我認(rèn)為AI的攔路虎主要是數(shù)據(jù)和硬件。
數(shù)據(jù)成本
目前了解到的AI主要都是依賴于大數(shù)據(jù)，通過(guò)一系列工具從大數(shù)據(jù)中獲取信息，而獲取大量可以使用的數(shù)據(jù)需要一定的人力和金融成本，這在一定程度上限制了AI的發(fā)展。
舉一個(gè)例子，像我目前在研究的語(yǔ)義分割問(wèn)題，依賴的是大量的圖片和圖片像素級(jí)別的標(biāo)注，而像素級(jí)別標(biāo)注十分耗費(fèi)人力，而且請(qǐng)公司標(biāo)注則需要花費(fèi)金融成本，這成為語(yǔ)義分割問(wèn)題的一大挑戰(zhàn)，一定程度上限制了它的發(fā)展。
硬件成本
硬件一直都是現(xiàn)在AI進(jìn)一步發(fā)展的條件，像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最先提出的那些年也沒(méi)有引起特別大的轟動(dòng)，主要就是當(dāng)時(shí)的硬件條件限制。
舉一個(gè)例子，像今年CVPR2018BestPaperTaskonomy研究不同視覺(jué)任務(wù)之間的聯(lián)系，像這個(gè)問(wèn)題我們實(shí)驗(yàn)室就不能做，因?yàn)橛布l件就跟不上，沒(méi)有那么多GPU可以用。
我覺(jué)得想要AI創(chuàng)企，數(shù)據(jù)成本是一個(gè)挑戰(zhàn)。