Scale AI Inc., trīs gadus vecs jaunuzņēmums, kuru vada 22 gadus vecs jaunietis, māca mašīnām, kā redzēt. Tādēļ tā tikko pievienojās Silīcija ielejas vienradžu sarakstam ar jaunu 100 miljonu ASV dolāru ieguldījumu, kas savu vērtējumu liek virs iekārotās 1 miljarda dolāru atzīmes, un tā mākslīgā intelekta (AI) tehnoloģija jau ir piesaistījusi lielu vārdu klientus autonomo transportlīdzekļu jomā, saskaņā ar Bloomberg.
Alphabet Inc. (GOOGL) Waymo, General Motor Co. (GM) kruīzs un Uber Technologies Inc. (UBER) pērk to, ko piedāvā Scale, jo labi, ka pašpiedziņas automašīnas ir mašīnas, kurām jāprot redzēt. Mērogs izceļas ar to, ka tas ir izveidojis programmatūras rīku kopumu, kas ievērojami samazina laiku, kas vajadzīgs, lai apmācītu mašīnu, kā apstrādāt un interpretēt vizuālos attēlus. Un mazāk laika nozīmē zemākas izmaksas.
"Pastāv patiešām liela atšķirība starp nedaudziem milzu uzņēmumiem, kas var atļauties veikt visu šo apmācību, un daudziem, kas to nevar izdarīt, " sacīja uzņēmuma līdzdibinātājs un izpilddirektors (izpilddirektors) Aleksandrs Vangs. Izmantojot mēroga tehnoloģiju, “uzdevumi, kas kādreiz prasīja stundas, galu galā aizņem tikai pāris minūtes”.
Ko tas nozīmē ieguldītājiem
Lai precīzi identificētu un marķētu objektu, datoriem jāspēj saskaņot šī objekta attēlu ar atpazīstamu zīmējumu. Tas ir mašīnmācības AI aspekts. Bet pats raksts ne tikai nokrīt no debesīm. Šis modelis ir procesa rezultāts, kura laikā cilvēkam vispirms jāidentificē un jāmarķē dotais objekts. Tas parasti nozīmē objekta kontūras izsekošanu, izmantojot peles kursoru, un ne tikai vienam fotoattēlam, bet miljoniem, ja ne vairāk.
"Tas prasa miljardiem vai desmitiem miljardu piemēru, lai panāktu AI sistēmu darbību cilvēka līmenī, " sacīja Vangs, kura armija ir 30 000 darbuzņēmēju, kas izkaisīti visā pasaulē, palīdzot objektu identificēšanas un marķēšanas procesā. "Cilvēki ir diezgan kritiski attiecībā uz to, ko mēs darām, jo viņi ir tur, lai pārliecinātos, ka visi mūsu sniegtie dati ir patiešām augstas kvalitātes, " Vangs stāstīja TechCrunch.
Mēroga programmatūra samazina kopējo laiku, kas vajadzīgs šim procesam, skenējot attēlus, identificējot un uzliekot etiķeti interpretētam objektam un pēc tam pamudinot cilvēku pārbaudīt, vai objekts ir pareizi marķēts. Iejaukšanās ir nepieciešama tikai tad, ja programmatūra nepareizi identificē objektu. Šādos gadījumos, nevis visa objekta ievilkšanai, darbiniekam tikai vienu reizi jānoklikšķina uz objekta, un sarežģītā programmatūra izveidos kontūru.
Daži no Scale investoriem, ieskaitot Accel un Peter Thiel dibinātāju fondu, apgalvo, ka uzņēmuma programmatūra ir modernāka un spēj marķēt datus ātrāk un lētāk nekā pašreizējās alternatīvas. Dibinātāju fonds vadīja jaunāko C sērijas finansēšanas kārtu, kurā ietilpa arī ieguldījumi no Coatue Management, Index Ventures, Spark Capital, Thrive Capital, Instagram dibinātājiem Kevin Systrom un Maika Kriegera, kā arī Quora izpilddirektora Adam d'Angelo.
“Kopumā AI un mašīnmācība tikai tik ātri pieaug kā joma, ka ir lietderīgi palielināt šo summu, kas ļaus mums gūt labumu no mūsu ambīcijām, ” Vangs sacīja par 100 miljoniem ASV dolāru, ko viņa uzņēmums piesaistīja, balstoties uz vērtēšanas piemērotību tikai vienradžiem. "Mēs nevēlamies nodarboties ar nepārtrauktu kapitāla piesaistīšanu, tāpēc ideālā gadījumā mums tā ir pēdējā līdzekļu vākšana."
Skatos uz priekšu
Kaut arī Scale ir piesaistījis lielus klientus autonomā braukšanā, daudzi uzņēmuma, kas nav autobūves uzņēmumi no Airbnb, interesējas arī par uzņēmuma tehnoloģiju. Vangs saprot Scale AI programmatūras plašo pielietojamību. “Mēs plaši izmantojam AI, ” viņš teica TechCrunch. "Mūsu mērķis ir kļūt par cirvi AI zelta cīpslā."
