周公解夢夢見自己給別人照相

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8月7日下午,劉研娜正在給不同種類的汽車拉框。

河南郟縣千機數據的辦公室,如同一個大網吧。

人像采集現場。A12-A13版攝影/新京報記者 周小琪

芒種剛過,河南郟縣東郊,望不到邊的農田裏,農民們彎腰割起了小麥。不遠處機械廠、汽車修理廠,機器聲此起彼伏。但再往西的建材廣場卻人來人往,這些天,廣場三樓,來了500個長了眼袋的人。

這500個人中,有剛從玉米地裏匆匆趕過來的農民,連草帽也沒來得及摘下。有機關大樓下了班的公務員,也有服裝店裏請了假的導購員。年輕小姑娘們聚在一起,談論著護膚和美妝。角落裏,大腹便便的中年大叔點了根煙,低頭玩起手機。

他們被輪流帶進了臨時搭的攝影棚裏——一個光線昏暗、不到30平米的小房間,墻壁不久前剛被刷得雪白,裏面擺著椅子、三腳架和燈光器材。

有人指引他們坐在椅子上,面朝一部被固定在黑色三腳架上的手機,手機和眼袋者之間的距離是25厘米,不能多,也不能少。每次開拍前,一名皮膚黝黑,身材微胖,長著老實憨厚方臉的員工都會掏出卷尺,仔細再量一遍。

方臉員工叫張凱。量完距離後,他需要用5部像素不同的手機拍攝這些有眼袋的人。

在白光、黃光、暗光等不同光線下,張凱拍了四輪,加起來總共100張。一般情況下,他3分鐘就能拍完,不會超過5分鐘。

這項工作名為“數據采集”,眼袋者能得到一個價值一二十元的塑料大桶作為獎品。采集而來的照片、語音等數據,將會提供給人工智能企業,用於機器的訓練和學習。

剛接下任務時,領導告訴張凱,這次被拍下的500雙眼袋,會用來給一款手機軟件做測試,以便優化軟件的美顏功能。但具體怎麼測試、怎麼優化,領導沒說,張凱也沒問。

拉對一個框能賺4分錢

去年夏天,張凱有了孩子,他辭掉了原本在石子廠維護器械的工作,回家照顧妻兒。一兩個月後,張凱得重新工作養家,一家名為“千機數據”的公司正好在招人,“輕松、離家近、工資高”。

公司在縣城東邊一個建材廣場的三層,從張凱的老家長橋鎮開車過來,只用20分鐘。他推開公司門的那一刻,空調的涼風灌進身體,面前的場景讓他有些震驚:幾百名員工坐在棕色的沙發上,埋在電腦屏幕前,不停地拖動鼠標,敲擊鍵盤,“像個大網吧”。

人力主管向他介紹說,公司主要做數據標註,簡單來說就是給圖片上的物體拉框框,只要會用電腦就能幹。工資保底2000塊,多勞多得。

張凱從沒聽說過“數據標註”,也不懂為什麼拉框。但公司環境好,不像以前一樣風吹日曬,當即決定留下來。

他被安排在一個有電腦的工位上。領導傳來幾百張廚房、餐廳的圖片。張凱需要做的是:把圖片上的碗、碟、杯子、筷子等餐具都框出來,然後選好屬性、分好類。拉對一個框能賺4分錢。

張凱覺得很新奇——把這些鍋碗瓢盆框出來能幹嗎?但初來乍到,他沒好意思多打聽。

第一天上班,張凱費勁拉了幾百個框。他不熟悉規則,比如,三個堆在一起的碗,是應該一起拉一個框,還是分開拉三個框?

一周後,他已經熟練到每天能拉幾千個框,掙100多塊錢。時間久了,張凱看什麼都帶框,看到家裏廚房的鍋碗瓢盆,他第一反應是,框框應該從哪個角度拉?拉多大比較合適?

