Wenn Scale AI künstliche Intelligenz „unterrichtet“

Scale AI wurde gegründet, als sein Gründer noch Student war, und ist heute ein unverzichtbares Bindeglied auf dem Weg zum Erlernen künstlicher Intelligenzmodelle. Das Unternehmen entwickelt keine KI, sondern ist der Ort, an dem KI die menschliche Welt versteht.

Die Eingabedaten werden übersichtlich organisiert, bevor sie zum Trainieren der KI verwendet werden.

Scale AI macht nicht oft Schlagzeilen und ist auch nicht eines der Technologieunternehmen, die Produkte herstellen, die die Nutzer tatsächlich anfassen können. Für KI-Entwickler ist es jedoch ein integraler Bestandteil des gesamten Modelltrainingsprozesses.

Die Arbeit von Scale AI geschieht im Hintergrund, wo Menschen Rohdaten verarbeiten und in Lerninhalte für Maschinen umwandeln. Dadurch können neue intelligente Systeme nach und nach die Sprache, Bilder, Emotionen und Verhaltensweisen verstehen, die Menschen in der realen Welt zeigen.

Wer ist Scale AI und was macht das Unternehmen?

Im Vergleich zu OpenAI, Google oder Meta ist Scale AI ein relativ ruhiger Akteur. Das Unternehmen entwickelt zwar keine Chatbots, die wie echte Menschen sprechen können, oder selbstfahrende Autos, die Verkehrssituationen einschätzen können, trägt aber entscheidend dazu bei, dass diese Technologien täglich intelligenter werden.

Scale AI wurde 2016 gegründet, als Gründer Alexandr Wang noch Student war. Anstatt den Weg der Algorithmenentwicklung zu beschreiten, entschied sich Wang für einen anderen Weg: den Aufbau einer spezialisierten Datenverarbeitungsplattform zum Training künstlicher Intelligenz .

In dieser Welt sind Daten der Rohstoff. Doch Rohdaten wie nicht klassifizierte Bilder, unorganisierte Gespräche oder unklare Videos sind oft chaotisch und haben für Maschinen keinen direkten Wert.

Die Aufgabe von Scale AI besteht darin, diese riesigen Datenmengen zu bereinigen, zu kategorisieren und zu kennzeichnen. Das bedeutet, sowohl Systeme als auch Teams zu entwickeln, die jedes noch so kleine Detail in einem Foto, einem Absatz oder einer Videoaufnahme identifizieren und organisieren können.

Damit beispielsweise ein selbstfahrendes Auto lernt, an der richtigen Stelle anzuhalten, muss in jedem Kamerabild klar erkennbar sein, wo sich ein Zebrastreifen, eine Ampel oder ein Fußgänger befindet. Mithilfe von Millionen solcher Daten kann künstliche Intelligenz das Verhalten präzise erlernen.

Dank solcher Datenaufbereitungsschritte können Modelle wie ChatGPT, Claude oder virtuelle Assistenten in Autos natürliche Sprache verstehen, Bilder in realen Umgebungen genau erkennen und menschenähnlicher Weise reagieren.

Will man KI schlau machen, muss man mit dem Kleinsten anfangen

Egal wie komplex ein KI-Modell ist, es ist nur ein leeres Skelett ohne Daten, die es füttern. Im Gegensatz zu Menschen, die aus Erfahrung und Intuition lernen können, können Maschinen nur wiederholen, was sie zuvor gesehen haben. Deshalb spielen Trainingsdaten eine entscheidende Rolle bei der Erstellung eines effektiven Modells.

Damit ein Chatbot versteht, wie Menschen Fragen stellen, muss er Millionen von Gesprächen durchlaufen haben. Damit ein Auto Fußgänger im Regen erkennt, muss es Hunderttausende ähnlicher Fotos gesehen haben. All diese Beispiele aus der realen Welt müssen korrekt beschriftet sein, damit der Computer daraus lernen kann. Ohne die richtigen Beschriftungen wird die KI Fehler machen. Ohne ausreichend unterschiedliche Daten reagiert sie in realen Umgebungen schlecht.

Aus diesem Grund ist die Arbeit von Scale AI so wichtig. Das Unternehmen sammelt nicht nur Daten, sondern sorgt auch dafür, dass diese präzise, ​​vielfältig und lernfähig organisiert werden, damit zukünftige Modelle wie ein Mensch reagieren können.

Ein klassisches Beispiel hierfür ist der Bereich selbstfahrender Autos. Um ein Auto auf unerwartete Situationen wie das Überqueren einer Straße durch eine Person oder das Fahren eines Motorrads in die falsche Richtung zu trainieren, muss das KI-Modell Zehntausende ähnlicher Situationen sehen.

Solche Daten stehen nicht ohne weiteres zur Verfügung und können auch nicht der Maschine überlassen werden, damit sie selbstständig lernen. Jemand muss die Daten vorbereiten, organisieren und ihre Genauigkeit sicherstellen, bevor die künstliche Intelligenz mit dem Lernprozess beginnen kann.

Hier kommt Scale AI ins Spiel. Sie erstellen Lektionen nicht auf Grundlage von Lehrbuchwissen, sondern anhand von Milliarden sorgfältig verfeinerter Beispiele aus der realen Welt. Jeder Datenstrom, der durch ihre Hände geht, wird zu einem Baustein moderner KI-Kognition.

Vom Labor bis auf die Straße: Daten bleiben König

Scale AI beschränkt sich nicht nur auf Textverarbeitung, sondern trainiert auch die Computervision für selbstfahrende Autos. Technologieunternehmen wie Tesla, Toyota und General Motors haben mit Scale AI zusammengearbeitet, um Autos das Erkennen von Fußgängern, das Lesen von Verkehrsschildern und den Umgang mit unerwarteten Situationen beizubringen.

Darüber hinaus unterstützt Scale AI auch andere Bereiche wie Verteidigung, Satelliten und Karten. Das Team verarbeitet Bilder von Kameras, Radaren und Weltraumfotos, um Modellen zu helfen, Gelände zu erkennen, Objekte zu klassifizieren oder Risiken frühzeitig zu erkennen. Ein Satellitenbild mag wie eine bloße Berglandschaft erscheinen, doch durch die Arbeit des Scale-AI-Teams kann daraus ein Datensatz werden, der der Maschine hilft, die Richtung von Waldbränden vorherzusagen.

Die Expansion in viele Bereiche zeigt, dass Scale AI nicht nur ein ergänzendes Werkzeug ist, sondern zu einem zentralen Bestandteil der Art und Weise wird, wie künstliche Intelligenz die Welt erlernt. Während die Welt weiterhin um die Entwicklung intelligenterer Modelle kämpft, sind es Unternehmen wie Scale AI, die still und leise eine solide Grundlage für diesen Wettlauf legen.

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THANH THU

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