الاستثمار في الذكاء الاصطناعي (AI) – كل ما تحتاج إلى معرفته

الذكاء الاصطناعي مجالٌ لا يحتاج إلى مقدمة. لقد تجاوز الذكاء الاصطناعي حدود قانون مور الذي الولايات أنه من المتوقع أن تتضاعف سرعة وقدرة أجهزة الكمبيوتر كل عامين. منذ عام 2012، تزايد حجم الحوسبة المستخدمة في أكبر عمليات التدريب على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير مع يتضاعف كل 3 إلى 4 أشهروالنتيجة النهائية هي أن كمية موارد الحوسبة المخصصة للذكاء الاصطناعي قد زادت بمقدار 300,000 مرة منذ عام 2012. ولا يمكن لأي صناعة أخرى أن تقارن بإحصائيات النمو هذه.

سوف نستكشف مجالات الذكاء الاصطناعي التي تقود هذا التسارع، وما هي الشركات التي تتمتع بأفضل وضع للاستفادة من هذا النمو، وسبب أهميته.

أنواع التعلم الآلي

تعلم الآلة هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي وهو في الأساس آلات برمجة للتعلم. هناك أنواع متعددة من خوارزميات التعلم الآلي، وأكثرها شيوعًا حتى الآن التعلم العميق، وهذا ينطوي على تغذية البيانات في ملف شبكة اعصاب صناعية (آن). الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) عبارة عن شبكة حاسوبية مكثفة للغاية من الوظائف الرياضية المجمعة معًا بتنسيق مستوحى من الشبكات العصبية الموجودة في الدماغ البشري.

أكثر البيانات الكبيرة التي يتم تغذيتها في ANN، أصبحت ANN أكثر دقة. على سبيل المثال، إذا كنت تحاول تدريب ANN لتتعلم كيفية التعرف على صور القطط، إذا قمت بتغذية الشبكة بـ 1000 صورة قطة، فسيكون لدى الشبكة مستوى صغير من الدقة قد يصل إلى 70%، إذا قمت بزيادته إلى 10000 صورة، فإن قد يرتفع مستوى الدقة إلى 80%، وإذا قمت بزيادته بمقدار 100000 صورة، فهذا يعني أنك قد قمت بزيادة دقة الشبكة إلى 90% وما بعده.

وهنا تكمن إحدى الفرص، فالشركات التي تهيمن على مجال تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي ناضجة بشكل طبيعي للنمو.

هناك العديد من الأنواع الأخرى من التعلم الآلي التي تبدو واعدة، مثل تعزيز التعلمهذا هو تدريب الوكيل من خلال تكرار الإجراءات والمكافآت المرتبطة بها. باستخدام التعلم المعزز، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن ينافس نفسه بهدف تحسين مدى جودة أدائه. على سبيل المثال، سيلعب برنامج يلعب الشطرنج ضد نفسه بشكل متكرر، مع كل حالة من اللعب تعمل على تحسين أدائه في اللعبة التالية.

حاليًا، تستخدم أفضل أنواع الذكاء الاصطناعي مزيجًا من التعلم العميق والتعلم المعزز فيما يشار إليه عادةً باسم التعلم المعزز العميق. تستخدم جميع شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة في العالم مثل Tesla نوعًا من التعلم المعزز العميق.

في حين أن هناك أنواعًا أخرى من أنظمة التعلم الآلي المهمة التي يتم تطويرها حاليًا مثل التعلم ميتالتبسيط الأمور، يُعدّ التعلم العميق، وشبيهه الأكثر تقدمًا، التعلم المُعزَّز العميق، أكثر ما ينبغي على المستثمرين معرفته. ستكون الشركات الرائدة في هذا التقدم التكنولوجي في وضعٍ أفضل للاستفادة من النمو الهائل الذي نشهده في مجال الذكاء الاصطناعي.

علوم البيانات والبيانات الضخمة

إذا كان هناك فارق واحد بين الشركات التي ستنجح، وتصبح رائدة في السوق، والشركات التي ستفشل، فهو كذلك البيانات الكبيرة. تعتمد جميع أنواع التعلم الآلي بشكل كبير على علم البياناتأفضل وصف لهذا هو أنه عملية فهم العالم من خلال الأنماط الموجودة في البيانات. في هذه الحالة، يتعلم الذكاء الاصطناعي من البيانات، وكلما زادت البيانات، زادت دقة النتائج. هناك بعض الاستثناءات لهذه القاعدة بسبب ما يسمى المفرطولكن هذا مصدر قلق يدركه مطورو الذكاء الاصطناعي ويتخذون الاحتياطات اللازمة للتعويض عنه.