才來三個月,張凱就開始挑戰難度更高的3D全景圖。圖片都是立體的,有多個平面,分布著各種車輛,有卡車、小汽車、大巴車等,張凱要把車輛都框出來,再分門別類。

這項工作要有良好的空間感才能完成。玩“穿越火線”(一款射擊類遊戲)的經驗幫上了張凱,那款遊戲的場景也是立體的,常常需要切換視角來觀察敵人。張凱沒費多少力氣就上手了。

工作了大半年,張凱就已經是公司最優秀的員工之一,但他依舊沒問過,拉這些框是為了什麼?“我的原則是,我賺我的錢就行,其他的不用管那麼多”。

拍攝有眼袋的人

“數據標註”的工作幹了一年,張凱開始接手新任務“數據采集”。

采集而來的數據,將會被打包上傳給人工智能企業,企業再把這些數據分配其他公司進行“數據標註”,最後再傳回去,成為計算機的學習資料。這些資料能教計算機分辨車輛、廚具等不同的物體,讓它們像人一樣,去認識大千世界。

張凱的第一項采集任務就是拍攝有眼袋的人。公司給出的要求,臥蠶和黑眼圈都不行,年齡必須在18歲到40歲之間。

找人從公司內部開始。500多名員工,只要領導在公司裏吆喝一聲,滿足條件的就自覺過去排隊。

員工拍完以後,再發動他們拉著自己有眼袋的親朋好友來拍攝。除此之外,公司還聯系了各個村子有威望、人緣好的人,給他們中介費,讓他們來幫忙找。

一開始,張凱完全分不清眼袋、臥蠶和黑眼圈。在他看來,它們都是堆在下眼瞼的皮膚組織,只有喜歡熬夜或者上了年紀的人才會有。

為了這次拍攝任務,張凱仔細研究了很多張照片,終於搞明白這三者的區別:眼袋呈倒三角形,浮腫而松弛;臥蠶是橢圓形的,比眼袋小很多,笑的時候才明顯;黑眼圈則是烏黑色的、平坦的,不會像眼袋和臥蠶一樣凸出來。

但有眼袋的人太少,一天最多只能拍十幾個。公司決定把條件放寬,有臥蠶的人也可以參與拍攝,這樣一來,一天能拍到100多人。

拍攝前,張凱少不了回答被拍攝者的質疑。有人問,“照片上有我們的正臉,你們會不會拿來做違法的事?要是把它們用來刷臉支付怎麼辦?”

張凱給出解釋:“大街上那麼多攝像頭,如果拍幾張照片就能用來刷臉支付的話,走在路上是不是也不安全?”

“我們公司是正規的,在郟縣開了兩年了,幾百號人,跟我們合作的都是大企業,你就放心吧。”

參與過拍攝的人將會成為公司的人脈。去年夏天,公司接了一個大項目,一次性采集了兩萬多人的影像。

張凱的同事蘇樂丹參與了這個“兩萬多人的大項目”。項目在一間廢棄的二層工廠進行,以三十人或五十人為一組,排好隊,依次戴上墨鏡、口罩或帽子,在一樓、二樓或室外轉幾圈,轉完圈就可以獲贈一口印有“千機數據”的鐵鍋。

攝像頭固定在廠房的不同角落,蘇樂丹的任務是,拿一個大喇叭,維持轉圈圈的秩序,讓他們控制恰當的間距。

這個項目小孩老人都能參加,蘇樂丹叫婆婆也來,婆婆不明白為什麼要轉圈。蘇樂丹解釋,是用於攝像頭的對焦測試,檢測在不同場景、不同裝扮下,攝像頭能否識別出同一個人。

但婆婆不能理解。蘇樂丹拉著婆婆到村口,指著監控說,“就是測試這個能不能精確地拍到犯罪分子”,婆婆樂意了。

讓AI認識蘋果

創辦千機數據之前,公司的CEO劉洋鋒也很少聽說“人工智能”這個詞,他是公司學歷最高的人之一,今年32歲。在他小時候,電腦還是個稀罕物,他看鄭少秋演的《大時代》,沒被縱橫捭闔的證券市場吸引,只覺得每天坐在電腦面前敲鍵盤很酷。上中專時,他開始學計算機,次次專業課考試都是第一名。

