Инвестирането в изкуствен интелект (ИИ) – всичко, което трябва да знаете

Изкуственият интелект (AI) е област, която не изисква представяне. AI е яхнал фрак на закона на Мур, който държави че скоростта и способността на компютрите може да се очаква да се удвоят на всеки две години. От 2012 г. количеството на изчисленията, използвани в най-големите тренировки за изкуствен интелект, се увеличава експоненциално с a удвояване на всеки 3 до 4 месеца, с крайния резултат, че размерът на изчислителните ресурси, разпределени за AI, е нараснал с 300 000x от 2012 г. Никой друг отрасъл не може да се сравни с тези статистически данни за растежа.

Ще проучим кои области на ИИ водят това ускорение, кои компании са в най-добра позиция да се възползват от този растеж и защо това има значение.

Видове машинно обучение

Машинно обучение е подполе на AI, което по същество е програмиране на машини за учене. Съществуват множество видове алгоритми за машинно обучение, най-популярният досега е дълбоко обучение, това включва подаване на данни в Изкуствена невронна мрежа (ANN). ANN е много изчислителна интензивна мрежа от математически функции, обединени във формат, вдъхновен от невронните мрежи, открити в човешкия мозък.

Колкото повече голяма информация който се подава в ANN, толкова по-точен става ANN. Например, ако се опитвате да обучите ANN, за да научите как да идентифицирате снимки на котки, ако захранвате мрежата с 1000 снимки на котка, мрежата ще има малко ниво на точност от около 70%, ако го увеличите до 10000 снимки, нивото на точност може да се увеличи до 80%, ако го увеличите със 100000 снимки, току-що сте увеличили точността на мрежата до 90% и нататък.

Тук се крие една от възможностите, компаниите, които доминират в областта на разработването на AI чипове, са естествено готови за растеж.

Има много други видове машинно обучение, които показват обещание, като например укрепване обучение, това е обучение на агент чрез повтаряне на действия и свързани награди. Използвайки обучение за подсилване, системата за изкуствен интелект може да се конкурира със себе си с намерението да подобри колко добре се представя. Например програма, която играе шах, ще играе многократно срещу себе си, като всеки екземпляр от геймплея подобрява представянето му в следващата игра.

Понастоящем най-добрите видове ИИ използват комбинация както от задълбочено обучение, така и от подкрепящо обучение в това, което обикновено се нарича дълбоко подкрепящо обучение. Всички водещи компании за изкуствен интелект в света като Tesla използват някакъв тип задълбочено обучение за подсилване.

Въпреки че има други видове важни системи за машинно обучение, които в момента се усъвършенстват, като например мета-обучение, в името на простотата задълбоченото обучение и по-напредналото обучение за дълбоко подсилване на братовчеди са това, с което инвеститорите трябва да са най-запознати. Компаниите, които са в челните редици на този технологичен напредък, ще бъдат в най-добра позиция да се възползват от огромния експоненциален растеж, който наблюдаваме в AI.

Инвестирането в изкуствен интелект (ИИ) - всичко, което трябва да знаете

Наука за данни & Голяма информация

Ако има един разграничител между компаниите, които ще успеят и станат лидери на пазара, и компаниите, които ще се провалят, това е така голяма информация. Всички видове машинно обучение са силно зависими от наука за данни, това е най-добре описано като процес на разбиране на света от модели в данните. В този случай AI се учи от данни и колкото повече данни, толкова по-точни са резултатите. Има някои изключения от това правило поради това, което се нарича преоборудване, но това е проблем, с който разработчиците на AI са запознати и вземат предпазни мерки, за да компенсират.

Важността на големите данни е защо компании като Tesla имат явно пазарно предимство, що се отнася до технологията за автономни превозни средства. Всеки Tesla, който е в движение и използва автопилот, подава данни в облака. Това позволява на Tesla да използва задълбочено обучение за подсилване и други ощипвания на алгоритъма, за да подобри цялостната автономна система на автомобила.

Това е и причината компании като Google да са толкова трудни за детронирането на претендентите. Всеки изминал ден е ден, в който Google събира данни от безбройните си продукти и услуги, това включва резултати от търсенето, Google Adsense, мобилно устройство с Android, уеб браузър Chrome и дори термостат Nest. Google се дави е повече данни от която и да е друга компания в света. Това дори не брои всички лунни снимки, в които са замесени.


Разбирайки защо дълбокото обучение и науката за данните имат значение, можем да заключим защо компаниите по-долу са толкова мощни.

AI компании, в които да инвестират

Има трима настоящи лидери на пазара, които ще бъдат много трудни за оспорване.

Alphabet Inc (NASDAQ: GOOGL)

Alphabet Inc. е основната компания за всички продукти на Google, която включва търсачката на Google. Необходим е кратък урок по история, за да се обясни защо те са такъв пазарен лидер в AI. През 2010 г. британска компания DeepMind стартира с цел прилагане на различни техники за машинно обучение за изграждане на алгоритми за учене с общо предназначение.

През 2013 г. DeepMind завладя света с различни постижения, включително да стане световен шампион в седем игри Atari чрез използване на дълбоко укрепващо обучение.

