Amikor a Scale AI „tanítja” a mesterséges intelligenciát

A Scale AI-t, amelyet alapítója még diákként indított, mára nélkülözhetetlen láncszemmé vált a mesterséges intelligencia modellek tanulási folyamatában. A vállalat nem hoz létre mesterséges intelligenciát, de segít a mesterséges intelligenciának megérteni az emberi világot.

A bemeneti adatokat szépen rendszerezik, mielőtt felhasználnák őket a mesterséges intelligencia betanításához.

A scale AI nem kerül gyakran címlapokra, és nem is tartozik azon technológiai cégek közé, amelyek olyan termékeket gyártanak, amelyeket a felhasználók ténylegesen megérinthetnek. Az MI-fejlesztők számára azonban a teljes modell betanítási folyamatának szerves részét képezi.

A Scale AI munkája csendben, a színfalak mögött történik, ahol a nyers adatokat emberek dolgozzák fel, és alakítják át tanulságokká a gépek számára. Ez lehetővé teszi az intelligens rendszerek számára, hogy fokozatosan megértsék a nyelvet, a képeket, az érzelmeket és a viselkedést, amelyet az emberek a való világban mutatnak.

Ki a Scale AI és mit csinál?

Az OpenAI-hoz, a Google-höz vagy a Metához képest a Scale AI viszonylag csendes szereplő. A cég nem hoz létre közvetlenül olyan chatbotokat, amelyek úgy tudnak beszélni, mint a valódi emberek, vagy olyan önvezető autókat, amelyek képesek olvasni a forgalmi helyzeteket, de kulcsszerepet játszik abban, hogy ezek a technológiák napról napra intelligensebbé váljanak.

A Scale AI-t 2016-ban alapították, amikor Alexandr Wang, az alapító még diák volt. Az algoritmusfejlesztési út helyett Wang egy másik utat választott: egy adatfeldolgozó platformot épített a mesterséges intelligencia képzésére .

Ebben a világban az adat a nyersanyag. De a nyers adatok, mint például a nem osztályozott képek, a rendezetlen beszélgetések vagy a zavaros videók, gyakran rendetlenek, és nincs közvetlen értékük a gépek számára.

A Scale AI feladata a hatalmas mennyiségű adat megtisztítása, kategorizálása és címkézése. Ez azt jelenti, hogy mind a rendszereket, mind a csapatokat úgy kell megtervezni, hogy minden apró részletet azonosítsanak és rendszerezzenek egy fotón, egy bekezdésben vagy egy videóban.

Például ahhoz, hogy egy önvezető autó megtanuljon a megfelelő helyen megállni, minden kameraképkockának egyértelműen azonosítania kell, hol van a gyalogátkelőhely, hol van a közlekedési lámpa és hol van a gyalogos. Több millió ilyen adat birtokában a mesterséges intelligencia pontosan megtanulhatja a viselkedést.

Az ilyen adat-előkészítési lépéseknek köszönhetően az olyan modellek, mint a ChatGPT, a Claude vagy az autókban található virtuális asszisztensek megértik a természetes nyelvet, pontosan felismerik a képeket a valós környezetben, és emberszerű módon reagálnak.

A mesterséges intelligenciát okosnak akarjuk tanítani, de a legkisebb dologgal kell kezdeni

Nem számít, mennyire összetett egy mesterséges intelligencia modell, az nem más, mint egy üres csontváz adatok nélkül. Az emberekkel ellentétben, akik képesek a tapasztalataikból és az intuíciójukból tanulni, a gépek csak azt tudják megismételni, amit korábban láttak. Ezért játszanak döntő szerepet a betanítási adatok egy hatékony modell létrehozásában.

Ahhoz, hogy egy chatbot megértse, hogyan tesznek fel kérdéseket az emberek, több millió beszélgetésen kell keresztülmennie. Ahhoz, hogy egy autó felismerje a gyalogosokat az esőben, több százezer hasonló fotót kell látnia. Mindezeket a valós példákat helyesen kell címkézni, hogy a számítógép tanulhasson belőlük. A megfelelő címkék nélkül a mesterséges intelligencia hibázni fog. Elég sokszínű adat nélkül rosszul fog reagálni a valós környezetekben.

Ezért olyan fontos a Scale AI munkája. Nem csak adatokat gyűjtenek, hanem gondoskodnak arról is, hogy azok pontos, változatos és tanulható módon legyenek rendszerezve, hogy a jövőbeli modellek úgy reagálhassanak, mint egy ember.

Erre kiváló példa az önvezető autók területe. Ahhoz, hogy egy autót betanítson a váratlan helyzetek kezelésére, például amikor valaki átkel az úton, vagy egy motoros rossz irányba megy, egy mesterséges intelligencia modellnek több tízezer hasonló helyzetet kell látnia.

Az ilyen adatok nem lehetnek könnyen elérhetőek, és nem is lehet a gépre bízni, hogy magától tanuljon. Valakinek elő kell készítenie, meg kell szerveznie és biztosítania kell a pontosságukat, mielőtt a mesterséges intelligencia megkezdhetné a tanulási folyamatot.

Itt jön képbe a Scale AI. Nem tankönyvi tudásból, hanem milliárdnyi gondosan kidolgozott valós példából vonnak le tanulságokat. Minden egyes adatfolyam, ami áthalad a kezükön, a modern MI-alapú kogníció építőköve lesz.

A labortól az utcákig az adat továbbra is a király

A Scale AI nem csak szövegekre korlátozódik, hanem az önvezető autók számítógépes látásának képzésében is részt vesz. Olyan technológiai vállalatok, mint a Tesla, a Toyota és a General Motors, mind együttműködtek a Scale AI-val, hogy megtanítsák az autókat a gyalogosok felismerésére, a közlekedési táblák olvasására és a váratlan helyzetek kezelésére.

Emellett a Scale AI más területeket is támogat, például a védelmet, a műholdakat és a térképeket. Feldolgozzák a kamerákból, radarokból és az űrből készült fényképekből származó képeket, hogy segítsék a modelleket a terep felismerésében, az objektumok osztályozásában vagy a kockázatok korai észlelésében. Egy műholdkép csupán egy erdő látványának tűnhet, de a Scale AI csapatának kezei alatt olyan adathalmazzá válhat, amely segít a gépnek megjósolni a tűzvészek irányát.

A több területre való terjeszkedés azt mutatja, hogy a Scale AI nem csupán egy kiegészítő eszköz, hanem a mesterséges intelligencia világról való tanulásának központi részévé válik. Ahogy a világ továbbra is versenyfutásban van az okosabb modellek létrehozásáért, olyan vállalatok, mint a Scale AI, csendben lerakják ennek a versenynek az alapjait.

Vissza a témához

KÖSZÖNJÜK CSÜTÖRTÖK

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