电影人工智能观后感(电影人工智能观后感300字)
我教AI如何“更懂”人类,下面一起来看看本站小编广州日报给大家精心整理的答案，希望对您有帮助
电影人工智能观后感(电影人工智能观后感300字)1
电脑前，张力文向记者演示一个火情识别算法模型的数据标注及模型训练的过程。
@视觉中国
扫码看视频，了解人工智能训练师的工作日常。
智慧安防、智慧物流、智能交通……人工智能技术正让我们的生活更便利。而让人工智能（AI）“更懂”人类的新职业——人工智能训练师在当中起到十分重要的作用，相当于人工智能的教练。
人工智能训练师在2020年正式成为新职业并纳入国家职业分类目录。随着去年底该职业的国家职业技能标准颁布，业内开展职业培训和人才技能评价有了基本依据。人社部发布的报告显示，经测算我国人工智能人才缺口超过500万。近日记者采访了解到，在广东，人工智能训练师的需求旺盛，“现在有做AI的公司基本都有自己的人工智能训练师，随着人工智能在各个应用领域的不断拓展，数据标注员等工种存在较大的人才缺口。”业内人士说道。
策划统筹/赵亦平、何颖思
文/广州日报全媒体记者何颖思
图/广州日报全媒体记者骆昌威
视频/广州日报全媒体记者骆昌威
新职业档案：人工智能训练师
使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。
主要工作任务：
1.标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据；
2.分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能；
3.设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案；
4.监控、分析、管理人工智能产品应用数据；
5.调整、优化人工智能产品参数和配置。
训练：“喂数据”图片数以万计 还要避免AI“背题”
给人工智能“喂数据”，让其“长智慧”是人工智能训练师的主要工作。日前，记者在天翼数字生活科技有限公司见到了正在给人工智能“喂数据”的张力文，研究生毕业后他便进入公司从事机器视觉相关的算法研发工作，至今已有七年时间。
“我的日常工作主要包括人工智能需求分析、数据标注、算法开发以及算法调优等，其中数据标注和算法开发是最主要的工作。”电脑前，张力文向记者演示了一个火情识别算法模型的数据标注及模型训练的过程。只见他在电脑用标注工具将图片中的火焰逐一圈出来，并标注为“fire”，标注一定数量后将这些图片数据“喂”给人工智能学习，学习后进行测试，再逐张查看人工智能识别火焰的结果是否正确。张力文发现，人工智能将图片里的黄色盒子误判成“火焰”了，于是他把该黄色盒子重新标注为“非火焰”，对算法进行调优，再对人工智能进行迭代训练，如此往复……
每训练一次，系统会自动生成一次测试结果，在训练两三百次之后形成有多个指标结果的“loss曲线”图，loss值是判断“智能还是智障”的关键指标。“我们主要查看两个指标来判断人工智能是否需要重新学习。”张力文说，一般来说他们会查看人工智能“训练集”和“测试集”的正确率，如果训练集数据正确率高，但测试集的低，那么说明人工智能存在“背题”的情况，需要再次学习，如果两者正确率都高，说明人工智能已经“学会”。
张力文介绍，一个算法模型的训练，少则需要5000-10000张图片数据，多则要几万张甚至几十万张图片数据，“像目标检测一般一万张图片数据即可，但识别类算法，比如人脸识别，通常要几十万张图片数据。”不过在数据标注阶段，如今已有智能标注帮忙，训练师在智能标注后再进行个别的人工标注即可，大大减轻人工标注的工作量。这些图片数据如何来？张力文说，网上开源数据一般可满足人工智能的基础训练，但针对性训练的数据需要购买或搜集，有时候甚至需要他们自己拍摄。
经验：要有核心算法 还要“走出去”
