@Jocelyn

      当你处在远离闹市区的超市购物时，能遇到机器人吗？它们现在能不能够顺利辅助人们购物呢？创业公司Twenty Billion Neurons开展了一个项目，工作人员伪装成顾客完成打开冰柜，从右向左推车，将苹果放入购物车等九个简单动作，同时将这一过程记录并剪辑成视频文件。这样的视频是非常重要的数据，如果Twenty Billion Neurons想开发一款购物助手机器人软件，将许多更多这样的数据。

用数以百万计的表演数据来训练算法

      一部分人工智能领域的专家学者认为，生活和商业的每一个方面都应该由人工智能来调解。谷歌母公司Alphabet等大型科技公司发起的运动表明，机器学习可以处理识别语音或图像等任务。但目前大多数机器学习系统，如语音助手，都是通过训练算法来构建的，这些算法有大量的标签数据，而这些标签则又来自于检查图像、音频或其他数据的承包商。

      但仅仅如此是不够的，研究人员和企业家希望人工智能能够理解现实世界中的人类行为。因此，Twenty Billion Neurons公司开展的项目成为了非常必要的事情。现在，这家公司已经召集了大量的“演员”来完成这一项目，并通过亚马逊的众包网站Mechanical Turk来获取数据训练算法的过程。

      Twenty Billion Neurons公司的联合创始人兼首席执行官Roland Memisevic认为，此项目是让机器获取物理世界常识的唯一使用途径，也是人工智能领域的长期追求。因为，即便是需要耗费大量的资金来获取数以百万计的人们表演数据来训练算法，也是值得的。

强迫人工智能学习真实世界的东西

      事实上，现实世界中并不是所有事都像围棋、象棋这样永远有限的、严格的规则，人们往往是通过根深蒂固的知识，以及对他人动机的理解和猜测，才能解释发生的事情。但要让人工智能拥有这样的能力，无非是一项非常严峻的挑战。有研究人员认为，能有效识别语音或图像的技术并不会对改变现状有多大帮助，想要突破就必须有新的技术。

      Roland Memisevic因此想到，“为什么不通过强迫人工智能学习真实世界的东西，来将技术扩展到更微妙的现实方面呢？”从这时开始，Twenty Billion Neurons的项目才逐见雏形。现在，这间公司的第一个数据集已经开源发布了，里面有超过十万个视频片段，涉及范围十分广泛，包括生活起居、汽车、购物等。

      从汽车领域来看，Twenty Billion Neurons已经开始和宝马合作，并取得了一定成绩。而在Mechanical Turk上，我们能够看到Twenty Billion Neurons的这个项目主要是为了让汽车能够识别人们在汽车里究竟会做些什么。土耳其安卡拉地质工程专业大三学生乌尔·布里亚特卡哈林就是这项系列任务中数百个视频的主角。

      据他估计，他每周要在这个项目上耗费7到10个小时的时间，赚的钱大概和他以前工作的餐馆的小费一样多。因为报酬丰厚, 到账很快，乌尔十分喜欢这项工作。尽管有时候会接到一些奇怪的任务，但也并不妨碍他的热情。“有些人可能会羞于在超市里拍数百个视频，但我并没有这种感觉，”乌尔说。

真相将变得更加混乱且有趣

      尽管这项工作被人诟病缺乏一个工作场所的公共氛围，但是却将劳动力原子化，使世界各地的人都能够从事这项工作。另外还有一部分人，是专门负责审查人们上传的视频，确保人们是否按照既定“剧本”完成了表演。每审查50个相关视频，能够赚取10美分的报酬。

      如果科技公司能够让人工智能接轨日常生活，那么它将是机器学习专家的一次胜利。而如果Twenty Billion Neurons的项目能解决这一问题，那么真相将会变得更加混乱和有趣。当你在超市里得到机器人的帮助，或者乘坐一辆了解你的行为的汽车，那么你可以想想这背后其实是有无数人已经提前替你做过了实验。能够理解和干预我们世界的机器人和软件，确实可以解决当下许多问题。所以，这一项目如果一旦获得成功，那么那些参与的“演员”就成为了改变世界的一份子，也可能是最后的受益者。