9月10日至13日，2021年世界机器人大会在北京举行。世界机器人博览会和世界机器人大赛将同期举行。事实上，智能不是人脑(或类脑)的产物，也不是人本身的产物，而是人、物、环境系统相互作用的产物。正如马克思所说：“人的本质不是单个人固有的抽象。就其现实性而言，它是一切社会关系的总和。“例如，虽然狼仔拥有人脑的所有结构和组件，但由于它与人类社会环境系统没有交流和互动，人类的智慧和智慧是不可能的。

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人工智能与人类智能

随着科学技术的飞速发展，出现了许多人造物体–被称为人机环境系统的“机器”。事实上，人工智能不可能超越人类智能，基于现有的数学系统、软件和硬件设计模型。原因是人工智能是合乎逻辑的，而智能不是。智能是一个非常广阔的空间，它可以把客观逻辑和主观超逻辑结合起来。然而，人工智能有可能成为人机集成或人机环境系统领域的赢家。

人工智能很难研究复杂性，但更容易将其分解成小部分-从人、机器、环境的角度。研究智能也是一个复杂的问题，但也有可能将其分解为人-机-环境系统的研究、分析和处理。人要解决的是“把事情做对”，机器要解决的是“把事情做对”，环境要解决的是提供一个做事的平台。正如中国院士郭雷所言：“复杂性和智能性是系统科学发展的两个永恒主题。复杂性主要反映系统科学如何认识世界，智能主要反映系统科学如何改造世界。“

人们经常会问这样的问题：在未来的数字世界中，人类劳动力如何与智能机器合作？边界在哪里？事实上，目前的关系主要是人机功能的分配，因此人处理主要方向，机器处理精细过程。然而，未来的人机关系可能是分工的–机器可以处理某些不重要的方向，而人类可以处理一些细致的过程。

人类学习的秘诀在于信息的分散与聚焦，人类智慧的核心在于反思与创造。人类有两个情境感知系统，内部的和外部的，一个失败会导致另一个失败，成功也是如此。此外，情感和情绪是人类影响决策系统的非智力方面–虽然这些因素都在智力领域之外，但它们对智力有很大的影响。例如，乒乓球运动员的情绪调节能力是机器难以具备的重要特征。

人-机-环境系统的难点

真正的智能领域的瓶颈之一就是人机环境系统的失衡，体现在实现“跨场”和“协同”。

人机混合智能有两大难点：理解和反思。人和机器在相声世界里还没有达到调侃的程度，能做到“幽默”的机器还在可预见的未来。可能需要将认知、物理和信息组成的基础理论领域有机结合起来，为跨领域的协同和协调奠定基础。

同时，人工智能中的强化学习无法实现意图隐藏。例如，被迫学习和遵守规则的孩子实际上隐藏了他们在外面玩耍的意图。深度学习容易实现局部最优，但难以实现全局优化和泛化。

人机信任链的生成过程

从陌生-不信任-弱信任-相对信任-信任-强信任。没有信任，就没有期望；没有期望，人机就会失衡。而且很难在第一时间就达到匹配的预期。因此，第二次和第三次达到的程度很可能是人机集成一致性的关键问题。人工智能是相对硬智能，人类智能是相对软智能。人机智能的混合体是软智能和硬智能。

对数据标注的需求持续增加

目前，研究界正在进行无人监督、小样本的深度学习工作。通过三维合成数据，用合成数据对机器进行训练，以最大限度地减少数据采集和标注过程。这样，机器就可以自主学习和进化。但由于缺乏理论技术突破，虽然技术增长较快，但整体水平仍然较低。目前的深度学习仍然依赖于大数据模型，基于统计显著性，这需要可伸缩的数据。

如果以前的算法模型使用的通用数据集是粗粮，那么算法模型目前需要的是定制的营养餐。如果企业想要进一步提高某些模型的商业化程度，就必须逐步从一般的数据集前进到创建独特的数据集。

ByteBridge.io，一个基于人力和ML的数据注释平台

ByteBridge是一个具有实时工作流管理的数据标签工具平台，为机器学习行业提供训练数据。ByteBridge labeling tooling platform

• ML辅助容量可通过自动预先标记来帮助减少人为错误
• 通过引入共识机制，将实时QA和QC集成到标签工作流程中，以确保准确性
• 共识-将相同的任务分配给多个员工，正确的答案是从多数输出中返回的答案
• 所有工作结果都经过机器和人工的全面筛选和检查

通过这种方式，ByteBridge可以确认我们的数据被接受，准确率超过98%。ByteBridge

节省通信成本

在ByteBridge的SaaS仪表板上，开发者可以使用标注说明模板启动标注项目，并即时返回结果，从在线设置标注简报到旁边的专家支持，指令沟通不再那么困难。dashboard

例如，您可以在仪表板上选择边框和分类模板：

配置您自己的二维图像注释项目

• 开发人员可以控制标注项目，从设置标注说明到输出按任务付费模式的审核，并提供清晰的估计时间和价格
• 项目的实时管理和监控
• 实时输出：客户端可以通过API获取实时输出结果。(我们支持JSON、XML、CSV等，可以提供可定制的数据类型来满足您的需求)

仪表板上已经提供了这些标签工具：图像分类、二维框、多边形、长方体。

我们可以根据客户的要求提供个性化的注释工具和服务。

人力和人工智能算法的合作确保了与传统市场相比价格降低了50%。

“高质量的数据是维持AI引擎平稳运行的燃料。注释越准确，算法性能就越好。“ByteBridge创始人兼首席执行官Brian Cheong说。

如果您需要数据标签和收集服务，请查看bytebridge ge.io，明码标价。bytebridge.io the clear pricing is available

请随时联系我们：support@bytebridge ge.io

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