Инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) – все, что вам нужно знать

Искусственный интеллект (ИИ) — это область, не требующая представления. ИИ воспользовался фраками закона Мура, который утверждает что скорость и возможности компьютеров будут удваиваться каждые два года. С 2012 года объём вычислений, используемых в крупнейших обучающих программах ИИ, растёт в геометрической прогрессии. удваивается каждые 3-4 месяца, в результате чего объем вычислительных ресурсов, выделенных для ИИ, с 300,000 года вырос в 2012 XNUMX раз. Ни одна другая отрасль не может сравниться с такой статистикой роста.

Мы исследуем, какие области ИИ лидируют в этом ускорении, какие компании лучше всего могут воспользоваться преимуществами этого роста и почему это важно.

Типы машинного обучения

Машинное обучение — это подобласть ИИ, которая, по сути, представляет собой программирование машин для обучения. Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, наиболее популярным на сегодняшний день является глубокое обучениеэто включает в себя подачу данных в Искусственная нейронная сеть (АННА). ИНС — это очень интенсивная вычислительная сеть математических функций, объединенных в формате, вдохновленном нейронными сетями, обнаруженными в человеческом мозге.

Более большие данные которое подается в ИНС, тем точнее становится ИНС. Например, если вы пытаетесь обучить ИНС распознавать изображения кошек, если вы снабдите сеть 1000 изображениями кошек, сеть будет иметь небольшой уровень точности, возможно, 70%. Если вы увеличите его до 10000 80 изображений, уровень точности может увеличиться до 100000%, если увеличить его на 90 картинок, то вы только что увеличили точность сети до XNUMX% и далее.

В этом заключается одна из возможностей: компании, которые доминируют в области разработки чипов искусственного интеллекта, естественным образом созрели для роста.

Есть много других многообещающих типов машинного обучения, например усиление обучения, это обучение агента посредством повторения действий и связанных с ними вознаграждений. Используя обучение с подкреплением, система ИИ может конкурировать сама с собой, стремясь улучшить свою производительность. Например, программа, играющая в шахматы, будет постоянно играть сама с собой, при этом каждый раз игровой процесс будет улучшать ее результаты в следующей игре.

В настоящее время лучшие типы ИИ используют комбинацию глубокого обучения и обучения с подкреплением, что обычно называют глубокое подкрепление обучения. Все ведущие мировые компании, занимающиеся искусственным интеллектом, такие как Tesla, используют тот или иной тип глубокого обучения с подкреплением.

Хотя в настоящее время развиваются и другие типы важных систем машинного обучения, такие как мета-обучениеДля простоты глубокое обучение и его более продвинутый аналог — глубокое обучение с подкреплением — это то, с чем инвесторы должны быть наиболее знакомы. Компании, которые находятся в авангарде этого технологического прогресса, будут иметь наилучшие возможности воспользоваться преимуществами огромного экспоненциального роста, который мы наблюдаем в области искусственного интеллекта.

Наука о данных и большие данные

Если есть одно различие между компаниями, которые добьются успеха и станут лидерами рынка, и компаниями, которые потерпят неудачу, то это большие данные. Все виды машинного обучения в значительной степени зависят от наука о данныхЛучше всего это описать как процесс понимания мира на основе закономерностей в данных. В этом случае ИИ учится на данных, и чем больше данных, тем точнее результаты. Из этого правила есть некоторые исключения, связанные с тем, что называется переобучения, но это проблема, о которой разработчики ИИ знают и принимают меры предосторожности, чтобы ее компенсировать.

Важность больших данных заключается в том, почему такие компании, как Tesla, имеют явное рыночное преимущество, когда дело доходит до технологий беспилотных транспортных средств. Каждая Tesla, которая находится в движении и использует автопилот, передает данные в облако. Это позволяет Tesla использовать глубокое обучение с подкреплением и другие настройки алгоритмов для улучшения общей системы автономного автомобиля.

Именно поэтому претендентам будет так трудно свергнуть такие компании, как Google. Каждый день Google собирает данные о множестве своих продуктов и услуг, включая результаты поиска, Google AdSense, мобильное устройство Android, веб-браузер Chrome и даже термостат Nest. Google тонет больше данных, чем любая другая компания в мире. Это даже не считая всех лунных проектов, в которых они участвуют.

Поняв, почему глубокое обучение и наука о данных важны, мы сможем сделать вывод, почему компании, представленные ниже, так сильны.

Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, в которые стоит инвестировать

Есть три нынешних лидера рынка, которым будет очень трудно бросить вызов.

Alphabet Inc (NASDAQ: Googl)

алфавит Inc является головной компанией для всех продуктов Google, включая поисковую систему Google. Необходим краткий урок истории, чтобы объяснить, почему они являются лидерами рынка искусственного интеллекта. В 2010 году британская компания DeepMind был запущен с целью применения различных методов машинного обучения для создания алгоритмов обучения общего назначения.

В 2013 году DeepMind покорила мир, добившись различных достижений, в том числе став чемпионом мира в семи играх Atari благодаря использованию глубокого обучения с подкреплением.

