Když Scale AI „učí“ umělou inteligenci

Společnost Scale AI, založená ještě v době, kdy byl její zakladatel studentem, je nyní nepostradatelným článkem v procesu učení modelů umělé inteligence. Společnost sice umělou inteligenci nevytváří, ale je místem, kde umělá inteligence chápe lidský svět.

Vstupní data jsou před použitím k trénování umělé inteligence úhledně uspořádána.

Scale AI se často nedostává do titulků novin a nepatří mezi technologické společnosti, které vyrábějí produkty, kterých se uživatelé mohou skutečně dotknout. Pro vývojáře AI je však nedílnou součástí celého procesu trénování modelů.

Práce Scale AI probíhá tiše v zákulisí, kde lidé zpracovávají nezpracovaná data a transformují je do lekcí pro stroje. Díky tomu mohou nové inteligentní systémy postupně rozumět jazyku, obrazům, emocím 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. Společnost přímo nevytváří chatboty, kteří by dokázali mluvit jako skuteční lidé, ani autonomní vozidla, která by dokázala číst dopravní situaci, ale hraje klíčovou roli v tom, aby se tyto technologie každým dnem staly chytřejšími.

Společnost Scale AI byla založena v roce 2016, kdy byl zakladatel Alexandr Wang ještě studentem. Místo vývoje algoritmů si Wang zvolil jinou cestu: vybudování specializované platformy pro zpracování dat, která by sloužila k trénování umělé inteligence .

V tomto světě jsou data surovinou. Ale surová data, jako jsou neklasifikované obrázky, neuspořádané konverzace nebo nejasná videa, jsou často chaotická a pro stroje nemají žádnou přímou hodnotu.

Úkolem Scale AI je čistit, kategorizovat a označovat toto obrovské množství dat. To znamená navrhnout jak systémy, tak týmy tak, aby identifikovaly a uspořádaly každý malý detail na fotografii, odstavci nebo videozáznamu.

Například aby se autonomní vůz naučil zastavit na správném místě, musí být každý snímek kamery jasně identifikován, kde je přechod pro chodce, kde je semafor a kde je chodec. S miliony takových dat se umělá inteligence dokáže přesně naučit dané chování.

Díky těmto krokům přípravy dat dokáží modely jako ChatGPT, Claude nebo virtuální asistenti v autech rozumět přirozenému jazyku, přesně rozpoznávat obrazy v reálném prostředí a reagovat způsobem podobným lidskému.

Chceme-li naučit umělou inteligenci být chytrá, musíme začít od nejmenší věci.

Bez ohledu na to, jak složitý je model umělé inteligence, je to jen prázdná kostra bez dat, která by ji živila. Na rozdíl od lidí, kteří se mohou učit ze zkušeností a intuice, stroje dokáží pouze opakovat to, co už viděly. Proto hrají tréninková data rozhodující roli v tom, zda je model efektivní, či nikoli.

Aby chatbot pochopil, jak lidé kladou otázky, musel být vystaven milionům konverzací. Aby auto rozpoznalo chodce v dešti, muselo vidět stovky tisíc podobných fotografií. Všechny tyto příklady z reálného světa musí být správně označeny, aby se z nich počítač mohl učit. Bez správných označení se umělá inteligence bude mýlit. Bez dostatečného množství rozmanitých dat bude v reálném prostředí reagovat špatně.

Proto je práce Scale AI tak důležitá. Nejenže shromažďují data, ale také zajišťují, aby byla uspořádána způsobem, který je přesný, rozmanitý a snadno se učí, aby budoucí modely mohly reagovat jako člověk.

Klasickým příkladem je oblast samořídících vozidel. Aby se auto naučilo zvládat neočekávané situace, jako je osoba přecházející ulici nebo motorka jedoucí v opačném směru, model umělé inteligence potřebuje vidět desítky tisíc podobných situací.

Taková data nemohou být snadno dostupná, ani je nelze ponechat na učení strojem. Někdo musí připravit, zorganizovat a zajistit jejich přesnost, než umělá inteligence může zahájit proces učení.

A právě zde přichází na řadu Scale AI. Vytvářejí lekce ne z učebnicových znalostí, ale z miliard pečlivě propracovaných příkladů z reálného světa. Každý proud dat, který jim projde rukama, se stává stavebním kamenem moderního poznávání umělé inteligence.

Z laboratoře do ulic, data zůstávají králem

Scale AI se neomezuje pouze na text, ale podílí se také na trénování počítačového vidění pro autonomní vozidla. Technologické společnosti jako Tesla, Toyota a General Motors spolupracují se Scale AI na výuce aut rozpoznávat chodce, číst dopravní značky a zvládat neočekávané situace.

Kromě toho Scale AI podporuje i další oblasti, jako je obrana, satelity a mapy. Zpracovává snímky z kamer, radarů a fotografie pořízené z vesmíru, aby pomohl modelům rozpoznávat terén, klasifikovat objekty nebo včas detekovat rizika. Satelitní snímek se může jevit jako pouhá horská scenérie, ale díky týmu Scale AI se může stát datovou sadou, která pomáhá stroji předpovídat směr lesních požárů.

Expanze do mnoha oblastí ukazuje, že Scale AI není jen doplňkovým nástrojem, ale stává se klíčovou součástí toho, jak umělá inteligence poznává svět. Vzhledem k tomu, že svět neustále závodí ve vytváření chytřejších modelů, jsou to právě společnosti jako Scale AI, které tiše pokládají pevný základ pro tento závod.

Zpět k tématu

ČT THANH

Zdroj: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm