给人工智能当老师:拉框、拍摄、识万物 _ả

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          给人工智能当老师:拉框、拍摄、识万物

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            给人工智能当老师:拉框、拍摄、识万物
            昔日流水线上的工人,成为了教“人工智能”认识苹果、桌子、椅子的第一位老师

          8月7日下午,刘研娜正在给不同种类的汽车拉框。

          河南郏县千机数据的办公室,如同一个大网吧。

            人像采集现场。A12-A13版摄影/新京报记者 周小琪

            芒种刚过,河南郏县东郊,望不到边的农田里,农民们弯腰割起了小麦。不远处机械厂、汽车修理厂,机器声此起彼伏。但再往西的建材广场却人来人往,这些天,广场三楼,来了500个长了眼袋的人。

            这500个人中,有刚从玉米地里匆匆赶过来的农民,连草帽也没来得及摘下。有机关大楼下了班的公务员,也有服装店里请了假的导购员。年轻小姑娘们聚在一起,谈论着护肤和美妆。角落里,大腹便便的中年大叔点了根烟,低头玩起手机。

            他们被轮流带进了临时搭的摄影棚里——一个光线昏暗、不到30平米的小房间,墙壁不久前刚被刷得雪白,里面摆着椅子、三脚架和灯光器材。

            有人指引他们坐在椅子上,面朝一部被固定在黑色三脚架上的手机,手机和眼袋者之间的距离是25厘米,不能多,也不能少。每次开拍前,一名皮肤黝黑,身材微胖,长着老实憨厚方脸的员工都会掏出卷尺,仔细再量一遍。

            方脸员工叫张凯。量完距离后,他需要用5部像素不同的手机拍摄这些有眼袋的人。

            在白光、黄光、暗光等不同光线下,张凯拍了四轮,加起来总共100张。一般情况下,他3分钟就能拍完,不会超过5分钟。

            这项工作名为“数据采集”,眼袋者能得到一个价值一二十元的塑料大桶作为奖品。采集而来的照片、语音等数据,将会提供给人工智能企业,用于机器的训练和学习。

            刚接下任务时,领导告诉张凯,这次被拍下的500双眼袋,会用来给一款手机软件做测试,以便优化软件的美颜功能。但具体怎么测试、怎么优化,领导没说,张凯也没问。

            拉对一个框能赚4分钱

            去年夏天,张凯有了孩子,他辞掉了原本在石子厂维护器械的工作,回家照顾妻儿。一两个月后,张凯得重新工作养家,一家名为“千机数据”的公司正好在招人,“轻松、离家近、工资高”。

            公司在县城东边一个建材广场的三层,从张凯的老家长桥镇开车过来,只用20分钟。他推开公司门的那一刻,空调的凉风灌进身体,面前的场景让他有些震惊:几百名员工坐在棕色的沙发上,埋在电脑屏幕前,不停地拖动鼠标,敲击键盘,“像个大网吧”。

            人力主管向他介绍说,公司主要做数据标注,简单来说就是给图片上的物体拉框框,只要会用电脑就能干。工资保底2000块,多劳多得。

            张凯从没听说过“数据标注”,也不懂为什么拉框。但公司环境好,不像以前一样风吹日晒,当即决定留下来。

            他被安排在一个有电脑的工位上。领导传来几百张厨房、餐厅的图片。张凯需要做的是:把图片上的碗、碟、杯子、筷子等餐具都框出来,然后选好属性、分好类。拉对一个框能赚4分钱。

            张凯觉得很新奇——把这些锅碗瓢盆框出来能干吗?但初来乍到,他没好意思多打听。

            第一天上班,张凯费劲拉了几百个框。他不熟悉规则,比如,三个堆在一起的碗,是应该一起拉一个框,还是分开拉三个框?

            一周后,他已经熟练到每天能拉几千个框,挣100多块钱。时间久了,张凯看什么都带框,看到家里厨房的锅碗瓢盆,他第一反应是,框框应该从哪个角度拉?拉多大比较合适?