През 2014 г. Google придоби DeepMind за 500 милиона долара, малко след това през 2015 г. DeepMind’s AlphaGo стана първата програма за изкуствен интелект, която победи професионален играч човешки Go, и първата програма за победа на Go световен шампион. За тези, които не са запознати с Go, мнозина го смятат за най-предизвикателната игра, която съществува.

Понастоящем DeepMind се счита за пазарен лидер в задълбочено обучение за укрепване и водещ претендент за постиганеИзкуствен общ интелект (AGI), футуристичен тип ИИ с цел евентуално постигане или надминаване на интелигентността на човешко ниво.

Все още трябва да вземем предвид и другите видове AI, в които Google участва в момента, като например Waymo, пазарен лидер в технологията на автомобилните превозни средства, на второ място след Tesla, и тайните системи за изкуствен интелект, използвани в момента в търсачката на Google.

В момента Google участва в толкова много нива на ИИ, че ще отнеме изчерпателна статия, за да ги обхване всички.

Тесла (NASDAQ: TSLA)

Както беше посочено по-рано Тесла се възползва от големи данни от своя парк от пътни превозни средства, за да събира данни от своя автопилот. Колкото повече данни се събират, толкова повече те могат да се подобрят, използвайки задълбочено обучение за подсилване, това е особено важно за това, което се счита за крайни случаи, това е известно като сценарии, които не се случват често в реалния живот.

Например, невъзможно е да се предскажат и програмират във всеки тип сценарии, които могат да се случат на пътя, като например куфар, който се търкаля в движение, или самолет, падащ от небето. В този случай има много малко конкретни данни и системата трябва да свързва данни от много различни сценарии. Това е още едно предимство от наличието на огромно количество данни, макар че може би за първи път Tesla в Хюстън се сблъсква със сценарий, възможно е Tesla в Дубай да срещне нещо подобно.

Tesla също е лидер на пазара в технология на батерията, и в електрическата технология за превозни средства. И двете разчитат на AI системи, за да оптимизират обхвата на автомобила, преди да е необходимо презареждане. Тесла е известен със своите чести актуализации в ефир с AI оптимизации, които подобряват с няколко процентни пункта производителността и обхвата на своя автомобилен парк.

Сякаш това не беше достатъчно, Тесла също е проектиране на собствени AI чипове, това означава, че вече не зависи от чипове на трети страни и те могат да оптимизират чиповете да работят с пълния си самоуправляващ се софтуер от нулата.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA е компанията, която е в най-добра позиция да се възползва от настоящото нарастване на търсенето на GPU (графичен процесор) чипове, тъй като в момента те отговарят за 80% от всички графични процесори продажби.

Докато първоначално графичните процесори се използваха за видео игри, те бяха бързо приет от индустрията на ИИ специално за дълбоко обучение. Причината, поради която графичните процесори са толкова важни, е, че скоростта на AI изчисленията се подобрява значително, когато изчисленията се извършват паралелно. Докато се обучава ANN за задълбочено обучение, са необходими данни и това зависи в голяма степен от матрични умножения, където паралелизмът е важен.

NVIDIA постоянно пуска нови AI чипове, които са оптимизирани за различни случаи на употреба и изисквания на изследователите на AI. Именно този постоянен натиск за иновации поддържа NVIDIA като лидер на пазара.

Изберете борсов посредник

Първата стъпка в пътуването ви трябва да бъде избирането на борсов посредник. Брокер, който препоръчваме е Firstrade.

Инвестирането в изкуствен интелект (ИИ) - всичко, което трябва да знаете Инвестирането в изкуствен интелект (ИИ) - всичко, което трябва да знаете Инвестирането в изкуствен интелект (ИИ) - всичко, което трябва да знаете
★★★★★ ★★★★★ Firstrade Review

Оценките на Securities.io се определят от нашия редакционен екип. Формулата за точкуване за борсови брокери отчита десетки фактори, включително такси и минимални сметки, платформи за търговия, поддръжка на клиенти, регулаторни органи и възможности за инвестиции.

★★★★★ ★★★★★ M1 Finance Review

Оценките на Securities.io се определят от нашия редакционен екип. Формулата за точкуване за борсови брокери отчита десетки фактори, включително такси и минимални сметки, платформи за търговия, поддръжка на клиенти, регулаторни органи и възможности за инвестиции.

★★★★★ ★★★★★ Public.com Review

Оценките на Securities.io се определят от нашия редакционен екип. Формулата за точкуване за борсови брокери отчита десетки фактори, включително такси и минимални сметки, платформи за търговия, поддръжка на клиенти, регулаторни органи и възможности за инвестиции.

Такси

Нулева комисия

Такси

Нулева комисия

Такси

Нулева комисия

Минимален акаунт

Нито един

Минимален акаунт

100 долара

Минимален акаунт

Нито един

Промоции

Безплатни акции *

* Вижте уебсайта за подробности.

Промоции

Нито един

Промоция

Нито един

Обобщение

Невъзможно е да се изброят всички компании, които участват в някаква форма на ИИ, важното е разбирането на технологиите за машинно обучение, които са отговорни за по-голямата част от иновациите и растежа, на които индустрията е станала свидетел. Изтъкнахме 3 лидера на пазара, много други ще се появят. За да сте в крак с AI, трябва да сте в течение с AI новини, избягвайте шума на ИИ и разберете, че това поле непрекъснато се развива.

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
Like this post? Please share to your friends:
Adblock
detector
map