Kiedy Scale AI „uczy” sztuczną inteligencję

Firma Scale AI, której założyciel był jeszcze studentem, jest obecnie niezbędnym ogniwem w procesie uczenia się modeli sztucznej inteligencji. Firma nie tworzy sztucznej inteligencji, ale pomaga jej zrozumieć świat ludzi.

Dane wejściowe są starannie organizowane przed ich wykorzystaniem do trenowania sztucznej inteligencji.

Skalowalna sztuczna inteligencja nie pojawia się często w nagłówkach gazet i nie należy do firm technologicznych, które tworzą produkty, których użytkownicy mogą faktycznie dotknąć. Jednak dla twórców sztucznej inteligencji jest to integralna część całego procesu trenowania modelu.

Praca Scale AI odbywa się dyskretnie, za kulisami, gdzie surowe dane są przetwarzane przez ludzi i przekształcane w lekcje dla maszyn. Dzięki temu inteligentne systemy stopniowo rozumieją język, obrazy, emocje i zachowania, które ludzie prezentują w realnym świecie .

Kim jest Scale AI i czym się zajmuje?

W porównaniu z OpenAI, Google czy Meta, Scale AI jest stosunkowo cichym graczem. Firma nie tworzy bezpośrednio chatbotów, które potrafią rozmawiać jak prawdziwi ludzie, ani autonomicznych samochodów, które potrafią analizować sytuację na drodze, ale odgrywa kluczową rolę w codziennym ulepszaniu tych technologii.

Firma Scale AI została założona w 2016 roku, gdy jej założyciel, Alexandr Wang, był jeszcze studentem. Zamiast podążać ścieżką rozwoju algorytmów, Wang wybrał inną drogę: stworzenie platformy przetwarzania danych, która posłuży do szkolenia sztucznej inteligencji .

W tym świecie dane są surowcem. Jednak surowe dane, takie jak niesklasyfikowane obrazy, nieuporządkowane rozmowy czy niejasne filmy , często są chaotyczne i nie mają bezpośredniej wartości dla maszyn.

Zadaniem Scale AI jest oczyszczanie, kategoryzowanie i etykietowanie tej ogromnej ilości danych. Oznacza to zaprojektowanie systemów i zespołów tak, aby identyfikowały i porządkowały każdy najmniejszy szczegół na zdjęciu, w akapicie lub filmie.

Na przykład, aby samochód autonomiczny nauczył się zatrzymywać we właściwym miejscu, każda klatka kamery musi wyraźnie wskazywać, gdzie znajduje się przejście dla pieszych, sygnalizacja świetlna i pieszy. Dysponując milionami takich danych, sztuczna inteligencja może precyzyjnie uczyć się tych zachowań.

Dzięki takim etapom przygotowywania danych modele takie jak ChatGPT, Claude czy wirtualni asystenci w samochodach potrafią rozumieć język naturalny, dokładnie rozpoznawać obrazy w rzeczywistych środowiskach i reagować w sposób zbliżony do ludzkiego.

Chcesz nauczyć sztuczną inteligencję, musisz zacząć od najmniejszych rzeczy

Niezależnie od stopnia złożoności modelu sztucznej inteligencji, jest on niczym więcej niż pustym szkieletem bez danych, którymi mógłby się zasilać. W przeciwieństwie do ludzi, którzy potrafią uczyć się na podstawie doświadczenia i intuicji, maszyny potrafią jedynie powtarzać to, co już widziały. Dlatego dane treningowe odgrywają decydującą rolę w tworzeniu skutecznego modelu.

Aby chatbot zrozumiał, jak ludzie zadają pytania, musi mieć dostęp do milionów rozmów. Aby samochód mógł rozpoznawać pieszych w deszczu, musi widzieć setki tysięcy podobnych zdjęć. Wszystkie te rzeczywiste przykłady muszą być poprawnie oznaczone, aby komputer mógł się na nich uczyć. Bez odpowiednich oznaczeń sztuczna inteligencja będzie popełniać błędy. Bez odpowiednio zróżnicowanych danych będzie słabo reagować w rzeczywistych warunkach.

Dlatego praca Scale AI jest tak ważna. Nie tylko zbierają dane, ale dbają o to, aby były uporządkowane w sposób dokładny, zróżnicowany i łatwy do przyswojenia, tak aby przyszłe modele mogły reagować tak, jak reagowałby człowiek.

Doskonałym przykładem jest sektor samochodów autonomicznych. Aby nauczyć samochód radzenia sobie z nieoczekiwanymi sytuacjami, takimi jak osoba przechodząca przez ulicę czy motocykl jadący pod prąd, model sztucznej inteligencji musi przeanalizować dziesiątki tysięcy podobnych sytuacji.

Takie dane nie mogą być łatwo dostępne ani pozostawione maszynie do samodzielnego uczenia się. Ktoś musi je przygotować, zorganizować i zapewnić ich dokładność, zanim sztuczna inteligencja będzie mogła rozpocząć proces uczenia się.

Tu właśnie wkracza Scale AI. Tworzą oni lekcje nie w oparciu o wiedzę z podręczników, ale o miliardy starannie opracowanych przykładów z życia wziętych. Każdy strumień danych, który przechodzi przez ich ręce, staje się budulcem nowoczesnego systemu poznawczego AI.

Od laboratorium po ulice – dane pozostają królem

Scale AI nie ogranicza się tylko do tekstu, ale jest również zaangażowana w szkolenie systemów wizyjnych w samochodach autonomicznych. Firmy technologiczne, takie jak Tesla, Toyota i General Motors, współpracowały ze Scale AI, aby nauczyć samochody rozpoznawania pieszych, czytania znaków drogowych i radzenia sobie z nieoczekiwanymi sytuacjami.

Ponadto Scale AI wspiera również inne dziedziny, takie jak obronność, satelity i mapy. Przetwarzają obrazy z kamer, radarów i zdjęcia z kosmosu, aby pomóc modelom rozpoznawać teren, klasyfikować obiekty lub wcześnie wykrywać zagrożenia. Zdjęcie satelitarne może wydawać się jedynie widokiem lasu, ale dzięki zespołowi Scale AI może stać się zbiorem danych, który pomaga maszynie przewidywać kierunek pożarów.

Ekspansja na wiele obszarów pokazuje, że Scale AI nie jest jedynie narzędziem uzupełniającym, ale staje się kluczowym elementem sposobu, w jaki sztuczna inteligencja uczy się o świecie. W miarę jak świat ściga się w tworzeniu inteligentniejszych modeli, to właśnie firmy takie jak Scale AI po cichu przygotowują grunt pod ten wyścig.

Powrót do tematu

THANH THU

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