إن أهمية البيانات الضخمة هي السبب الذي يجعل شركات مثل تيسلا تتمتع بميزة سوقية واضحة عندما يتعلق الأمر بتكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة. كل سيارة تسلا تتحرك وتستخدم الطيار الآلي تقوم بتغذية البيانات في السحابة. وهذا يمكّن تسلا من استخدام التعلم المعزز العميق، وتعديلات الخوارزميات الأخرى من أجل تحسين نظام المركبات ذاتية القيادة بشكل عام.

ولهذا السبب أيضاً، سيكون من الصعب للغاية على شركات مثل جوجل أن تطيح بمنافسيها. كل يوم يمر هو يوم تقوم فيه Google بجمع البيانات من عدد لا يحصى من المنتجات والخدمات، بما في ذلك نتائج البحث، وGoogle Adsense، والجهاز المحمول الذي يعمل بنظام Android، ومتصفح الويب Chrome، وحتى منظم الحرارة Nest. جوجل تغرق بيانات أكثر من أي شركة أخرى في العالم. هذا لا يشمل حتى جميع الرحلات القمرية التي يشاركون فيها.

من خلال فهم سبب أهمية التعلم العميق وعلوم البيانات، يمكننا بعد ذلك استنتاج سبب قوة الشركات المذكورة أدناه.

شركات الذكاء الاصطناعي للاستثمار فيها

هناك ثلاثة قادة حاليين في السوق سيكون من الصعب جدًا تحديهم.

شركة ألفابت (ناسداك: GOOGL)

الأبجدية شركة هي الشركة الشاملة لجميع منتجات جوجل والتي تتضمن محرك بحث جوجل. يعد درسًا قصيرًا في التاريخ ضروريًا لشرح سبب كونهم روادًا في السوق في مجال الذكاء الاصطناعي. في عام 2010، شركة بريطانية العقل العميق تم إطلاقه بهدف تطبيق تقنيات التعلم الآلي المختلفة لبناء خوارزميات التعلم ذات الأغراض العامة.

في عام 2013، غزت DeepMind العالم بإنجازات مختلفة بما في ذلك أن تصبح بطلة العالم في سبع ألعاب Atari باستخدام التعلم المعزز العميق.

في 2014 ، Google استحوذت على DeepMind مقابل 500 مليون دولاربعد ذلك بوقت قصير، في عام ٢٠١٥، أصبح برنامج ألفاجو من ديب مايند أول برنامج ذكاء اصطناعي يهزم لاعب جو محترف، وأول برنامج يهزم بطلًا عالميًا في اللعبة. بالنسبة لمن لا يعرفون جو، يُعتبر جو اللعبة الأكثر تحديًا في الوجود.

يعتبر DeepMind حاليا أ مرشد السوق في التعلم المعزز العميق، والمنافس الرئيسي لتحقيقهالذكاء العام الاصطناعي (AGI)، وهو نوع مستقبلي من الذكاء الاصطناعي يهدف في نهاية المطاف إلى تحقيق أو تجاوز مستوى الذكاء البشري.

ما زلنا بحاجة إلى مراعاة الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي التي تشارك فيها Google حاليًا، مثل Waymo، وهي شركة رائدة في السوق في مجال تكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة، وتأتي في المرتبة الثانية بعد شركة Tesla، وأنظمة الذكاء الاصطناعي السرية المستخدمة حاليًا في محرك بحث Google.

تشارك Google حاليًا في العديد من مستويات الذكاء الاصطناعي، لدرجة أن الأمر سيتطلب بحثًا شاملاً لتغطيتها جميعًا.

تسلا (ناسداك: TSLA)

كما ذكر سابقا تسلا تستفيد شركة "جنرال موتورز" من البيانات الضخمة من أسطول مركباتها على الطرق لجمع بيانات من نظام القيادة الذاتية. كلما زادت البيانات المجمعة، زادت إمكانية تحسينها باستخدام التعلم التعزيزي العميق، وهذا مهم بشكل خاص لما يُسمى "حالات التطرف"، وهي سيناريوهات نادرة الحدوث في الحياة الواقعية.

على سبيل المثال، من المستحيل التنبؤ والبرمجة في كل نوع من السيناريوهات التي قد تحدث على الطريق، مثل سقوط حقيبة في حركة المرور، أو سقوط طائرة من السماء. في هذه الحالة، هناك القليل جدًا من البيانات المحددة، ويحتاج النظام إلى ربط البيانات من العديد من السيناريوهات المختلفة. وهذه ميزة أخرى لامتلاك كمية هائلة من البيانات، ففي حين قد تكون هذه هي المرة الأولى التي تواجه فيها سيارة تيسلا في هيوستن سيناريو، فمن المحتمل أن تكون سيارة تيسلا في دبي قد واجهت شيئًا مشابهًا.

