《中国人工智能学会通讯》——12.41 众包技术

简介: 本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第12章,第12.41节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

12.41 众包技术

作为一种新型的群体计算模式,众包已经成为近年来的研究热点。相关的研究主要包括以下几个方面:首先,在众包质量控制方面,现有工作侧重研究众包任务分配与众包结果聚合,先后提出了多数投票策略[35] 、众包工人准确率估计 [36-38] 、工人擅长领域估计[34] 、在线任务分配 [39]等。其次,在众包算法设计方面,现有研究将众包能够提供的操作抽象为算子,设计并实现了选择 / 过滤算子[37,40] 、连接算子 [33,41-42] 、排序及求解 Top-k 算子[43,44]等。再次,在众包系统开发方面,现有研究沿用传统关系数据库的理念,侧重于开发基于声明式界面(Declarative Interface)的系统,先后研发了 CrowdDB [45] 、Qurk [46] 、Deco [47] 、CDAS [48] 等。最后,在众包应用方面,将众包应用在数据处理与数据分析的典型任务中,包括图像 / 视频识别与搜索[21-22] 、信息检索 [23-25] 、数据清洗 [26-28] 、空间众包[29-30]等。整体来看,尽管有部分工作探讨了众包对知识库构建[31-32]可能的作用,但截止到目前系统化的众包知识库补全研究还比较欠缺。

相关文章
|
1天前
|
人工智能 算法 安全
人工智能伦理:技术发展与道德责任的交汇点
在人工智能(AI)技术的迅猛发展中,伦理问题逐渐成为一个不容忽视的重要议题。本文深入探讨了AI技术在带来便利和效率的同时,可能引发的伦理挑战,包括数据隐私、算法偏见、自动化失业和机器人权利等问题。通过分析当前的研究动态和案例,文章旨在揭示AI伦理问题的复杂性和多维性,并呼吁建立全面的伦理框架以指导AI技术的发展和应用。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
人工智能之人脸识别技术应用场景
人脸识别技术是一种通过计算机技术和模式识别算法来识别和验证人脸的技术。它可以用于识别人脸的身份、检测人脸的表情、年龄、性别等特征,以及进行人脸比对和活体检测等应用。
13 1
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
未来AI技术发展的趋势与挑战
随着人工智能技术的快速发展,未来的AI将面临更多挑战与机遇。本文探讨了AI技术的当前状态以及可能的发展方向,分析了在各个领域中AI所面临的挑战,并展望了未来AI技术的潜力与发展趋势。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与艺术的融合:创意生成与审美判断的技术革新
【7月更文挑战第1天】人工智能与艺术融合,探索创意生成与审美判断的新边界。AI借助深度学习和GANs,生成图像、音乐和文本,革新艺术创作。同时,通过学习分析,AI在艺术鉴赏中提供客观审美判断,助力艺术家和观众理解作品。技术进步不断深化艺术与AI的合作,共创艺术未来。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗领域的应用与挑战
【6月更文挑战第30天】本文将探讨AI技术在医疗领域的应用及其面临的挑战。随着科技的进步,AI技术已经在医疗领域取得了显著的成果,如辅助诊断、疾病预测等。然而,AI技术在医疗领域的应用也面临着数据隐私、算法偏见等挑战。本文将详细分析这些问题,并探讨如何克服这些挑战,以实现AI技术在医疗领域的更好应用。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
人工智能与机器学习的融合:未来技术发展的新趋势
随着科技的快速发展,人工智能(AI)和机器学习(ML)已成为当今最热门的话题。本文将探讨AI与ML的融合如何推动未来技术的发展,以及这种融合对各行业的影响。我们将通过分析最新的研究成果、统计数据和案例研究,深入探讨AI与ML的融合如何改变我们的生活和工作方式。
|
4天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
人工智能伦理:在技术飞速发展中寻找平衡点
随着人工智能(AI)技术的迅速发展,其伦理问题亦成为社会关注的焦点。本文从数据导向的角度出发,深入探讨AI伦理的复杂性,并结合科学严谨的研究和逻辑严密的分析,提出在技术发展与伦理规范之间寻求平衡的必要性。文章旨在为读者提供对AI伦理问题的全面理解,并提出相应的解决策略。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术的未来发展与挑战
随着人工智能技术的迅猛发展,其在各个领域展现出了巨大的潜力和影响力。本文探讨了人工智能技术在当前及未来的发展趋势,以及面临的挑战与解决方案。通过分析AI技术在医疗、工业、智能交通等领域的应用,展望了其带来的巨大改变和可能的影响。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术
【6月更文挑战第28天】AI技术
30 1
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能的伦理困境与技术挑战
在AI技术的迅猛发展中,伦理问题和技术性挑战日益凸显。本文将深入探讨AI伦理问题的多维度挑战,包括数据隐私、算法偏见和自动化失业等,并分析当前AI技术面临的主要技术性挑战,如可解释性、安全性和通用智能的实现问题。通过引用权威研究和统计数据,本文旨在为读者提供一个关于AI伦理和技术挑战的全面视角,促进对AI未来发展的深入思考。