但進入社會後,劉洋鋒的工作幾乎都碰不著計算機的邊。他在重慶、雲南和廣東都待過,開過挖掘機、賣過飲料和化肥。他去過最遠的地方是南美洲,在智利賣產自深圳華強北的山寨手機。

但他說,幹計算機的夢想從沒有被磨滅。有時,晚上做夢也會夢見計算機。

從智利回國後,劉洋鋒和兩個發小湊到一起,準備創業。去年,一個偶然的機會,他們在網上看到一個轉讓的“數據標註”的單子,這是劉洋鋒第一次聽說“數據標註”這個詞。

劉洋鋒先是試用了一下軟件,在照片上框出了一個在馬路上的行人,操作很容易。可他不明白“數據標註”是幹什麼的,網上搜不出多少信息,大部分他都理解不了,直到在一個網頁看到這段話:

“要理解數據標註,得先理解AI其實是部分替代人的認知功能。我們學習認識蘋果,需要有人拿著一個蘋果告訴你,這是一個蘋果。類比機器學習,我們要教他認識一個蘋果,給它一張蘋果的圖片,它是完全不知道的。我們得先有蘋果的圖片,上面標註著‘蘋果’兩個字,然後機器通過學習了大量圖片的特征來認識蘋果。”

劉洋鋒懂了。他把“蘋果”的例子講給發小聽,他們都覺得“這事兒能成”。

從上世紀50年代,美國科學家第一次提出了“人工智能”的概念後,經過60年的技術更疊,人工智能已逐漸滲透進人類的生活。

手機聽懂了人類的語言,車輛學會了選擇最優路線,能繞過桌子腿、捕捉每一粒灰塵的掃地機器人走進了千家萬戶。而廣為人知的人臉識別技術,不僅幫警方在張學友演唱會上先後抓到了多名逃犯,也在今年6月,幫四名走失10年的孩子找到了家。

劉洋鋒並不了解人工智能相關的技術,但從新聞上感覺到人工智能會是未來科技發展的新趨勢。

他們仨一起湊了10萬塊錢,在縣城租下了一間30平

(上接) 方米的單間,從鄭州拉回了20臺價值1000多塊的二手電腦。然後通過微信群和朋友圈招了十幾個員工。

乘著“人工智能”的東風,劉洋鋒的單子越來越多,短短幾月,公司租下了一整層3000平方米,可以容納數百名員工。除郟縣外,還在鄭州、許昌、平頂山等地也開設了分公司。

他不再“來者不拒”,有公司聯系他談采集項目,內容是讓采集員拍攝地上的廢紙、果核、頭發絲兒,包括貓屎,用來訓練掃地機器人的視覺。劉洋鋒拒絕了,“不能天天讓員工趴地上拍貓屎,太奇怪了”。

流水線上的老師

千機數據現在共有500多名員工,大多都和張凱一樣,本地人,年輕,只有初中或高中學歷,對電腦、互聯網和人工智能沒有太多認知。

劉洋鋒招人最重要的標準要能“坐得住”。前不久,有個年輕男生來應聘,說自己工作了兩年,在鄭州和蘇州都待過。劉洋鋒直接拒絕了他,“兩年就能跑兩個城市,說明非常不穩定。”

在員工中,女性占大多數,她們大多已經結婚生子。

去年5月,劉研娜在朋友圈看到千機數據招聘電腦操作員的消息,要求很簡單,“18歲到38歲,男女不限,簡單懂電腦,有上進心,細心耐心”,“工資3000到8000,上不封頂,多勞多得”。

劉研娜的第一反應是“騙人的”、“搞傳銷的”。在這座河南中部的小縣城,像她這樣只有中學學歷的年輕女孩,能找到的工作基本只有超市營業員、商店導購或是飯店服務員,月薪不會超過2000塊。直到來公司轉了一圈後,劉研娜才放下顧慮,成為“網吧”的一員。