            才来三个月,张凯就开始挑战难度更高的3D全景图。图片都是立体的,有多个平面,分布着各种车辆,有卡车、小汽车、大巴车等,张凯要把车辆都框出来,再分门别类。

            这项工作要有良好的空间感才能完成。玩“穿越火线”(一款射击类游戏)的经验帮上了张凯,那款游戏的场景也是立体的,常常需要切换视角来观察敌人。张凯没费多少力气就上手了。

            工作了大半年,张凯就已经是公司最优秀的员工之一,但他依旧没问过,拉这些框是为了什么?“我的原则是,我赚我的钱就行,其他的不用管那么多”。

            拍摄有眼袋的人

            “数据标注”的工作干了一年,张凯开始接手新任务“数据采集”。

            采集而来的数据,将会被打包上传给人工智能企业,企业再把这些数据分配其他公司进行“数据标注”,最后再传回去,成为计算机的学习资料。这些资料能教计算机分辨车辆、厨具等不同的物体,让它们像人一样,去认识大千世界。

            张凯的第一项采集任务就是拍摄有眼袋的人。公司给出的要求,卧蚕和黑眼圈都不行,年龄必须在18岁到40岁之间。

            找人从公司内部开始。500多名员工,只要领导在公司里吆喝一声,满足条件的就自觉过去排队。

            员工拍完以后,再发动他们拉着自己有眼袋的亲朋好友来拍摄。除此之外,公司还联系了各个村子有威望、人缘好的人,给他们中介费,让他们来帮忙找。

            一开始,张凯完全分不清眼袋、卧蚕和黑眼圈。在他看来,它们都是堆在下眼睑的皮肤组织,只有喜欢熬夜或者上了年纪的人才会有。

            为了这次拍摄任务,张凯仔细研究了很多张照片,终于搞明白这三者的区别:眼袋呈倒三角形,浮肿而松弛;卧蚕是椭圆形的,比眼袋小很多,笑的时候才明显;黑眼圈则是乌黑色的、平坦的,不会像眼袋和卧蚕一样凸出来。

            但有眼袋的人太少,一天最多只能拍十几个。公司决定把条件放宽,有卧蚕的人也可以参与拍摄,这样一来,一天能拍到100多人。

            拍摄前,张凯少不了回答被拍摄者的质疑。有人问,“照片上有我们的正脸,你们会不会拿来做违法的事?要是把它们用来刷脸支付怎么办?”

            张凯给出解释:“大街上那么多摄像头,如果拍几张照片就能用来刷脸支付的话,走在路上是不是也不安全?”

            “我们公司是正规的,在郏县开了两年了,几百号人,跟我们合作的都是大企业,你就放心吧。”

            参与过拍摄的人将会成为公司的人脉。去年夏天,公司接了一个大项目,一次性采集了两万多人的影像。

            张凯的同事苏乐丹参与了这个“两万多人的大项目”。项目在一间废弃的二层工厂进行,以三十人或五十人为一组,排好队,依次戴上墨镜、口罩或帽子,在一楼、二楼或室外转几圈,转完圈就可以获赠一口印有“千机数据”的铁锅。

            摄像头固定在厂房的不同角落,苏乐丹的任务是,拿一个大喇叭,维持转圈圈的秩序,让他们控制恰当的间距。

            这个项目小孩老人都能参加,苏乐丹叫婆婆也来,婆婆不明白为什么要转圈。苏乐丹解释,是用于摄像头的对焦测试,检测在不同场景、不同装扮下,摄像头能否识别出同一个人。

            但婆婆不能理解。苏乐丹拉着婆婆到村口,指着监控说,“就是测试这个能不能精确地拍到犯罪分子”,婆婆乐意了。

            让AI认识苹果

            创办千机数据之前,公司的CEO刘洋锋也很少听说“人工智能”这个词,他是公司学历最高的人之一,今年32岁。在他小时候,电脑还是个稀罕物,他看郑少秋演的《大时代》,没被纵横捭阖的证券市场吸引,只觉得每天坐在电脑面前敲键盘很酷。上中专时,他开始学计算机,次次专业课考试都是第一名。