张力文从小对数学、物理十分感兴趣，每天都会花很多时间钻研相关理论。2012年，张力文大学本科毕业，看到人工智能技术在国内兴起，诞生很多技术创新和应用创新，各种人工智能应用遍地开花，为此他决定继续攻读数字图像处理方向的研究生。
视联网明厨亮灶、平安慧眼、天翼应急、智慧商企……这些人工智能应用项目张力文都“经手”过。让张力文印象深刻的是他负责的第一个项目。当时他带领一支应届生团队研发智能相册，由于缺乏产品设计、架构设计以及算法工程化落地相关经验，尽管在启动研发前技术方案已经改了10个版本，但在研发过程中还是遇到了很多不可预知的漏洞及问题。“项目需要研发人脸识别以及事物分类算法，我们直接使用了开源算法，结果项目完成后发现，人工智能分析的结果简直不堪入目，相片分类有很多错误，可以说是‘人工智障’。”后来张力文跟团队经过多个版本的迭代优化，才正式上线商用。“这个经历让我刻骨铭心，这说明我们要不断提升技术能力以及累积项目经验。商用项目不能过于依赖开源项目，我们要有自己的核心算法，才能做得更好，走得更远。”张力文说道。
为了让人工智能“学得更好”，训练师有时候还要“走出去”调研具体的应用场景。比如明厨亮灶项目，要到厨房观察摄像头安装的位置和角度，摄像头拍摄的画面质量，厨房光线、摆放物品等。“我们都会做一些分析，分析会引起人工智能误判的因素。”张力文说道。
建议：求职者除了懂技术 更要懂行业
“一个新开发的算法模型需要大量数据训练，这个时候就需要人工智能训练师介入和参与。”天翼数字生活科技有限公司AI视联及行业应用事业部副总经理王艺指出，人工智能技术已经渗透到各个行业，包括工业、金融、教育、安防、市政、物流、交通等，这些行业对人工智能训练师都有着很高的需求。“现在有做AI的公司基本都有自己的人工智能训练师，随着人工智能在各个应用领域的不断拓展，数据标注和算法训练等工种存在较大的人才缺口。”
人社部2020年发布的《人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》指出，经测算我国人工智能人才缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡。不断加强人才培养，补齐人才短板，是当务之急。广州市人工智能产业发展促进会执行秘书长蔡远尘介绍，协会连续四年进行广州市人工智能大数据企业入库工作，目前已累计入库800多家，其中大部分企业都是应用型传统企业转型而来，对人工智能人才有大量的需求。
“找到合适的、了解某个应用领域的训练师还是很难。”王艺指出，人工智能并非一个单一的产业，而是一项跨行业的技术，“比如明厨亮灶的应用，需要针对厨房里不规范操作进行智能识别，这就需要了解食品安全相关规范的人员进行数据标注。所以，数据标注员要了解某个垂直行业的背景知识。”
作为企业管理人员，王艺建议求职者不仅要了解算法调优、数据清洗、标注等基础知识，还要了解不同应用行业的背景知识。“只有了解行业，才能真正知道哪些数据需要标注。训练师既需要有逻辑思维、理性分析，还要有敏锐感、发现数据的能力。”
“很多人认为人工智能可以完全替代人力解决所有的问题，但智能是一个不断优化的过程，需要人工辅助。”张力文建议，有意入行的求职者要注重提升自身基础理论以及工程实践能力，持续关注前沿技术的发展动态；其次要做好个人的职业规划，结合个人的兴趣以及特长，定位从事人工智能的具体领域或模块，比如机器视觉、自然语言处理、语音识别等，“做好定位后，要深入学习这些领域和分工涉及的软件、基本技能、数据处理常用手段等。”
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在了解人工智能应用之前，我们一起来看看什么是人工智能：人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。
一起了解一下人工智能技术有哪些?
