כאשר Scale AI 'מלמד' בינה מלאכותית

Scale AI, שמקורה עוד כשהמייסד שלה היה סטודנט, הוא כיום חוליה הכרחית במסע הלמידה של מודלים של בינה מלאכותית. החברה לא יוצרת בינה מלאכותית, אבל היא המקום שעוזר לבינה מלאכותית להבין את העולם האנושי.

נתוני הקלט מאורגנים בצורה מסודרת לפני שהם משמשים לאימון הבינה המלאכותית.

בינה מלאכותית בקנה מידה לא מגיעה לכותרות לעתים קרובות, וגם לא בקרב חברות הטכנולוגיה שיוצרות מוצרים מוחשיים עבור משתמשים. אבל עבור מפתחי בינה מלאכותית, הם חלק בלתי נפרד מתהליך אימון המודלים כולו.

עבודתה של Scale AI מתבצעת בשקט מאחורי הקלעים, שם נתונים גולמיים מעובדים על ידי בני אדם והופכים לשיעורים למכונות. זה מאפשר למערכות חכמות חדשות להבין בהדרגה את השפה, התמונות, הרגשות וההתנהגויות שבני אדם מפגינים בעולם האמיתי.

מי זה Scale AI ומה הם עושים?

בהשוואה ל-OpenAI, גוגל או מטה, Scale AI היא שחקנית יחסית שקטה. למרות שהיא לא יוצרת ישירות צ'אטבוטים שמדברים כמו אנשים אמיתיים או מכוניות אוטונומיות המסוגלות לקרוא מצבי תנועה, היא ממלאת תפקיד מכריע בהפיכת הטכנולוגיות הללו לחכמות יותר מדי יום.

Scale AI נוסדה בשנת 2016 כאשר מייסדה, אלכסנדר וואנג, היה עדיין סטודנט. במקום לעסוק בפיתוח אלגוריתמים, וואנג בחר בדרך אחרת: בניית פלטפורמה ספציפית לעיבוד נתונים לאימון בינה מלאכותית .

בעולם הזה, נתונים הם עורק החיים. אבל נתונים לא מעובדים, כמו תמונות לא מסווגות, שיחות לא מאורגנות או סרטונים עם תוכן לא ברור, הם לעתים קרובות כאוטיים ואין להם ערך ישיר למכונות.

תפקידה של Scale AI הוא לנקות, לסווג ולתייג את כמות הנתונים העצומה הזו. משמעות הדבר היא שהם מתכננים גם את המערכת וגם את הצוות לזהות ולארגן כל פרט קטן בתמונה, בקטע טקסט או בקטע וידאו.

לדוגמה, כדי שמכונית אוטונומית תלמד לעצור במקום הנכון, כל פריים שצולם מהמצלמה חייב להיות מזוהה בבירור כמעבר חציה, רמזור או הולך רגל. בעזרת מיליוני נקודות נתונים כאלה, בינה מלאכותית יכולה ללמוד התנהגות במדויק.

הודות לתהליכי הכנת נתונים כאלה, מודלים כמו ChatGPT, Claude, או עוזרים וירטואליים ברכב יכולים להבין שפה טבעית, לזהות במדויק תמונות בסביבות אמיתיות ולהגיב בצורה אנושית.

כדי לאמן בינה מלאכותית להיות אינטליגנטית, עלינו להתחיל בדברים הקטנים ביותר.

לא משנה כמה מורכב המבנה של מודל בינה מלאכותית, הוא בסך הכל שלד ריק אם הוא לא מוזן בנתונים. בניגוד לבני אדם, שיכולים ללמוד מניסיון ואינטואיציה, מכונות יודעות רק כיצד לחזור על מה שכבר ראו. זו הסיבה שנתוני אימון ממלאים תפקיד מכריע ביצירת מודל יעיל.

כדי שצ'אטבוט יבין כיצד בני אדם שואלים שאלות, הוא צריך להיחשף למיליוני שיחות. כדי שמכונית תזהה הולך רגל בגשם, היא צריכה לראות מאות אלפי תמונות דומות. כל הדוגמאות הללו מהעולם האמיתי חייבות להיות מתויגות במדויק כדי שהמחשב יוכל ללמוד מהן. ללא התוויות הנכונות, הבינה המלאכותית תפרש אותן בצורה שגויה. ללא מספיק נתונים מגוונים, היא תגיב בצורה גרועה בסביבות בעולם האמיתי.

זה מסביר מדוע עבודתה של Scale AI כה חשובה. הם לא רק אוספים נתונים אלא גם מבטיחים שהם מאורגנים בצורה מדויקת, מגוונת וניתנים ללמידה. זה מאפשר למודלים הבאים להגיב כמו אדם עם ניסיון מהעולם האמיתי.

דוגמה בולטת לכך היא בתחום המכוניות האוטונומיות. כדי לאמן מכונית להתמודד עם מצבים בלתי צפויים כמו הולכי רגל שחוצים את הכביש או אופנועים המגיעים מהכיוון הנגדי, מודל הבינה המלאכותית צריך להציג עשרות אלפי תרחישים דומים.

נתונים כאלה אינם זמינים בקלות, וגם לא ניתן להשאירם למכונות ללמוד בעצמן. יש להכין אותם, לארגן אותם ולדייק אותם על ידי בני אדם לפני שבינה מלאכותית תוכל להתחיל בתהליך הלמידה.

כאן טמון תפקידה של Scale AI. הם אלה שיוצרים את השיעורים, לא עם ידע מספרי לימוד, אלא עם מיליארדי דוגמאות מהעולם האמיתי המעודנות בקפידה. כל זרם נתונים שעובר דרך ידיהם הופך לאבן בניין בהבנת הבינה המלאכותית המודרנית.

מהמעבדה ועד לרחוב, הנתונים עדיין קודמים לכל.

תפקידה של Scale AI משתרע מעבר לעיבוד טקסט; היא מעורבת גם באימון ראייה ממוחשבת עבור מכוניות אוטונומיות. חברות טכנולוגיה כמו טסלה, טויוטה וג'נרל מוטורס שיתפו פעולה עם Scale AI כדי ללמד כלי רכב לזהות הולכי רגל, לקרוא רמזורים ולטפל במצבים בלתי צפויים.

בנוסף, Scale AI תומכת בתחומים אחרים כגון הגנה, לוויינים ומיפוי. הם מעבדים תמונות ממצלמות, מכ"ם ותמונות מבוססות חלל כדי לעזור למודלים לזהות שטח, לסווג עצמים או לזהות איומים מוקדם. תמונת לוויין שעשויה להיראות כמו סצנה של יערות והרים יכולה, באמצעות צוות Scale AI, להפוך למערך נתונים המסייע למכונה לחזות את כיוון תנועת שריפות היער.

ההתרחבות לתחומים מרובים מראה ש-Scale AI אינה רק כלי עזר, אלא הופכת לחלק מרכזי באופן שבו בינה מלאכותית לומדת את העולם. ככל שהעולם ממשיך להתחרות ביצירת מודלים חכמים יותר, דווקא חברות שקטות כמו Scale AI הן אלו שמניחות את היסודות האיתן למרוץ הזה.

חזרה לנושא

טהאן חמישי

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