傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，大量數(shù)據(jù)支撐起了尖端人工智能的發(fā)展，大數(shù)據(jù)也一直被奉為打造成功機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的關(guān)鍵之匙。但AI ≠ Big Data，該研究指出，制定規(guī)則時(shí)如果將——人工智能依賴巨量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)是必不可少的戰(zhàn)略資源、獲取數(shù)據(jù)量決定國(guó)家（或公司）的人工智能進(jìn)展—— 視為永恒真理，就會(huì)“誤入歧途”。介于當(dāng)下大環(huán)境過分強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)卻忽略了小數(shù)據(jù)人工智能的存在，低估了它不需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)集或從收集數(shù)據(jù)的潛力，研究人員從四個(gè)方面“縮短大小實(shí)體間AI能力差距、減少個(gè)人數(shù)據(jù)的收集、促進(jìn)數(shù)據(jù)匱乏領(lǐng)域的發(fā)展和避免臟數(shù)據(jù)問題”說明了“小數(shù)據(jù)”方法的重要性。
小數(shù)據(jù)方法是什么？
      小數(shù)據(jù)方法是一種只需少量數(shù)據(jù)集就能進(jìn)行訓(xùn)練的人工智能方法。它適用于數(shù)據(jù)量少或沒有標(biāo)記數(shù)據(jù)可用的情況，減少對(duì)人們收集大量現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集的依賴。
      這里所說的“小數(shù)據(jù)”并不是明確類別，沒有正式和一致認(rèn)可的定義。學(xué)術(shù)文章討論小數(shù)據(jù)與應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)性時(shí)，常與樣本大小相掛鉤，例如千字節(jié)或兆字節(jié)與 TB 數(shù)據(jù)。對(duì)許多數(shù)據(jù)的引用最終走向都是作為通用資源。然而，數(shù)據(jù)是不可替代的，不同領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)需要不同類型的數(shù)據(jù)和方法，具體取決待解決的問題。
      本文主要從決策者的角度講述“小數(shù)據(jù)”。政府人員通常被看作是人工智能領(lǐng)域潛在的強(qiáng)力參與者，因?yàn)樗麄儗?duì)社會(huì)運(yùn)行規(guī)則更為了解并可以訪問大量數(shù)據(jù)——例如氣候監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地質(zhì)調(diào)查、邊境控制、社會(huì)保障、 選民登記、車輛和司機(jī)記錄等。人口眾多、數(shù)據(jù)收集能力強(qiáng)被認(rèn)為是國(guó)家人工智能競(jìng)爭(zhēng)能力的重要因素。
      一些美國(guó)人認(rèn)為，政府只有可以數(shù)字化、清理和標(biāo)記大量數(shù)據(jù)，才能從人工智能的革命中受益。雖有些道理，但將AI的進(jìn)展都?xì)w功于這些條件是偏頗的。因?yàn)槿斯ぶ悄艿奈磥聿粌H只與大數(shù)據(jù)有關(guān)聯(lián)，即使政府部門沒有對(duì)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施多加投資，人工智能的創(chuàng)新依舊可以誕生。
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