जब स्केल एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता 'सिखाता' है

स्केल एआई की शुरुआत तब हुई जब इसके संस्थापक अभी भी एक छात्र थे, और अब यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों की सीखने की यात्रा में एक अनिवार्य कड़ी है। यह कंपनी एआई का निर्माण नहीं करती, बल्कि वह जगह है जहाँ एआई मानव दुनिया को समझता है।

एआई को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने से पहले इनपुट डेटा को सुव्यवस्थित किया जाता है।

स्केल एआई अक्सर सुर्खियों में नहीं आता, न ही यह उन तकनीकी कंपनियों में से एक है जो ऐसे उत्पाद बनाती हैं जिन्हें उपयोगकर्ता वास्तव में छू सकते हैं। लेकिन एआई डेवलपर्स के लिए, यह संपूर्ण मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया का एक अभिन्न अंग है।

स्केल एआई का काम चुपचाप पर्दे के पीछे होता है, जहाँ कच्चे डेटा को इंसानों द्वारा संसाधित किया जाता है और मशीनों के लिए सबक में बदला जाता है। इसकी बदौलत, नई बुद्धिमान प्रणालियाँ धीरे-धीरे वास्तविक दुनिया में लोगों द्वारा प्रदर्शित भाषा, छवियों, भावनाओं और व्यवहारों को समझ पाती हैं।

स्केल एआई कौन है और वे क्या करते हैं?

ओपनएआई, गूगल या मेटा की तुलना में, स्केल एआई अपेक्षाकृत शांत खिलाड़ी है। यह कंपनी सीधे तौर पर ऐसे चैटबॉट नहीं बनाती जो असली लोगों की तरह बात कर सकें या ऐसी सेल्फ-ड्राइविंग कारें नहीं बनाती जो ट्रैफ़िक की स्थिति को समझ सकें, लेकिन यह इन तकनीकों को हर दिन और स्मार्ट बनाने में अहम भूमिका निभाती है।

स्केल एआई की स्थापना 2016 में हुई थी जब इसके संस्थापक एलेक्ज़ेंडर वांग अभी छात्र थे। एल्गोरिथम विकास के रास्ते पर चलने के बजाय, वांग ने एक अलग रास्ता चुना: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रशिक्षण के लिए एक विशेष डेटा प्रोसेसिंग प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण।

इस दुनिया में, डेटा ही कच्चा माल है। लेकिन अवर्गीकृत चित्र, अव्यवस्थित बातचीत या अस्पष्ट वीडियो जैसे कच्चे डेटा अक्सर अव्यवस्थित होते हैं और मशीनों के लिए उनका कोई सीधा मूल्य नहीं होता।

स्केल एआई का काम उस विशाल डेटा को साफ़ करना, वर्गीकृत करना और लेबल करना है। इसका मतलब है कि किसी फ़ोटो, पैराग्राफ़ या वीडियो शॉट में हर छोटी-छोटी जानकारी को पहचानने और व्यवस्थित करने के लिए सिस्टम और टीम दोनों को डिज़ाइन करना।

उदाहरण के लिए, एक स्वचालित कार को सही जगह पर रुकना सीखने के लिए, हर कैमरा फ्रेम में यह स्पष्ट रूप से पहचाना जाना चाहिए कि कहाँ क्रॉसवॉक है, कहाँ ट्रैफ़िक लाइट है, और कहाँ कोई पैदल यात्री है। ऐसे लाखों डेटा के साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता व्यवहार को सटीक रूप से सीख सकती है।

डेटा तैयार करने के ऐसे चरणों के कारण, चैटजीपीटी, क्लाउड या कारों में वर्चुअल असिस्टेंट जैसे मॉडल प्राकृतिक भाषा को समझ सकते हैं, वास्तविक दुनिया के वातावरण में छवियों को सटीक रूप से पहचान सकते हैं और मानव-जैसी तरीके से प्रतिक्रिया दे सकते हैं।

AI को स्मार्ट बनाना चाहते हैं, तो सबसे छोटी चीज़ से शुरुआत करनी होगी

कोई भी कृत्रिम बुद्धि (AI) मॉडल चाहे कितना भी जटिल क्यों न हो, वह बिना किसी डेटा के एक खाली ढाँचा मात्र होता है। मनुष्य अनुभव और अंतर्ज्ञान से सीख सकते हैं, जबकि मशीनें केवल वही दोहरा सकती हैं जो उन्होंने पहले देखा है। इसलिए प्रशिक्षण डेटा एक प्रभावी मॉडल बनाने में निर्णायक भूमिका निभाता है।

