Invertir en inteligencia artificial (IA): todo lo que necesita saber

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo que no requiere presentación. AI ha montado los frac de la Ley de Moore, que estados que se puede esperar que la velocidad y la capacidad de las computadoras se dupliquen cada dos años. Desde 2012, la cantidad de cómputo utilizado en las ejecuciones de entrenamiento de IA más grandes ha aumentado exponencialmente con un duplicar cada 3 a 4 meses, con el resultado final de que la cantidad de recursos informáticos asignados a la IA se ha multiplicado por 300.000 desde 2012. Ninguna otra industria puede compararse con estas estadísticas de crecimiento..

Exploraremos qué campos de la IA están liderando esta aceleración, qué empresas están mejor posicionadas para aprovechar este crecimiento y por qué es importante..

Tipos de aprendizaje automático

Aprendizaje automático es un subcampo de la IA que consiste esencialmente en programar máquinas para aprender. Hay varios tipos de algoritmos de aprendizaje automático, el más popular es aprendizaje profundo, esto implica introducir datos en un Red neuronal artificial (ANA). Una ANN es una red muy intensiva en computación de funciones matemáticas unidas en un formato inspirado en las redes neuronales que se encuentran en el cerebro humano..

Cuanto mas big data que se introduce en una ANN, más precisa se vuelve la ANN. Por ejemplo, si está intentando capacitar a una ANN para que aprenda a identificar imágenes de gatos, si alimenta la red con 1000 imágenes de gatos, la red tendrá un pequeño nivel de precisión de quizás el 70%; si lo aumenta a 10000 imágenes, la El nivel de precisión puede aumentar al 80%, si lo aumenta en 100000 imágenes, entonces acaba de aumentar la precisión de la red al 90% y en adelante..

Aquí radica una de las oportunidades, las empresas que dominan el campo del desarrollo de chips de IA están naturalmente maduras para el crecimiento..

Hay muchos otros tipos de aprendizaje automático que se muestran prometedores, como aprendizaje reforzado, esto es entrenar a un agente a través de la repetición de acciones y recompensas asociadas. Al utilizar el aprendizaje por refuerzo, un sistema de inteligencia artificial puede competir contra sí mismo con la intención de mejorar su rendimiento. Por ejemplo, un programa que juega al ajedrez jugará contra sí mismo repetidamente, y cada instancia del juego mejorará su rendimiento en el siguiente juego..

Actualmente, los mejores tipos de IA utilizan una combinación de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo en lo que comúnmente se conoce como aprendizaje por refuerzo profundo. Todas las empresas líderes en IA del mundo, como Tesla, utilizan algún tipo de aprendizaje por refuerzo profundo.

Si bien existen otros tipos de sistemas importantes de aprendizaje automático que actualmente se están avanzando, como meta-aprendizaje, en aras de la simplicidad, el aprendizaje profundo y su primo más avanzado, el aprendizaje por refuerzo profundo es con lo que los inversores deberían estar más familiarizados. Las empresas que están a la vanguardia de este avance tecnológico estarán mejor posicionadas para aprovechar el enorme crecimiento exponencial que estamos presenciando en IA..

Invertir en inteligencia artificial (IA): todo lo que necesita saber

Ciencia de los datos & Big Data

Si hay un diferenciador entre las empresas que tendrán éxito y se convertirán en líderes del mercado, y las empresas que fracasarán, es big data. Todos los tipos de aprendizaje automático dependen en gran medida de Ciencia de los datos, esto se describe mejor como un proceso de comprensión del mundo a partir de patrones en los datos. En este caso, la IA está aprendiendo de los datos, y cuantos más datos, más precisos serán los resultados. Hay algunas excepciones a esta regla debido a lo que se llama sobreajuste, pero esta es una preocupación que los desarrolladores de IA conocen y toman precauciones para compensar.

La importancia del big data es la razón por la que empresas como Tesla tienen una clara ventaja de mercado cuando se trata de tecnología de vehículos autónomos. Todos y cada uno de los Tesla que están en movimiento y utilizan el piloto automático están introduciendo datos en la nube. Esto permite a Tesla utilizar el aprendizaje por refuerzo profundo y otros ajustes de algoritmo para mejorar el sistema general del vehículo autónomo..

Esta es también la razón por la que empresas como Google serán tan difíciles de destronar para los rivales. Cada día que pasa es un día en que Google recopila datos de su gran variedad de productos y servicios, esto incluye resultados de búsqueda, Google Adsense, dispositivo móvil Android, el navegador web Chrome e incluso el termostato Nest. Google se está ahogando en más datos que cualquier otra empresa del mundo. Esto ni siquiera cuenta todos los disparos a la luna en los que están involucrados..

Al comprender por qué el aprendizaje profundo y la ciencia de datos son importantes, podemos inferir por qué las siguientes empresas son tan poderosas.

