Los datos de entrada se organizan cuidadosamente antes de ser utilizados para entrenar la IA.
Scale AI no suele ser noticia, ni es una de las empresas tecnológicas que fabrican productos tangibles para el usuario. Sin embargo, para los desarrolladores de IA, es una parte fundamental de todo el proceso de entrenamiento de modelos.
El trabajo de Scale AI se desarrolla discretamente entre bastidores, donde los datos brutos son procesados por humanos y transformados en lecciones para las máquinas. Gracias a ello, los nuevos sistemas inteligentes pueden comprender gradualmente el lenguaje, las imágenes, las emociones y los comportamientos que las personas muestran en el mundo real.
¿Quién es Scale AI y qué hace?
En comparación con OpenAI, Google o Meta, Scale AI es un actor relativamente discreto. La empresa no crea directamente chatbots que puedan hablar como personas reales ni coches autónomos capaces de interpretar el tráfico, pero desempeña un papel crucial en el desarrollo continuo de estas tecnologías.
Scale AI se fundó en 2016, cuando su fundador, Alexandr Wang, aún era estudiante. En lugar de dedicarse al desarrollo de algoritmos, Wang optó por un camino diferente: crear una plataforma especializada de procesamiento de datos para el entrenamiento de inteligencia artificial .
En este mundo, los datos son la materia prima. Pero los datos en bruto, como imágenes sin clasificar, conversaciones desorganizadas o vídeos poco claros, suelen ser desordenados y no tienen un valor directo para las máquinas.
La función de Scale AI es limpiar, categorizar y etiquetar esa enorme cantidad de datos. Esto implica diseñar sistemas y equipos para identificar y organizar cada pequeño detalle en una foto, un párrafo o una toma de vídeo.
Por ejemplo, para que un coche autónomo aprenda a detenerse en el lugar correcto, cada fotograma de la cámara debe identificar claramente dónde hay un paso de peatones, un semáforo o un peatón. Con millones de datos de este tipo, la inteligencia artificial puede aprender el comportamiento con precisión.
Gracias a estos pasos de preparación de datos, modelos como ChatGPT, Claude o los asistentes virtuales en los automóviles pueden comprender el lenguaje natural, reconocer con precisión imágenes en entornos del mundo real y responder de manera similar a la humana.
Si queremos enseñarle inteligencia artificial, tenemos que empezar por lo más pequeño.
Por muy complejo que sea un modelo de IA, sin datos que lo alimenten, no es más que un esqueleto vacío. A diferencia de los humanos, que aprenden de la experiencia y la intuición, las máquinas solo pueden repetir lo que ya han visto. Por eso, los datos de entrenamiento son cruciales para crear un modelo eficaz.
Para que un chatbot comprenda cómo los humanos hacen preguntas, debe haber estado expuesto a millones de conversaciones. Para que un coche reconozca a los peatones bajo la lluvia, debe haber visto cientos de miles de fotos similares. Todos esos ejemplos del mundo real deben estar correctamente etiquetados para que el ordenador aprenda de ellos. Sin las etiquetas adecuadas, la IA se equivocará. Sin datos suficientemente diversos, reaccionará mal en entornos reales.
Por eso el trabajo de Scale AI es tan importante. No solo recopilan datos, sino que se aseguran de que estén organizados de forma precisa, diversa y aprendible, para que los modelos futuros puedan reaccionar como lo haría una persona.
Un ejemplo clásico se encuentra en el campo de los coches autónomos. Para entrenar a un coche a gestionar situaciones inesperadas, como una persona cruzando la calle o una motocicleta circulando en sentido contrario, el modelo de inteligencia artificial necesita observar decenas de miles de situaciones similares.
Estos datos no pueden estar fácilmente disponibles, ni se puede dejar que la máquina los aprenda por sí sola. Alguien debe prepararlos, organizarlos y garantizar su precisión antes de que la inteligencia artificial pueda comenzar el proceso de aprendizaje.
Ahí es donde entra en juego Scale AI. Crean lecciones, no a partir de conocimientos teóricos, sino a partir de miles de millones de ejemplos reales cuidadosamente refinados. Cada flujo de datos que procesan se convierte en un componente fundamental de la cognición moderna de la IA.
Desde el laboratorio hasta las calles, los datos siguen siendo los reyes.
Scale AI no se limita al texto; también participa en el entrenamiento de la visión artificial para vehículos autónomos. Empresas tecnológicas como Tesla, Toyota y General Motors han colaborado con Scale AI para enseñar a los coches a reconocer peatones, leer señales de tráfico y gestionar situaciones imprevistas.
Además, Scale AI también presta servicios a otros campos como la defensa, los satélites y la cartografía. Procesan imágenes de cámaras, radares y fotografías tomadas desde el espacio para ayudar a los modelos a reconocer el terreno, clasificar objetos o detectar riesgos de forma temprana. Una imagen satelital puede parecer simplemente un paisaje de montaña, pero gracias al equipo de Scale AI, se convierte en un conjunto de datos que ayuda a la máquina a predecir la dirección de los incendios forestales.
La expansión a numerosos campos demuestra que Scale AI no es solo una herramienta complementaria, sino que se está convirtiendo en una pieza fundamental del aprendizaje de la inteligencia artificial sobre el mundo. Mientras el mundo continúa la carrera por crear modelos más inteligentes, son empresas como Scale AI las que, discretamente, sientan las bases para esa carrera.
Fuente: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
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