所以，我给了一张新的波多野结衣照片给计算机看的时候，它就能分开了，穿不穿衣服都认识，道理就是这么简单，但做起来还是不容易的，因为涉及到大量的数据归一化，参数调整以及算力的支持 。
前后端的大概原理就是这样，眼见为实，如果你想体验的话，我就帮你把小程序贴在这儿了 。
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如果你有兴趣，我还建了个群，欢迎你加入，没事儿可以一起吹吹牛逼 。
9，那些给人工智能打工的人
本文转自微信公众号：GQ报道（ID：GQREPORT），作者：刘敏，编辑：何瑫，摄影：张博然Eric 。
这里生产你美颜时“一键瘦脸”的尖下颌，你一起学猫叫时的动态胡须，生产张学友演唱会被实时识别的犯人，生产未来的自动驾驶，智能门禁……
这里是中国特色的数据车间，他们遍布在河南、山东、河北等地的四五线小城里，日以继夜地为世界领先的AI产品服务 。
越来越多的人正在加入他们的行列，成为为人工智能打工的人 。
“梯子（可以移动的）”
马萌利面前出现一张欧洲户外咖啡馆的照片 。她移动鼠标，绿色的画框浮现在照片上，显示备注“椅子”，她迅速在一瓶花束上补了一个绿框，标上“花（放在容器中）” 。
下一张，一个日本花卉市场，几排密密麻麻的绿植中，马萌利检查了每一个标出的“花盆” 。
下一张，一个美国孩子的卧室，“椅子”“桌子”……她飞速删掉了“梯子”的画框——客户要求是能移动的梯子，这种高低床上已经焊死的梯子就不能算 。
下一张、下一张、下一张，不管眼前是什么场景，马萌利手速不变，依次圈出“梯子”“茶几”“地毯”“沙发” 。
“梯子”“茶几”“地毯”“沙发” 。“梯子”“茶几”“地毯”“沙发”……如此周而复始，不停重复循环 。马萌利每天的工作从早晨8点钟开始，坐到工位，打开电脑，输入用户名和密码，移动鼠标开始标记，日复一日，每天持续9个小时 。
屏幕上的图片很模糊，这些都是从全球社交网络上抓取的，角度混乱，像素也不高 。那张韩国泡菜摊的照片，很明显来自一个角落里的摄像头 。马萌利放大图片，在路人的脚边，圈出一个糊成一团的轮廓：“垃圾桶” 。
旁边工位有人打开了音箱，活泼的流行歌响了起来：“燃烧我的卡路里！”
房间里有几百个屏幕，闪动着颜色不一的图片，每个人都在框选同样的内容：垃圾桶、梯子、茶几、地毯……这是河南省平顶山市郏县，一家叫千机数据的公司，房间看起来像一个网吧，在网络神曲伴奏下，年轻的员工们窝在柔软的沙发里，不停地拉框 。马萌利是最后的审核员，她和同事要检查所有人拉的框，以保证每个画框都严丝合缝地贴着目标的边缘，图片里所有目标都要被框出来，不能有任何遗漏 。
马萌利每天要检查至少1000张图 。手头这个单子已经干了两个月，同事们标注了上万个垃圾桶、梯子、茶几、地毯……29岁的马萌利知道，这些标好框的图片汇总后，将发回北京一家AI独角兽公司，变成人工智能的学习材料 。
她不知道的是，这几万个“梯子（可以移动的）”标注，展示了梯子的无数个样子，再经过深度学习算法加工，最终让计算机认识，这就是梯子，可以移动的那种 。
她日复一日标注的数据来自百度、京东、阿里、旷视、Momenta等大公司，全部应用于人工智能训练 。一种行业说法是，任何人类能在5岁之后做的事，对机器人来说都很简单，但是5岁之前，人类用本能就能理解的实际信息，计算机要用最笨的办法学习 。这时候，就需要数以万计的马萌利们为人工智能提供标注服务了 。
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