成本显然相比于主流语言之间的互译价格还要更高。

　　虽然实际操作中不会真的有大怨种按部就班进行上百种语言互译的数据标注。

　　但这个估算也充分说明了数据标注在相当长的一段时间内都很昂贵。

　　同样的道理，在现在这个时空数据标注方面的成本也依然是昂贵的。

　　而且因为这个时空机器学习方面研究进展的滞后，现在涉及到数据标注这方面的成本甚至还要高于前世同一时期的。

　　二、时代是在飞速发展的，要知道现在随便一个文体店就能很方便买到的科学计算器其实际效率、可靠程度、易用性甚至可以全方位吊打上个世纪五六十年代花费上千万美元搞出来的占地几百甚至是上千平方米的计算机。

　　这种情况下后世很便宜的计算器拿到几十年前纵然是要价上百万美元同样是有市场的，而且可能还会相当有竞争力。

　　举这个例子并不是说林灰要再往前几十年去卖计算器。

　　林灰只是想藉此说明时代的车轮是向前的，科技也是在飞快发展的。

　　尤其是在中后互联网时代，科技的发展说是日新月异也丝毫不为过。

　　在这种情况下，往后几年一些不怎么被人过分重视的技术在几年前能够换取大额的财富是很正常的。

　　更何况还是利用数据标注这个相当长一段历史时期内都只能是土豪公司才玩得转的东西去换取财富？

　　总之，林灰没觉得“在现在1000万条双语标注数据怎么着也得要个两三亿美元”这个估算的有什么问题。

　　甚至于，即便是“两三亿美元的价格”，这个价格的估算可能还有点保守。

　　在人工智能的产业结构中，主体包含有应用层、技术层和基础层。

　　应用层包含有解决方案和产品服务。

　　技术层包含有应用技术、算法理论和平台框架。

　　而基础层则包含有基础设施和数据。

　　从这个角度来衡量的话，某种程度上甚至可以将数据是人工智能的基石。

　　事实也正是如此。

　　涉及到人工智能的三驾马车算法、算力、算据（数据）。

　　算法看起来很重要，但要知道很多时候，没有优质数据存在，就很难训练出优质的算法。

　　数据这东西虽然通常情况下看不见摸不着，但任谁也不能忽视数据的重要性。

　　尤其是标注数据更是相当重要。

　　在时下有监督的机器学习仍然是当前神经网路学习训练的主要方式。

　　而有监督的机器学习是离不开标注数据的。

　　有监督的机器学习需要被标注数据作为先验经验。

　　在有监督的机器学习里未被标注的数据和被标注数据以比例划分为训练集和测试集。

　　机器通过对训练集的学习得到一个模型，再对测试集进行识别，就可以到的该模型的准确率。

　　算法人员根据测试结果找到模型的短板，并

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