Όταν η Scale AI «διδάσκει» την τεχνητή νοημοσύνη

Ξεκινώντας όταν ο ιδρυτής της ήταν ακόμα φοιτητής, η Scale AI είναι πλέον ένας απαραίτητος κρίκος στο μαθησιακό ταξίδι των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Η εταιρεία δεν δημιουργεί Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά βοηθά την Τεχνητή Νοημοσύνη να κατανοήσει τον ανθρώπινο κόσμο.

Τα δεδομένα εισόδου οργανώνονται με ακρίβεια πριν χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη σε Κλίμακα δεν γίνεται ιδιαίτερα δημοφιλής, ούτε είναι μία από τις εταιρείες τεχνολογίας που κατασκευάζει προϊόντα που οι χρήστες μπορούν πραγματικά να αγγίξουν. 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 έξυπνα 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 την OpenAI, την Google ή την Meta, η Scale AI είναι ένας σχετικά ήσυχος παίκτης. Η εταιρεία δεν δημιουργεί άμεσα chatbots που μπορούν να μιλούν σαν πραγματικοί άνθρωποι ή αυτοκίνητα χωρίς οδηγό που μπορούν να διαβάζουν τις κυκλοφοριακές συνθήκες, αλλά παίζει καθοριστικό ρόλο στο να κάνει αυτές τις τεχνολογίες πιο έξυπνες κάθε μέρα.

Η Scale AI ιδρύθηκε το 2016, όταν ο ιδρυτής Alexandr Wang ήταν ακόμα φοιτητής. Αντί να ακολουθήσει την πορεία ανάπτυξης αλγορίθμων, ο Wang επέλεξε μια διαφορετική πορεία: την κατασκευή μιας πλατφόρμας επεξεργασίας δεδομένων για την εκπαίδευση στην τεχνητή νοημοσύνη .

Σε αυτόν τον κόσμο, τα δεδομένα είναι η πρώτη ύλη. Αλλά τα ακατέργαστα δεδομένα, όπως οι αταξινόμητες εικόνες, οι ανοργάνωτες συνομιλίες ή τα ασαφή βίντεο, είναι συχνά ακατάστατα και δεν έχουν άμεση αξία για τις μηχανές.

Η δουλειά της Τεχνητής Νοημοσύνης (Scale AI) είναι να καθαρίζει, να κατηγοριοποιεί και να επισημαίνει αυτήν την τεράστια ποσότητα δεδομένων. Αυτό σημαίνει σχεδιασμό τόσο συστημάτων όσο και ομάδων για τον εντοπισμό και την οργάνωση κάθε μικρής λεπτομέρειας σε μια φωτογραφία, μια παράγραφο ή ένα βίντεο.

Για παράδειγμα, για να μάθει ένα αυτόνομο αυτοκίνητο να σταματά στο σωστό σημείο, κάθε καρέ κάμερας πρέπει να προσδιορίζει με σαφήνεια πού βρίσκεται μια διάβαση πεζών, πού βρίσκεται ένα φανάρι και πού βρίσκεται ένας πεζός. Με εκατομμύρια τέτοια δεδομένα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μάθει με ακρίβεια τη συμπεριφορά.

Χάρη σε τέτοια βήματα προετοιμασίας δεδομένων, μοντέλα όπως το ChatGPT, το Claude ή οι εικονικοί βοηθοί σε αυτοκίνητα μπορούν να κατανοήσουν τη φυσική γλώσσα, να αναγνωρίσουν με ακρίβεια εικόνες σε πραγματικά περιβάλλοντα και να ανταποκριθούν με ανθρώπινο τρόπο.

Θέλεις να μάθεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη να είναι έξυπνη, πρέπει να ξεκινήσεις από το πιο μικρό πράγμα

Όσο περίπλοκο κι αν είναι ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης, δεν είναι τίποτα περισσότερο από ένας άδειος σκελετός χωρίς δεδομένα για να το τροφοδοτήσουν. Σε αντίθεση με τους ανθρώπους που μπορούν να μάθουν από την εμπειρία και τη διαίσθηση, οι μηχανές μπορούν μόνο να επαναλάβουν ό,τι έχουν δει στο παρελθόν. Γι' αυτό τα δεδομένα εκπαίδευσης παίζουν καθοριστικό 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 τους πεζούς στη βροχή, πρέπει να δει εκατοντάδες χιλιάδες παρόμοιες φωτογραφίες. Όλα αυτά τα παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο πρέπει να έχουν σωστές ετικέτες για να μάθει ο υπολογιστής από αυτές. Χωρίς τις σωστές ετικέτες, η Τεχνητή Νοημοσύνη θα κάνει λάθος. Χωρίς αρκετά ποικίλα δεδομένα, θα αντιδρά άσχημα σε πραγματικά περιβάλλοντα.

