Vstupní data jsou před použitím k trénování umělé inteligence úhledně uspořádána.
Umělá inteligence v měřítku se často nedostává do titulků novin a nepatří mezi technologické společnosti, které vytvářejí pro uživatele hmatatelné produkty. Pro vývojáře umělé inteligence je však nepostradatelnou součástí celého procesu trénování modelů.
Práce Scale AI probíhá tiše v zákulisí, kde lidé zpracovávají nezpracovaná data a transformují je do lekcí pro stroje. To umožňuje novým inteligentním systémům postupně chápat jazyk, obrazy, emoce a chování, které lidé projevují v reálném světě .
Kdo je Scale AI a co dělá?
Ve srovnání s OpenAI, Googlem nebo Metou je Scale AI relativně tichým hráčem. I když přímo nevytváří chatboty, kteří mluví jako skuteční lidé, ani autonomní vozidla schopná číst dopravní situaci, hraje klíčovou roli v tom, že tyto technologie jsou každý den chytřejší.
Společnost Scale AI byla založena v roce 2016, kdy byl její zakladatel Alexandr Wang ještě studentem. Místo vývoje algoritmů se Wang vydal jinou cestou: vybudováním platformy speciálně pro zpracování dat za účelem trénování umělé inteligence .
V tomto světě jsou data životodárnou silou. Nezpracovaná data, jako jsou neklasifikované obrázky, neorganizované konverzace nebo videa s nejasným obsahem, jsou však často chaotická a pro stroje nemají žádnou přímou hodnotu.
Úkolem Scale AI je čistit, klasifikovat a označovat toto obrovské množství dat. To znamená, že navrhují jak systém, tak tým tak, aby identifikovali a uspořádali každý drobný detail na fotografii, v textu nebo videoklipu.
Například aby se autonomní vůz naučil zastavit na správném místě, musí být každý snímek pořízený kamerou jasně identifikován jako přechod pro chodce, semafor nebo chodec. S miliony takových datových bodů se umělá inteligence dokáže přesně učit chování.
Díky takovým procesům přípravy dat mohou modely jako ChatGPT, Claude nebo virtuální asistenti v autě rozumět přirozenému jazyku, přesně rozpoznávat obrazy v reálném prostředí a reagovat způsobem podobným lidskému.
Abychom umělou inteligenci vycvičili, musíme začít s těmi nejmenšími věcmi.
Bez ohledu na to, jak složitá je struktura modelu umělé inteligence, pokud není zásobována daty, je to pouze prázdná kostra. Na rozdíl od lidí, kteří se mohou učit ze zkušeností a intuice, stroje dokáží opakovat pouze to, co již viděly. Proto hrají tréninková data klíčovou roli při vytváření efektivního modelu.
Aby chatbot pochopil, jak lidé kladou otázky, musí být vystaven milionům konverzací. Aby auto rozpoznalo chodce v dešti, musí vidět stovky tisíc podobných obrázků. Všechny tyto příklady z reálného světa musí být přesně označeny, aby se z nich počítač mohl učit. Bez správných označení bude umělá inteligence interpretovat data špatně. Bez dostatečného množství rozmanitých dat bude v reálném prostředí reagovat špatně.
To vysvětluje, proč je práce Scale AI tak důležitá. Nejenže shromažďují data, ale také zajišťují, aby byla přesně uspořádána, rozmanitá a učitelná. To umožňuje následným modelům reagovat jako člověk s reálnými zkušenostmi.
Ukázkovým příkladem je oblast autonomních vozidel. Aby se vůz naučil zvládat neočekávané situace, jako jsou chodci přecházející silnici nebo motocykly přijíždějící z protisměru, model umělé inteligence musí předvídat desítky tisíc podobných scénářů.
Taková data nemohou být snadno dostupná ani nemohou být ponechána na to, aby se je stroje samy naučily. Musí být připravena, uspořádána a jejich přesnost musí být zajištěna lidmi, než umělá inteligence může zahájit proces učení.
A právě v tom spočívá role Scale AI. Jsou to oni, kdo vytváří lekce, ne s učebnicovými znalostmi, ale s miliardami pečlivě propracovaných příkladů z reálného světa. Každý proud dat, který projde jejich rukama, se stává stavebním kamenem v chápání moderní umělé inteligence.
Z laboratoře na ulici jsou data stále na prvním místě.
Role Scale AI sahá nad rámec zpracování textu; podílí se také na trénování počítačového vidění pro autonomní vozidla. Technologické společnosti jako Tesla, Toyota a General Motors spolupracují se Scale AI na výuce vozidel rozpoznávat chodce, číst dopravní signály a zvládat neočekávané situace.
Kromě toho Scale AI podporuje i další oblasti, jako je obrana, satelity a mapování. Zpracovává snímky z kamer, radaru a vesmírných snímků, aby pomohl modelům rozpoznávat terén, klasifikovat objekty nebo včas detekovat hrozby. Satelitní snímek, který se může jevit jako pouhá scenérie lesů a hor, se může díky týmu Scale AI stát datovou sadou, která pomáhá stroji předpovídat směr pohybu lesních požárů.
Expanze do mnoha oblastí ukazuje, že Scale AI není jen pomocným nástrojem, ale stává se klíčovou součástí toho, jak umělá inteligence poznává svět. Vzhledem k tomu, že svět nadále závodí ve vytváření chytřejších modelů, jsou to tiché společnosti jako Scale AI, které pokládají pevný základ pro tento závod.
Zdroj: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
Komentář (0)