Входные данные аккуратно структурируются перед использованием для обучения ИИ.
Scale AI не часто попадает в заголовки, и это не одна из технологических компаний, которая производит продукты, которые пользователи могут потрогать. Но для разработчиков ИИ это неотъемлемая часть всего процесса обучения модели.
Работа Scale AI происходит тихо за кулисами, где необработанные данные обрабатываются людьми и преобразуются в уроки для машин. Это позволяет интеллектуальным системам постепенно понимать язык, образы, эмоции и поведение, которые люди демонстрируют в реальном мире .
Кто такие Scale AI и чем они занимаются?
По сравнению с OpenAI, Google или Meta, Scale AI — относительно тихий игрок. Компания не создает напрямую чат-ботов, которые могут говорить как настоящие люди, или беспилотные автомобили, которые могут считывать дорожную обстановку, но она играет важную роль в том, чтобы сделать эти технологии умнее с каждым днем.
Scale AI была основана в 2016 году, когда основатель Александр Ванг был еще студентом. Вместо того, чтобы пойти по пути разработки алгоритмов, Ванг выбрал другой путь: создание платформы обработки данных для обучения искусственного интеллекта .
В этом мире данные — это сырой материал. Но сырые данные, такие как неклассифицированные изображения, неорганизованные разговоры или неясные видео, часто беспорядочны и не имеют прямой ценности для машин.
Задача Scale AI — очистить, классифицировать и маркировать этот огромный объем данных. Это означает разработку как систем, так и команд для идентификации и организации каждой маленькой детали на фотографии, в абзаце или видео.
Например, чтобы беспилотный автомобиль научился останавливаться в нужном месте, каждый кадр камеры должен четко определять, где находится пешеходный переход, где светофор и где пешеход. Имея миллионы таких данных, искусственный интеллект может точно изучить поведение.
Благодаря таким этапам подготовки данных такие модели, как ChatGPT, Claude или виртуальные помощники в автомобилях, могут понимать естественный язык, точно распознавать изображения в реальных условиях и реагировать подобно человеку.
Хотите научить ИИ быть умным? Начинать нужно с малого.
Независимо от того, насколько сложна модель ИИ, она представляет собой не более чем пустой скелет без данных, которые его питают. В отличие от людей, которые могут учиться на опыте и интуиции, машины могут только повторять то, что они видели раньше. Вот почему данные для обучения играют решающую роль в создании эффективной модели.
Чтобы чат-бот понял, как люди задают вопросы, ему нужно поучаствовать в миллионах разговоров. Чтобы автомобиль распознал пешеходов под дождем, ему нужно увидеть сотни тысяч похожих фотографий. Все эти примеры из реального мира должны быть правильно помечены, чтобы компьютер мог на них учиться. Без правильных меток ИИ ошибется. Без достаточного количества разнообразных данных он будет плохо реагировать в реальных условиях.
Вот почему работа Scale AI так важна. Они не просто собирают данные, они обеспечивают их организацию таким образом, чтобы они были точными, разнообразными и обучаемыми, чтобы будущие модели могли реагировать так, как это делал бы человек.
Яркий пример — сфера беспилотных автомобилей. Чтобы научить автомобиль справляться с неожиданными ситуациями, например, когда человек переходит дорогу или мотоцикл едет в неправильном направлении, модели искусственного интеллекта необходимо увидеть десятки тысяч похожих ситуаций.
Такие данные не могут быть легкодоступны, и их нельзя предоставить машине для самостоятельного обучения. Кто-то должен подготовить, организовать и обеспечить их точность, прежде чем ИИ сможет начать процесс обучения.
Вот тут-то и появляется Scale AI. Они создают уроки не из учебников, а из миллиардов тщательно продуманных примеров из реальной жизни. Каждый поток данных, проходящий через их руки, становится строительным блоком современного познания ИИ.
От лабораторий до улиц: данные остаются королем
Scale AI не ограничивается только текстом, он также участвует в обучении машинного зрения для беспилотных автомобилей. Такие технологические компании, как Tesla, Toyota и General Motors, сотрудничали с Scale AI, чтобы научить автомобили распознавать пешеходов, читать дорожные знаки и справляться с непредвиденными ситуациями.
Кроме того, Scale AI также поддерживает другие области, такие как оборона, спутники и карты. Они обрабатывают изображения с камер, радаров и фотографии, сделанные из космоса, чтобы помочь моделям распознавать рельеф, классифицировать объекты или обнаруживать риски на ранней стадии. Спутниковое изображение может показаться просто сценой леса, но в руках команды Scale AI оно может стать набором данных, который поможет машине предсказать направление лесных пожаров.
Расширение в несколько областей показывает, что Scale AI — это не просто дополнительный инструмент, а становится основной частью того, как искусственный интеллект узнает о мире. Поскольку мир продолжает гонку за создание более умных моделей, именно такие компании, как Scale AI, тихо закладывают основу для этой гонки.
Источник: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
Комментарий (0)