自動駕駛對于汽車來說是一個顛覆級別的應用，這將會改變很多的行業現狀，甚至在將來可以取締出租車，讓堵車和紅路燈不再存在，但自動駕駛這個新鮮的事物還有很多問題都在探索之中，除了編程之外，道路的探測也是一件非常大的工作量。

Forrest不是工程師或程序員。她靠編教科書謀生。但當這位來自圣路易斯郊區的54歲老人在需要休息，或有空閑時間時，會登錄進入萬能人工智能（AlmightyAI），并在這段時間里尋找行人、垃圾桶和其他你不想讓無人駕駛汽車撞上的東西。

人工智能的訓練能夠支撐這些車輛所需的數據量，但卻讓人的想象力變得停滯不前。谷歌和通用很少提到它，但它們全新的機器和嗡嗡作響的數據中心依賴于像Forrest這樣的日益增長的、全球范圍內的大軍，幫助他們提供這一服務。

“汽車空間是應用機器學習最熱門、最先進的領域之一，”人工智能首席執行官MattBencke說。他不會具體說出汽車制造商的公司名，但聲稱他的公司正在與至少10家汽車制造商合作。

庫伊特阿甘和其他20萬萬能人工智能用戶在世界各地。車載攝像機幫助機器人汽車在世界上導航，幾乎涉及你能想到的環境和情形。汽車制造商和科技公司將這些照片發送給了像萬能人工智能這樣的公司，這款設備可以識別照片中的任何東西。

這聽起來很乏味，但是萬能人工智能讓它有了10分鐘的任務，有了點技能和水平，來保持它的吸引力。Bencke說：“這更像是拍碎糖果這樣的任務，而不是在農場勞作。”

Forrest小心翼翼地在每一張照片上畫了一個盒子，然后圍繞著每輛車，然后在每輛車的輪胎上。完成之后，她就會放大，逐個像素地工作，細致地勾勒出像樹木這樣的東西。點擊，點擊。

她選擇了一個不同的顏色指針，突出紅綠燈、電線桿和安全錐的位置。當她完成后，這個場景會用電腦理解的語言進行注釋。

工程師稱之為“語義分割面具”。提高準確性是艱苦的工作，但Forrest在每一張照片中都有幾個中心，他很享受。“

像Forrest這樣的人會幫助反復檢查人工智能的工作有很多，沒有人對這些重要的工作有太豐富的經驗，但對Forrest來說，這很關鍵。她說，去年她賺了大約300美元，這些錢用來網上購物。

數據的采集者甚至有可能沒有見過自動駕駛車輛，但他們的工作對于自動駕駛來說非常的重要，這將是自動駕駛發展的基礎，在數據采集者的人數不斷的增加中，無人駕駛也將會離我們越來越近，這將會大大的加速自動駕駛步入市場的時間。