Yapay Zekâ (AI) Yatırımı – Bilmeniz Gereken Her Şey

Yapay Zekâ (AI), tanıtıma ihtiyaç duymayan bir alandır. AI, Moore Yasası’nın belirttiği gibi bilgisayarların hız ve kapasitesinin her iki yılda bir iki katına çıkması beklentisinin peşinden gitmiştir. 2012 yılından beri, en büyük AI eğitim çalıştırmalarında kullanılan işlem gücü, her 3 ila 4 ayda bir iki katına çıkma şeklinde üssel olarak artmakta ve sonuç olarak AI’ye tahsis edilen bilgi işlem kaynakları 2012’den bu yana 300.000 kat artmıştır. Başka hiçbir sektör bu büyüme istatistikleriyle kıyaslanamaz.

Types of Machine Learning

Makine öğrenimi, temelde makineleri öğrenmeye programlamak olan AI’nın bir alt alanıdır. Birçok makine öğrenimi algoritması türü vardır, bunlar arasında en popüler olanı derin öğrenmedir; bu, verilerin bir Yapay Sinir Ağı (ANN) içine beslenmesini içerir. ANN, insan beynindeki sinir ağlarından esinlenerek bir araya getirilmiş matematiksel fonksiyonların çok işlem yoğunluğuna sahip bir ağdır.

Bir ANN’ye beslenen büyük veri ne kadar çok olursa, ANN o kadar hassaslaşır. Örneğin, bir ANN’yi kedi resimlerini tanımayı öğrenmesi için eğitmeye çalışıyorsanız, ağa 1000 kedi resmi verirseniz doğruluk seviyesi yaklaşık %70 olur; bunu 10.000 resme çıkarırsanız doğruluk %80’e çıkabilir; 100.000 resme çıkarırsanız ağın doğruluğu %90’a ulaşır ve bu şekilde devam eder.

Burada bir fırsat yatıyor; AI çip geliştirme alanında hakim olan şirketler doğal olarak büyüme potansiyeline sahiptir.

Derin öğrenmenin yanı sıra, takviye öğrenmesi gibi birçok başka makine öğrenimi türü de umut vaat etmektedir; bu, bir ajanı eylemlerin tekrarı ve ilgili ödüllerle eğitmeyi içerir. Takviye öğrenmesi kullanılarak bir AI sistemi, performansını artırma amacıyla kendisiyle rekabet edebilir. Örneğin, satranç oynayan bir program kendisiyle tekrar tekrar oynar ve her oyun, bir sonraki oyundaki performansını geliştirir.

Şu anda en iyi AI türleri, genellikle derin takviye öğrenmesi olarak adlandırılan, derin öğrenme ve takviye öğrenmenin bir kombinasyonunu kullanır. Dünyadaki önde gelen AI şirketlerinin tümü, örneğin Tesla, bir tür derin takviye öğrenmesi kullanmaktadır.

Şu anda geliştirilen meta-öğrenme gibi diğer önemli makine öğrenimi sistemleri de olsa, basitlik açısından derin öğrenme ve onun daha gelişmiş kuzeni derin takviye öğrenmesi, yatırımcıların en çok aşina olması gerekenlerdir. Bu teknolojik ilerlemenin öncüsü konumundaki şirketler, AI’da gözlemlediğimiz büyük üssel büyümeden yararlanmak için en iyi konuma sahip olacaktır.

Data Science & Big Data

Başarılı olup pazar lideri konumuna gelecek şirketler ile başarısız olacak şirketler arasındaki tek ayırt edici faktör büyük veridir. Tüm makine öğrenimi türleri, veri bilimine büyük ölçüde dayanır; bu, verideki kalıplardan dünyayı anlamaya yönelik bir süreç olarak tanımlanabilir. Bu durumda AI, veriden öğrenir ve veri ne kadar çok olursa sonuçlar o kadar doğru olur. Aşırı uyum (overfitting) adı verilen durumdan dolayı bazı istisnalar vardır, ancak bu, AI geliştiricilerinin farkında olduğu ve telafi etmek için önlemler aldığı bir konudur.

Büyük verinin önemi, Tesla gibi şirketlerin otonom araç teknolojisinde net bir pazar avantajına sahip olmalarını açıklar. Hareket halindeki ve otomatik pilot kullanan her Tesla, buluta veri gönderir. Bu, Tesla’nın derin takviye öğrenmesi ve diğer algoritma ayarlamalarıyla genel otonom araç sistemini iyileştirmesini sağlar.

Bu aynı zamanda Google gibi şirketlerin rakipler tarafından devrilmesinin zor olmasının nedenidir. Her geçen gün, Google, arama sonuçları, Google Adsense, Android mobil cihazlar, Chrome web tarayıcısı ve hatta Nest termostatı gibi sayısız ürün ve hizmetinden veri toplar. Google, dünyadaki diğer tüm şirketlerden daha fazla veri toplamakta. Ayrıca içinde bulunduğu büyük projeler (moonshot) da hesaba katılmamaktadır.

Derin öğrenme ve veri biliminin neden önemli olduğunu anlayarak, aşağıdaki şirketlerin neden bu kadar güçlü olduğunu çıkarabiliriz.

AI Companies to Invest In

Şu anda çok zor meydan okunacak üç pazar lideri bulunmaktadır.