剛來的時候,出於好奇,劉研娜向身邊的同事打聽,拉框是為什麼?沒人答得上來。大多數人都只是低頭做事,不關心這些。直到有一次,領導在開會時偶然提到,這些數據主要“為人工智能服務”,她才似懂非懂。

8月8日上午,公司門口,張凱拿著一部手機,正在測試一項新的采集任務。在背光、偏亮和正常三種光線下,被采集者分別作出了高興、厭惡等表情。作到“驚訝”時,張凱提醒他,“眼睛瞪大點”、“嘴巴再張開一點”。

上個月,張凱升任了主管,以前六點半就能準時下班,現在晚上十點回家成了常態。

到千機數據工作後,張凱成為了全家離高科技最近的人。

他的母親在東莞工廠的流水線上工作,父親在深圳做裝修、鋪地板磚。弟弟今年19歲,高中還沒上完,就一個人去新疆賣手機配件了。妻子原來在郟縣的一家超市當導購,去年生完孩子後,在家當家庭主婦。

剛找到工作時,家人和朋友都會問他,這份工作是幹什麼的?他的答案是:標註是坐在電腦前拉框,采集是天天給別人拍照。其他的,張凱不會多說,家人也不會追問。

張凱在長橋鎮的一座小村莊長大,家家戶戶都種玉米、小麥和花生,那個年代,很少有人知道“電腦”是什麼。等上了中學,同齡人都喜歡泡在網吧玩《夢幻西遊》,他不喜歡那款遊戲,因為遊戲“靠運氣、要砸錢”。他只好一個人在院子裏摔“紙面包”、蹦彈珠。

張凱念完初中後,跟媽媽一起去了東莞,後來又到了深圳、泉州,他幹過最長的一份工作是對講機組裝。四年的時間裏,張凱用手指把無數塊鐵制的電池片壓進了對講機盒子裏,這些電池片和喇叭、天線、主機板一起,組成了成千上萬個對講機,銷往世界各地。

蘇樂丹和張凱有過相似的經歷。2005年,她跟表姐一起去了廣東,在電子廠做過品鑒、在寶石廠穿過珠子,每天從早上七點半工作到晚上七點半,一個月休息兩天,月薪800多塊錢。

對張凱、蘇樂丹和千機數據的其他普通員工來說,他們現在采集、標註的數據,和穿過的珠子、壓過的電池片沒有什麼不同,都是流水線上的一個部件。

唯一的不同是,他們知道珠子怎麼穿成手串和項鏈、電池片怎麼和其他部件組成對講機,但不知道數據要如何“餵”給機器、機器要如何學習。

張凱到了千機數據之後才第一次聽說“人工智能”這個詞,即便已經升任主管,他對工作的認識也只停留在“為人工智能提供前期數據”。

在通往公司的樓梯間,貼著幾張巨幅海報,海報上都是機器人和電腦,看起來科技感十足。劉洋鋒把“人工智能如何認識蘋果”的那段話也印在了上面,張凱一次也沒認真讀過。

“萬物皆可AI”

昔日流水線上的工人,成為了教“人工智能”認識蘋果、桌子、椅子的第一位老師,把認知事物的經驗濃縮進一張張圖片中以後,他們對人工智能也開始有了更敏銳的感知。

今年6月,張凱第一次坐上了高鐵。他興奮地發了朋友圈,配了一張高鐵時速304km的圖片,說:“這玩意最快能跑多少?”

進高鐵站時,張凱拿著身份證和高鐵票,經過一道需要人臉識別的閘機,攝像頭對著他的臉掃描了幾秒鐘後,顯示“請通過”。他突然想到,以前做標註時做過人臉標點,會不會應用在了這上面?

兩年前,張凱花8萬塊買了一輛小轎車,出行時,常常用到車載語音系統。現在,他明白了語音系統之所以能順利運作,是建立在大量的語音采集、標註基礎上的。

刷到跟人工智能相關的新聞時,張凱也會打開看。他對一個“5G時代高科技抓逃犯”的視頻印象深刻,視頻裏,地鐵站的監控能捕捉到每一個行人的面部信息,精準地識別出犯罪嫌疑人的樣貌。

偶爾,張凱也有擔憂和恐懼。前幾天,他看到有品牌出了一款能自動系鞋帶的運動鞋,他無法理解,連系鞋帶這樣簡單的事都要靠機器來做,那人該幹什麼?

