作者：中联科创特约嘉宾尹智
少用"蛮力"，多用"巧力"，才意味着技术在进步了—— 最近看到不少 从大数据驱动AI转向 高质量小数据为中心AI的文章。个人比较赞同吴恩达大神的理由，我们对人工神经网络结构的认知和技术的成熟，是我们不再那么需要用大量数据，大量算力来反复验证和摸索神经网络结构的重要原因，因为有了基础架构，预训练网络等等，我们实际上可以相对以前，用更少的数据，比较精准地抽取数据中的特征。
以前训练数据是"大而窄"，比如一个物体图片，特征值没那么多，而量特别大，是一个行数特别多，列数不那么多的数据表，而"小而宽"的数据是一个行数不太多，列数特别多的数据集，更有针对性。从水利建设到发动机到生物制药，大多数技术如果不再以堆"量"来搜索规律，而是可以基于（实践或理论）证实的规则来找到"质"，这通常意味着技术的成熟。
另一个方面，"高质量小数据"通常很难自动标注，这又会加大人工标注的贡献，说明AI发展越来越务实，越来越以解决问题，而不是科技炫技为目标，这个下一篇来讨论。 —— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only
