Τα δεδομένα εισόδου οργανώνονται με ακρίβεια πριν χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη σε Κλίμακα δεν γίνεται συχνά πρωτοσέλιδο, ούτε συγκαταλέγεται στις εταιρείες τεχνολογίας που δημιουργούν απτά προϊόντα για τους χρήστες. Αλλά για τους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης, αποτελεί αναπόσπαστο μέρος ολόκληρης της διαδικασίας εκπαίδευσης μοντέλων.
Η εργασία της Scale AI λαμβάνει χώρα αθόρυβα στο παρασκήνιο, όπου τα ακατέργαστα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία από ανθρώπους και μετατρέπονται σε μαθήματα για μηχανές. Αυτό επιτρέπει στα νέα ευφυή συστήματα να κατανοούν σταδιακά τη γλώσσα, τις εικόνες, τα συναισθήματα και τις συμπεριφορές που επιδεικνύουν οι άνθρωποι στον πραγματικό κόσμο .
Ποιος είναι ο Scale AI και τι κάνει;
Σε σύγκριση με το OpenAI, την Google ή το Meta, το Scale AI είναι ένας σχετικά ήσυχος παίκτης. Παρόλο που δεν δημιουργεί άμεσα chatbots που μιλούν σαν πραγματικοί άνθρωποι ή αυτοκίνητα χωρίς οδηγό ικανά να διαβάζουν τις κυκλοφοριακές συνθήκες, παίζει καθοριστικό ρόλο στο να κάνει αυτές τις τεχνολογίες πιο έξυπνες κάθε μέρα.
Η Scale AI ιδρύθηκε το 2016, όταν ο ιδρυτής της, Alexandr Wang, ήταν ακόμα φοιτητής. Αντί να επιδιώξει την ανάπτυξη αλγορίθμων, ο Wang επέλεξε μια διαφορετική πορεία: την κατασκευή μιας πλατφόρμας ειδικά για την επεξεργασία δεδομένων με σκοπό την εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης .
Σε αυτόν τον κόσμο, τα δεδομένα είναι η κινητήρια δύναμη. Ωστόσο, τα μη επεξεργασμένα δεδομένα, όπως οι μη ταξινομημένες εικόνες, οι μη οργανωμένες συνομιλίες ή τα βίντεο με ασαφές περιεχόμενο, είναι συχνά χαοτικά και δεν έχουν άμεση αξία για τις μηχανές.
Η δουλειά του Scale AI είναι να καθαρίζει, να ταξινομεί και να επισημαίνει αυτήν την τεράστια ποσότητα δεδομένων. Αυτό σημαίνει ότι σχεδιάζουν τόσο το σύστημα όσο και την ομάδα έτσι ώστε να αναγνωρίζουν και να οργανώνουν κάθε μικροσκοπική λεπτομέρεια σε μια φωτογραφία, ένα κείμενο ή ένα βίντεο κλιπ.
Για παράδειγμα, για να μάθει ένα αυτόνομο αυτοκίνητο να σταματά στο σωστό σημείο, κάθε καρέ που καταγράφεται από την κάμερα πρέπει να αναγνωρίζεται σαφώς ως διάβαση πεζών, φανάρι ή πεζός. Με εκατομμύρια τέτοια σημεία δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μάθει τη συμπεριφορά με ακρίβεια.
Χάρη σε τέτοιες διαδικασίες προετοιμασίας δεδομένων, μοντέλα όπως το ChatGPT, το Claude ή οι εικονικοί βοηθοί αυτοκινήτου μπορούν να κατανοήσουν τη φυσική γλώσσα, να αναγνωρίσουν με ακρίβεια εικόνες σε πραγματικά περιβάλλοντα και να ανταποκριθούν με ανθρώπινο τρόπο.
Για να εκπαιδεύσουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη ώστε να είναι έξυπνη, πρέπει να ξεκινήσουμε από τα πιο μικρά πράγματα.
Όσο περίπλοκη κι αν είναι η δομή ενός μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης, είναι απλώς ένας άδειος σκελετός αν δεν τροφοδοτείται με δεδομένα. Σε αντίθεση με τους ανθρώπους, οι οποίοι μπορούν να μάθουν από την εμπειρία και τη διαίσθηση, οι μηχανές ξέρουν μόνο πώς να επαναλαμβάνουν ό,τι έχουν ήδη δει. Γι' αυτό τα δεδομένα εκπαίδευσης παίζουν κρίσιμο ρόλο στη δημιουργία ενός αποτελεσματικού μοντέλου.