“科技如果發展得太快,會淘汰掉很多東西”,張凱最擔心的是,機器會取代掉那些流水線上的工人,他們都會失業。

2017年,李開復曾公開表示,“一項本來由人從事的工作,如果可以在5秒鐘以內能對工作中需要思考和決策的問題作出相應的決定,那麼,這項工作就有非常大的可能被人工智能全部或部分取代”。

他預測,翻譯、銷售、司機、家政等工作,未來10年將有約90%被人工智能全部或部分取代。“但是,還有很多人所特有的、綜合素質的技能是無法被取代的。此外,因為人與機器產生了新的協作方式,還會出現新的工作類型。”

同年7月,國務院發布的人工智能計劃提出,到2030年,中國要成為人工智能創新核心。工信部教育考試中心副主任周明曾向媒體透露,中國人工智能人才缺口超過500萬人。

張凱覺得,像他們這樣做數據采集和標註的工人,很難被替代。“畢竟機器還要通過我們來學習,想象一下,如果機器會自己學習,那就說明它們已經無法把控了,這很可怕。”

劉洋鋒也思考過這個問題。前幾天,在接受電視臺采訪時,他把人工智能產業比作了一個人,“算法工程師他們負責的是大腦,而我們負責的是四肢”,二者都不可或缺。他們公司采集、標註好的數據,要經過一套特定的算法加工,才能餵給機器,算法是人工智能中最核心的部分。

劉洋鋒也擔憂,畢竟“承接的都是重復性的工作”。他想,隨著技術的發展,原本需要一萬張照片數據才能完成的學習,或許只需要五張照片就能完成,屆時,他們的工作量將會面臨大幅減少的情況。

為了防止這種情況的出現,劉洋鋒開始把業務向高端化、專業化轉移。去年,他承接了一項醫療數據項目,需要對病例進行分析,公司的員工都做不來,他在網上找了幾十個醫學研究生來做兼職。

劉洋鋒擔心被淘汰,他加了很多人工智能相關的學術交流群。來自清華、北大等知名高校的教授和研究生們,常常會在裏面更新研究進展,或是轉發研究論文。

劉洋鋒每條消息都會點開看,再轉到朋友圈。群裏發的很多論文都是英文,劉洋鋒看不懂,就用電腦自帶的翻譯軟件一句一句地翻。有些文章的專業性太強,劉洋鋒就只看摘要和那些跟數據處理相關的部分。

效果很明顯,“以前都是工程師們說什麼就是什麼,現在我至少可以從專業的角度,來和他們探討一些東西,比如數據采集、標註的具體要求等等”。

但碰上算法的問題,劉洋鋒就沒轍了。一次,員工們忙活了一個星期,做完了一個人臉標點項目,每張臉上標84個點,一共一萬張圖。對接的部門打包驗收完以後,算法工程師卻說,有幾個點的位置與算法的要求不符,需要調整,必須打回來重做。劉洋鋒只好帶著員工們多幹了一周,並多發了一份工資。

在劉洋鋒過去的人生中,人工智能神秘、新奇且遙不可及。短短兩年,他發現,“萬物皆可AI”。比如,手機裏的視頻軟件,錄制時的美顏功能要靠人工智能,加特效要靠人工智能,給用戶推送的內容也要靠人工智能。

和張凱不同,劉洋鋒期待那個充滿人工智能的未來。創業這兩年,公司接了很多無人駕駛的項目,框出了數不清的路標、紅綠燈和斑馬線。劉洋鋒看著這些圖片,常常幻想,有朝一日能買一輛無人駕駛汽車,坐進車裏,動動嘴,把目的地告訴系統,然後倒頭大睡,車子便把自己送到目的地。

“那一天一定不會太遠”。(新京報記者 周小琪 實習生 梁文雪)