在日常生活中，數(shù)據(jù)標(biāo)注已經(jīng)應(yīng)用到很多場(chǎng)景，比如自動(dòng)駕駛、金融、智能家居、安防、智慧醫(yī)療等。以我們最常見(jiàn)的淘寶智能客服為例。當(dāng)我們?cè)谫?gòu)物時(shí)遇到問(wèn)題，需要和智能客服溝通。根據(jù)我們的咨詢(xún)內(nèi)容，讓我們更詳細(xì)的選擇對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景，最后定位到我們的實(shí)際問(wèn)題場(chǎng)景中，根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行回答。在這個(gè)場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的具體工作就是對(duì)大量用戶(hù)咨詢(xún)的語(yǔ)言和文字進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注，提前標(biāo)注用戶(hù)應(yīng)該咨詢(xún)的問(wèn)題，然后放入相應(yīng)的模型中，建立機(jī)器人應(yīng)答知識(shí)庫(kù)。

我很高興能幫你解決問(wèn)題。我以前見(jiàn)過(guò)他們。以下是我個(gè)人的看法。希望能幫到你。如有錯(cuò)誤，請(qǐng)見(jiàn)諒。大數(shù)據(jù)(Big data)是描述大量數(shù)據(jù)(包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，這些數(shù)據(jù)每天覆蓋大量的業(yè)務(wù)。但重要的不是數(shù)據(jù)量。這是組織處理重要數(shù)據(jù)的方式。您可以分析大數(shù)據(jù)的洞察力，以獲得更好的決策和戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)變化。人工智能是研究讓計(jì)算機(jī)展現(xiàn)智慧的方法。

人工智能要處理的任務(wù)包括學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃、感知、語(yǔ)言識(shí)別和機(jī)器人控制。Cloudcomputing，英文名:Cloud Computing，是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供動(dòng)態(tài)的、可擴(kuò)展的、往往是虛擬化的資源。一般來(lái)說(shuō)，云計(jì)算是一種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)提供動(dòng)態(tài)的、可擴(kuò)展的IT資源即服務(wù)的計(jì)算模式。近年來(lái)，云計(jì)算以其配置靈活、資源利用率高、節(jié)約成本等優(yōu)勢(shì)，正逐漸顛覆傳統(tǒng)IT行業(yè)的部署模式。

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入下半場(chǎng)，中國(guó)已經(jīng)從IT時(shí)代，也就是數(shù)據(jù)時(shí)代，進(jìn)入DT時(shí)代。網(wǎng)購(gòu)、外賣(mài)、網(wǎng)上打車(chē)等傳統(tǒng)行業(yè)。已經(jīng)全部互聯(lián)網(wǎng)化，國(guó)內(nèi)大量網(wǎng)民的日常上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)也在此時(shí)被記錄下來(lái)，從而為人工智能的開(kāi)發(fā)預(yù)留了一個(gè)關(guān)鍵的資源數(shù)據(jù)。中國(guó)是大數(shù)據(jù)生產(chǎn)國(guó)，遠(yuǎn)超美國(guó)，在人工智能的發(fā)展中扮演著重要角色。在人工智能的開(kāi)發(fā)中，數(shù)據(jù)扮演著學(xué)習(xí)資源的角色，就像我們每天學(xué)習(xí)的課本知識(shí)一樣。機(jī)器通過(guò)正在興起的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用這種技術(shù)不斷從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，總結(jié)“經(jīng)驗(yàn)”，即優(yōu)化模型，以滿足解決人類(lèi)實(shí)際問(wèn)題的需要。

大數(shù)據(jù)作為人工智能開(kāi)發(fā)的三大重要基礎(chǔ)之一，與人工智能本身密切相關(guān)。正是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)在應(yīng)用上取得了諸多突破。在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟的背景下，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合也在向更全面的方向發(fā)展。大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合涉及到以下幾個(gè)方面:一、大數(shù)據(jù)分析。從技術(shù)角度講，大數(shù)據(jù)分析是與人工智能的重要結(jié)合。機(jī)器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)的重要分析方法之一，正在被更多的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景所采用。

按照人工智能目前的技術(shù)架構(gòu)，雖然數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的三大基礎(chǔ)之一，但不是唯一條件。人工智能要想更精準(zhǔn)的運(yùn)行，需要有更精準(zhǔn)、更快速、更可靠的分布式算法和計(jì)算能力，對(duì)抓取的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、分析和重組，最終得到結(jié)果，只有在精密計(jì)算的加持下，數(shù)據(jù)的效率才能得到充分發(fā)揮。數(shù)據(jù)算法和計(jì)算能力的提高極大地推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能高度依賴(lài)數(shù)據(jù)，本質(zhì)是數(shù)據(jù)、算法、計(jì)算能力的應(yīng)用需求。