Los datos de entrada se organizan cuidadosamente antes de usarse para entrenar la IA.
Scale AI no suele ser noticia, ni es una de las empresas tecnológicas que crea productos que los usuarios pueden tocar. Pero para los desarrolladores de IA, es una parte integral de todo el proceso de entrenamiento de modelos.
El trabajo de Scale AI se lleva a cabo silenciosamente entre bastidores, donde los datos sin procesar son procesados por humanos y transformados en lecciones para las máquinas. Esto permite que los sistemas inteligentes comprendan 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 hablen como personas reales ni coches autónomos que puedan interpretar el tráfico, pero desempeña un papel crucial en el desarrollo de estas tecnologías cada día más inteligentes.
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: construir una plataforma de procesamiento de datos para el entrenamiento de inteligencia artificial .
En este mundo, los datos son la materia prima. Pero los datos sin procesar, como imágenes sin clasificar, conversaciones desorganizadas o vídeos turbios, suelen ser confusos y carecen de valor directo para las máquinas.
La función de Scale AI es depurar, categorizar y etiquetar esa enorme cantidad de datos. Esto implica diseñar sistemas y equipos para identificar y organizar cada pequeño detalle de una foto, un párrafo o un vídeo.
Por ejemplo, para que un coche autónomo aprenda a detenerse en el lugar correcto, cada fotograma de la cámara debe identificar claramente dónde está un cruce de peatones, un semáforo y un peatón. Con millones de estos datos, 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 imágenes con precisión en entornos del mundo real y responder de manera similar a la humana.
Si quieres enseñar a la IA a ser inteligente, tienes que empezar por lo más pequeño.
Por muy complejo que sea un modelo de IA, no es más que un esqueleto vacío sin datos que lo alimenten. A diferencia de los humanos, que pueden aprender de la experiencia y la intuición, las máquinas solo pueden repetir lo que han visto antes. Por eso, los datos de entrenamiento son cruciales para crear un modelo eficaz.
Para que un chatbot comprenda cómo hacen preguntas los humanos, necesita estar expuesto a millones de conversaciones. Para que un coche reconozca a los peatones bajo la lluvia, necesita ver cientos de miles de fotos similares. Todos esos ejemplos del mundo real deben etiquetarse correctamente para que la computadora aprenda de ellos. Sin las etiquetas correctas, la IA se equivocará. Sin suficientes datos 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 fácil de aprender, para que los modelos futuros puedan reaccionar como lo haría una persona.
Un ejemplo claro se encuentra en el campo de los coches autónomos. Para entrenar a un coche a gestionar situaciones inesperadas, como una persona que cruza la calle o una moto que va en sentido contrario, un modelo de inteligencia artificial necesita analizar decenas de miles de situaciones similares.
Estos datos no pueden estar fácilmente disponibles ni dejar que la máquina aprenda por sí sola. Alguien debe prepararlos, organizarlos y garantizar su precisión antes de que la IA pueda comenzar el proceso de aprendizaje.
Ahí es donde entra Scale AI. Crean lecciones, no a partir de conocimientos teóricos, sino de miles de millones de ejemplos del mundo real cuidadosamente elaborados. Cada flujo de datos que pasa por sus manos se convierte en un componente fundamental de la cognición de la IA moderna.
Del laboratorio a la calle, los datos siguen siendo los reyes
Scale AI no se limita solo al texto, sino que también participa en el entrenamiento de la visión artificial para coches 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 inesperadas.
Además, Scale AI también apoya otros campos como defensa, satélites y mapas. Procesa imágenes de cámaras, radares y fotos 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 una escena de un bosque, pero gracias al equipo de Scale AI, puede convertirse en un conjunto de datos que ayuda a la máquina a predecir la dirección de los incendios forestales.
La expansión a múltiples áreas demuestra que Scale AI no es solo una herramienta complementaria, sino que se está convirtiendo en un componente fundamental de cómo la inteligencia artificial aprende sobre el mundo. Mientras el mundo continúa compitiendo por crear modelos más inteligentes, empresas como Scale AI están sentando las bases silenciosamente.
Fuente: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
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