Вхідні дані акуратно організовуються перед використанням для навчання ШІ.
ШІ масштабу не часто потрапляє в заголовки новин, і це не одна з технологічних компаній, які створюють продукти, до яких користувачі можуть реально торкатися. Але для розробників ШІ це невід'ємна частина всього процесу навчання моделі.
Робота Scale AI відбувається непомітно за лаштунками, де необроблені дані обробляються людьми та перетворюються на уроки для машин. Завдяки цьому нові інтелектуальні системи можуть поступово розуміти мову, образи, емоції та поведінку, які люди демонструють у реальному світі .
Хто такий Scale AI і що він робить?
Порівняно з OpenAI, Google або Meta, Scale AI є відносно тихим гравцем. Компанія безпосередньо не створює чат-ботів, які можуть розмовляти як справжні люди, або безпілотні автомобілі, які можуть розпізнавати дорожню ситуацію, але вона відіграє вирішальну роль у тому, щоб ці технології ставали розумнішими з кожним днем.
Компанію Scale AI було засновано у 2016 році, коли засновник Александр Ван був ще студентом. Замість того, щоб піти шляхом розробки алгоритмів, Ван обрав інший шлях: створення спеціалізованої платформи обробки даних для навчання штучного інтелекту .
У цьому світі дані – це сировина. Але необроблені дані, такі як несекретні зображення, неорганізовані розмови чи нечіткі відео , часто є безладними та не мають прямої цінності для машин.
Завдання ШІ полягає в очищенні, категоризації та маркуванні цього величезного обсягу даних. Це означає розробку як систем, так і команд для ідентифікації та впорядкування кожної дрібної деталі на фотографії, абзаці чи відеокадрі.
Наприклад, щоб безпілотний автомобіль навчився зупинятися в потрібному місці, кожен кадр камери має чітко ідентифікувати, де є пішохідний перехід, де є світлофор, де є пішохід. Маючи мільйони таких даних, штучний інтелект може точно вивчити поведінку.
Завдяки таким етапам підготовки даних, такі моделі, як ChatGPT, Claude або віртуальні помічники в автомобілях, можуть розуміти природну мову, точно розпізнавати зображення в реальних середовищах та реагувати так, як людина.
Хочете навчити ШІ бути розумним, починати потрібно з найменшої дрібниці
Якою б складною не була модель штучного інтелекту, вона є лише порожнім скелетом без даних, які б його живили. На відміну від людей, які можуть вчитися на досвіді та інтуїції, машини можуть лише повторювати те, що вони бачили раніше. Саме тому навчальні дані відіграють вирішальну роль у створенні ефективної моделі чи ні.
Щоб чат-бот зрозумів, як люди ставлять запитання, він мав би послухати мільйони розмов. Щоб автомобіль міг розпізнати пішоходів під дощем, він мав побачити сотні тисяч схожих фотографій. Усі ці реальні приклади мають бути правильно позначені, щоб комп'ютер міг навчатися. Без правильних позначок штучний інтелект помилятиметься. Без достатньої кількості різноманітних даних він погано реагуватиме в реальних умовах.
Ось чому робота Scale AI така важлива. Вони не просто збирають дані, вони забезпечують їхню організацію таким чином, щоб вони були точними, різноманітними та такими, що дозволяють навчатися, щоб майбутні моделі могли реагувати так, як реагувала б людина.
Класичним прикладом є сфера безпілотних автомобілів. Щоб навчити автомобіль реагувати на непередбачені ситуації, такі як перехід людини дорогу або рух мотоцикла в неправильному напрямку, модель штучного інтелекту повинна побачити десятки тисяч подібних ситуацій.
Такі дані не можуть бути легкодоступними, а також не можна залишити їх на розсуд машини для самостійного навчання. Хтось повинен підготувати, організувати та забезпечити їх точність, перш ніж штучний інтелект зможе розпочати процес навчання.
Ось тут і з'являється Scale AI. Вони створюють уроки не на основі знань з підручників, а на мільярдах ретельно відточених реальних прикладів. Кожен потік даних, який проходить через їхні руки, стає будівельним блоком сучасного пізнання ШІ.
Від лабораторії до вулиць, дані залишаються королями
Scale AI не обмежується лише текстом, він також бере участь у навчанні комп'ютерного зору для автомобілів з автономним керуванням. Технологічні компанії, такі як Tesla, Toyota та General Motors, співпрацюють зі Scale AI, щоб навчити автомобілі розпізнавати пішоходів, читати дорожні знаки та реагувати на непередбачені ситуації.
Крім того, Scale AI також підтримує інші сфери, такі як оборона, супутники та карти. Вони обробляють зображення з камер, радарів та фотографії, зроблені з космосу, щоб допомогти моделям розпізнавати рельєф місцевості, класифікувати об'єкти або виявляти ризики на ранній стадії. Супутникове зображення може здаватися просто гірським пейзажем, але завдяки командам Scale AI воно може перетворитися на набір даних, який допомагає машині передбачати напрямок лісових пожеж.
Розширення в багато галузей показує, що Scale AI — це не просто додатковий інструмент, а й стає ключовою частиною того, як штучний інтелект пізнає світ. Оскільки світ продовжує змагатися у створенні розумніших моделей, саме такі компанії, як Scale AI, непомітно закладають міцний фундамент для цих перегонів.
Джерело: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
Коментар (0)