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会员注册新华每日电讯报记者周琳
这一轮人工智能浪潮已经在国内火了两年，这两年里依赖人工智能赚钱的公司多吗？其他不敢说，但会展公司肯定是赚的盆满钵满了。以“人工智能ＸＸ大会”命名的会议，几乎每个月都会出现，且零散在多个城市。一夜之间，所有公司都“ＡＩ＋”了。
得益于这样高密度的轰炸，所有和行业略有沾边的人都认识到：运算能力提升、数据和深度学习算法，是此轮人工智能红火的三大因素。但其中到底孰轻孰重，却一直争论不休。
近日，谷歌就和ＣＭＵ（卡耐基梅隆大学）开启了一项研究，测试在不优化现有算法，只增加十倍甚至百倍以上数据的前提条件下，能否继续提升图像识别的正确率。
作为一个金主爸爸，谷歌不缺数据和运算能力。过去它与ＣＭＵ合作进行图像识别研究开支非常高，占用了５０个高性能ＧＰＵ整整２个月的时间，更夸张的是，标记好的图像数量达到了惨绝人寰的３亿张。
结果显示，这个系统在多项图像理解测试中的表现都创下了新高。比如识别照片中的物体，算法的识别准确率和训练所用的数据量之间有明显的正相关。虽然对象检测的结果只提高了３个百分点，但研究者表示，他们相信如果对软件进行调整，使其更适应于超大数据集，那么优势还将扩大。说白了，谷歌就是花大笔的钱证明了一件事，数据为王！
这简直给了无数初创公司一个暴击。基于深度学习这一算法的科技竞争，依赖的就是海量数据的“喂养”，想要挑战一个巨头开始变得更加困难。无论是谷歌、Ｆａｃｅｂｏｏｋ还是微软，国内的ＢＡＴ，都会更加明白数据的价值难以被挑战，巨头的位置也更加巩固。
运算能力或许还可以通过重资产来增加，但海量数据实在可遇不可求。一些行业就是没有海量数据，就不能引入人工智能了吗？事实上，被称为“小数据版”的迁移学习一直是业界关注的焦点。
迁移学习，就是先基于标签数据量大的领域，做预训练，再通过迁移当前领域可复用的特征、参数、或者是领域知识、通用知识，对目标领域进行半监督、无监督学习。
此外，还有不少业内人士建议，可以去布局可能产生数据的公司或行业，找到大公司的数据盲点，等着被收购吧。
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