出身硅谷、华尔街,瞄准数据标注蓝海,星尘数据为人工智能提供底层服务

1评论 2017-11-24 17:02:39 来源:创业邦 下一只“省广集团”

  毫无疑问,人工智能已是大势所趋,其仰仗的最底层设施——数据资源也被创业者“盯“上了。

   

  数据有多重要呢?它和算法就好像人工智能的燃料和发动机,数据越多越纯净,基于数据建立的算法模型也就越精准有效。这就催生了一门生意——数据标注。

   

  星尘数据成立于2017年5月,是一家数据标注服务众包平台,为人工智能公司提供数据解决方案,包括人力采集、标定、质量监控等工作。已于8月获得天使轮投资,由天使湾领投,英诺天使、老鹰基金和创势基金跟投。资金主要用于产品开发和运营。

   

  创始人章磊曾在世界银行、华尔街、硅谷工作8年,因为工作关系,他每个月要在亚马逊的数据服务平台Mechanical Turks上支付几千美金做数据标注。回国后,他发现国内专门做数据标注的公司并不多,而且质量往往也参差不齐,于是便有了星尘数据。

   

  简单来说,商家在商业活动中产生了大量数据,星尘数据根据商家的要求,对这些数据进行标记,商家拿到这些标记好的数据库,就可以建立或者优化算法模型,继续为商业活动服务了。

  以电商的人工智能客服为例,客服需要“理解”用户留言所包含的情绪,才能有针对性地回复。在“你们到底什么时候发货?”这句话中,标注人员需要对所包含的情绪模型“焦躁、疑问、平静、高兴”进行标注,让人工智能学习如何作答。

   

  章磊告诉创业邦,星尘数据主要有三方面的优势:1. 对标注专员的筛选、培训、考核、实时监控、审核等底层自动化;2. 标注工具涵盖了语音、图像、视频、文本等主流AI数据标注需求,并有了大幅优化,极大地提高了标注效率;3. 星尘数据对数据质量负责,达到99%以上的标注准确度。

   

  星尘数据平台上的标注人员来自2、3、4线城市的大学生群体、数据标注公司等,通过自动化和标注优化,能实现较低的标注成本:文本标注成本约为0.05~1元/条,图像标注成本约为0.01~2元张,约为一般外包公司10%~20%。团队提供人脸、无人车、图片边缘、图片识别、图片主题提取和声音转文字等多种模型的标注服务。目前已有几十万的标注量。

   

  图为星尘数据的图片标注工具演示

   

  章磊向创业邦介绍,“智能算法是个开源的领域,拥有数据,就像拥有矿产,这是AI界最根本的竞争。业界的共识是[大量数据+普通模型]往往会 [普通数据+高级模型]的准确度要高,竞争壁垒强。公司初期拥有的算法优势,会被后起的公司数据优势所碾压。“

   

  所以训练数据服务,是当前AI领域的一个刚需场景;相比其他尚在拿着技术找场景的AI研发型公司来说,数据标注服务更容易落地变现。

   

  有学者提出:“It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data.” 但是,为机器学习模型提供的数据,通常是人工标注形成的,没有任何技术含量,纯人肉工作,费时费力,一般人工智能公司不愿涉足,多采用外包形式。

   

  AI数据标注服务在国外已存在多年,国内还处于起步阶段,目前这个赛道上,有新三板上市的“数据堂”,获得明势资本Pre-A轮融资的“爱数智慧”,完成天使轮融资的“泛涵科技”,获得合力投资数百万天使的“丁火智能”等等。

   

  值得一提的是,百度也开发了一个数据众包平台,其中一项服务就包括数据标注,一方面可见其对布局人工智能的决心,另一方面也是看好这门生意,但由于数据标注没有任何技术含量,完全依靠人肉标注,标注质量和速度将成为胜出关键。

   

  为什么在智能化的领域,却存在如此苦力的工作?没有算法模型能取代人工,完成标注吗?

   

  答案是No,如果有算法模型能取代人工,其实已经完成了自动检测,也就说明最终的那个目标模型已经成型,不再需要数据标注。人是人工智能的基础。

   

  团队方面:

  创始人章磊:毕业于浙江大学以及乔治华盛顿大学,曾在世界银行、华尔街、硅谷工作8年,涉及金融、保险、数据、量化、风险模型、人工智能等方向。在硅谷开发了世界首款股权投资机器人。

   

  联合创始人董磊:清华大学双学士、博士,哈佛大学访问学者。曾工作于百度人工智能实验室(前吴恩达团队),从事基于移动端数据的分析与建模工作。

责任编辑:Robot RF13015
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