            但进入社会后,刘洋锋的工作几乎都碰不着计算机的边。他在重庆、云南和广东都待过,开过挖掘机、卖过饮料和化肥。他去过最远的地方是南美洲,在智利卖产自深圳华强北的山寨手机。

            但他说,干计算机的梦想从没有被磨灭。有时,晚上做梦也会梦见计算机。

            从智利回国后,刘洋锋和两个发小凑到一起,准备创业。去年,一个偶然的机会,他们在网上看到一个转让的“数据标注”的单子,这是刘洋锋第一次听说“数据标注”这个词。

            刘洋锋先是试用了一下软件,在照片上框出了一个在马路上的行人,操作很容易。可他不明白“数据标注”是干什么的,网上搜不出多少信息,大部分他都理解不了,直到在一个网页看到这段话:

            “要理解数据标注,得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。我们学习认识苹果,需要有人拿着一个苹果告诉你,这是一个苹果。类比机器学习,我们要教他认识一个苹果,给它一张苹果的图片,它是完全不知道的。我们得先有苹果的图片,上面标注着‘苹果’两个字,然后机器通过学习了大量图片的特征来认识苹果。”

            刘洋锋懂了。他把“苹果”的例子讲给发小听,他们都觉得“这事儿能成”。

            从上世纪50年代,美国科学家第一次提出了“人工智能”的概念后,经过60年的技术更迭,人工智能已逐渐渗透进人类的生活。

            手机听懂了人类的语言,车辆学会了选择最优路线,能绕过桌子腿、捕捉每一粒灰尘的扫地机器人走进了千家万户。而广为人知的人脸识别技术,不仅帮警方在张学友演唱会上先后抓到了多名逃犯,也在今年6月,帮四名走失10年的孩子找到了家。

            刘洋锋并不了解人工智能相关的技术,但从新闻上感觉到人工智能会是未来科技发展的新趋势。

            他们仨一起凑了10万块钱,在县城租下了一间30平

            (上接) 方米的单间,从郑州拉回了20台价值1000多块的二手电脑。然后通过微信群和朋友圈招了十几个员工。

            乘着“人工智能”的东风,刘洋锋的单子越来越多,短短几月,公司租下了一整层3000平方米,可以容纳数百名员工。除郏县外,还在郑州、许昌、平顶山等地也开设了分公司。

            他不再“来者不拒”,有公司联系他谈采集项目,内容是让采集员拍摄地上的废纸、果核、头发丝儿,包括猫屎,用来训练扫地机器人的视觉。刘洋锋拒绝了,“不能天天让员工趴地上拍猫屎,太奇怪了”。

            流水线上的老师

            千机数据现在共有500多名员工,大多都和张凯一样,本地人,年轻,只有初中或高中学历,对电脑、互联网和人工智能没有太多认知。

            刘洋锋招人最重要的标准要能“坐得住”。前不久,有个年轻男生来应聘,说自己工作了两年,在郑州和苏州都待过。刘洋锋直接拒绝了他,“两年就能跑两个城市,说明非常不稳定。”

            在员工中,女性占大多数,她们大多已经结婚生子。

            去年5月,刘研娜在朋友圈看到千机数据招聘电脑操作员的消息,要求很简单,“18岁到38岁,男女不限,简单懂电脑,有上进心,细心耐心”,“工资3000到8000,上不封顶,多劳多得”。

            刘研娜的第一反应是“骗人的”、“搞传销的”。在这座河南中部的小县城,像她这样只有中学学历的年轻女孩,能找到的工作基本只有超市营业员、商店导购或是饭店服务员,月薪不会超过2000块。直到来公司转了一圈后,刘研娜才放下顾虑,成为“网吧”的一员。