Empresas de IA en las que invertir

Hay tres líderes del mercado actuales que serán muy difíciles de desafiar..

Alphabet Inc (NASDAQ: GOOGL)

Alphabet Inc es la empresa paraguas para todos los productos de Google que incluye el motor de búsqueda de Google. Es necesaria una breve lección de historia para explicar por qué son líderes en el mercado de la IA. En 2010, una empresa británica Mente profunda se lanzó con el objetivo de aplicar varias técnicas de aprendizaje automático para crear algoritmos de aprendizaje de propósito general.

En 2013, DeepMind tomó al mundo por asalto con varios logros, incluido convertirse en campeón mundial en siete juegos de Atari mediante el uso del aprendizaje por refuerzo profundo.

En 2014, Google adquirió DeepMind por $ 500 millones, poco después, en 2015 DeepMind’s AlphaGo se convirtió en el primer programa de IA en derrotar a un jugador de Go humano profesional, y en el primer programa en derrotar a un campeón mundial de Go. Para aquellos que no están familiarizados con Go, muchos lo consideran el juego más desafiante que existe..

DeepMind se considera actualmente un líder de mercado en aprendizaje por refuerzo profundo, y un competidor líder para lograrInteligencia General Artificial (AGI), un tipo futurista de IA con el objetivo de lograr o superar la inteligencia a nivel humano..

Todavía tenemos que tener en cuenta los otros tipos de IA en los que Google está involucrado actualmente, como Waymo, un líder del mercado en tecnología de vehículos autónomos, solo superado por Tesla, y los sistemas secretos de inteligencia artificial que se utilizan actualmente en el motor de búsqueda de Google.

Google está involucrado actualmente en tantos niveles de inteligencia artificial, que se necesitaría un artículo exhaustivo para cubrirlos todos..

Tesla (NASDAQ: TSLA)

Como se dijo anteriormente Tesla está aprovechando los macrodatos de su flota de vehículos de carretera para recopilar datos de su piloto automático. Cuantos más datos se recopilen, más se puede mejorar mediante el aprendizaje por refuerzo profundo, esto es especialmente importante para lo que se consideran casos extremos, esto se conoce como escenarios que no ocurren con frecuencia en la vida real..

Por ejemplo, es imposible predecir y programar en todo tipo de escenario que pueda ocurrir en la carretera, como una maleta rodando hacia el tráfico o un avión cayendo del cielo. En este caso, hay muy pocos datos específicos y el sistema necesita asociar datos de muchos escenarios diferentes. Esta es otra ventaja de tener una gran cantidad de datos, si bien puede ser la primera vez que un Tesla en Houston se encuentra con un escenario, es posible que un Tesla en Dubai haya encontrado algo similar..

Tesla también es líder del mercado en tecnología de batería, y en tecnología eléctrica para vehículos. Ambos se basan en sistemas de inteligencia artificial para optimizar el alcance de un vehículo antes de que se requiera una recarga. Tesla es conocido por sus frecuentes actualizaciones al aire con optimizaciones de IA que mejoran en algunos puntos porcentuales el rendimiento y el alcance de su flota de vehículos.

Como si esto no fuera suficiente, Tesla también está diseñando sus propios chips de IA, esto significa que ya no depende de chips de terceros, y pueden optimizar los chips para que funcionen con su software de autoconducción completo desde cero..

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA es la empresa mejor posicionada para aprovechar el aumento actual de la demanda de chips GPU (unidad de procesamiento de gráficos), ya que actualmente son responsables de 80% de todas las GPU Ventas.

Si bien las GPU se utilizaron inicialmente para videojuegos, rápidamente se adoptado por la industria de la IA específicamente para el aprendizaje profundo. La razón por la que las GPU son tan importantes es que la velocidad de los cálculos de la IA aumenta en gran medida cuando los cálculos se realizan en paralelo. Mientras se entrena a una ANN de aprendizaje profundo, se requieren insumos y esto depende en gran medida de multiplicaciones de matrices, donde el paralelismo es importante.

NVIDIA lanza constantemente nuevos chips de IA que están optimizados para diferentes casos de uso y requisitos de los investigadores de IA. Es esta presión constante para innovar lo que mantiene a NVIDIA como líder del mercado..

Elija un corredor de bolsa

El primer paso en su viaje debe ser elegir un corredor de bolsa. Un corredor que recomendamos es Firstrade.

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Resumen

Es imposible enumerar todas las empresas que están involucradas en alguna forma de IA, lo importante es comprender las tecnologías de aprendizaje automático que son responsables de la mayor parte de la innovación y el crecimiento que la industria ha presenciado. Hemos destacado a 3 líderes del mercado, vendrán muchos más. Para mantenerse al tanto de la IA, debe estar al día con Noticias de IA, Evite la exageración de la IA y comprenda que este campo está en constante evolución..

Mike Owergreen Administrator
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