Quando a Scale AI 'ensina' inteligência artificial

Fundada quando seu fundador ainda era estudante, a Scale AI é hoje um elo indispensável na jornada de aprendizado de modelos de inteligência artificial. A empresa não cria IA, mas ajuda a IA a entender o mundo humano.

Os dados de entrada são organizados de forma organizada antes de serem usados ​​para treinar a IA.

A Scale AI não é muito notícia, nem é uma das empresas de tecnologia que fabrica produtos que os usuários podem realmente tocar. Mas, para desenvolvedores de IA, é parte integrante de todo o processo de treinamento de modelos.

O trabalho da Scale AI acontece silenciosamente nos bastidores, onde dados brutos são processados ​​por humanos e transformados em lições para máquinas. Isso permite que sistemas inteligentes compreendam gradualmente a linguagem, as imagens, as emoções e os comportamentos que as pessoas demonstram no mundo real.

Quem é a Scale AI e o que eles fazem?

Comparada à OpenAI, Google ou Meta, a Scale AI é uma empresa relativamente discreta. A empresa não cria diretamente chatbots que falam como pessoas reais ou carros autônomos que conseguem ler as situações do trânsito, mas desempenha um papel crucial em tornar essas tecnologias cada vez mais inteligentes.

A Scale AI foi fundada em 2016, quando seu fundador, Alexandr Wang, ainda era estudante. Em vez de seguir o caminho do desenvolvimento de algoritmos, Wang escolheu um caminho diferente: construir uma plataforma de processamento de dados para o treinamento de inteligência artificial .

Neste mundo, os dados são a matéria-prima. Mas dados brutos, como imagens não classificadas, conversas desorganizadas ou vídeos pouco claros, costumam ser confusos e não têm valor direto para as máquinas.

A função da Scale AI é limpar, categorizar e rotular essa enorme quantidade de dados. Isso significa projetar sistemas e equipes para identificar e organizar cada pequeno detalhe em uma foto, um parágrafo ou um vídeo.

Por exemplo, para que um carro autônomo aprenda a parar no lugar certo, cada quadro de câmera deve identificar claramente onde há uma faixa de pedestres, um semáforo e um pedestre. Com milhões desses dados, a inteligência artificial pode aprender o comportamento com precisão.

Graças a essas etapas de preparação de dados, modelos como ChatGPT, Claude ou assistentes virtuais em carros podem entender linguagem natural, reconhecer imagens com precisão em ambientes do mundo real e responder de maneira semelhante à humana.

Quer ensinar a IA a ser inteligente? Tem que começar pelas menores coisas.

Por mais complexo que seja um modelo de IA, ele nada mais é do que um esqueleto vazio, sem dados para alimentá-lo. Ao contrário dos humanos, que aprendem com a experiência e a intuição, as máquinas só conseguem repetir o que já viram. É por isso que os dados de treinamento desempenham um papel decisivo na criação de um modelo eficaz.

Para que um chatbot entenda como os humanos fazem perguntas, ele precisa ser exposto a milhões de conversas. Para um carro reconhecer pedestres na chuva, ele precisa ver centenas de milhares de fotos semelhantes. Todos esses exemplos do mundo real precisam ser rotulados corretamente para que o computador aprenda com eles. Sem os rótulos corretos, a IA errará. Sem dados diversificados suficientes, ela reagirá mal em ambientes do mundo real.

É por isso que o trabalho da Scale AI é tão importante. Eles não apenas coletam dados, mas também garantem que eles sejam organizados de forma precisa, diversificada e acessível, para que modelos futuros possam reagir como uma pessoa reagiria.

Um excelente exemplo está no campo dos carros autônomos. Para treinar um carro a lidar com situações inesperadas, como uma pessoa atravessando a rua ou uma moto na contramão, um modelo de inteligência artificial precisa visualizar dezenas de milhares de situações semelhantes.

Esses dados não podem estar prontamente disponíveis, nem podem ser deixados para a máquina aprender por conta própria. Alguém precisa preparar, organizar e garantir sua precisão antes que a IA possa iniciar o processo de aprendizado.

É aí que a Scale AI entra. Eles criam lições, não a partir do conhecimento de livros didáticos, mas de bilhões de exemplos reais cuidadosamente elaborados. Cada fluxo de dados que passa por suas mãos se torna um bloco de construção da cognição da IA ​​moderna.

Do laboratório às ruas, os dados continuam sendo reis

A Scale AI não se limita apenas a texto, mas também atua no treinamento de visão computacional para carros autônomos. Empresas de tecnologia como Tesla, Toyota e General Motors colaboraram com a Scale AI para ensinar carros a reconhecer pedestres, ler placas de trânsito e lidar com situações inesperadas.

Além disso, a Scale AI também oferece suporte a outras áreas, como defesa, satélites e mapas. Ela processa imagens de câmeras, radares e fotos tiradas do espaço para ajudar modelos a reconhecer terrenos, classificar objetos ou detectar riscos precocemente. Uma imagem de satélite pode parecer apenas uma cena de floresta, mas, pelas mãos da equipe da Scale AI, ela pode se tornar um conjunto de dados que ajuda a máquina a prever a direção de incêndios florestais.

A expansão para diversas áreas demonstra que a Scale AI não é apenas uma ferramenta complementar, mas está se tornando parte essencial da forma como a inteligência artificial aprende sobre o mundo. À medida que o mundo continua a correr para criar modelos mais inteligentes, são empresas como a Scale AI que, discretamente, estão preparando o terreno para essa corrida.

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