Wenn Scale AI künstliche Intelligenz "lehrt"

Scale AI wurde von seinem Gründer noch während seines Studiums ins Leben gerufen und ist heute ein unverzichtbarer Bestandteil der Lernprozesse von KI-Modellen. Das Unternehmen entwickelt keine KI, sondern ist der Ort, an dem KI die menschliche Welt versteht.

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

Scale AI macht selten Schlagzeilen und gehört auch nicht zu den Technologieunternehmen, deren Produkte man tatsächlich anfassen kann. Für KI-Entwickler ist es jedoch ein integraler Bestandteil des gesamten Modelltrainingsprozesses.

Die Arbeit von Scale AI findet im Hintergrund statt, wo Rohdaten von Menschen verarbeitet und in Lektionen für Maschinen umgewandelt werden. 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 agiert Scale AI eher im Hintergrund. Das Unternehmen entwickelt zwar keine Chatbots, die wie Menschen sprechen können, oder selbstfahrende Autos, die Verkehrssituationen erkennen, trägt aber maßgeblich 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 einzuschlagen, wählte Wang einen anderen Weg: den Aufbau einer spezialisierten Datenverarbeitungsplattform zur Unterstützung des Trainings künstlicher Intelligenz .

In dieser Welt sind Daten der Rohstoff. Doch Rohdaten wie unklassifizierte Bilder, unstrukturierte Gespräche oder unklare Videos sind oft unübersichtlich und haben für Maschinen keinen direkten Wert.

Scale AI hat die Aufgabe, diese riesigen Datenmengen zu bereinigen, zu kategorisieren und zu kennzeichnen. Das bedeutet, Systeme und Teams zu entwickeln, die jedes noch so kleine Detail in einem Foto, einem Absatz oder einer Videoaufnahme erkennen und organisieren können.

Damit ein autonomes Fahrzeug beispielsweise 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 die 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 menschenähnlich reagieren.

Wenn man einer KI beibringen will, intelligent zu sein, muss man mit dem Kleinsten anfangen.

Egal wie komplex ein KI-Modell ist, ohne Trainingsdaten ist es nur ein leeres Gerüst. Anders als Menschen, die aus Erfahrung und Intuition lernen, können Maschinen lediglich das wiederholen, was sie bereits gesehen haben. Deshalb spielen Trainingsdaten eine entscheidende Rolle für die Effektivität eines Modells.

Damit ein Chatbot versteht, wie Menschen Fragen stellen, muss er Millionen von Konversationen miterlebt 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 vielfältige Daten wird sie in realen Umgebungen schlecht reagieren.

Deshalb ist die Arbeit von Scale AI so wichtig. Sie sammeln nicht nur Daten, sondern sorgen auch dafür, dass diese präzise, ​​vielfältig und lernfähig organisiert sind, damit zukünftige Modelle so reagieren können, wie es ein Mensch tun würde.

Ein klassisches Beispiel findet sich im Bereich der selbstfahrenden Autos. Um ein Auto so zu trainieren, dass es mit unerwarteten Situationen wie einem Fußgänger, der die Straße überquert, oder einem Motorrad, das in die falsche Richtung fährt, umgehen kann, muss das KI-Modell Zehntausende ähnlicher Situationen sehen.

Solche Daten sind nicht ohne Weiteres verfügbar und können auch nicht der Maschine überlassen werden. Jemand muss sie aufbereiten, organisieren und ihre Genauigkeit sicherstellen, bevor die künstliche Intelligenz mit dem Lernprozess beginnen kann.

Hier setzt Scale AI an. Sie generieren Erkenntnisse nicht aus Lehrbuchwissen, sondern aus Milliarden sorgfältig aufbereiteter Beispiele aus der realen Welt. Jeder Datenstrom, der durch ihre Hände geht, wird zu einem Baustein moderner KI-Kognition.

Vom Labor bis zur Straße – Daten bleiben König.

Scale AI beschränkt sich nicht nur auf Textverarbeitung, sondern ist auch am Training von Computer Vision für selbstfahrende Autos beteiligt. Technologieunternehmen wie Tesla, Toyota und General Motors haben bereits mit Scale AI zusammengearbeitet, um Autos beizubringen, Fußgänger zu erkennen, Verkehrsschilder zu lesen und auf unerwartete Situationen zu reagieren.

Scale AI unterstützt darüber hinaus auch andere Bereiche wie Verteidigung, Satelliten und Kartografie. Das Unternehmen verarbeitet Bilder von Kameras, Radargeräten und aus dem Weltraum aufgenommene Fotos, um Modellen zu helfen, Gelände zu erkennen, Objekte zu klassifizieren und Risiken frühzeitig zu erkennen. Ein Satellitenbild mag auf den ersten Blick nur eine Berglandschaft zeigen, doch durch die Arbeit des Scale AI-Teams kann es zu einem Datensatz werden, der der Maschine hilft, die Richtung von Waldbränden vorherzusagen.

Die Expansion in zahlreiche Bereiche zeigt, dass Scale AI nicht nur ein ergänzendes Werkzeug ist, sondern sich zu einem Kernbestandteil der Art und Weise entwickelt, wie künstliche Intelligenz die Welt erlernt. Während weltweit weiterhin um die Entwicklung intelligenterer Modelle gekämpft wird, legen Unternehmen wie Scale AI im Stillen ein solides Fundament für diesen Wettlauf.

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THANH THU

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