1、自然语言生成技术
现在多数应用在客服类型的领域，会根据你的话语回答对应的话语，并且没有机器的生涩感。
2、语音识别技术
目前该技术应用领域多数都是移动应用领域，以及交互性的语音。
3、机器学习平台
将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口(API)、开发工具包和训练工具包。
4、生物特征识别技术
现在的人脸识别、虹膜识别、步态识别、掌静脉识别技术等，该领域应用范围最为广泛，适用于各种信息采集以及精准分析。
5、机器人流程制动化
类似于流水线的操作，机器人能够更好的胜任这样类型的工作，流水线的工作对于人工的需求虽然不高，但是如果采用机器人来实现，那么能更好进行管理。
需要说明的是，在2022年，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生备受企业关注，数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，一场人才争夺战即将展开。
产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展，相关数据显示，预计在2025年将超过4000亿元，在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段，市场发展潜力巨大，未来有望发展为全球最大的人工智能市场。
人工智能技术加速融入经济社会发展各领域全过程已是大势所趋，人工智能在重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局方面将发挥出重要作用。
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编辑导语：业务团队在进行产品设计时，是否可以借助一定外力，实现设计价值的最大化？比如AI人工智能，也许就是可以助力用户交互体验提升的一大利器。那么，AI人工智能可以从哪些细节入手、改善设计流程呢？不如看看作者的总结。
写在前面
回想一下，你在进行 UI 设计工作中，是否会遇到下面场景：
- 你怎么知道用户会喜欢这个界面设计？
- 这个界面能不能抓住用户的注意力（眼球）？
- 有数据支撑你的设计吗？
- 这个界面可以怎么改进？
- 你到底行不行呀？
- 这个界面还不如原来的！
Okay，面对这些质疑和挑战，你内心的 OS 应该也是那句：你行你上呀！
一、大数据时代的设计方式
其实，在大数据时代，设计工作者也可以尝试使用数据来为自己的设计“正名”。设计如果没有和大数据连结，就等于说设计师凭个人经验猜测。设计如果和大数据连结，它其实可以看到很多的趋势。
美国牛津大学大数据知名权威-迈尔逊伯格教授在演讲中谈及。过去是通过「假设→实验→验证」，看结果与假设是不是相呼应。
过去的设计是这样的流程。现在自从有了大数据之后，你的流程不是这样的，你会先看到一个模式（pattern）再返回去做设计，意思是「你会先看到结果」。
你可以想象一下，你是电视剧「开端」的男女主角。
你知道公交车即将遭遇爆炸，你可以回到过去找到车上的凶手，让这个爆炸不要发生。
大数据可以让你从结果回退思考设计应该怎么做。
现在大家的行为都可以被你预先看见，被你看见之后就可以先知道结果，你就可以通过改变一些因素让事件得以发生或者避免。
从技术上来理解，就是通过大数据进行深度学习，把机器模型训练出具备人的浏览习惯。
当你把“设计作品”给他看的时候，他可以后验性告诉你结果。即人们是怎么浏览这个“设计作品”的，你再根据这个结果来进行设计工作。
二、Grammarly，一款在线语法纠正和校对工具
在写作领域，专业的学术写作可以让你获得高分，妥帖的商业邮件能够促进交易达成，风格统一的品牌文案有助于树立企业形象。
我们日常使用的 Grammarly 已经把后验性理念，通过「人工智能应用于文字场景」融合在产品当中。
当你开始进行写作时，Grammarly 会及时纠正你的单词和语法错误，根据你设定的目标进行评分，并根据你的写作内容分析你的语气、同义词替换、以及根据受众类型给出风格建议，等等。
在写作内容发送之前，就能发现内容上的错误以及不足，用技术帮助人们优化写作内容，提高写作生产力。
我们知道图像相较于文本数据的处理，会更加复杂。文本分析可以依赖语法规则，那在设计创意领域，人工智能（AI）可以做些什么，帮助设计师完成如 Grammarly 这样的工作。