تعتبر Tesla أيضًا شركة رائدة في السوق تكنولوجيا البطاريةوفي مجال التكنولوجيا الكهربائية للمركبات. ويعتمد كلاهما على أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين نطاق السيارة قبل الحاجة إلى إعادة الشحن. تشتهر تسلا بتكرارها تحديثات على الهواء من خلال تحسينات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين أداء ونطاق أسطول مركباتها ببضع نقاط مئوية.

وكأن هذا لم يكن كافيا، فإن تسلا كذلك تصميم شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وهذا يعني أنها لم تعد تعتمد على شرائح الطرف الثالث، ويمكنها تحسين الرقائق للعمل مع برامج القيادة الذاتية الكاملة الخاصة بها من الألف إلى الياء.

نفيديا (ناسداك: NVDA)

NVIDIA هي الشركة في وضع أفضل للاستفادة من الارتفاع الحالي في الطلب على شرائح GPU (وحدة معالجة الرسومات)، لأنها مسؤولة حاليًا عن 80% من إجمالي وحدة معالجة الرسومات مبيعات.

في حين تم استخدام وحدات معالجة الرسوميات في البداية لألعاب الفيديو، فقد تم تبنيها بسرعة من قبل صناعة الذكاء الاصطناعي خصيصًا للتعلم العميق. والسبب وراء أهمية وحدات معالجة الرسوميات هو أن سرعة حسابات الذكاء الاصطناعي تتعزز بشكل كبير عندما يتم إجراء الحسابات بالتوازي. أثناء تدريب شبكة عصبية اصطناعية للتعلم العميق، تكون المدخلات مطلوبة وهذا يعتمد بشكل كبير على مضاعفات المصفوفاتحيث يكون التوازي مهمًا.

تقوم NVIDIA باستمرار بإصدار شرائح ذكاء اصطناعي جديدة تم تحسينها لتناسب حالات الاستخدام المختلفة ومتطلبات الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي. إن هذا الضغط المستمر للابتكار هو الذي يحافظ على NVIDIA كشركة رائدة في السوق.

اختر وسيط الأوراق المالية

يجب أن تكون الخطوة الأولى في رحلتك هي اختيار وسيط الأوراق المالية. الوسيط الذي نوصي به هو فيرسترادي.

★★★★★ ★★★★★ مراجعة Firstrade يتم تحديد تقييمات Securities.io من قبل فريق التحرير لدينا. تأخذ صيغة التسجيل لوسطاء الأوراق المالية في الاعتبار عشرات العوامل، بما في ذلك رسوم الحساب والحد الأدنى ومنصات التداول ودعم العملاء والهيئات التنظيمية وخيارات الاستثمار.	★★★★★ ★★★★★ مراجعة التمويل M1 يتم تحديد تقييمات Securities.io من قبل فريق التحرير لدينا. تأخذ صيغة التسجيل لوسطاء الأوراق المالية في الاعتبار عشرات العوامل، بما في ذلك رسوم الحساب والحد الأدنى ومنصات التداول ودعم العملاء والهيئات التنظيمية وخيارات الاستثمار.	★★★★★ ★★★★★ مراجعة Public.com يتم تحديد تقييمات Securities.io من قبل فريق التحرير لدينا. تأخذ صيغة التسجيل لوسطاء الأوراق المالية في الاعتبار عشرات العوامل، بما في ذلك رسوم الحساب والحد الأدنى ومنصات التداول ودعم العملاء والهيئات التنظيمية وخيارات الاستثمار.
فتح حساب	فتح حساب	فتح حساب
الرسوم (التكلفة) لجنة الصفر	الرسوم (التكلفة) لجنة الصفر	الرسوم (التكلفة) لجنة الصفر
الحد الأدنى للحساب بدون سلوفان	الحد الأدنى للحساب $100	الحد الأدنى للحساب بدون سلوفان
العروض الأسهم المجانية* *راجع موقع على شبكة الإنترنت للحصول على التفاصيل.	العروض بدون سلوفان	عرض خاص بدون سلوفان

ملخص

من المستحيل إدراج جميع الشركات المشاركة في شكل ما من أشكال الذكاء الاصطناعي، فالمهم هو فهم تقنيات التعلم الآلي المسؤولة عن معظم الابتكار والنمو الذي شهدته الصناعة. لقد سلطنا الضوء على 3 قادة في السوق، وسيأتي المزيد منهم. لمواكبة الذكاء الاصطناعي، يجب أن تظل مطلعًا عليه أخبار الذكاء الاصطناعيوتجنب ضجيج الذكاء الاصطناعي، وافهم أن هذا المجال يتطور باستمرار.