活動採訪

【2021 AI 人工智慧年會】數據管理後才有價值！Snorkel AI 執行長：AI 須程序化才能成功

Snorkel AI 聯合創辦人兼執行長 Alex Ratner 表示，在過去的五年中，機器學習（ML）的新模型架構取得了相當大的躍進，而且當人工智慧（AI） 發展碰到問題時，更容易得到解決方案，效果也更明顯、更強大。
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Photo Credit：人工智慧學校官網
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Snorkel AI 共同創辦人兼執行長 Alex Ratner 在 2021 AI 人工智慧年會表示，在過去的五年中，機器學習（ML）的新模型架構取得了相當大的躍進，而且當人工智慧（AI） 發展碰到問題時，更容易得到解決方案，效果也更明顯、更強大。 

然而，Ratner 認為，要建立這些模型，比以往任何時候都更需要大數據，而且特別仰賴於有大量標記的訓練數據來學習。這種巨大變化導致從以模型為中心的人工智慧發展開始轉變，其中比較明顯的領域是機器學習研發人員從模型開發，轉到以數據為中心的 AI 研究，而且 AI 中心的數據管理變成關鍵的活動和推進的動力。

Ratner 指出，以數據為中心的人工智慧必須經過「程序化」才能成功，這個「程序化」過程包括建立標籤、整合管理、訓練、分析監測，並將他們快速整合。大量收集訓練數據轉化成模型，而這模型中各個部分都相互連接，由點到線，直到變成立體。數據經由不斷累積，而讓 AI 增強學習功能。

Ratner 接著解釋道，模型能加速更多數據收集的進程，進而產生更準確的模型，形成良性循環。此外，訓練數據的量是產生關鍵差異的要點。不過他也指出，現實世界中，還是有執行上的困難，例如同樣一份數據需要各領域的專業人士加入，才能發揮綜效的機會，而且，數據收集無可避免地會碰觸到隱私權這個議題，再來，數據的更新速度太快、資料量太大、過濾數據的時間會很長。

未來機器學習將邁向新里程碑，在模型設計、演算法設計，到擴展模型的規模、自動更新，都是企業拉開差距的關鍵，所以模型必須持續吸收資訊、數據。數據的品質、數量、管理都很重要。Ratner 也表示，中小企業的整合相當重要，因為這能讓大數據的搜集速度更快、更完整，模型也更準確， AI 的應用就能更廣泛。

核稿編輯：Chris

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趙正瑋

文字工作愛好者、喜歡歷史人文、社會經濟、科技演變，正學著用立體思維看待這個世界，偶爾也喜歡跳出邏輯的世界，刺激靈感，用微醺的眼光觀察世界，發現事物不同的面相。

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