فزيڪل AI جو فرنٽيئر سين لينڊرو، ڪيليفورنيا ۾ هڪ گودام ۾ جينگا راند آهي.
انهي گودام تي قبضو آهي Encord، هڪ ڪمپني جيڪا ٺاهي ٿي ڊيٽا ٽولنگ ٺاهي ٿي AI ماڊل کي ٽريننگ ڪرڻ لاءِ. اينڊريو ڪيجا هڪ پائلٽ آهي- ڪمپني جو اصطلاح ان جي روبوٽڪ ٽرينرز لاءِ آهي- ۽ هو احتياط سان ڪاٺ جي بلاڪن کي ڇڪيندڙ ٽاور مان ڇڪي رهيو آهي جڏهن ته ڪئميرا سان هيڊ سيٽ پائڻ جيڪو هن کي ڏسي ٿو ان کي ٽريڪ ڪري ٿو. اهو اڪيلو روبوٽ ٽريننگ ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ عام آهي، پر هن هيڊ سيٽ ۾ سينسرز شامل آهن جيڪي هن جي دماغ جي لهرن کي ماپيندا آهن جيئن هو احتياط سان بلاڪ ٽاور کي ڌار ڪري ٿو.
Encord ھڪڙو ننڍڙو پر وڌندڙ تعداد جي شروعاتن مان ھڪڙو آھي بيٽنگ ڪري ٿو ته ايندڙ حقيقي رڪاوٽ انساني ۽ گودام روبوٽڪس تي ماڊل آرڪيٽيڪچر نه ھوندو پر ان جي بدران حقيقي دنيا جي جسماني تربيت واري ڊيٽا جي وڏي گھٽتائي. بلڪه صرف روبوٽڪس ڪمپنين کي انهن جي ڊيٽا کي منظم ڪرڻ ۾ مدد ڏيڻ جي بدران، Encord هڪ ڪاروبار ٺاهي رهيو آهي ڊيٽا جي پيداوار جي چوڌاري اهي نه آهن.
دماغي لهر جو هيڊ سيٽ Ceja جنهن کي زينڊر ليبز پاران تيار ڪيو ويو آهي، هڪ جرمن نيورو سائنس جي شروعات آهي جيڪا دماغي سرگرمي کي ماپڻ شرط رکي ٿي - ذهني حالتون جهڙوڪ غلطي، ارادو ۽ تعجب کي گهٽائڻ لاءِ - ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ وڌيڪ مفيد ڊيٽا سيٽ ٺاهي سگھي ٿو. Encord جو ڪم Zander سان هن وقت هڪ آزمائشي رن آهي؛ Encord جو چوڻ آهي ته مقصد هڪ شروعاتي دماغي لهر-ٽيگ ٿيل ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ آهي، ان کي ڪسٽمر روبوٽڪس ماڊلز ذريعي هلائڻ، ۽ جائزو وٺڻ ته ڇا اهو اصل ۾ ڪارڪردگي بهتر ڪرڻ کان اڳ فيصلو ڪرڻ کان پهريان ته ڇا ان کي وڌايو وڃي.
لوڪاس گيهرڪ، هڪ زيندر نيورو سائنسدان ڪم جي نگراني ڪري ٿو، چوي ٿو ته دماغ جي سرگرمي جو مقدار ڪنهن به ڪم دوران ڪنهن به نقطي تي استعمال ڪيو ويو آهي ماڊل بلڊرز لاء اشارو پيش ڪري ٿو اهو معلوم ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو جڏهن انهن کي پنهنجي اعلي ڪوشش واري ماڊل کي ترتيب ڏيڻ جي ضرورت آهي.
هي روبوٽڪس ڊيٽا جي رڪاوٽ کي حل ڪرڻ جي ڪوشش جو ”خون وهڻ وارو علائقو“ آهي ، ونٿ ويلمورگن جي مطابق ، روبوٽ سکيا جي اينڪرڊ جي سربراهه. OpenAI جي روبوٽ ليب جو هڪ ماهر ۽ Berkshire Grey، گودام آٽوميشن فرم، Velmurugan ڪمپني جي اندروني ڊيٽا ٺاهڻ واري ٽيم کي تعمير ڪرڻ لاء Encord ۾ شامل ٿيو.
Encord ٺهرايو ويو ڪمپنين کي مشين-ويزن ايپليڪيشن ٺاهڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ ڊيٽا کي تشريح ڪرڻ ۽ ماڊل جو جائزو وٺڻ. جيئن ته انهن جا گراهڪ- ويلمورگن چون ٿا ته اهي ڪيترن ئي معروف روبوٽڪس فرم سان گڏ ڪم ڪن ٿا پر اهو ته هو انهن کي نالو ڏيڻ جو مجاز نه آهي- روبوٽ مينيپوليشن جي ڪمن لاءِ آخر کان آخر تائين سکيا لاڳو ڪرڻ شروع ڪيو، ايگزيڪيوٽو محسوس ڪيو ته انهن کي ٽريننگ ڊيٽا پاڻ پيدا ڪرڻي پوندي، بلڪه ان کي منظم ڪرڻ جي. "ڊيٽا صرف موجود ناهي،" ويلمورگن چيو.
