「人工智慧(AI)訓練師，通俗點兒說，就是對人工智慧模型不停地訓練、調整、培養，讓AI更聰明。」
「畫一幅驢肉火燒。」
趙佳明在對話框裡打出一行字，向生成式人工智慧（AI）「文心一言」發出指令。
不到1秒鐘，AI就給出了一幅畫——一頭驢，站在一簇火堆旁，火燒得很旺，火里烤著一塊肉。
「你看，驢、肉、火、燒，4個要素全齊了，但這個結果讓人哭笑不得。這就是最初的人工智慧，還比較『笨』，只能把你提出的幾個元素簡單機械地組合起來。而我們的工作，就是訓練人工智慧，讓它越來越聰明，直到學會畫出真正的驢肉火燒。」說著，趙佳明又向AI發出同樣的指令。
這一次，「文心一言」給出了一幅燒餅裡面夾著肉的圖片。「這就是我們訓練過的人工智慧，聰明了很多吧！」
那是怎麼個訓練法呢？「就是將大量的文字、語音、圖像打上標記，人工智慧模型識別了這些標記，就能被訓練出更強的分辨能力。」趙佳明又展示了一張人工智慧識別監控的照片。監控畫面中，一個人揪住另一個人的衣領在撕扯。趙佳明在圖上打了一個標記——打架。然後將成千上萬個類似的標記「餵」給人工智慧，人工智慧便形成了自己的認知——原來這個動作就是有人在打架。於是，監控中只要出現了衣領被揪住的場景，人工智慧就會把這個行為認定為「打架」，還會報警。
作標記是最初級的訓練工作。訓練師每天要看成百上千張圖片，為每張圖片打上標記，記錄下圖中物品的特徵，比如類別、顏色、形狀……這些標記就是投給人工智慧的「飼料」，標記的特徵越多、越細，人工智慧識別的精度就越高，最終給出的答案就越準確。
一個算法模型的訓練，少則需要5000到1萬張圖片數據，多則要幾萬張甚至幾十萬張圖片數據。
但是，人工智慧總會存在錯誤、偏差，所以，趙佳明和同事們的工作，就是讓它離完美更近一步。於是，更高級別的人工智慧訓練師會根據人工智慧的表現，對它不斷進行糾正、提升，令其快速疊代。這背後的一系列工作涉及模型、算法、算力……程式設計師們為此廢寢忘食，寫下不計其數的代碼。
作為時下最具發展前景的行業，人工智慧需要的人才也是海量的。
趙佳明更重要的工作是推進落地百度500萬AI人才培養計劃，打造一個AI人才培訓平台。目前他們已與100多所高校合作，培養複合型人工智慧技術人才，彌補國內AI人才缺口。百度與職業院校的合作，誕生了一系列接地氣的案例，比如AI檢測水蜜桃是否有缺損；鑑定紫砂壺的製作工藝是否有瑕疵；進行行人闖紅燈的智能檢測預警……去年，趙佳明的團隊還參與研究了「AI螺螄粉」，嘗試使用百度AI優化螺螄粉生產流程，解決螺螄粉生產中的痛點。目前，百度已經培養AI人才超過300萬人。
來源：北京日報 | 記者 代麗麗 實習生 金瑤
編輯：李拓 匡峰
流程編輯：郭丹