Για να κατανοήσει ένα chatbot πώς κάνουν ερωτήσεις οι άνθρωποι, πρέπει να έχει εκτεθεί σε εκατομμύρια συνομιλίες. Για να αναγνωρίσει ένα αυτοκίνητο έναν πεζό στη βροχή, πρέπει να έχει δει εκατοντάδες χιλιάδες παρόμοιες εικόνες. Όλα αυτά τα παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο πρέπει να έχουν επισημανθεί με ακρίβεια για να μάθει ο υπολογιστής από αυτά. Χωρίς τις σωστές ετικέτες, η τεχνητή νοημοσύνη θα παρερμηνεύσει. Χωρίς αρκετά ποικίλα δεδομένα, θα αντιδράσει άσχημα σε πραγματικά περιβάλλοντα.
Αυτό εξηγεί γιατί το έργο της Scale AI είναι τόσο σημαντικό. Δεν συλλέγουν μόνο δεδομένα, αλλά διασφαλίζουν επίσης ότι αυτά είναι οργανωμένα με ακρίβεια, ποικίλα και εύκολα στην εκμάθηση. Αυτό επιτρέπει στα επόμενα μοντέλα να αντιδρούν σαν άτομα με εμπειρία στον πραγματικό κόσμο.
Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα είναι ο τομέας των αυτόνομων αυτοκινήτων. Για να εκπαιδεύσει ένα αυτοκίνητο να χειρίζεται απρόβλεπτες καταστάσεις, όπως πεζούς που διασχίζουν τον δρόμο ή μοτοσικλέτες που έρχονται από την αντίθετη κατεύθυνση, το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να προβλέψει δεκάδες χιλιάδες παρόμοια σενάρια.
Τέτοια δεδομένα δεν μπορούν να είναι άμεσα διαθέσιμα, ούτε μπορούν να αφεθούν στις μηχανές να μάθουν μόνες τους. Πρέπει να προετοιμαστούν, να οργανωθούν και η ακρίβειά τους να διασφαλιστεί από τους ανθρώπους προτού η τεχνητή νοημοσύνη μπορέσει να ξεκινήσει τη διαδικασία μάθησης.
Εκεί έγκειται ο ρόλος της Scale AI. Είναι αυτές που δημιουργούν τα μαθήματα, όχι με γνώσεις από σχολικά βιβλία, αλλά με δισεκατομμύρια προσεκτικά επεξεργασμένα παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο. Κάθε ροή δεδομένων που περνάει από τα χέρια τους γίνεται δομικό στοιχείο στην κατανόηση της σύγχρονης τεχνητής νοημοσύνης.
Από το εργαστήριο μέχρι τον δρόμο, τα δεδομένα εξακολουθούν να έχουν προτεραιότητα.
Ο ρόλος της Scale AI εκτείνεται πέρα από την επεξεργασία κειμένου. Ασχολείται επίσης με την εκπαίδευση της υπολογιστικής όρασης για αυτοκίνητα χωρίς οδηγό. Εταιρείες τεχνολογίας όπως η Tesla, η Toyota και η General Motors έχουν συνεργαστεί με την Scale AI για να διδάξουν στα οχήματα να αναγνωρίζουν πεζούς, να διαβάζουν σήματα κυκλοφορίας και να διαχειρίζονται απρόβλεπτες καταστάσεις.
Επιπλέον, το Scale AI υποστηρίζει και άλλους τομείς όπως η άμυνα, οι δορυφόροι και η χαρτογράφηση. Επεξεργάζονται εικόνες από κάμερες, ραντάρ και διαστημικές εικόνες για να βοηθήσουν τα μοντέλα να αναγνωρίζουν το έδαφος, να ταξινομούν αντικείμενα ή να εντοπίζουν απειλές έγκαιρα. Μια δορυφορική εικόνα που μπορεί να φαίνεται απλώς σαν μια σκηνή δασών και βουνών μπορεί, μέσω των χεριών της ομάδας Scale AI, να γίνει ένα σύνολο δεδομένων που βοηθά το μηχάνημα να προβλέψει την κατεύθυνση της κίνησης των πυρκαγιών.
Η επέκταση σε πολλαπλούς τομείς δείχνει ότι η Scale AI δεν είναι απλώς ένα βοηθητικό εργαλείο, αλλά γίνεται βασικό μέρος του τρόπου με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει τον κόσμο. Καθώς ο κόσμος συνεχίζει να αγωνίζεται για να δημιουργήσει πιο έξυπνα μοντέλα, είναι οι ήσυχες εταιρείες όπως η Scale AI που θέτουν τα γερά θεμέλια για αυτόν τον αγώνα.
Πηγή: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
Σχόλιο (0)