Os dados de entrada são organizados de forma clara antes de serem usados para treinar a IA.
A Scale AI não costuma ser notícia frequente, nem é uma das empresas de tecnologia que fabricam produtos que os usuários podem realmente tocar. Mas, para os desenvolvedores de IA, ela 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. Graças a isso, novos sistemas inteligentes podem gradualmente compreender a linguagem, as imagens, as emoções e os comportamentos que as pessoas demonstram no mundo real.
Quem é a Scale AI e o que ela faz?
Comparada à OpenAI, Google ou Meta, a Scale AI é uma empresa relativamente discreta. Ela não cria diretamente chatbots que falam como pessoas reais ou carros autônomos capazes de interpretar o trânsito, mas desempenha um papel crucial em ajudar essas tecnologias a se tornarem mais inteligentes a cada dia.
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 uma rota diferente: construir uma plataforma especializada 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, são frequentemente 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 uma gravação de vídeo.
Por exemplo, para que um carro autônomo aprenda a parar no lugar certo, cada quadro da câmera deve identificar claramente onde há uma faixa de pedestres, onde há um semáforo e onde há 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 o ChatGPT, o Claude ou assistentes virtuais em carros conseguem entender a linguagem natural, reconhecer imagens com precisão em ambientes do mundo real e responder de maneira semelhante à humana.
Para ensinar uma IA a ser inteligente, é preciso começar pelas coisas mais simples.
Por mais complexo que seja um modelo de IA, ele é apenas um esqueleto vazio sem dados para alimentá-lo. Ao contrário dos humanos, que podem aprender com a experiência e a intuição, as máquinas só podem 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 ter sido exposto a milhões de conversas. Para que um carro reconheça pedestres na chuva, ele precisa ter visto 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 suficientemente diversos, 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 sejam organizados de forma precisa, diversificada e passível de aprendizado, para que os modelos futuros possam reagir como uma pessoa reagiria.
Um exemplo clássico está no campo dos carros autônomos. Para treinar um carro a lidar com situações inesperadas, como uma pessoa atravessando a rua ou uma motocicleta na contramão, o modelo de inteligência artificial precisa observar dezenas de milhares de situações semelhantes.
Esses dados não podem estar prontamente disponíveis, nem podem ser deixados para a máquina aprender sozinha. Alguém precisa prepará-los, organizá-los e garantir sua precisão antes que a inteligência artificial possa iniciar o processo de aprendizagem.
É aí que a Scale AI entra em cena. Eles criam lições, não a partir de conhecimento teórico, mas de bilhões de exemplos do mundo real cuidadosamente refinados. 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 o rei.
A Scale AI não se limita apenas a textos; 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 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. A empresa 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 paisagem de montanha, mas, pelas mãos da equipe da Scale AI, ela pode se transformar em um conjunto de dados que ajuda a máquina a prever a direção de incêndios florestais.
A expansão para diversos campos demonstra que a Scale AI não é apenas uma ferramenta complementar, 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 como a Scale AI que, discretamente, 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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