Alphabet Inc (NASDAQ: GOOGL)

Alphabet Inc, Google arama motoru da dahil olmak üzere tüm Google ürünlerinin ana şirketidir.  Neden AI’da bu kadar pazar lideri olduklarını açıklamak için kısa bir tarih dersi gerekir. 2010 yılında, bir İngiliz şirketi olan DeepMind, çeşitli makine öğrenimi tekniklerini genel amaçlı öğrenme algoritmaları oluşturmak için uygulama hedefiyle kuruldu.

2013 yılında DeepMind, derin takviye öğrenmesi kullanarak yedi Atari oyununda dünya şampiyonu olarak çeşitli başarılarla dünyayı sarsmıştır.

2014 yılında Google, DeepMind’i 500 milyon dolar karşılığında satın aldı; kısa bir süre sonra 2015’te DeepMind’in AlphaGo’su, profesyonel bir insan Go oyuncusunu yenerek ilk AI programı oldu ve bir Go dünya şampiyonunu yenerek ilk program oldu. Go oyununu tanımayanlar için bu, var olan en zor oyunlardan biri olarak kabul edilir.

DeepMind şu anda derin takviye öğrenmesinde bir pazar lideri olarak kabul edilmekte ve Yapay Genel Zekâ (AGI) elde etme konusunda önde gelen bir adaydır; bu, insan seviyesinde ya da üzerindeki zekâya ulaşmayı hedefleyen geleceğe yönelik bir AI türüdür.

Google’un şu anda dahil olduğu diğer AI türlerini de göz önünde bulundurmalıyız; örneğin Waymo, otonom araç teknolojisinde Tesla’dan sonra ikinci sırada yer alan bir pazar lideridir ve Google arama motorunda kullanılan gizli AI sistemleri.

Google şu anda AI’nın birçok seviyesinde yer almakta, bunların tamamını kapsayan kapsamlı bir makale yazmak gerekir.

Tesla (NASDAQ: TSLA)

Daha önce belirtildiği gibi Tesla, yolda bulunan filo araçlarından büyük veri toplayarak otomatik pilot verilerini toplar. Toplanan veri ne kadar çok olursa, derin takviye öğrenmesiyle o kadar çok iyileştirme yapılabilir; bu, özellikle gerçek hayatta sık görülmeyen kenar durumları (edge cases) için önemlidir.

Örneğin, yolda bir valizin trafiğe girmesi ya da bir uçağın gökten düşmesi gibi her senaryoyu tahmin edip programlamak imkânsızdır. Bu durumda çok az spesifik veri vardır ve sistem, birçok farklı senaryodan gelen verileri ilişkilendirmelidir. Bu, büyük miktarda veri sahip olmanın bir başka avantajıdır; bir Tesla Houston’da bu senaryoyu ilk kez görse de, Dubai’deki bir Tesla benzer bir durumla karşılaşmış olabilir.

Tesla ayrıca batarya teknolojisi ve araçlar için elektrikli teknoloji alanında bir pazar lideridir. Her ikisi de AI sistemlerine dayanarak bir aracın şarj ihtiyacı oluşmadan önce menzilini optimize eder. Tesla, AI optimizasyonlarıyla araç filolarının performansını ve menzilini birkaç yüzde puan artıran sık havadan güncellemeler (over-the-air updates) ile tanınır.

Bu yeterli değilse, Tesla ayrıca kendi AI çiplerini tasarlamaktadır; bu, artık üçüncü taraf çiplere bağımlı olmadığı ve çipleri tam otonom sürüş yazılımlarıyla sıfırdan uyumlu şekilde optimize edebileceği anlamına gelir.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA, şu anda GPU (Grafik İşleme Birimi) çiplerine olan talebin artışından faydalanmak için en iyi konumda olan şirkettir; çünkü tüm GPU satışlarının %80’inden sorumludur.

GPU’lar başlangıçta video oyunları için kullanılırken, AI endüstrisi tarafından özellikle derin öğrenme için hızla benimsenmiştir. GPU’ların bu kadar önemli olmasının nedeni, AI hesaplamalarının paralel yürütülmesiyle hızının büyük ölçüde artmasıdır. Derin öğrenme ANN’lerini eğitirken, girişler gereklidir ve bu, matris çarpımları gibi paralellik gerektiren işlemlere dayanır.

NVIDIA, AI araştırmacılarının farklı kullanım senaryoları ve gereksinimleri için optimize edilmiş yeni AI çiplerini sürekli olarak piyasaya sürmektedir. Bu sürekli yenilik baskısı, NVIDIA’yı pazar lideri konumunda tutmaktadır.

Choose a Stock Broker

Yolculuğunuzdaki ilk adım bir hisse senedi aracı kurumu seçmektir. Önerdiğimiz aracı kurum Firstrade‘dir.

Summary

Her türlü AI ile ilgili faaliyet gösteren tüm şirketleri listelemek imkânsızdır; önemli olan, sektörün gördüğü büyük yenilik ve büyümenin çoğundan sorumlu olan makine öğrenimi teknolojilerini anlamaktır. 3 pazar liderini vurguladık, daha fazlası da gelecekte ortaya çıkacak. AI hakkında güncel kalmak için AI haberlerini takip etmeli, AI hype’ından kaçınmalı ve bu alanın sürekli evrim geçirdiğini anlamalısınız.