В 2014, Google приобрела DeepMind за 500 миллионов долларовВскоре после этого, в 2015 году, AlphaGo от DeepMind стала первой программой искусственного интеллекта, победившей профессионального игрока в го, и первой программой, победившей чемпиона мира по го. Для тех, кто не знаком с Го, многие считают его самой сложной игрой из существующих.

DeepMind в настоящее время считается лидер рынка в глубоком обучении с подкреплением и ведущий претендент на достижениеИскусственный общий интеллект (AGI), футуристический тип ИИ, цель которого в конечном итоге достичь или превзойти интеллект человеческого уровня.

Нам все еще нужно учитывать другие типы ИИ, которыми в настоящее время занимается Google, например, Waymo, лидера рынка технологий беспилотных транспортных средств, уступающего только Tesla, и секретных систем искусственного интеллекта, которые в настоящее время используются в поисковой системе Google.

В настоящее время Google занимается таким количеством уровней искусственного интеллекта, что потребовалась бы исчерпывающая статья, чтобы охватить их все.

Тесла (NASDAQ: TSLA)

Как было сказано ранее Tesla использует большие данные своего парка дорожных транспортных средств для сбора данных с автопилота. Чем больше данных будет собрано, тем больше их можно улучшить с помощью глубокого обучения с подкреплением. Это особенно важно для крайних случаев, известных как сценарии, которые нечасто случаются в реальной жизни.

Например, невозможно предсказать и запрограммировать каждый тип сценария, который может произойти на дороге, например, выкатывание чемодана в пробку или падение самолета с неба. В этом случае конкретных данных очень мало, и системе необходимо связать данные из множества разных сценариев. Это еще одно преимущество наличия огромного объема данных. Хотя Tesla в Хьюстоне, возможно, впервые сталкивается с подобным сценарием, вполне возможно, что Tesla в Дубае могла столкнуться с чем-то похожим.

Tesla также является лидером рынка в аккумуляторная технологияи в электротехнике для транспортных средств. Оба из них полагаются на системы искусственного интеллекта для оптимизации запаса хода транспортного средства до того, как потребуется подзарядка. Тесла известен своими частыми обновления в эфире с оптимизацией искусственного интеллекта, которая на несколько процентных пунктов улучшает производительность и запас хода ее автопарка.

Как будто этого было недостаточно, Тесла также разработка собственных чипов искусственного интеллекта, это означает, что он больше не зависит от сторонних чипов, и они могут с нуля оптимизировать чипы для работы со своим полным программным обеспечением для самостоятельного вождения.

NVIDIA (НАСДАК: NVDA)

NVIDIA является ли компания наилучшей возможностью воспользоваться текущим ростом спроса на чипы графических процессоров (GPU), поскольку в настоящее время они отвечают за 80% всех графических процессоров продажи.

Хотя изначально графические процессоры использовались для видеоигр, они быстро были приняты в индустрии искусственного интеллекта специально для глубокого обучения. Причина, по которой графические процессоры так важны, заключается в том, что скорость вычислений искусственного интеллекта значительно увеличивается, когда вычисления выполняются параллельно. При обучении искусственного интеллекта с глубоким обучением требуются входные данные, и это сильно зависит от матричные умножения, где важен параллелизм.

NVIDIA постоянно выпускает новые чипы искусственного интеллекта, оптимизированные для различных случаев использования и требований исследователей искусственного интеллекта. Именно это постоянное стремление к инновациям удерживает NVIDIA на позиции лидера рынка.

Выберите биржевого брокера

Первым шагом на вашем пути должен стать выбор биржевого брокера. Брокер, которого мы рекомендуем: Первая оценка.

★★★★★ ★★★★★ Обзор Firstrade Рейтинги Securities.io определяются нашей редакцией. Формула оценки для биржевых брокеров учитывает более десятков факторов, включая комиссии и минимальные комиссии по счету, торговые платформы, поддержку клиентов, регулирующие органы и варианты инвестиций.	★★★★★ ★★★★★ М1 Финанс Обзор Рейтинги Securities.io определяются нашей редакцией. Формула оценки для биржевых брокеров учитывает более десятков факторов, включая комиссии и минимальные комиссии по счету, торговые платформы, поддержку клиентов, регулирующие органы и варианты инвестиций.	★★★★★ ★★★★★ Обзор Public.com Рейтинги Securities.io определяются нашей редакцией. Формула оценки для биржевых брокеров учитывает более десятков факторов, включая комиссии и минимальные комиссии по счету, торговые платформы, поддержку клиентов, регулирующие органы и варианты инвестиций.
Открыть счет	Открыть счет	Открыть счет
Сборы Нулевая комиссия	Сборы Нулевая комиссия	Сборы Нулевая комиссия
Минимальный счет Ничто	Минимальный счет $100	Минимальный счет Ничто
Спецпредложения Бесплатные акции* *Подробности смотрите на сайте.	Спецпредложения Ничто	Рекламные Ничто

Резюме

Невозможно перечислить все компании, которые в той или иной форме занимаются искусственным интеллектом. Важно понимать технологии машинного обучения, которые отвечают за большую часть инноваций и роста, свидетелем которых является отрасль. Мы выделили трех лидеров рынка, их будет еще больше. Чтобы быть в курсе ИИ, вам следует быть в курсе новости ИИ, избегайте шумихи вокруг ИИ и понимайте, что эта область постоянно развивается.