एक चैटबॉट को यह समझने के लिए कि इंसान कैसे सवाल पूछते हैं, उसे लाखों बातचीतों का सामना करना पड़ा होगा। एक कार को बारिश में पैदल चलने वालों को पहचानने के लिए, उसे लाखों समान तस्वीरें देखनी पड़ी होंगी। कंप्यूटर के लिए सीखने हेतु उन सभी वास्तविक दुनिया के उदाहरणों को सही ढंग से लेबल किया जाना चाहिए। सही लेबल के बिना, AI गलत हो जाएगा। पर्याप्त विविध डेटा के बिना, यह वास्तविक दुनिया के वातावरण में खराब प्रतिक्रिया देगा।

यही कारण है कि स्केल एआई का काम इतना महत्वपूर्ण है। वे सिर्फ़ डेटा इकट्ठा नहीं करते, बल्कि यह भी सुनिश्चित करते हैं कि उसे सटीक, विविध और सीखने योग्य तरीके से व्यवस्थित किया जाए, ताकि भविष्य के मॉडल इंसानों की तरह प्रतिक्रिया दे सकें।

इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण स्वचालित कारों का क्षेत्र है। किसी व्यक्ति के सड़क पार करने या मोटरसाइकिल के गलत दिशा में जाने जैसी अप्रत्याशित परिस्थितियों से निपटने के लिए किसी कार को प्रशिक्षित करने के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को हज़ारों समान परिस्थितियों को देखने की आवश्यकता होती है।

ऐसा डेटा आसानी से उपलब्ध नहीं हो सकता, न ही इसे मशीन पर छोड़ा जा सकता है कि वह खुद सीखे। कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा सीखने की प्रक्रिया शुरू करने से पहले किसी को इसकी तैयारी, व्यवस्था और सटीकता सुनिश्चित करनी होगी।

यहीं पर स्केल एआई की भूमिका आती है। वे पाठ्यपुस्तकों के ज्ञान से नहीं, बल्कि अरबों सावधानीपूर्वक परिष्कृत वास्तविक दुनिया के उदाहरणों से पाठ तैयार करते हैं। उनके हाथों से गुज़रने वाला डेटा का हर प्रवाह आधुनिक एआई संज्ञान का आधार बन जाता है।

प्रयोगशाला से लेकर सड़कों तक, डेटा ही राजा बना हुआ है

स्केल एआई केवल टेक्स्ट तक ही सीमित नहीं है, यह स्वचालित कारों के लिए कंप्यूटर विज़न प्रशिक्षण में भी शामिल है। टेस्ला, टोयोटा और जनरल मोटर्स जैसी तकनीकी कंपनियों ने कारों को पैदल चलने वालों को पहचानना, ट्रैफ़िक संकेतों को पढ़ना और अप्रत्याशित परिस्थितियों से निपटना सिखाने के लिए स्केल एआई के साथ सहयोग किया है।

इसके अलावा, स्केल एआई रक्षा, उपग्रहों और मानचित्रों जैसे अन्य क्षेत्रों में भी सहायता प्रदान करता है। यह कैमरों, राडार और अंतरिक्ष से ली गई तस्वीरों से प्राप्त छवियों को संसाधित करता है ताकि मॉडलों को भूभाग पहचानने, वस्तुओं को वर्गीकृत करने या जोखिमों का शीघ्र पता लगाने में मदद मिल सके। एक उपग्रह छवि भले ही किसी पहाड़ी दृश्य जैसी लगे, लेकिन स्केल एआई टीम के हाथों में, यह एक डेटा सेट बन सकता है जो मशीन को जंगल की आग की दिशा का अनुमान लगाने में मदद करता है।

कई क्षेत्रों में विस्तार दर्शाता है कि स्केल एआई केवल एक पूरक उपकरण नहीं है, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा दुनिया को समझने के तरीके का एक प्रमुख हिस्सा बनता जा रहा है। जैसे-जैसे दुनिया स्मार्ट मॉडल बनाने की होड़ में लगी है, स्केल एआई जैसी कंपनियाँ चुपचाप उस होड़ के लिए एक ठोस आधार तैयार कर रही हैं।

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थान थू

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