人工智能的未来在哪里

几年前，IBM的沃森计算机在电视益智问答游戏节目《危险边缘》（Jeopardy）中击败人类获得冠军，暗示了人工智能无限的前景。

而AI最近一次被大众关注，是在2016年，Alpha Go成功击败了世界排名第一的围棋选手，这被看作是人工智能一次“里程碑式的胜利”。

其实，早在1956年，人工智能便被视为学术学科进行研究和探索。在60多年后的今天，随着人工智能技术的加速落地，人类也进入到了一个新的时代：AI改善了人们的工作和生活，使其逐渐趋向智能化。

而人工智能技术的发展，依赖于人工智能的算法和算力，更大程度是依靠大数据为AI提供数据资源，完整丰富的数据才能提高算法的效率与效果，使AI不断成长进化。

大数据推动了面部识别、营销推广等许多领域深度学习的发展，这一度被视为人工智能浪潮的主要突破之一。但在更多的研究和应用领域中，深度学习仍然面临着一个最大的挑战，就是AI可用训练数据的“饥荒”问题。

一个突出的问题就是，数据结构不兼容，格式不够统一，无法拿来直接使用。此外，还有数据隐私和泄露的问题。目前数据隐私法规越来越完善，虽然这对保护消费者隐私很重要，但它也对数据的使用施加了严重的限制，带来“数据饥荒”，从而影响了人工智能应用未来发展的进程。

因此，在“数据饥荒”现状的时代， 对于人工智能的发展，更好的AI训练数据服务有着非常重要的作用。

数据堂作为全球领先的人工智能数据服务提供商，搭载了业界领先的AI训练数据服务能力 ， 并以多年来积累的专业经验，为企业开发者提供数据服务技术解决方案。

数据堂紧跟人工智能数据需求趋势，通过一系列拥有完整版权及授权的基础数据产品，从而快速提升客户端产品模型准确性;针对企业的个性化数据需求，数据堂通过数加加云端数据工厂来提供高质量的数据采集和数据标注服务;为适用企业定制化人工智能数据处理需求，数据堂研发并推出了数加加Pro私有化解决方案产品。

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来源：融微视角