任正非谈人工智能,AI需要的是“高质量”数据

简介:

“高质量”数据是AI的前提和基础。

任正非谈人工智能,AI需要的是高质量数据

近日,在人工智能应用GTS研讨会上,围绕“人工智能”,任正非提出了自己的三个观点:

1、高质量的数据是人工智能的前提和基础,高质量数据输出要作为作业完成的标准;

2、要聚焦投入,敢于投资,成功只是时间迟早的问题;

3、人工智能要聚焦投入不要全面开花,先纵向打好歼灭战,旗开得胜后再横向扩张。

根据任正非的三个观点,我们可以了解到其对于人工智能的相当看好的。在第一点中,其强调了一个“高质量”的数据,那么这“高质量”是什么呢?按照任正非的说法,“高质量”强调的是数据上报的高效率以及准确性。

任正非谈人工智能,AI需要的是高质量数据

当前,不管是人工智能技术的研发以及应用领域的发展,“数据”都是一个不可或缺、位于重中之重的因素。只有数据上传足够高效,才能够在相关工作中体现出及时,而准确的数据是人工智能技术研发、训练的关键,以及其能够在生活中起到多大作用的一个考量因素。

不过,在高效上传及准确性之外,数据是否也需要具备一个“针对性”?通过很对性的数据,人工智能系统能够更为准确的获取信息,从而提供一个更好的服务。比如智能家居中,通过针对性数据的收集,系统可以过滤到那些无关紧要、或者完全起不到作用的数据,以为用户提供一个更为智能、个性化的服务,而不是因为收集分析了过多无用的数据,导致提供的服务也一直没有能够达到“极致”。


原文发布时间: 2017-04-01 16:35
本文作者: 韩璐
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
相关文章
|
1月前
|
人工智能 监控 安全
数据、AI涌现的年代,迭代数字平台,更需关注安全合规问题
在当下,无论是企业想谋求数字化转型升级,还是想要出海走出去,首先基本上都会对自己的数字体验系统进行重塑,而这其中关于的安全合规问题,也成为了决定企业选择何种技术进行系统迭代更新的关键。
|
3月前
|
人工智能 算法 数据可视化
AI Earth ——开发者模式案例2:Landsat系列影像数据去云
AI Earth ——开发者模式案例2:Landsat系列影像数据去云
42 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
为什么AI处理私有数据,需要使用向量数据库
大语言模型通过概率和向量数据库查询来生成高质量内容,当预测概率低于阈值时,利用相似性从本地数据中获取信息,向量数据库通过向量化、表示、查询、搜索和解码等步骤,帮助模型处理未知数据。
|
4月前
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
【Hello AI】AIACC-ACSpeed性能数据
本文展示了AIACC-ACSpeed的部分性能数据,相比较通过原生DDP训练模型后的性能数据,使用AIACC-ACSpeed训练多个模型时,性能具有明显提升。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI 生成式】如何利用生成式人工智能进行机器学习的数据增强?
【5月更文挑战第4天】【AI 生成式】如何利用生成式人工智能进行机器学习的数据增强?
|
18天前
|
人工智能 NoSQL atlas
生成式AI入门必读:基本概念、数据挑战与解决方案
为了实现这一目标,许多企业正在选择MongoDB Atlas
|
19天前
|
数据采集 存储 人工智能
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4:再战RAG问答,提取在线网页数据,并返回生成答案的来源
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4:再战RAG问答,提取在线网页数据,并返回生成答案的来源
60 0
|
1月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
数据之势丨云原生数据库,走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台
在大模型席卷之下,历史的齿轮仍在转动,很多人开始思考,大模型能为数据库带来哪些改变。阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞表示,数据库和智能化的结合是未来非常重要的发展方向,数据库的使用门槛将大幅降低。
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能