            刚来的时候,出于好奇,刘研娜向身边的同事打听,拉框是为什么?没人答得上来。大多数人都只是低头做事,不关心这些。直到有一次,领导在开会时偶然提到,这些数据主要“为人工智能服务”,她才似懂非懂。

            8月8日上午,公司门口,张凯拿着一部手机,正在测试一项新的采集任务。在背光、偏亮和正常三种光线下,被采集者分别作出了高兴、厌恶等表情。作到“惊讶”时,张凯提醒他,“眼睛瞪大点”、“嘴巴再张开一点”。

            上个月,张凯升任了主管,以前六点半就能准时下班,现在晚上十点回家成了常态。

            到千机数据工作后,张凯成为了全家离高科技最近的人。

            他的母亲在东莞工厂的流水线上工作,父亲在深圳做装修、铺地板砖。弟弟今年19岁,高中还没上完,就一个人去新疆卖手机配件了。妻子原来在郏县的一家超市当导购,去年生完孩子后,在家当家庭主妇。

            刚找到工作时,家人和朋友都会问他,这份工作是干什么的?他的答案是:标注是坐在电脑前拉框,采集是天天给别人拍照。其他的,张凯不会多说,家人也不会追问。

            张凯在长桥镇的一座小村庄长大,家家户户都种玉米、小麦和花生,那个年代,很少有人知道“电脑”是什么。等上了中学,同龄人都喜欢泡在网吧玩《梦幻西游》,他不喜欢那款游戏,因为游戏“靠运气、要砸钱”。他只好一个人在院子里摔“纸面包”、蹦弹珠。

            张凯念完初中后,跟妈妈一起去了东莞,后来又到了深圳、泉州,他干过最长的一份工作是对讲机组装。四年的时间里,张凯用手指把无数块铁制的电池片压进了对讲机盒子里,这些电池片和喇叭、天线、主机板一起,组成了成千上万个对讲机,销往世界各地。

            苏乐丹和张凯有过相似的经历。2005年,她跟表姐一起去了广东,在电子厂做过品鉴、在宝石厂穿过珠子,每天从早上七点半工作到晚上七点半,一个月休息两天,月薪800多块钱。

            对张凯、苏乐丹和千机数据的其他普通员工来说,他们现在采集、标注的数据,和穿过的珠子、压过的电池片没有什么不同,都是流水线上的一个部件。

            唯一的不同是,他们知道珠子怎么穿成手串和项链、电池片怎么和其他部件组成对讲机,但不知道数据要如何“喂”给机器、机器要如何学习。

            张凯到了千机数据之后才第一次听说“人工智能”这个词,即便已经升任主管,他对工作的认识也只停留在“为人工智能提供前期数据”。

            在通往公司的楼梯间,贴着几张巨幅海报,海报上都是机器人和电脑,看起来科技感十足。刘洋锋把“人工智能如何认识苹果”的那段话也印在了上面,张凯一次也没认真读过。

            “万物皆可AI”

            昔日流水线上的工人,成为了教“人工智能”认识苹果、桌子、椅子的第一位老师,把认知事物的经验浓缩进一张张图片中以后,他们对人工智能也开始有了更敏锐的感知。

            今年6月,张凯第一次坐上了高铁。他兴奋地发了朋友圈,配了一张高铁时速304km的图片,说:“这玩意最快能跑多少?”

            进高铁站时,张凯拿着身份证和高铁票,经过一道需要人脸识别的闸机,摄像头对着他的脸扫描了几秒钟后,显示“请通过”。他突然想到,以前做标注时做过人脸标点,会不会应用在了这上面?

            两年前,张凯花8万块买了一辆小轿车,出行时,常常用到车载语音系统。现在,他明白了语音系统之所以能顺利运作,是建立在大量的语音采集、标注基础上的。

            刷到跟人工智能相关的新闻时,张凯也会打开看。他对一个“5G时代高科技抓逃犯”的视频印象深刻,视频里,地铁站的监控能捕捉到每一个行人的面部信息,精准地识别出犯罪嫌疑人的样貌。

            偶尔,张凯也有担忧和恐惧。前几天,他看到有品牌出了一款能自动系鞋带的运动鞋,他无法理解,连系鞋带这样简单的事都要靠机器来做,那人该干什么?

