يدخل مقياس الذكاء الاصطناعي في لعبة البيانات الاصطناعية

توسيع طريق الذكاء الاصطناعي لتصبح شركة 7.3 مليار دولار ممهد ببيانات حقيقية من الصور والنصوص والصوت والفيديو. الآن ، تستخدم هذا الأساس للدخول في لعبة البيانات التركيبية ، إحدى الفئات الأكثر سخونة والناشئة في الذكاء الاصطناعي.

أعلنوا الأربعاء برنامج الوصول المبكر إلى مقياس اصطناعي، وهو منتج يمكن لمهندسي التعلم الآلي استخدامه لتحسين مجموعات بياناتهم الحالية في العالم الحقيقي ، وفقًا للشركة. استأجرت Scale اثنين من المديرين التنفيذيين لبناء هذا القسم الجديد من أعمالها. استأجرت Scale Joel Kronander ، الذي ترأس سابقًا التعلم الآلي في Nines وكان مهندس رؤية كمبيوتر سابقًا في Apple يعمل على رسم الخرائط ثلاثية الأبعاد ، كرئيس جديد للبيانات الاصطناعية. كما عينت الشركة فيفيك راجو موبالا مديرًا للخدمات التركيبية. شغل موبالا سابقًا منصب مدير هندسة الذكاء الاصطناعي والمحاكاة في Unity Technologies.

البيانات التركيبية كما تبدو: بيانات مزيفة تم إنشاؤها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي بدلاً من استخدام معلومات من العالم الحقيقي. يمكن أن يكون أداة قوية وسهلة الاستخدام لتوليد البيانات - مثل التصوير الطبي - عندما تكون الخصوصية هي الشغل الشاغل. يمكن للمطورين استخدام البيانات التركيبية لإضافة المزيد من التعقيد إلى نماذج التدريب الخاصة بهم والمساعدة في إزالة التحيزات التي يمكن العثور عليها غالبًا في مجموعات بيانات العالم الحقيقي المجمعة.

وصف المؤسس والرئيس التنفيذي ألكسندر وانغ عرضه الجديد بأنه نهج هجين للبيانات ، على غرار اللحوم المزروعة في المختبر.

قال لـ TechCrunch: "نبدأ ببيانات حقيقية ، تمامًا مثل كيفية بدء اللحوم المزروعة في المختبر من خلايا حيوانية حقيقية ، ثم تنمو وتتكرر وتبني المنتج من هناك". قال وانغ إنه باستخدام بيانات العالم الحقيقي كقاعدة لإنشاء بيانات تركيبية ، فإن الشركة قادرة على تقديم عرض فريد وقوي حقًا للعملاء ، مضيفًا أن هذه كانت فجوة رأوها في السوق.

رأى عملاء النطاق هذه الفجوة أيضًا. وقال وانغ لموقع TechCrunch ، إن دفع الشركة إلى البيانات التركيبية كان استجابة لطلب عملائها ، الذين قالوا إنهم بدأوا في بناء المنتج قبل أقل من عام. قال وانغ إن شركة Kodiak Robotics و Tractable AI ووزارة الدفاع الأمريكية قد استفادت جميعًا من Scale لمنتجها الجديد للبيانات الاصطناعية.

Scale ، التي توظف اليوم حوالي 450 موظفًا ، تنظر إلى البيانات التركيبية كأولوية قصوى في عام 2022 ، وهي منطقة ستستمر في الاستثمار فيها أثناء بناء خط إنتاجها. لكن هذا لا يعني أنها ستتولى أعمال البيانات الحقيقية. يرى وانج أن البيانات التركيبية هي أداة تكميلية من شأنها أن تساعد المطورين على "الحصول على المزيد من الفائدة من خوارزمياتهم والذكاء الاصطناعي الأخرى وخاصةً مع حالات الحافة.

على سبيل المثال ، تستخدم شركات السيارات المستقلة عادةً المحاكاة لإعادة إنشاء سيناريوهات من العالم الحقيقي وتشغيلها مرة أخرى لمعرفة كيف سيتعامل معها النظام المستقل. لكن بيانات العالم الحقيقي قد لا توفر السيناريو الذي يبحثون عنه.

وأوضح وانغ: "لا تصادف سيناريوهات في العالم الحقيقي كثيرًا حيث قد يكون هناك ، لنقل 100 راكب دراجة مرة واحدة". "يمكننا أن نبدأ من بيانات العالم الواقعي ثم نضيف صناعياً جميع راكبي الدراجات أو جميع الأشخاص وبعد ذلك بهذه الطريقة ، يمكنك تدريب الخوارزمية بشكل صحيح."

المصدر: https://techcrunch.com/2022/02/02/scale-ai-gets-into-the-synthetic-data-game/