Når Scale AI «lærer» kunstig intelligens

Scale AI startet da grunnleggeren fortsatt var student, og er nå en uunnværlig lenke i læringsreisen til kunstig intelligens-modeller. Selskapet skaper ikke AI, men det er stedet der AI forstår den menneskelige verden.

Inndataene er pent organisert før de brukes til å trene AI-en.

Scale AI havner ikke ofte i overskriftene, og det er heller ikke et av teknologiselskapene som lager produkter som brukerne faktisk kan berøre. Men for AI-utviklere er det en integrert del av hele modelltreningsprosessen.

Arbeidet med Scale AI skjer i det stille bak kulissene, der rådata behandles av mennesker og omdannes til lærdommer for maskiner. Takket være dette kan nye intelligente systemer gradvis forstå språket, bildene, følelsene og atferden som folk viser i den virkelige verden .

Hvem er Scale AI, og hva gjør de?

Sammenlignet med OpenAI, Google eller Meta er Scale AI en relativt stille aktør. Selskapet lager ikke direkte chatboter som kan snakke som ekte mennesker eller selvkjørende biler som kan lese trafikksituasjoner, men det spiller en avgjørende rolle i å hjelpe disse teknologiene med å bli smartere hver dag.

Scale AI ble grunnlagt i 2016 da grunnleggeren Alexandr Wang fortsatt var student. I stedet for å gå ned algoritmeutviklingsveien, valgte Wang en annen vei: å bygge en spesialisert databehandlingsplattform for å betjene opplæring av kunstig intelligens .

I denne verden er data råmaterialet. Men rådata som uklassifiserte bilder, uorganiserte samtaler eller uklare videoer er ofte rotete og har ingen direkte verdi for maskiner.

Skala AIs jobb er å rense, kategorisere og merke den enorme mengden data. Det betyr å designe både systemer og team for å identifisere og organisere hver minste detalj i et bilde, et avsnitt eller en videoopptak.

For eksempel, for at en selvkjørende bil skal lære å stoppe på riktig sted, må hvert kamerabilde tydelig identifiseres der det er et fotgjengerovergang, hvor det er et trafikklys, hvor det er en fotgjenger. Med millioner av slike data kan kunstig intelligens lære oppførselen nøyaktig.

Takket være slike dataforberedelsestrinn kan modeller som ChatGPT, Claude eller virtuelle assistenter i biler forstå naturlig språk, gjenkjenne bilder nøyaktig i virkelige miljøer og reagere på en menneskelignende måte.

Vil lære AI å være smart, må starte med den minste tingen

Uansett hvor kompleks en AI-modell er, er den bare et tomt skjelett uten data å mate den med. I motsetning til mennesker som kan lære av erfaring og intuisjon, kan maskiner bare gjenta det de har sett før. Derfor spiller treningsdata en avgjørende rolle i å lage en effektiv modell eller ikke.

For at en chatbot skal forstå hvordan mennesker stiller spørsmål, må den ha blitt utsatt for millioner av samtaler. For at en bil skal gjenkjenne fotgjengere i regnet, må den ha sett hundretusenvis av lignende bilder. Alle disse eksemplene fra den virkelige verden må være riktig merket for at datamaskinen skal kunne lære av dem. Uten de riktige etikettene vil AI-en gjøre feil. Uten nok mangfoldige data vil den reagere dårlig i virkelige miljøer.

Derfor er Scale AIs arbeid så viktig. De samler ikke bare inn data, de sørger for at de er organisert på en måte som er nøyaktig, mangfoldig og lærbar, slik at fremtidige modeller kan reagere slik en person ville gjort.

Et klassisk eksempel er innen selvkjørende biler. For å trene en bil til å håndtere uventede situasjoner, som en person som krysser gaten eller en motorsykkel som kjører i feil retning, må den kunstige intelligensmodellen se titusenvis av lignende situasjoner.

Slike data kan ikke være lett tilgjengelige, og de kan heller ikke overlates til maskinen å lære på egenhånd. Noen må forberede, organisere og sikre nøyaktigheten før den kunstige intelligensen kan starte læringsprosessen.

Det er her Scale AI kommer inn i bildet. De skaper lærdommer, ikke fra lærebøker, men fra milliarder av nøye raffinerte eksempler fra den virkelige verden. Hver datastrøm som passerer gjennom hendene deres blir en byggestein i moderne AI-kognisjon.

Fra laboratoriet til gatene er data fortsatt konge

Scale AI er ikke bare begrenset til tekst, det er også involvert i trening av datasyn for selvkjørende biler. Teknologiselskaper som Tesla, Toyota og General Motors har alle samarbeidet med Scale AI for å lære biler å gjenkjenne fotgjengere, lese trafikkskilt og håndtere uventede situasjoner.

I tillegg støtter Scale AI også andre felt som forsvar, satellitter og kart. De behandler bilder fra kameraer, radarer og bilder tatt fra verdensrommet for å hjelpe modeller med å gjenkjenne terreng, klassifisere objekter eller oppdage risikoer tidlig. Et satellittbilde kan virke som bare et fjellbilde, men gjennom hendene til Scale AI-teamet kan det bli et datasett som hjelper maskinen med å forutsi retningen på skogbranner.

Utvidelsen til mange felt viser at Scale AI ikke bare er et tilleggsverktøy, men i ferd med å bli en sentral del av hvordan kunstig intelligens lærer verden. Etter hvert som verden fortsetter å konkurrere om å skape smartere modeller, er det selskaper som Scale AI som i stillhet legger et solid grunnlag for dette kappløpet.

Tilbake til emnet

THANH TOR

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