            “科技如果发展得太快,会淘汰掉很多东西”,张凯最担心的是,机器会取代掉那些流水线上的工人,他们都会失业。

            2017年,李开复曾公开表示,“一项本来由人从事的工作,如果可以在5秒钟以内能对工作中需要思考和决策的问题作出相应的决定,那么,这项工作就有非常大的可能被人工智能全部或部分取代”。

            他预测,翻译、销售、司机、家政等工作,未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代。“但是,还有很多人所特有的、综合素质的技能是无法被取代的。此外,因为人与机器产生了新的协作方式,还会出现新的工作类型。”

            同年7月,国务院发布的人工智能计划提出,到2030年,中国要成为人工智能创新核心。工信部教育考试中心副主任周明曾向媒体透露,中国人工智能人才缺口超过500万人。

            张凯觉得,像他们这样做数据采集和标注的工人,很难被替代。“毕竟机器还要通过我们来学习,想象一下,如果机器会自己学习,那就说明它们已经无法把控了,这很可怕。”

            刘洋锋也思考过这个问题。前几天,在接受电视台采访时,他把人工智能产业比作了一个人,“算法工程师他们负责的是大脑,而我们负责的是四肢”,二者都不可或缺。他们公司采集、标注好的数据,要经过一套特定的算法加工,才能喂给机器,算法是人工智能中最核心的部分。

            刘洋锋也担忧,毕竟“承接的都是重复性的工作”。他想,随着技术的发展,原本需要一万张照片数据才能完成的学习,或许只需要五张照片就能完成,届时,他们的工作量将会面临大幅减少的情况。

            为了防止这种情况的出现,刘洋锋开始把业务向高端化、专业化转移。去年,他承接了一项医疗数据项目,需要对病例进行分析,公司的员工都做不来,他在网上找了几十个医学研究生来做兼职。

            刘洋锋担心被淘汰,他加了很多人工智能相关的学术交流群。来自清华、北大等知名高校的教授和研究生们,常常会在里面更新研究进展,或是转发研究论文。

            刘洋锋每条消息都会点开看,再转到朋友圈。群里发的很多论文都是英文,刘洋锋看不懂,就用电脑自带的翻译软件一句一句地翻。有些文章的专业性太强,刘洋锋就只看摘要和那些跟数据处理相关的部分。

            效果很明显,“以前都是工程师们说什么就是什么,现在我至少可以从专业的角度,来和他们探讨一些东西,比如数据采集、标注的具体要求等等”。

            但碰上算法的问题,刘洋锋就没辙了。一次,员工们忙活了一个星期,做完了一个人脸标点项目,每张脸上标84个点,一共一万张图。对接的部门打包验收完以后,算法工程师却说,有几个点的位置与算法的要求不符,需要调整,必须打回来重做。刘洋锋只好带着员工们多干了一周,并多发了一份工资。

            在刘洋锋过去的人生中,人工智能神秘、新奇且遥不可及。短短两年,他发现,“万物皆可AI”。比如,手机里的视频软件,录制时的美颜功能要靠人工智能,加特效要靠人工智能,给用户推送的内容也要靠人工智能。

            和张凯不同,刘洋锋期待那个充满人工智能的未来。创业这两年,公司接了很多无人驾驶的项目,框出了数不清的路标、红绿灯和斑马线。刘洋锋看着这些图片,常常幻想,有朝一日能买一辆无人驾驶汽车,坐进车里,动动嘴,把目的地告诉系统,然后倒头大睡,车子便把自己送到目的地。

            “那一天一定不会太远”。

            新京报记者 周小琪 实习生 梁文雪

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