AI算力棒是什麼

『壹』 數據標注行業目前的痛點是什麼

人工智慧行業，痛點是數據領域無法滿足AI商業化落地的需求。
自從2012年深度學習在圖像和語音方面產生重大突破後，人工智慧便真正具備了走出實驗室步入市場的能力，2016年AlphaGo的勝利再次引爆行業，成功喚起了中國市場的興趣，時至今日，人工智慧的商業化在中國得到了長足發展，在安防、金融、企服等領域紛紛落地開花，同時也真正意義上衍生出了一套完整的產業鏈。
目前人工智慧商業化在算力、演算法層面已達到階段性基本成熟，不過想要更加契合落地需求、解決行業具體痛點，還需要大量經過標注處理的相關數據做演算法訓練支撐。
人工智慧行業內有一個很重要的共識：數據集質量的高低直接決定最終模型效果的好壞。
換句話說，數據對於模型性能的貢獻是最大的，數據越多越豐富、代表性越強、模型效果越好，演算法的健壯性和魯棒性就越強。
隨著AI企業商業化落地進程的加快，越來越多的企業開始意識到標注數據的重要性。
以自動駕駛為例，目前很多企業都已經生產出自己的無人駕駛汽車樣車，並頻頻出現在公共視野內。
然而，雖然這些樣車在實驗室內表現良好，但距離真正的商用仍然有很遙遠的距離，一個很重要的原因就是真實路況場景與實驗室場景差距過大。
在實驗室內，只需要少量的道路數據即可滿足實驗的需要，但是到了真實的道路上，無人駕駛汽車將會遇到很多無法預知的情況，在沒有足夠數據支撐的前提下，車載電腦無法做出自己的判斷，導致潛在的風險劇增。
可以說數據決定了AI的落地程度，更具前瞻性的數據集產品和高度定製化數據服務成為了行業發展的主流。

『貳』 AI元學習首次進入神經科學，這意味著什麼

把科學的范圍縮小一點，比如在元宇宙內，AlphaGo家族有機會成為創世上帝嗎，

又能又不能。讓它創世的是人類。它最多就是一個專家專機，它的零件與人腦相比還處在原始人用石頭堆砌代碼的時代。

這是因為AI對科學常識的掌握還是相當弱的，即使是大模型大數據喂出來，其基本科學素養還是不可控的。

今日的AI模型和各種原理演算法，離成為一個真實大腦還有很遠的距離。