Зад всеки проект за автономен автомобил и автоматизиран магазин като тези на Amazon стоят хиляди служители, чиято работа е да обучават компютри. Тези хора разглеждат милиони снимки и идентифицират какво съдържание носят те, класигицирайки ги като камион или пакет с Doritos например.

Наблюденията на тези служители и техните действия се съхраняват и впоследствие анализират от софтуер, използващ изкуствен интелект, който с времето започва да се самообучава на същите функции като служителите. Накратко, това е черната работа зад магията, пише Bloomberg.

Авторите на изданието разказват за 3-годишен стартъп, който се казва Scale AI. Дейността на компанията е именно да подобри процесът, обяснен по-горе в публикацията - както от гледната точна на полагания човешки труд, така и от гледището на машините, стоящи зад процеса.

Scale AI е създаден на база набор от софтуерни инструменти. Всяка снимка първоначално минава през този софтуер за маркиране, преди да отиде към мрежата от 30 000 служители, които трябва само да направят финалните щрихи.

С продукта си фирмата привлича гиганти в сферата на автономните автомобили, включително Waymo на Alphabet, Cruise на General Motors, както и Uber.

Днес Scale продава услугите си на много от компаниите, развиващи технологии в сферата на изкуствения интелект. На 5 август компанията обяви инвестиция, която оценява бизнеса на повече от 1 милиард долара.

"Необходими са милиарди или десетки милиарди примери, за да може система с изкуствен интелект да стигне човешкото ниво. Има наистина голяма разлика между единиците компании гиганти, които могат да си позволят да направят това обучение, и многото други, които не могат." Това заяви съоснователят и главен изпълнителен директор на компанията Александър Уанг.

Могат ли инвеститорите да разчитат на машинното обучение?

Могат ли инвеститорите да разчитат на машинното обучение?

Проблемите - внедряването на технологията е трудно, скъпо и може да донесе провал

Дори и за стандартите на Силициевата долина предприемачът е нещо като феномен, пишат от изданието. Той е дете на двама физици и израства в Ню Мексико. През тийнейджърските си години Уанг превъзхожда връстниците си и печели конкурси по програмиране, получава много предложения за работа в технологични компании още като гимназист. Той завършва по-рано гимназия и започва работа в Силициевата долина, а на 19-годишна възраст основава Scale. Сега Уанг е на 22 години, а бизнесът му разчита на 100 милиона долара инвестиции, включително и от генералния мениджър на Index Ventures Майк Волпи.

"Когато подписахме договора, отидохме на вечеря. Аз поръчах бутилка шампанско, за да отпразнуваме, а след това се наложи да го попитам дали не нарушавам закона", споделя Волпи, предвид възрастта на Уанг. Към момента младежът вече е имал навършени 21 години.

Докато различните компании се опитват да разработят системи за изкуствен интелект, които да са съизмерими с тези на гиганти като Google и Facebook, те се сблъскват с две основни предизвикателства. Първото - събирането на достатъчно голяма база данни, за да се обучават компютрите. Второто - гаранцията, че данните и резултатите ще са добри. И докато самите компютри могат да свършат по-голямата част от тази работа, за интерпретирането на снимки, текст и видео съдържание и самото насочване на компютрите в правилната посока са необходими хора.

Типичният пример е в сферата на автономните автомобили. В индустрията са необходими хиляди хора, които да интерпретират снимките, събрани от камерите на автомобилите. Служителите трябва да анализират всички компоненти в едно изображение - да проследят очертанията на другите коли, които се виждат, очертанията на заобикалящите ги сгради, паркоместа, пешеходци, светофар и други. След това тези данни се вкарват в софтуер за изкуствен интелект, чрез който автономните коли сами да могат да се запознаят с заобикалящия ги свят. Въвеждането на данните може да отнеме на един служител от 10 минути до няколко часа само за една снимка. А снимките са милиони.

Какво точно представлява разработената от Scale услуга?

От компанията са разработили софтуер, който преглежда снимките, преди те да достигнат до физическите служители на различните фирми. В много от случаите софтуерът автоматично интерпретира повечето обекти на изображенията. След това служителите на компаниите само преглеждат свършеното от алгоритмите и ако има нужда, коригират различни детайли. По този начини операции, които по принцип отнемат часове, сега се извършват за няколко минути, обяснява Уанг.

Scale разполага с около 100 служители в централата си в Сан Франциско, в допълнение към "армията от служители" на хонорари по целия свят, които се занимават със снимковия материал. Те получават подробни инструкции от компанията на какво трябва да се обърне повече внимание.

Компанията също така разработва и софтуер, който се занимава с това кои служители се справят най-добре с поставените им задачи. И все пак Уанг не разкрива нито къде са позиционирани тези служители, нито какво точно е тяхното заплащане. Казва само, че парите са добри. Целта не била да се оптимизират разходите за човешки капитал.

Изкуственият интелект и  бъдещето на  пазаруването

Изкуственият интелект и бъдещето на пазаруването

Роботи ще продават и ще отговарят на запитвания на потребителите

Сред най-новите клиенти на Scale са OpenAI, която използва услугата за обработка на езикови данни. Друг клиент е Standard Cognition, която разработва софтуер за автоматизиране на плащанията на каса при търговци на дребно, подобно на Amazon. Standard Cognition има тестови магазин в Сан Франциско, както и изследователски центрове, където потребителите сами вземат продукти от щандове. Това се заснема от камери, а софтуерът трябва да прецени какъв е взетият артикул и съответно да издаде правилната касова бележка.

В този бизнес има доста голяма конкуренция. През месец юни Uber се сдоби със стартъп за автоматично класифициране на продукти. Amazon пък предлага подобни услуги като част от облачните си продукти. Подобна дейност се развива и от стратъпи като Hive и Alegion. Въпреки голямата конкуренция обаче Scale обработват данните по-бързо и по-евтино според инвеститори като фирми от калибъра на Accel и Founders Fund на Питър Тийл.

Черният труд остава неизбежен

Според Майк Волпи обаче черната работата, която трябва да се извършва от реални служители, остава неизбежна.

"Ако трябва да избирате между тегленето на рикша или интерпретирането на данни от изображения, намирайки се в интернет кафе с климатик, кое бихте избрали? Второто изглежда по-добрата работа, нали", казва Волпи.