Yapay zekayı eğitmek için kullanılmadan önce girdi verileri düzgün bir şekilde düzenlenir.
Scale AI, genellikle manşetlere çıkmaz ve kullanıcılar için somut ürünler üreten teknoloji şirketleri arasında da yer almaz. Ancak yapay zeka geliştiricileri için, tüm model eğitim sürecinin vazgeçilmez bir parçasıdır.
Scale AI'nin çalışmaları sessizce perde arkasında gerçekleşir; ham veriler insanlar tarafından işlenir ve makineler için derslere dönüştürülür. Bu, yeni akıllı sistemlerin gerçek dünyada insanların sergilediği dili, görüntüleri, duyguları ve davranışları kademeli olarak anlamasını sağlar.
Scale AI kimdir ve ne iş yapar?
OpenAI, Google veya Meta ile karşılaştırıldığında, Scale AI nispeten sessiz bir oyuncu. Doğrudan gerçek insanlar gibi konuşan sohbet robotları veya trafik durumlarını okuyabilen sürücüsüz araçlar üretmese de, bu teknolojileri her geçen gün daha akıllı hale getirmede çok önemli bir rol oynuyor.
Scale AI, kurucusu Alexandr Wang henüz öğrenciyken 2016 yılında kuruldu. Wang, algoritma geliştirme yerine farklı bir yol seçti: yapay zekayı eğitmek için veri işlemeye özel bir platform oluşturmak.
Bu dünyada veri, can damarıdır. Ancak sınıflandırılmamış görüntüler, düzensiz konuşmalar veya içeriği belirsiz videolar gibi işlenmemiş veriler genellikle kaotiktir ve makineler için doğrudan bir değeri yoktur.
Scale AI'nin görevi, bu devasa veri yığınını temizlemek, sınıflandırmak ve etiketlemektir. Bu, bir fotoğraftaki, bir metin parçasındaki veya bir video klibindeki her küçük ayrıntıyı tanımlayacak ve düzenleyecek şekilde hem sistemi hem de ekibi tasarladıkları anlamına gelir.
Örneğin, sürücüsüz bir aracın doğru yerde durmayı öğrenmesi için, kameradan yakalanan her karenin açıkça bir yaya geçidi, trafik ışığı veya yaya olarak tanımlanması gerekir. Milyonlarca bu tür veri noktasıyla yapay zeka, davranışı doğru bir şekilde öğrenebilir.
Bu tür veri hazırlama süreçleri sayesinde ChatGPT, Claude veya araç içi sanal asistanlar gibi modeller doğal dili anlayabiliyor, gerçek dünya ortamlarındaki görüntüleri doğru bir şekilde tanıyabiliyor ve insana benzer şekilde yanıt verebiliyor.
Yapay zekayı zeki olacak şekilde eğitmek için en küçük şeylerden başlamalıyız.
Yapay zekâ modelinin yapısı ne kadar karmaşık olursa olsun, veriyle beslenmediği sürece sadece boş bir iskeletten ibarettir. Deneyim ve sezgiden öğrenebilen insanlardan farklı olarak, makineler yalnızca daha önce gördüklerini tekrar etmeyi bilirler. Bu nedenle, eğitim verileri etkili bir model oluşturmada çok önemli bir rol oynar.
Bir sohbet robotunun insanların nasıl soru sorduğunu anlaması için milyonlarca konuşmaya maruz kalması gerekir. Bir arabanın yağmurda bir yayayı tanıması için yüz binlerce benzer görüntü görmesi gerekir. Bilgisayarın öğrenmesi için tüm bu gerçek dünya örneklerinin doğru şekilde etiketlenmesi şarttır. Doğru etiketler olmadan yapay zeka yanlış yorumlayacaktır. Yeterli çeşitlilikte veri olmadan, gerçek dünya ortamlarında kötü tepki verecektir.
Bu, Scale AI'nin çalışmalarının neden bu kadar önemli olduğunu açıklıyor. Sadece veri toplamakla kalmıyor, aynı zamanda verilerin doğru, çeşitli ve öğrenilebilir bir şekilde organize edilmesini de sağlıyorlar. Bu, sonraki modellerin gerçek dünya deneyimine sahip bir insan gibi tepki vermesine olanak tanıyor.
Bunun en önemli örneklerinden biri, sürücüsüz otomobiller alanındadır. Bir otomobili, yoldan geçen yayalar veya karşı yönden gelen motosikletler gibi beklenmedik durumlarla başa çıkacak şekilde eğitmek için, yapay zeka modelinin on binlerce benzer senaryoyu önceden incelemesi gerekir.
Bu tür veriler kolayca elde edilemez ve makinelerin kendi başlarına öğrenmesi için de bırakılamaz. Yapay zekânın öğrenme sürecine başlaması için önce insanlar tarafından hazırlanmalı, düzenlenmeli ve doğruluğu sağlanmalıdır.
İşte Scale AI'nin rolü de burada devreye giriyor. Dersleri, ders kitaplarındaki bilgilerle değil, milyarlarca özenle işlenmiş gerçek dünya örneğiyle oluşturuyorlar. Ellerinden geçen her veri akışı, modern yapay zekanın anlaşılmasında bir yapı taşı haline geliyor.
Laboratuvardan sokağa, veri her zaman öncelikli olmaya devam ediyor.
Scale AI'nin rolü metin işlemenin ötesine uzanıyor; aynı zamanda otonom araçlar için bilgisayar görüşü eğitiminde de yer alıyor. Tesla, Toyota ve General Motors gibi teknoloji şirketleri, araçlara yayaları tanımayı, trafik sinyallerini okumayı ve beklenmedik durumlarla başa çıkmayı öğretmek için Scale AI ile işbirliği yaptı.
Ayrıca Scale AI, savunma, uydu ve haritalama gibi diğer alanları da destekliyor. Modellerin araziyi tanımasına, nesneleri sınıflandırmasına veya tehditleri erken tespit etmesine yardımcı olmak için kameralardan, radardan ve uzaydan gelen görüntüleri işliyorlar. Sadece orman ve dağlardan oluşan bir manzara gibi görünen bir uydu görüntüsü, Scale AI ekibinin elinden geçerek, makinenin orman yangınının hareket yönünü tahmin etmesine yardımcı olan bir veri kümesine dönüşebiliyor.
Çeşitli alanlara yayılması, Scale AI'nin sadece yardımcı bir araç olmadığını, yapay zekanın dünyayı öğrenme biçiminin temel bir parçası haline geldiğini gösteriyor. Dünya daha akıllı modeller oluşturmak için yarışmaya devam ederken, Scale AI gibi sessiz şirketler bu yarışın sağlam temellerini atıyor.
Kaynak: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
Yorum (0)