Когда Scale AI «обучает» искусственный интеллект

Компания Scale AI, основанная ещё студентом, стала незаменимым звеном в процессе обучения моделям искусственного интеллекта. Компания не создаёт ИИ, но является местом, где ИИ познаёт мир людей.

Входные данные аккуратно структурируются перед использованием для обучения ИИ.

Scale AI нечасто попадает в заголовки новостей, и компания не относится к числу технологических компаний, производящих продукты, которые пользователи могут потрогать. Но для разработчиков ИИ это неотъемлемая часть всего процесса обучения модели.

Работа Scale AI происходит незаметно, незаметно: люди обрабатывают необработанные данные и преобразуют их в инструкции для машин. Благодаря этому новые интеллектуальные системы постепенно начинают понимать язык, образы, эмоции и поведение людей 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 занимается напрямую созданием чат-ботов, говорящих как живые люди, или беспилотных автомобилей, распознающих дорожную ситуацию, но играет важнейшую роль в развитии этих технологий с каждым днём.

Компания Scale AI была основана в 2016 году, когда её основатель Александр Ван был ещё студентом. Вместо того, чтобы заняться разработкой алгоритмов, Ван выбрал другой путь: создание специализированной платформы обработки данных для обучения искусственного интеллекта .

В этом мире данные — это сырьё. Но сырые данные, такие как неклассифицированные изображения, неорганизованные разговоры или невнятные видео , часто запутаны и не представляют прямой ценности для машин.

Задача масштабируемого ИИ — очистить, классифицировать и маркировать этот огромный объём данных. Это означает разработку систем и команд для распознавания и организации каждой мельчайшей детали на фотографии, в абзаце или видеокадре.

Например, чтобы беспилотный автомобиль научился останавливаться в нужном месте, на каждом кадре с камеры должно быть чётко указано, где находится пешеходный переход, где светофор, 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.

Какой бы сложной ни была модель ИИ, без данных, которые её подпитывают, она представляет собой лишь пустой скелет. В отличие от людей, которые могут учиться на опыте и интуиции, машины способны лишь повторять то, что видели ранее. Именно поэтому данные для обучения играют решающую роль в создании эффективной модели.

Чтобы чат-бот понимал, как люди задают вопросы, ему необходимо было участвовать в миллионах диалогов. Чтобы автомобиль распознавал пешеходов под дождём, ему необходимо было увидеть сотни тысяч похожих фотографий. Все эти примеры из реальной жизни должны быть правильно промаркированы, чтобы компьютер мог учиться на них. Без правильных меток ИИ будет ошибаться. Без достаточного количества разнообразных данных он будет плохо реагировать в реальных условиях.

Вот почему работа Scale AI так важна. Они не просто собирают данные, но и обеспечивают их точную, разнообразную и обучаемую организацию, чтобы будущие модели могли реагировать так же, как человек.

Классический пример — сфера беспилотных автомобилей. Чтобы научить машину реагировать на непредвиденные ситуации, например, когда человек переходит дорогу или мотоцикл едет в встречном направлении, модели искусственного интеллекта необходимо увидеть десятки тысяч подобных ситуаций.

Такие данные не могут быть легкодоступны, и их нельзя доверить машине самостоятельно обучаться. Кто-то должен подготовить, организовать и обеспечить их точность, прежде чем искусственный интеллект сможет начать процесс обучения.

Именно здесь на помощь приходит Scale AI. Они создают уроки не на основе знаний из учебников, а на основе миллиардов тщательно проработанных примеров из реальной жизни. Каждый поток данных, проходящий через их руки, становится строительным блоком современного интеллектуального познания.

От лаборатории до улиц: данные остаются королем

Scale AI не ограничивается только текстом, но и участвует в обучении машинного зрения беспилотных автомобилей. Такие технологические компании, как Tesla, Toyota и General Motors, сотрудничали со Scale AI, обучая автомобили распознавать пешеходов, читать дорожные знаки и реагировать на непредвиденные ситуации.

Кроме того, Scale AI поддерживает и другие области, такие как оборона, спутниковая связь и картография. Они обрабатывают изображения с камер, радаров и фотографии из космоса, помогая моделям распознавать рельеф, классифицировать объекты и выявлять риски на ранних этапах. Спутниковый снимок может показаться просто горным пейзажем, но благодаря команде Scale AI он может стать набором данных, который поможет машине прогнозировать направление распространения лесных пожаров.

Расширение во многие области показывает, что Scale AI — это не просто вспомогательный инструмент, а неотъемлемая часть процесса познания мира искусственным интеллектом. В то время как мир продолжает гонку за создание более интеллектуальных моделей, именно такие компании, как Scale AI, незаметно закладывают прочный фундамент для этой гонки.

Вернуться к теме

ТХАНЬ ТХУ

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