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来源：专知
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研究人员从四个方面说明了“小数据”方法的重要性。
传统观点认为，大量数据支撑起了尖端人工智能的发展，大数据也一直被奉为打造成功机器学习项目的关键之匙。但AI ≠ Big Data，该研究指出，制定规则时如果将——人工智能依赖巨量数据、数据是必不可少的战略资源、获取数据量决定国家（或公司）的人工智能进展—— 视为永恒真理，就会“误入歧途”。介于当下大环境过分强调大数据却忽略了小数据人工智能的存在，低估了它不需要大量标记数据集或从收集数据的潜力，研究人员从四个方面“缩短大小实体间AI能力差距、减少个人数据的收集、促进数据匮乏领域的发展和避免脏数据问题”说明了“小数据”方法的重要性。
https://cset.georgetown.edu/publication/small-datas-big-ai-potential/
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