Γι' αυτό το λόγο η εργασία της Scale AI είναι τόσο σημαντική. Δεν συλλέγουν απλώς δεδομένα, αλλά διασφαλίζουν ότι είναι οργανωμένα με τρόπο που να είναι ακριβής, ποικίλος και εύκολα κατανοητός, έτσι ώστε τα μελλοντικά μοντέλα να μπορούν να αντιδρούν όπως θα έκανε ένας άνθρωπος.

Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα είναι ο τομέας των αυτόνομων αυτοκινήτων. Για να εκπαιδεύσει ένα αυτοκίνητο να χειρίζεται απρόβλεπτες καταστάσεις, όπως ένα άτομο που διασχίζει τον δρόμο ή μια μοτοσικλέτα που κινείται σε αντίθετη κατεύθυνση, ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να δει δεκάδες χιλιάδες παρόμοιες καταστάσεις.

Τέτοια δεδομένα δεν μπορούν να είναι άμεσα διαθέσιμα, ούτε μπορούν να αφεθούν στη μηχανή να μάθει μόνη της. Κάποιος πρέπει να προετοιμάσει, να οργανώσει και να διασφαλίσει την ακρίβειά τους προτού η Τεχνητή Νοημοσύνη ξεκινήσει τη διαδικασία μάθησης.

Εδώ ακριβώς έρχεται η Κλιμακωτή Τεχνητή Νοημοσύνη (Scale AI). Δημιουργούν μαθήματα, όχι από γνώσεις σχολικών βιβλίων, αλλά από δισεκατομμύρια προσεκτικά σχεδιασμένα παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο. Κάθε ροή δεδομένων που περνάει από τα χέρια τους γίνεται δομικό στοιχείο της σύγχρονης νόησης με τεχνητή νοημοσύνη.

Από το εργαστήριο στους δρόμους, τα δεδομένα παραμένουν βασιλιάδες

Η Scale AI δεν περιορίζεται μόνο στο κείμενο, αλλά συμμετέχει επίσης στην 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 αυτοκίνητα να αναγνωρίζουν πεζούς, να διαβάζουν σήματα κυκλοφορίας και να διαχειρίζονται απρόβλεπτες καταστάσεις.

Επιπλέον, η Scale AI υποστηρίζει και άλλους τομείς όπως η άμυνα, οι δορυφόροι και οι χάρτες. Επεξεργάζονται εικόνες από κάμερες, ραντάρ και φωτογραφίες που λαμβάνονται από το διάστημα για να βοηθήσουν τα μοντέλα να αναγνωρίζουν το έδαφος, να ταξινομούν αντικείμενα ή να εντοπίζουν κινδύνους έγκαιρα. Μια δορυφορική εικόνα μπορεί να φαίνεται απλώς σαν μια εικόνα ενός δάσους, αλλά μέσα από τα χέρια της ομάδας Scale AI, μπορεί να γίνει ένα σύνολο δεδομένων που βοηθά το μηχάνημα να προβλέψει την κατεύθυνση των πυρκαγιών.

Η επέκταση σε πολλαπλούς τομείς δείχνει ότι η Scale AI δεν είναι απλώς ένα συμπληρωματικό εργαλείο, αλλά γίνεται βασικό μέρος του τρόπου με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει για τον κόσμο. Καθώς ο κόσμος συνεχίζει να αγωνίζεται για τη δημιουργία πιο έξυπνων μοντέλων, εταιρείες όπως η Scale AI είναι αυτές που θέτουν αθόρυβα τις βάσεις για αυτόν τον αγώνα.

Επιστροφή στο θέμα

ΘΑΝ ΠΕΜ

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