Scale AI yapay zekayı ne zaman 'öğretir'?

Kurucusu henüz öğrenciyken kurulan Scale AI, artık yapay zeka modellerinin öğrenme yolculuğunda vazgeçilmez bir halka haline geldi. Şirket yapay zeka yaratmıyor, ancak yapay zekanın insan dünyasını anladığı yer burası.

Giriş verileri, yapay zekayı eğitmek için kullanılmadan önce düzgün bir şekilde düzenlenir.

Scale AI, sık sık manşetlere çıkmıyor ve kullanıcıların gerçekten dokunabileceği ürünler üreten teknoloji şirketlerinden biri de değil. Ancak yapay zeka geliştiricileri için, tüm model eğitim sürecinin ayrılmaz bir parçası.

Scale AI'nın çalışmaları, ham verilerin insanlar tarafından işlenip makineler için derslere dönüştürüldüğü sahne arkasında sessizce gerçekleşir. Bu sayede yeni akıllı sistemler, insanların gerçek dünyada sergilediği dili, görüntüleri, duyguları ve davranışları kademeli olarak anlayabilir.

Scale AI kimdir ve ne yapar?

OpenAI, Google veya Meta ile karşılaştırıldığında Scale AI nispeten sessiz bir oyuncu. Şirket, gerçek insanlar gibi konuşabilen sohbet robotları veya trafik durumlarını okuyabilen otonom araçlar geliştirmiyor, ancak bu teknolojilerin her geçen gün daha akıllı hale gelmesine yardımcı olmada önemli bir rol oynuyor.

Scale AI, kurucusu Alexandr Wang henüz öğrenciyken 2016 yılında kuruldu. Wang, algoritma geliştirme yoluna gitmek yerine farklı bir yol seçti: yapay zeka eğitimine hizmet edecek özel bir veri işleme platformu inşa etti.

Bu dünyada veri ham maddedir. Ancak sınıflandırılmamış görüntüler, düzenlenmemiş konuşmalar veya net olmayan videolar gibi ham veriler genellikle dağınıktır ve makineler için doğrudan bir değer taşımaz.

Scale AI'nın görevi, bu devasa miktardaki veriyi temizlemek, kategorilere ayırmak ve etiketlemektir. Bu, hem sistemleri hem de ekipleri bir fotoğraftaki, paragraftaki veya videodaki her küçük ayrıntıyı belirleyip düzenleyecek şekilde tasarlamak anlamına gelir.

Örneğin, otonom bir aracın doğru yerde durmayı öğrenmesi için, her kamera karesinin nerede yaya geçidi, nerede trafik ışığı, nerede yayanın olduğunu açıkça belirlemesi gerekir. Milyonlarca bu tür veriyle yapay zeka, davranışı doğru bir şekilde öğrenebilir.

Bu tür veri hazırlama adımları sayesinde ChatGPT, Claude veya arabalardaki sanal asistanlar gibi modeller doğal dili anlayabilir, gerçek dünya ortamlarındaki görüntüleri doğru bir şekilde tanıyabilir ve insan benzeri bir şekilde yanıt verebilir.

Yapay zekaya akıllı olmayı öğretmek istiyorsanız, en küçük şeyden başlamanız gerekir

Bir yapay zeka modeli ne kadar karmaşık olursa olsun, onu besleyecek veri olmadan boş bir iskeletten ibarettir. Deneyim ve sezgilerden öğrenebilen insanların aksine, makineler yalnızca daha önce gördüklerini tekrarlayabilir. Bu nedenle eğitim verileri, etkili bir modelin oluşturulup oluşturulmamasında belirleyici bir rol oynar.

Bir sohbet robotunun insanların nasıl soru sorduğunu anlayabilmesi için milyonlarca konuşmaya maruz kalmış olması gerekir. Bir arabanın yağmurda yayaları tanıyabilmesi için yüz binlerce benzer fotoğraf görmüş olması gerekir. Bilgisayarın öğrenebilmesi için tüm bu gerçek dünya örneklerinin doğru şekilde etiketlenmesi gerekir. Doğru etiketler olmadan yapay zeka yanlış yapacaktır. Yeterli çeşitli veri olmadan, gerçek dünya ortamlarında yetersiz tepki verecektir.

Scale AI'nın çalışmaları bu yüzden çok önemli. Sadece veri toplamakla kalmıyor, aynı zamanda verilerin doğru, çeşitli ve öğrenilebilir bir şekilde düzenlenmesini sağlıyorlar, böylece gelecekteki modeller bir insan gibi tepki verebilsin.

Bunun klasik bir örneği otonom araçlar alanındadır. Bir aracı, karşıdan karşıya geçen bir insan veya ters yöne giden bir motosiklet gibi beklenmedik durumlarla başa çıkacak şekilde eğitmek için, yapay zeka modelinin on binlerce benzer durumu görmesi gerekir.

Bu tür veriler kolayca elde edilemez ve makinenin kendi kendine öğrenmesine bırakılamaz. Yapay zekanın öğrenme sürecine başlayabilmesi için, birisinin verileri hazırlaması, düzenlemesi ve doğruluğunu sağlaması gerekir.

Scale AI tam da bu noktada devreye giriyor. Dersleri, ders kitaplarındaki bilgilerden değil, milyarlarca özenle geliştirilmiş gerçek dünya örneklerinden oluşturuyorlar. Ellerinden geçen her veri akışı, modern yapay zeka bilişinin yapı taşlarından biri haline geliyor.

Laboratuvardan sokaklara kadar veriler krallığını koruyor

Ölçekli Yapay Zeka (Scale AI) sadece metinle sınırlı değil, aynı zamanda otonom araçlar için bilgisayarlı görme eğitiminde de rol oynuyor. Tesla, Toyota ve General Motors gibi teknoloji şirketleri, araçlara yayaları tanıma, trafik işaretlerini okuma ve beklenmedik durumlarla başa çıkma becerilerini öğretmek için Ölçekli Yapay Zeka (Scale AI) ile iş birliği yaptı.

Scale AI ayrıca savunma, uydular ve haritalar gibi diğer alanları da destekler. Kameralardan, radarlardan ve uzaydan çekilen fotoğraflardan gelen görüntüleri işleyerek modellerin araziyi tanımasına, nesneleri sınıflandırmasına veya riskleri erken tespit etmesine yardımcı olur. Bir uydu görüntüsü sıradan bir dağ manzarası gibi görünebilir, ancak Scale AI ekibinin elleriyle, makinenin orman yangınlarının yönünü tahmin etmesine yardımcı olan bir veri kümesine dönüşebilir.

Birçok alana yayılması, Scale AI'nın yalnızca tamamlayıcı bir araç olmadığını, aynı zamanda yapay zekanın dünyayı öğrenmesinin temel bir parçası haline geldiğini gösteriyor. Dünya daha akıllı modeller geliştirmek için yarışmaya devam ederken, Scale AI gibi şirketler bu yarış için sessizce sağlam bir temel atıyor.

Konuya geri dön

THANH PER

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