اها شرط جيڪا پيدا ڪندڙ AI روبوٽس لاءِ ڪري سگهي ٿي اهو چيٽ بوٽس لاءِ ڪيو ويو آهي انهي ساڳي ڀت ۾ هلندو رهي ٿو. ايل ايل ايمز سڄي انٽرنيٽ جي متن تي ٺهيل هئا، ۽ وڌيڪ. ساڳيو خام مال ڳولڻ لاءِ نيرل نيٽ ورڪن کي فزيڪل مينپوليشن بابت سکڻ مشڪل آهي: خود ڊرائيونگ ڪار ڪمپنيون ان کي پاڻ گڏ ڪن ٿيون، پر اهو ماپڻ مشڪل آهي. وڊيو مان ٽريننگ ڪم ڪري سگھي ٿي، پر اھو حقيقي دنيا جي ڊيٽا جي وفاداري جي کوٽ آھي. Velmurugan جو چوڻ آهي ته اهو هڪ ڊيٽا سيٽ کڻندو جيئن ته يوٽيوب جي وڊيو ڪورپس جي سائيز کان پنج ڀيرا ٽوڙڻ لاءِ - هڪ پيمانو جيڪو وضاحت ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو ته ڊيٽا جي پيداوار پاڻ هڪ ڪاروبار بڻجي ويو آهي ۽ نه صرف هڪ تحقيقي مسئلو.
روبوٽ دماغ ٺاهڻ واريون ڪمپنيون هاڻي ٻن مکيه ذريعن ڏانهن رخ ڪري رهيون آهن: "Egocentric" وڊيو گڏ ڪيل ڪارڪنن پاران ڪئميرا پائڻ ، اڪثر ڪري اضافي ڪئميرا جي زاوين ۽ ٻين ميٽرڪس سان گڏ ، ۽ ريموٽ هلائيندڙ روبوٽ کان ڊيٽا گڏ ڪرڻ. Encord ٻئي ڪم ڪري ٿو، دنيا جي ڪيترن ئي ڪارخانن مان انا سينٽرڪ ڊيٽا کي ڊرائنگ ڪري ٿو، ۽ ان جي سين ليانڊرو سهولت کي استعمال ڪرڻ لاءِ نئين طريقن سان تجربا ڪري ٿو، جهڙوڪ دماغي لهرون، يا خاص صلاحيتن جي چوڌاري ڊيٽا سيٽ گڏ ڪرڻ لاءِ.
جڏهن TechCrunch جو دورو ڪيو ويو، پائلٽ استعمال ڪري رهيا هئا ليڊر-فالور رگس - جوڙيل روبوٽڪ هٿيار، هڪ جيڪو سڌو سنئون انساني آپريٽر طرفان ڪنٽرول ڪيو ويو ۽ هڪ جيڪو ان جي حرڪت جي نقل ڪري ٿو - ڪمن بابت ڊيٽا ٺاهڻ لاءِ جيئن هڪ برتن مان ڪافي کي مگ ۾ وجهڻ (ڏاڍي سستي) ۽ پوکر چپس کي اسٽيڪ ڪرڻ. ”هر انساني ڪمپني اسان کان پڇيو آهي انهن ٽڪرن لاءِ ،“ ويلمورگن چوي ٿو.
اسٽوريج جي ريڪ ۾ گلدانن ۾ جعلي گلن جا ڪارٽون، ڪتاب، پلاسٽڪ جي ڀاڄين، کٽي ليٽر جي ٽري ۽ اسڪوپس، بيگز ۽ تارن جا بنڊل، گهريلو ڪمن لاءِ ٽريننگ هيراڦيري ڪندڙن لاءِ واپار ۾ موجود اسٽاڪ. انهن اسٽيشنن مان هڪ تي، ٻيو پائلٽ، صوفيا انفنٽي، روبوٽڪ هٿيارن کي استعمال ڪري ٿو ته جيئن سرور جي پٺيءَ مان ايٿرنيٽ ڪيبلز کي پلگ ۽ ان پلگ ان ڪري- اهڙي قسم جو ڪم ڊيٽا سينٽر آپريٽرز پاڻمرادو ٿيڻ پسند ڪندا، جيڪڏهن صرف روبوٽس انهن کي گهربل درستي سان ترتيب ڏئي سگھن. ڪنٽرولن جي پويان گھمڻ، مون کي ڏسڻ جي قابل ٿي ويو ته اهو اڃا تائين پهچ کان ٻاهر ڇو آهي: پنسر انساني آڱرين جي ڀيٽ ۾ تمام گهٽ نفيس آهن ۽ اسان جي هٿن ۾ ڏنل آزادي جي درجي کان محروم آهن.
