Os dados de entrada são organizados de forma clara antes de serem usados para treinar a IA.
A Scale AI raramente é notícia, nem está entre as empresas de tecnologia que criam produtos tangíveis para os usuários. Mas, para os desenvolvedores de inteligência artificial, ela é uma parte indispensável de todo o processo de treinamento de modelos.
O trabalho da Scale AI acontece discretamente nos bastidores, onde dados brutos são processados por humanos e transformados em lições para máquinas. Isso permite que novos sistemas inteligentes compreendam gradualmente a linguagem, as imagens, as emoções e os comportamentos que os humanos exibem no mundo real.
Quem é a Scale AI e o que ela faz?
Comparada à OpenAI, Google ou Meta, a Scale AI é uma participante relativamente discreta. Embora não crie diretamente chatbots que falem como pessoas reais ou carros autônomos capazes de interpretar o trânsito, ela desempenha um papel crucial em tornar essas tecnologias mais inteligentes a cada dia.
A Scale AI foi fundada em 2016, quando seu fundador, Alexandr Wang, ainda era estudante. Em vez de se dedicar ao desenvolvimento de algoritmos, Wang escolheu um caminho diferente: construir uma plataforma específica para processar dados e treinar inteligência artificial .
Neste mundo, os dados são a força vital. Mas dados não processados, como imagens não classificadas, conversas desorganizadas ou vídeos com conteúdo obscuro, são frequentemente caóticos e não têm valor direto para as máquinas.
A função da Scale AI é limpar, classificar e rotular essa enorme quantidade de dados. Isso significa que eles projetam tanto o sistema quanto a equipe para identificar e organizar cada pequeno detalhe em uma fotografia, um texto ou um videoclipe.
Por exemplo, para que um carro autônomo aprenda a parar no lugar certo, cada quadro capturado pela câmera deve ser claramente identificado como uma faixa de pedestres, um semáforo ou um pedestre. Com milhões desses pontos de dados, a inteligência artificial pode aprender comportamentos com precisão.
Graças a esses processos de preparação de dados, modelos como o ChatGPT, o Claude ou assistentes virtuais veiculares conseguem entender a linguagem natural, reconhecer imagens com precisão em ambientes do mundo real e responder de maneira semelhante à humana.
Para treinar a IA para ser inteligente, devemos começar com as coisas mais simples.
Por mais complexa que seja a estrutura de um modelo de inteligência artificial, ele não passa de um esqueleto vazio se não for alimentado com dados. Ao contrário dos humanos, que aprendem com a experiência e a intuição, as máquinas só sabem repetir o que já viram. É por isso que os dados de treinamento desempenham um papel crucial na criação de um modelo eficaz.
Para que um chatbot entenda como os humanos fazem perguntas, ele precisa ter sido exposto a milhões de conversas. Para que um carro reconheça um pedestre na chuva, ele precisa ter visto centenas de milhares de imagens semelhantes. Todos esses exemplos do mundo real devem ser rotulados com precisão para que o computador aprenda com eles. Sem os rótulos corretos, a inteligência artificial interpretará mal. Sem dados suficientemente diversos, ela reagirá mal em ambientes do mundo real.
Isso explica por que o trabalho da Scale AI é tão importante. Eles não apenas coletam dados, mas também garantem que sejam organizados com precisão, diversificados e passíveis de aprendizado. Isso permite que os modelos subsequentes reajam como uma pessoa com experiência no mundo real.
Um excelente exemplo disso está no campo dos carros autônomos. Para treinar um carro a lidar com situações inesperadas, como pedestres atravessando a rua ou motocicletas vindo na direção oposta, o modelo de inteligência artificial precisa prever dezenas de milhares de cenários semelhantes.
Esses dados não podem estar prontamente disponíveis, nem podem ser deixados para que as máquinas aprendam sozinhas. Eles precisam ser preparados, organizados e sua precisão garantida por humanos antes que a inteligência artificial possa iniciar o processo de aprendizagem.
É aí que entra o papel da Scale AI. São eles que criam as lições, não com conhecimento teórico, mas com bilhões de exemplos do mundo real cuidadosamente refinados. Cada fluxo de dados que passa por suas mãos se torna um alicerce para a compreensão da inteligência artificial moderna.
Do laboratório às ruas, os dados ainda vêm em primeiro lugar.
O papel da Scale AI vai além do processamento de texto; ela também está envolvida no treinamento de visão computacional para carros autônomos. Empresas de tecnologia como Tesla, Toyota e General Motors colaboraram com a Scale AI para ensinar veículos a reconhecer pedestres, ler sinais de trânsito e lidar com situações inesperadas.
Além disso, a Scale AI oferece suporte a outras áreas, como defesa, satélites e mapeamento. A empresa processa imagens de câmeras, radares e imagens espaciais para ajudar modelos a reconhecer terrenos, classificar objetos ou detectar ameaças precocemente. Uma imagem de satélite que pode parecer apenas uma cena de florestas e montanhas pode, pelas mãos da equipe da Scale AI, se tornar um conjunto de dados que ajuda a máquina a prever a direção de propagação de incêndios florestais.
A expansão para múltiplos campos demonstra que a Scale AI não é apenas uma ferramenta auxiliar, mas está se tornando parte essencial de como a inteligência artificial aprende sobre o mundo. Enquanto o mundo continua a correr para criar modelos mais inteligentes, são empresas discretas como a Scale AI que estão lançando as bases sólidas para essa corrida.
Fonte: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
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