Când AI-ul Scale „predă” inteligența artificială

Înființată pe vremea când fondatorul său era încă student, Scale AI este acum o verigă indispensabilă în parcursul de învățare a modelelor de inteligență artificială. Compania nu creează IA, ci ajută IA să înțeleagă lumea umană.

Datele de intrare sunt organizate cu grijă înainte de a fi utilizate pentru antrenarea inteligenței artificiale.

Scale AI nu face prea multe titluri și nici nu este una dintre companiile de tehnologie care fabrică produse pe care utilizatorii le pot atinge. Dar pentru dezvoltatorii de inteligență artificială, este o parte integrantă a întregului proces de antrenament al modelului.

Munca Scale AI se desfășoară discret în culise, unde datele brute sunt procesate de oameni și transformate în lecții pentru mașini. Acest lucru permite sistemelor inteligente să înțeleagă treptat limbajul, imaginile, emoțiile și comportamentele pe care oamenii le afișează în lumea reală.

Cine este Scale AI și cu ce se ocupă?

Comparativ cu OpenAI, Google sau Meta, Scale AI este un jucător relativ discret. Compania nu creează direct chatbot-uri care pot vorbi ca oameni reali sau mașini autonome care pot citi situațiile din trafic, dar joacă un rol crucial în a face aceste tehnologii mai inteligente în fiecare zi.

Scale AI a fost fondată în 2016, când fondatorul Alexandr Wang era încă student. În loc să urmeze calea dezvoltării algoritmilor, Wang a ales o altă cale: construirea unei platforme de procesare a datelor care să servească antrenamentului inteligenței artificiale .

În această lume, datele sunt materia primă. Însă datele brute, precum imaginile neclasificate, conversațiile neorganizate sau videoclipurile neclare, sunt adesea dezordonate și nu au nicio valoare directă pentru mașini.

Sarcina inteligenței artificiale (AI) este de a curăța, clasifica și eticheta acea cantitate masivă de date. Aceasta înseamnă proiectarea atât a sistemelor, cât și a echipelor pentru a identifica și organiza fiecare mic detaliu dintr-o fotografie, un paragraf sau un videoclip.

De exemplu, pentru ca o mașină autonomă să învețe să oprească în locul potrivit, fiecare cadru al camerei trebuie să identifice clar unde se află o trecere de pietoni, unde se află un semafor și unde se află un pieton. Cu milioane de astfel de date, inteligența artificială poate învăța comportamentul cu precizie.

Datorită unor astfel de pași de pregătire a datelor, modele precum ChatGPT, Claude sau asistenții virtuali din mașini pot înțelege limbajul natural, pot recunoaște cu precizie imaginile în medii reale și pot răspunde într-un mod similar cu cel uman.

Vrei să înveți inteligența artificială să fie inteligentă, trebuie să începi de la cel mai mic lucru

Indiferent cât de complex este un model de inteligență artificială, acesta nu este nimic mai mult decât un schelet gol, fără date care să-l hrănească. Spre deosebire de oameni, care pot învăța din experiență și intuiție, mașinile pot doar repeta ceea ce au mai văzut. De aceea, antrenarea datelor joacă un rol decisiv în crearea unui model eficient.

Pentru ca un chatbot să înțeleagă cum pun oamenii întrebări, trebuie să fie expus la milioane de conversații. Pentru ca o mașină să recunoască pietonii în ploaie, trebuie să vadă sute de mii de fotografii similare. Toate aceste exemple din lumea reală trebuie etichetate corect pentru ca computerul să poată învăța din ele. Fără etichetele potrivite, inteligența artificială va greși. Fără suficiente date diverse, va reacționa prost în mediile reale.

De aceea, munca Scale AI este atât de importantă. Nu doar colectează date, ci se asigură că acestea sunt organizate într-un mod precis, divers și ușor de învățat, astfel încât modelele viitoare să poată reacționa așa cum ar face-o o persoană.

Un exemplu excelent este domeniul mașinilor autonome. Pentru a antrena o mașină să gestioneze situații neașteptate, cum ar fi o persoană care traversează strada sau o motocicletă care merge în direcția greșită, un model de inteligență artificială trebuie să vadă zeci de mii de situații similare.

Astfel de date nu pot fi ușor disponibile și nici nu pot fi lăsate mașinii să învețe singură. Cineva trebuie să pregătească, să organizeze și să asigure acuratețea lor înainte ca inteligența artificială să poată începe procesul de învățare.

Aici intervine Scale AI. Ei creează lecții, nu din cunoștințe din manuale, ci din miliarde de exemple din lumea reală, atent elaborate. Fiecare flux de date care trece prin mâinile lor devine o piatră de temelie a cunoașterii moderne bazate pe IA.

De la laborator la străzi, datele rămân regele

Scale AI nu se limitează doar la text, ci este implicată și în antrenarea vederii computerizate pentru mașinile autonome. Companii de tehnologie precum Tesla, Toyota și General Motors au colaborat cu Scale AI pentru a învăța mașinile să recunoască pietonii, să citească semnele de circulație și să gestioneze situațiile neprevăzute.

În plus, Scale AI susține și alte domenii, cum ar fi apărarea, sateliții și hărțile. Acestea procesează imagini de la camere, radare și fotografii realizate din spațiu pentru a ajuta modelele să recunoască terenul, să clasifice obiecte sau să detecteze riscurile din timp. O imagine din satelit poate părea doar o scenă a unei păduri, dar prin mâinile echipei Scale AI, aceasta poate deveni un set de date care ajută mașina să prezică direcția incendiilor de vegetație.

Extinderea în multiple domenii arată că Scale AI nu este doar un instrument suplimentar, ci devine o parte esențială a modului în care inteligența artificială învață despre lume. Pe măsură ce lumea continuă să se întreacă pentru a crea modele mai inteligente, companii precum Scale AI sunt cele care pun în liniște terenul pentru această cursă.

Înapoi la subiect

THANH THU

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