员远程问诊、测温送药的智能机器人 ， 还是在群防群控、寻找密切接触者方面都发挥了重要作用 。 而数据标注员“王森”们 ， 则是人工智能背后的“人工” ， 他们又是如何生产着大量可供计算机深度学习的训练数据 ， 从而推动人工智能深度学习的呢？
把200根栏杆框选并标注出来
数据标注指通过贴标签、做记号、标颜色、划重点的方式 ， 标注出数据的不同点、相似点或类别 ， 为机器提供训练和学习资料的过程 。 例如 ， 在人工智能技术应用中 ， 给人脸的图像数据划出“眉毛”“鼻子”等同区域 ， 机器通过数据标注物体的一些特征 ， 才能认识和学习这个物体 。
【工人日报|人工智能背后的“人工”：我给AI当老师】老家在山东淄博的王森“转行”时间并不长 。 今年3月 ， 受疫情影响 ， 他所在的医药胶囊工厂一直无法复工 ， 经朋友介绍 ， 他来到玛达科技公司做数据标注工作 。
正式入职后 ， 王森经过7天的培训 ， 系统学习了操作规则、标注内容、标注工具等知识 ， 算是“入门”了 。
“我的任务是一天标注25张图 ， 如今我能完成30张 ， 多出来的工作量算是业绩 。 ”王森告诉采访人员 ， 他负责标注汽车类别 ， 图片上有公路、高架桥、车辆、行人等元素 ， 他需要将折线内容框选出来 ， 分好图层 ， 打上标签 ， 等技术提高后 ， 就可以标注更复杂的图片 。
“要成为一名优秀的标注员 ， 最重要的是细心且有耐心 。 ”王森说 ， 刚入职时 ， 他曾被一张天桥图片难住了 ， 标注完上交给质检员 ， 却一遍遍被退回 。 原来他只对天桥上的栏杆做了一个整体标注 ， 但要求需要把近200根栏杆一根根地框选并标注出来 。
“把栏杆一根根标注出来 ， AI系统识别精准度会更高 ， 大大降低了错误率 。 ” 王森介绍 ， 如果标注不清晰或是有错误 ， AI系统是无法识别的 ， 这也是要求标注员一定要细心细心再细心的原因 。
这个工作很有意义
在不少人看来 ， 数据标注就是一个劳动密集型产业 。 但从工厂出来“转行”成功的王森却不这样认为：“工作环境好了 ， 而且有上升空间 ， 可以朝着目标一点一点努力成长 。 ”
在成为标注员之前 ， 王森当过餐厅服务员、工地后勤人员、美团外卖骑手 ， 也在工厂做过流水线工人 。 在一医药胶囊工厂车间当流水线生产员时 ， 他负责机器设备运行记录、胶囊生产记录、补充与更换生产原料等 ， 常常要上夜班 。 “不仅影响生活 ， 身体也吃不消 。 ”王森表示 ， 数据标注员的工作时间比较规律 ， 工作环境也更舒适 。
“月收入到手大概4000元 ， 完成固定任务后多劳多得 。 ”在王森看来 ， 与过去不同的是 ， 如今的他能看到自己的上升空间 ， 也有了努力的目标：成为质检员、组长、项目经理……

稿源：(工人日报)

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标题：工人日报|人工智能背后的“人工”：我给AI当老师