三、VisualEyes，预测性的设计评估工具
最近，我发现了一款国外预测性的设计评估工具——VisualEyes。
它主要是通过 AI 模型模拟人浏览的方式分析设计界面上的元素，预测用户会关注界面哪部分元素，以及关键引导信息的清晰度，为改进界面的视觉传达提供参考。
1. 眼动追踪研究和 5 秒测试 VS 注意力图
你试着观察下面的饼干盒。
你会发现你在注视饼干盒的轨迹图，大致会如左图依序从 1-10 标示的动线。观察的顺序通常是 LOGO，产品名称和图案，你会猜测这些元素的相关性很强（能抓住用户的眼球），然后通过对被试者进行无辅助回忆度测试，验证这些关键元素。
设计界面眼动追踪测试，一般会涉及“实验设计、安装设置、数据采集、数据处理、数据解读” 5 个步骤，耗时长且效率较低，设计研究结论因样本数限制，有所局限。
VisualEyes 在注意力地图上利用人工智能（AI）可以即时产生用户测试数据，直观、有效、可视化地展示出关于用户视觉行为特点的分布情况。
热点图是基于注视点的绝对注视时间长度来创建的，最大值设置为 2.2 秒，也就是深红色的区域，代表吸引了最多的注意力，而绿色/蓝色区域代表吸引了较少的注意力。
注意力图（Attention Map）是眼动追踪研究和 5 秒测试的完美替代品。
设计师可以基于设计方案热点图，如果热点区域有所减少且分布面积增加，说明用户认知负荷的减少、可被理解程度的提升和信息穿透力的增加。
2. 快速偏好测试 VS 清晰度得分
另外，你的界面设计与竞争对手相比，谁的设计更好呢？这也是设计师常常被挑剔的话题。
清晰度得分可以体现网站的清晰度和美观程度。大量的 UX 研究表明，与同行业竞争对手产品界面相比，当用户在浏览“视觉上吸引人”的界面时，清晰度得分更高，他们更能容忍小的可用性问题。
清晰度得分（Clarity Score）是快速偏好测试的完美替代品。
这个工具评分根据全球数千名测试人员的大规模研究数据预测模型生成。不管是概念阶段的原型稿、视觉稿，亦或已上线的产品，都可以通过测试数据获取用户对视觉的品牌认知及主观感受。
Ryanair 是一家成立于 1984 年的爱尔兰廉价航空公司，以它为例，我们来看看如何进行同行业竞争对手清晰度得分比较。
首先，将 Ryanair 网站界面上传进行清晰度评分。
接着，通过采集“美国航空公司、阿联酋航空公司、汉莎航空公司、达美航空公司、伊比利亚航空公司和卡塔尔航空公司”的网站界面，分别进行评分。
然后，把其他航空公司与 Ryanair 进行清晰度得分比较。
从结果可以发现得分分布在 65-82 分，Ryanair 在同行业者是最低的，而在对比的航空公司基准值大概是 75 分，Ryanair 距离基准值还有不小的距离。
通过清晰度分析地图作为诊断工具，你可以依此作为判断参考，找出界面中杂乱无章的区域，删除/优化界面上冗余信息。
3. AB Test VS 兴趣范围
兴趣范围 (AOI, Areas of Interest) ，主要用于衡量用户在设计的关键区域中的注意力。
AB Test 需要足够的访客（样本量）来提高转化率。如果你采用常规的 AB Test 的流程，一般需要跑 2 周才能获得足够的数据。使用 AI 工具，则可以缩短到 2 分钟。
以 Spotify 的界面测试为例，在清晰度得分一致的情况下，设计团队希望在「绿色」和「紫色」的按钮中进行抉择，究竟哪个颜色的按钮能带来更好的转化率？
针对注册按钮（CTA）对于用户注意力的影响，方案 B 高于平均注意力投入 2.47 倍，方案 A 则高于 3.85 倍，由此可判定方案 A 优于方案 B。这个范围的定义可以量化注意力并简化对于设计方案的决策过程。
四、小结
人工智能（AI）是为了更大程度地弥补人类不足之处，并不是以取代某项工作职能为目的。
目前，大多数设计师并没有使用人工智能（AI）改善设计流程的经验。真的，你可以尝试去了解、使用它，结合人工智能（AI）更大程度地发挥设计价值。
最后，希望本文能给你一些启发。
#专栏作家#
龙国富，公众号：龙国富，人人都是产品经理专栏作家，人因工程硕士。致力于终身学习和自我提升，分享用户研究、客户体验、服务科学等领域资讯，观点和个人见解。
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