يتم تنظيم بيانات الإدخال بشكل أنيق قبل استخدامها لتدريب الذكاء الاصطناعي.
لا يتصدر الذكاء الاصطناعي عناوين الأخبار كثيرًا، كما أنه ليس من بين شركات التكنولوجيا التي تُصنّع منتجات يمكن للمستخدمين لمسها. لكن بالنسبة لمطوري الذكاء الاصطناعي، يُعدّ جزءًا لا يتجزأ من عملية تدريب النماذج بأكملها.
يجري عمل Scale AI بهدوء خلف الكواليس، حيث يُعالج البشر البيانات الخام ويُحوّلونها إلى دروس للآلات. هذا يُمكّن الأنظمة الذكية من فهم اللغة والصور والعواطف والسلوكيات التي يُظهرها الناس في العالم الحقيقي تدريجيًا.
من هي شركة Scale AI وماذا تفعل؟
مقارنةً بـ OpenAI أو Google أو Meta، تُعدّ Scale AI لاعبًا هادئًا نسبيًا. لا تُطوّر الشركة روبوتات دردشة تتحدث كالأشخاص الحقيقيين مباشرةً، أو سيارات ذاتية القيادة قادرة على قراءة أحوال المرور، ولكنها تلعب دورًا محوريًا في جعل هذه التقنيات أكثر ذكاءً يومًا بعد يوم.
تأسست شركة Scale AI عام ٢٠١٦ عندما كان مؤسسها ألكسندر وانغ لا يزال طالبًا. بدلًا من اتباع مسار تطوير الخوارزميات، اختار وانغ مسارًا مختلفًا: بناء منصة لمعالجة البيانات لخدمة تدريب الذكاء الاصطناعي .
في هذا العالم، تُعتبر البيانات المادة الخام. لكن البيانات الخام، كالصور غير المصنفة، والمحادثات غير المنظمة، ومقاطع الفيديو غير الواضحة، غالبًا ما تكون فوضوية ولا قيمة لها للآلات.
مهمة Scale AI هي تنظيف هذه الكمية الهائلة من البيانات وتصنيفها وتصنيفها. هذا يعني تصميم الأنظمة والفرق لتحديد وتنظيم كل تفصيل صغير في صورة أو فقرة أو فيديو.
على سبيل المثال، لكي تتعلم سيارة ذاتية القيادة التوقف في المكان الصحيح، يجب أن يُحدد كل إطار كاميرا بوضوح موقع ممر المشاة، ومكان إشارة المرور، ومكان المشاة. بفضل ملايين هذه البيانات، يستطيع الذكاء الاصطناعي تعلم سلوك المركبة بدقة.
بفضل خطوات إعداد البيانات هذه، يمكن للنماذج مثل ChatGPT أو Claude أو المساعدين الافتراضيين في السيارات فهم اللغة الطبيعية، والتعرف بدقة على الصور في البيئات الواقعية، والاستجابة بطريقة تشبه الإنسان.
إذا كنت تريد تعليم الذكاء الاصطناعي أن يكون ذكيًا، فعليك أن تبدأ من أصغر الأشياء
مهما بلغ تعقيد نموذج الذكاء الاصطناعي، فهو ليس سوى هيكل فارغ لا يعتمد على بيانات تُغذيه. فعلى عكس البشر الذين يتعلمون من التجربة والحدس، لا تستطيع الآلات سوى تكرار ما رأته سابقًا. ولذلك، تلعب بيانات التدريب دورًا حاسمًا في بناء نموذج فعال.
لكي يفهم روبوت المحادثة كيفية طرح البشر للأسئلة، يجب أن يتفاعل مع ملايين المحادثات. ولكي تتعرف السيارة على المشاة تحت المطر، يجب أن ترى مئات الآلاف من الصور المتشابهة. يجب تصنيف جميع هذه الأمثلة الواقعية بشكل صحيح ليتعلم منها الحاسوب. بدون التصنيفات الصحيحة، سيخطئ الذكاء الاصطناعي. وبدون بيانات متنوعة كافية، سيتفاعل بشكل سيء في بيئات العالم الحقيقي.
لهذا السبب، يُعدّ عمل Scale AI بالغ الأهمية. فهم لا يجمعون البيانات فحسب، بل يحرصون على تنظيمها بدقة وتنوع وسهولة التعلم، حتى تتمكن النماذج المستقبلية من التفاعل كما يتفاعل الإنسان.
من الأمثلة البارزة على ذلك مجال السيارات ذاتية القيادة. لتدريب سيارة على التعامل مع مواقف غير متوقعة، كشخص يعبر الشارع أو دراجة نارية تسير في الاتجاه الخاطئ، يحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى رصد عشرات الآلاف من المواقف المماثلة.
لا يمكن الحصول على هذه البيانات بسهولة، ولا يمكن تركها للآلة لتتعلمها بنفسها. يجب إعدادها وتنظيمها والتأكد من دقتها قبل أن يبدأ الذكاء الاصطناعي عملية التعلم.
وهنا يأتي دور Scale AI. فهم يُبدعون دروسًا، لا من المعرفة النظرية، بل من مليارات الأمثلة الواقعية المُعدّة بعناية. كل تدفق بيانات يمرّ بهم يُصبح حجر أساس في إدراك الذكاء الاصطناعي الحديث.
من المختبر إلى الشوارع، تظل البيانات هي الملك
لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على النصوص فحسب، بل يُشارك أيضًا في تدريب الرؤية الحاسوبية للسيارات ذاتية القيادة. وقد تعاونت شركات تقنية مثل تيسلا وتويوتا وجنرال موتورز مع Scale AI لتعليم السيارات كيفية تمييز المشاة وقراءة إشارات المرور والتعامل مع المواقف غير المتوقعة.
بالإضافة إلى ذلك، يدعم Scale AI أيضًا مجالات أخرى مثل الدفاع والأقمار الصناعية والخرائط. فهو يعالج صور الكاميرات والرادارات والصور الفضائية لمساعدة النماذج على تمييز التضاريس وتصنيف الأجسام أو الكشف المبكر عن المخاطر. قد تبدو صورة القمر الصناعي مجرد مشهد لغابة، ولكن بفضل فريق Scale AI، يمكن أن تصبح مجموعة بيانات تساعد الآلة على التنبؤ باتجاه حرائق الغابات.
يُظهر التوسع في مجالات متعددة أن Scale AI ليس مجرد أداة تكميلية، بل أصبح جزءًا أساسيًا من كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي للعالم. وبينما يواصل العالم التسابق نحو ابتكار نماذج أكثر ذكاءً، فإن شركات مثل Scale AI تُمهّد الطريق بهدوء لهذا السباق.
المصدر: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
تعليق (0)