هڪ ٻيو نئون ڊيٽا جو طريقو جيڪو Encord ترقي ڪري رهيو آهي سينسر جو هڪ سيٽ استعمال ڪري ٿو فورئر تي پٽيل عضلات ۾ برقي سگنل ڳولڻ لاءِ. انساني هٿن جي ٺاهيل ويڊيو جيڪي شيون ٺاهي رهيا آهن عام طور تي پوري هٿ کي پڪڙي نه ٿو، پر ويلمورگن کي هڪ 3D تصوير ٺاهڻ جي اميد آهي جتي هٿ ڪنهن به وقت آرم سينسر جي بنياد تي آهي، ماڊل لاء وڌيڪ مضبوط سمجھ پيدا ڪندي.
Encord جي ڊيٽا سيٽن کي فزيڪل وضاحتن سان تشريح ڪئي وئي آهي جنهن ۾ هر وڊيو شامل آهي- ”ساڄي هٿ ٽائيٽنس بولٽ“- LLM-بنياد ماڊلز کي سمجهڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ ته ڇا ٿي رهيو آهي. Velmurugan جو اندازو آهي ته هن قسم جي گھڻن تشريح جي قيمت 100 ڀيرا وڌيڪ آهي ”جنڪي ايگو ڊيٽا“ جي ڀيٽ ۾ خاص ڪمن جي تربيت لاءِ، ۽ اهو صرف 20 ڀيرا وڌيڪ خرچ ڪري ٿو پيدا ڪرڻ لاءِ، جيڪو سٺو واپار آهي، ڪاغذ تي.
پر ”20 ڀيرا وڌيڪ“ اڃا به حقيقي پئسو آهي، ۽ اها پڪ آهي: انٽرنيٽ تان ٽيڪسٽ اسڪريپ ڪرڻ، جنهن طريقي سان LLM ٺاهيندڙن پنهنجا ماڊل ٺاهيا اسٽيڪ اوور فلو ۽ باقي ويب مان ڪڍڻ سان، قيمت فرنٽيئر ليبز کان سواءِ ڪجهه به ناهي. جسماني تربيت واري ڊيٽا پيدا ڪرڻ نه ٿي، ۽ اها جسماني-AI-as-LLM مقابلي جي حد آهي. ھن قسم جي ڊيٽا کي ٺاھيو وڃي، نه رڳو گڏ ڪيو وڃي، ۽ اھو انھن ماڊلن جي تعمير جي اقتصاديات کي تبديل ڪري ٿو.
Velmurugan چوي ٿو ته ترقي ٿي رهي آهي- Encord جي صنعت ۾ پروگرامن جي نمائش سان، هو ڏسڻ جي قابل آهي شروعاتي ۽ فرنٽيئر ليبز هڪجهڙائي سان اهو معلوم ڪري ٿو ته ڇا ڪم ڪري ٿو ۽ ڇا نٿو ڪري جسماني AI ماڊل کي بهتر ڪرڻ لاءِ. اهو وينٽيج پوائنٽ- ڪيترن ئي روبوٽڪس ڪمپنين جي وچ ۾ هڪ ئي وقت تي ويهڻ- پڻ Encord جي پچ جو حصو آهي. اهو جڳهه ڪري سگهي ٿو ته ڪهڙي ڊيٽا ٽيڪنالاجي حاصل ڪري رهيا آهن ڪشش صنعت-وڏين کان اڳ ڪنهن به هڪ گراهڪ کان اڳ.
اهو Encord جي سهولت تي درجن يا ان کان وڌيڪ پائلٽ مصروف رکندو. ٻئي Infante ۽ Ceja هڪ وڌندڙ افرادي قوت جو حصو آهن جيڪي نيورل نيٽ ورڪ لاءِ بلڊنگ بلاڪ ٺاهي رهيا آهن. انهن اڳ ۾ اسڪيل تي ڪم ڪيو، هڪ ٻي AI ڊيٽا تشريح فرم، Encord ۾ شامل ٿيڻ کان اڳ.
ڪيجا هڪ ويسٽ مئنيجمينٽ ڪمپني ۾ ڪم ڪيو هو جتي ٽيڪنالاجي ۾ هن جي دلچسپي کيس هڪ روبوٽڪ ٽريش سارٽر کي سٺي ڪم ڪرڻ واري ترتيب ۾ رکڻ جي ذميواري ڏني. هاڻي، جيئن جينگا ٽاور ٽٽي پيو، هو چوي ٿو ته هو روبوٽس لاءِ تربيتي ڪم حل ڪرڻ جي چيلنج مان لطف اندوز ٿي رهيو آهي — ”اهو هر روز ڪجهه نئون آهي!“
