De invoergegevens worden overzichtelijk geordend voordat ze worden gebruikt om de AI te trainen.
Schaal-AI haalt niet vaak de krantenkoppen, en het is ook niet een van de techbedrijven die producten maakt die gebruikers daadwerkelijk kunnen aanraken. Maar voor AI-ontwikkelaars is het een integraal onderdeel van het gehele modeltrainingsproces.
Het werk van Scale AI vindt onopvallend achter de schermen plaats, waar ruwe data door mensen wordt verwerkt en omgezet in lessen voor machines. Daardoor kunnen nieuwe intelligente systemen geleidelijk de taal, beelden, emoties en gedragingen begrijpen die mensen in de echte wereld vertonen.
Wie is Scale AI en wat doen ze?
Vergeleken met OpenAI, Google of Meta is Scale AI een relatief stille speler. Het bedrijf ontwikkelt niet direct chatbots die kunnen praten zoals echte mensen, of zelfrijdende auto's die verkeerssituaties kunnen inschatten, maar het speelt een cruciale rol om die technologieën elke dag slimmer te maken.
Scale AI werd opgericht in 2016, toen oprichter Alexandr Wang nog student was. In plaats van zich te richten op algoritmeontwikkeling, koos Wang voor een andere aanpak: het bouwen van een gespecialiseerd dataverwerkingsplatform voor de training van kunstmatige intelligentie .
In deze wereld is data de grondstof. Maar ruwe data zoals ongeclassificeerde afbeeldingen, ongeordende gesprekken of onduidelijke video's zijn vaak rommelig en hebben geen directe waarde voor machines.
De taak van Scale AI is om die enorme hoeveelheid data op te schonen, te categoriseren en te labelen. Dat betekent dat zowel systemen als teams ontworpen moeten worden om elk klein detail in een foto, alinea of video-opname te identificeren en te organiseren.
Om bijvoorbeeld een zelfrijdende auto te laten leren op de juiste plek te stoppen, moet elk cameraframe duidelijk worden geïdentificeerd waar een zebrapad is, waar een verkeerslicht is, waar een voetganger zich bevindt. Met miljoenen van dergelijke data kan kunstmatige intelligentie het gedrag nauwkeurig leren.
Dankzij dergelijke stappen voor gegevensvoorbereiding kunnen modellen als ChatGPT, Claude of virtuele assistenten in auto's natuurlijke taal begrijpen, afbeeldingen in echte omgevingen nauwkeurig herkennen en op een menselijke manier reageren.
Wil je AI leren slim te zijn, dan moet je bij het kleinste beginnen
Hoe complex een AI-model ook is, het is slechts een leeg skelet zonder data om het te voeden. In tegenstelling tot mensen, die kunnen leren van ervaring en intuïtie, kunnen machines alleen herhalen wat ze eerder hebben gezien. Daarom speelt het trainen van data een doorslaggevende rol bij het al dan niet creëren van een effectief model.
Om te begrijpen hoe mensen vragen stellen, moet een chatbot miljoenen gesprekken hebben meegemaakt. Om voetgangers in de regen te herkennen, moet een auto honderdduizenden vergelijkbare foto's hebben gezien. Al die voorbeelden uit de praktijk moeten correct worden gelabeld, zodat de computer ervan kan leren. Zonder de juiste labels zal de AI het mis hebben. Zonder voldoende diverse data zal de AI slecht reageren in de praktijk.
Daarom is het werk van Scale AI zo belangrijk. Ze verzamelen niet alleen data, ze zorgen er ook voor dat deze op een accurate, diverse en leerbare manier wordt geordend, zodat toekomstige modellen kunnen reageren zoals een mens dat zou doen.
Een klassiek voorbeeld is de zelfrijdende auto. Om een auto te trainen om te kunnen omgaan met onverwachte situaties, zoals een persoon die oversteekt of een motor die de verkeerde kant op rijdt, moet het model voor kunstmatige intelligentie tienduizenden vergelijkbare situaties herkennen.
Dergelijke gegevens zijn niet direct beschikbaar en kunnen ook niet aan de machine worden overgelaten om zelf te leren. Iemand moet de gegevens voorbereiden, organiseren en de nauwkeurigheid ervan garanderen voordat de kunstmatige intelligentie met het leerproces kan beginnen.
Daar komt Scale AI om de hoek kijken. Ze creëren lessen, niet op basis van kennis uit boeken, maar op basis van miljarden zorgvuldig uitgewerkte praktijkvoorbeelden. Elke datastroom die door hun handen gaat, vormt een bouwsteen van moderne AI-cognitie.
Van het lab tot de straten: data blijft koning
Scale AI beperkt zich niet alleen tot tekst, maar is ook betrokken bij het trainen van computer vision voor zelfrijdende auto's. Technologiebedrijven zoals Tesla, Toyota en General Motors hebben allemaal samengewerkt met Scale AI om auto's te leren voetgangers te herkennen, verkeersborden te lezen en met onverwachte situaties om te gaan.
Daarnaast ondersteunt Scale AI ook andere gebieden, zoals defensie, satellieten en kaarten. Ze verwerken beelden van camera's, radars en foto's die vanuit de ruimte zijn genomen om modellen te helpen terrein te herkennen, objecten te classificeren of risico's vroegtijdig te detecteren. Een satellietbeeld lijkt misschien op een berglandschap, maar dankzij de handen van het Scale AI-team kan het een dataset worden die de machine helpt de richting van bosbranden te voorspellen.
De uitbreiding naar vele vakgebieden laat zien dat Scale AI niet slechts een aanvullende tool is, maar een essentieel onderdeel wordt van de manier waarop kunstmatige intelligentie de wereld leert. Terwijl de wereld blijft racen om slimmere modellen te creëren, zijn het bedrijven zoals Scale AI die in stilte een solide basis leggen voor die race.
Bron: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
Reactie (0)