เมื่อ Scale AI 'สอน' ปัญญาประดิษฐ์

Scale AI เริ่มต้นตั้งแต่ผู้ก่อตั้งยังเป็นนักศึกษา ปัจจุบันกลายเป็นส่วนสำคัญในเส้นทางการเรียนรู้ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ บริษัทไม่ได้สร้าง AI แต่ช่วยให้ AI เข้าใจโลกมนุษย์

ข้อมูลอินพุตได้รับการจัดระเบียบอย่างเรียบร้อยก่อนที่จะนำไปใช้ในการฝึก AI

Scale AI ไม่ได้เป็นข่าวใหญ่โตอะไร และไม่ใช่บริษัทเทคโนโลยีที่ผลิตผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้สัมผัสได้จริง แต่สำหรับนักพัฒนา AI แล้ว มันเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการฝึกอบรมโมเดลทั้งหมด

งานของ Scale AI เกิดขึ้นอย่างเงียบๆ เบื้องหลัง โดยมนุษย์จะประมวลผลข้อมูลดิบและแปลงเป็นบทเรียนสำหรับเครื่องจักร ซึ่งช่วยให้ระบบอัจฉริยะค่อยๆ เข้าใจภาษา ภาพ อารมณ์ และพฤติกรรมที่มนุษย์แสดงออกใน โลก แห่งความเป็นจริง

Scale AI คือใคร และพวกเขาทำอะไร?

หากเปรียบเทียบกับ OpenAI, Google หรือ Meta แล้ว Scale AI ถือเป็นผู้เล่นที่ค่อนข้างเงียบเหงา บริษัทไม่ได้สร้างแชทบอทที่สามารถพูดได้เหมือนคนจริง หรือรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่สามารถอ่านสภาพการจราจรได้โดยตรง แต่ Scale AI มีบทบาทสำคัญในการทำให้เทคโนโลยีเหล่านี้ฉลาดขึ้นในทุกๆ วัน

Scale AI ก่อตั้งขึ้นในปี 2016 ขณะที่อเล็กซานเดอร์ หวัง ผู้ก่อตั้งยังเป็นนักศึกษา แทนที่จะเลือกเส้นทางการพัฒนาอัลกอริทึม หวังกลับเลือกเส้นทางที่แตกต่างออกไป นั่นคือการสร้างแพลตฟอร์มประมวลผลข้อมูลเพื่อรองรับ การฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์

ในโลกนี้ ข้อมูลคือวัตถุดิบ แต่ข้อมูลดิบอย่างรูปภาพที่ไม่ได้จัดประเภท บทสนทนาที่ไม่ได้เรียบเรียง หรือ วิดีโอ ที่ไม่ชัดเจน มักจะไม่เป็นระเบียบและไม่มีคุณค่าโดยตรงต่อเครื่องจักร

งานของ Scale AI คือการทำความสะอาด จัดหมวดหมู่ และติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมหาศาล นั่นหมายถึงการออกแบบทั้งระบบและทีมให้สามารถระบุและจัดระเบียบทุกรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ในรูปภาพ ย่อหน้า หรือวิดีโอ

ยกตัวอย่างเช่น เพื่อให้รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติเรียนรู้ที่จะหยุดรถในจุดที่ถูกต้อง เฟรมกล้องแต่ละตัวจะต้องระบุตำแหน่งทางม้าลาย สัญญาณไฟจราจร และคนเดินถนนได้อย่างชัดเจน ด้วยข้อมูลจำนวนนับล้าน ปัญญาประดิษฐ์สามารถเรียนรู้พฤติกรรมได้อย่างแม่นยำ

ด้วยขั้นตอนการเตรียมข้อมูลดังกล่าว โมเดลเช่น ChatGPT, Claude หรือผู้ช่วยเสมือนในรถยนต์สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติ จดจำภาพในสภาพแวดล้อมโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างแม่นยำ และตอบสนองในลักษณะเหมือนมนุษย์

อยากสอน AI ให้ฉลาด ต้องเริ่มจากสิ่งเล็กๆ น้อยๆ

ไม่ว่าโมเดล AI จะซับซ้อนเพียงใด มันก็เป็นเพียงโครงร่างที่ว่างเปล่าไร้ข้อมูลป้อนเข้าไป ต่างจากมนุษย์ที่สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์และสัญชาตญาณ เครื่องจักรทำได้เพียงทำซ้ำสิ่งที่เคยเห็นมาก่อนเท่านั้น นั่นคือเหตุผลที่ข้อมูลการฝึกจึงมีบทบาทสำคัญในการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ

เพื่อให้แชทบอทเข้าใจวิธีที่มนุษย์ถามคำถาม มันจำเป็นต้องได้รับประสบการณ์จากบทสนทนานับล้านๆ ครั้ง รถยนต์จะจดจำคนเดินถนนขณะฝนตกได้ มันจำเป็นต้องเห็นรูปภาพที่คล้ายกันหลายแสนรูป ตัวอย่างจากสถานการณ์จริงทั้งหมดเหล่านี้จำเป็นต้องได้รับการติดป้ายกำกับอย่างถูกต้องเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้ หากไม่มีป้ายกำกับที่ถูกต้อง AI ก็จะทำผิดพลาดได้ หากไม่มีข้อมูลที่หลากหลายเพียงพอ มันจะตอบสนองได้ไม่ดีในสภาพแวดล้อมจริง

นี่คือเหตุผลที่งานของ Scale AI มีความสำคัญอย่างยิ่ง พวกเขาไม่เพียงแต่รวบรวมข้อมูลเท่านั้น แต่ยังดูแลให้ข้อมูลถูกจัดระเบียบอย่างถูกต้อง หลากหลาย และเรียนรู้ได้ เพื่อให้โมเดลในอนาคตสามารถตอบสนองต่อพฤติกรรมของมนุษย์ได้

ตัวอย่างที่โดดเด่นคือรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เพื่อฝึกให้รถยนต์รับมือกับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น คนข้ามถนน หรือรถจักรยานยนต์เลี้ยวผิดทาง โมเดลปัญญาประดิษฐ์จำเป็นต้องเห็นสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกันนับหมื่นๆ ครั้ง

ข้อมูลดังกล่าวไม่สามารถหาได้ง่ายๆ และไม่สามารถปล่อยให้เครื่องจักรเรียนรู้เองได้ ต้องมีใครสักคนจัดเตรียม จัดระเบียบ และรับรองความถูกต้องของข้อมูลก่อนที่ AI จะเริ่มกระบวนการเรียนรู้ได้

นั่นคือที่มาของ Scale AI พวกเขาสร้างบทเรียน ไม่ใช่จากความรู้ในตำราเรียน แต่จากตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงนับพันล้านชิ้นที่ถูกสร้างขึ้นอย่างพิถีพิถัน ทุกกระแสข้อมูลที่ผ่านมือพวกเขาจะกลายเป็นรากฐานของปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่

จากห้องทดลองสู่ท้องถนน ข้อมูลยังคงเป็นราชา

Scale AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ข้อความเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมคอมพิวเตอร์วิชันสำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ บริษัทเทคโนโลยีอย่าง Tesla, Toyota และ General Motors ต่างร่วมมือกับ Scale AI เพื่อสอนรถยนต์ให้รู้จักคนเดินถนน อ่านป้ายจราจร และรับมือกับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด

นอกจากนี้ Scale AI ยังรองรับงานด้านอื่นๆ เช่น การป้องกันประเทศ ดาวเทียม และแผนที่ โดยประมวลผลภาพจากกล้อง เรดาร์ และภาพถ่ายจากอวกาศ เพื่อช่วยให้แบบจำลองสามารถระบุภูมิประเทศ จำแนกวัตถุ หรือตรวจจับความเสี่ยงได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ภาพถ่ายดาวเทียมอาจดูเหมือนเป็นเพียงภาพป่า แต่ด้วยฝีมือของทีม Scale AI ภาพเหล่านี้สามารถกลายเป็นชุดข้อมูลที่ช่วยให้เครื่องจักรคาดการณ์ทิศทางของไฟป่าได้

การขยายขอบเขตไปสู่หลายด้านแสดงให้เห็นว่า Scale AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือเสริมเท่านั้น แต่ยังกลายเป็นส่วนสำคัญในการเรียนรู้โลกของปัญญาประดิษฐ์อีกด้วย ขณะที่โลกยังคงแข่งขันกันสร้างแบบจำลองที่ชาญฉลาดขึ้น บริษัทอย่าง Scale AI เองกำลังวางรากฐานสำหรับการแข่งขันนี้อย่างเงียบๆ

กลับสู่หัวข้อ

ทาน ทู

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