כאשר Scale AI 'מלמדת' בינה מלאכותית

Scale AI, שהחלה את דרכה כשהמייסד שלה היה עדיין סטודנט, היא כיום חוליה הכרחית במסע הלמידה של מודלים של בינה מלאכותית. החברה לא יוצרת בינה מלאכותית, אבל היא המקום שבו בינה מלאכותית מבינה 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 אחת מחברות הטכנולוגיה שמייצרות מוצרים שמשתמשים יכולים לגעת בהם בפועל. אבל עבור מפתחי בינה מלאכותית, היא חלק בלתי נפרד מתהליך אימון המודל כולו.

עבודתה של Scale AI מתרחשת בשקט מאחורי הקלעים, שם נתונים גולמיים מעובדים על ידי בני אדם והופכים לשיעורים למכונות. הודות לכך, מערכות חכמות חדשות יכולות להבין בהדרגה את השפה, התמונות, הרגשות וההתנהגויות שאנשים מפגינים בעולם האמיתי.

מי זה Scale AI ומה הם עושים?

בהשוואה ל-OpenAI, גוגל או מטה, Scale AI היא שחקנית שקטה יחסית. החברה לא יוצרת ישירות צ'אטבוטים שיכולים לדבר כמו אנשים אמיתיים או מכוניות אוטונומיות שיכולות לקרוא מצבי תנועה, אבל היא ממלאת תפקיד מכריע בסיוע לטכנולוגיות אלו להפוך לחכמות יותר מדי יום.

Scale AI נוסדה בשנת 2016, כאשר המייסד אלכסנדר וואנג היה עדיין סטודנט. במקום ללכת בדרך פיתוח אלגוריתמים, וואנג בחר בדרך אחרת: בניית פלטפורמת עיבוד נתונים ייעודית שתשרת את הכשרת הבינה המלאכותית .

בעולם הזה, נתונים הם חומר הגלם. אבל נתונים גולמיים כמו תמונות לא מסווגות, שיחות לא מאורגנות או סרטונים לא ברורים הם לעתים קרובות מבולגנים ואין להם ערך ישיר למכונות.

תפקידה של Scale AI הוא לנקות, לסווג ולתייג את כמות הנתונים העצומה הזו. משמעות הדבר היא לתכנן מערכות וצוותים כאחד כדי לזהות ולארגן כל פרט קטן בתמונה, פסקה או צילום וידאו.

לדוגמה, כדי שמכונית אוטונומית תלמד לעצור במקום הנכון, כל פריים של מצלמה חייב להיות מזוהה בבירור היכן יש מעבר חציה, היכן יש רמזור, היכן יש הולך רגל. בעזרת מיליוני נתונים כאלה, בינה מלאכותית יכולה ללמוד את ההתנהגות במדויק.

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

רוצה ללמד בינה מלאכותית להיות חכמה, צריך להתחיל מהדבר הכי קטן

לא משנה כמה מורכב מודל בינה מלאכותית, הוא בסך הכל שלד ריק ללא נתונים להזנתו. בניגוד לבני אדם שיכולים ללמוד מניסיון ואינטואיציה, מכונות יכולות רק לחזור על מה שראו בעבר. זו הסיבה שנתוני אימון ממלאים תפקיד מכריע ביצירת מודל יעיל או לא.

כדי שצ'אטבוט יבין כיצד בני אדם שואלים שאלות, הוא חייב להיות חשוף למיליוני שיחות. כדי שמכונית תזהה הולכי רגל בגשם, היא חייבת לראות מאות אלפי תמונות דומות. כל הדוגמאות מהעולם האמיתי חייבות להיות מתויגות כהלכה כדי שהמחשב יוכל ללמוד מהן. ללא התוויות הנכונות, הבינה המלאכותית תטעה. ללא מספיק נתונים מגוונים, היא תגיב בצורה גרועה בסביבות של העולם האמיתי.

זו הסיבה שעבודתה של Scale AI כה חשובה. הם לא רק אוספים נתונים, הם מוודאים שהם מאורגנים בצורה מדויקת, מגוונת וניתנת ללמידה, כך שמודלים עתידיים יוכלו להגיב כמו אדם.

דוגמה קלאסית לכך היא בתחום המכוניות האוטונומיות. כדי לאמן מכונית להתמודד עם מצבים בלתי צפויים כמו אדם שחוצה את הכביש או אופנוע שנוסע בכיוון הלא נכון, מודל הבינה המלאכותית צריך לראות עשרות אלפי מצבים דומים.

נתונים כאלה אינם זמינים בקלות, וגם לא ניתן להשאירם למכונה ללמוד בכוחות עצמה. מישהו חייב להתכונן, לארגן ולהבטיח את דיוקם לפני שהבינה המלאכותית תוכל להתחיל בתהליך הלמידה.

כאן נכנסת לתמונה Scale AI. הם יוצרים לקחים, לא מתוך ידע מספרי לימוד, אלא ממיליארדי דוגמאות מהעולם האמיתי שעברו בקפידה. כל זרם נתונים שעובר דרך ידיהם הופך לאבן בניין של קוגניציה מודרנית של בינה מלאכותית.

מהמעבדה ועד לרחובות, הנתונים נשארים המלך

בינה מלאכותית של Scale אינה מוגבלת רק לטקסט, היא מעורבת גם באימון ראייה ממוחשבת עבור מכוניות אוטונומיות. חברות טכנולוגיה כמו טסלה, טויוטה וג'נרל מוטורס שיתפו פעולה עם Scale AI כדי ללמד מכוניות לזהות הולכי רגל, לקרוא תמרורים ולטפל במצבים בלתי צפויים.

בנוסף, Scale AI תומכת גם בתחומים אחרים כמו הגנה, לוויינים ומפות. הם מעבדים תמונות ממצלמות, מכ"מים ותמונות שצולמו מהחלל כדי לעזור למודלים לזהות שטח, לסווג עצמים או לזהות סיכונים מוקדם. תמונת לוויין אולי נראית כמו סצנת הרים בלבד, אבל באמצעות צוות Scale AI, היא יכולה להפוך למערך נתונים שעוזר למכונה לחזות את כיוון שריפות היער.

ההתרחבות לתחומים רבים מראה ש-Scale AI אינה רק כלי משלים, אלא הופכת לחלק מרכזי באופן שבו בינה מלאכותית לומדת את העולם. ככל שהעולם ממשיך להתחרות ביצירת מודלים חכמים יותר, דווקא חברות כמו Scale AI הן אלו שמניחות בשקט בסיס איתן למרוץ הזה.

חזרה לנושא

טהאן חמישי

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