Investície do umelej inteligencie (AI) – všetko, čo potrebujete vedieť

Umelá inteligencia (AI) je oblasť, ktorú netreba zvlášť predstavovať. AI jazdila na frakoch Mooreovho zákona, ktorý uvádza že sa dá očakávať, že rýchlosť a kapacita počítačov sa každé dva roky zdvojnásobia. Od roku 2012 sa množstvo výpočtov použitých v najväčších tréningových behoch AI exponenciálne zvyšuje s a zdvojnásobenie každé 3 až 4 mesiace, konečným výsledkom je, že množstvo výpočtových zdrojov pridelených umelej inteligencii od roku 2012 vzrástlo o 300 000x. Žiadne iné odvetvie nemôže porovnávať s týmito štatistikami rastu.

Preskúmame, ktoré oblasti AI vedú k tomuto zrýchleniu, aké spoločnosti majú najlepšiu pozíciu na to, aby využili tento rast, a prečo je to dôležité.

Typy strojového učenia

Strojové učenie je podpole AI, ktorá je v podstate programovacím strojom na učenie. Existuje niekoľko typov algoritmov strojového učenia, zďaleka najpopulárnejších hlboké učenie, to zahŕňa vkladanie údajov do súboru Umelá neurónová sieť (ANN). ANN je veľmi výpočtová intenzívna sieť matematických funkcií spojených vo formáte inšpirovanom neurónovými sieťami nachádzajúcimi sa v ľudskom mozgu..

Viac veľké dáta čím sa plní do ANN, tým presnejšia je ANN. Napríklad, ak sa pokúšate trénovať ANN, aby ste sa naučili identifikovať obrázky mačiek, pri napájaní 1000 obrázkov mačiek zo siete bude mať sieť malú presnosť asi 70%, ak ju zvýšite na 10 000 obrázkov, úroveň presnosti sa môže zvýšiť na 80%, ak ju zvýšite o 100 000 obrázkov, iba ste zvýšili presnosť siete na 90% a ďalej.

V tom spočíva jedna z príležitostí, spoločnosti, ktoré dominujú v oblasti vývoja čipov AI, sú prirodzene zrelé na rast.

Existuje mnoho ďalších typov strojového učenia, ktoré ukazujú sľub, ako napr posilňovacie učenie, toto je školenie agenta prostredníctvom opakovania akcií a súvisiacich odmien. Použitím zosilňovacieho učenia môže systém AI konkurovať sám sebe s úmyslom zlepšiť svoju výkonnosť. Napríklad program hrajúci šach bude hrať sám proti sebe opakovane, pričom každá inštancia hry vylepšuje jej výkon v nasledujúcej hre.

V súčasnosti najlepšie typy umelej inteligencie používajú kombináciu hlbokého učenia a posilňovacieho učenia v tom, čo sa bežne nazýva hlboké posilnenie učenia. Všetky vedúce spoločnosti v oblasti umelej inteligencie na svete, ako napríklad Tesla, používajú určitý druh učenia sa o hlbokom posilnení.

Aj keď v súčasnosti prebiehajú ďalšie typy dôležitých systémov strojového učenia, ako napr meta-učenie, kvôli jednoduchosti by mali byť investori najviac oboznámení s hlbokým učením a jeho pokročilejším učením bratranca. Spoločnosti, ktoré sú na čele tohto technologického pokroku, budú mať najlepšiu pozíciu na to, aby využili obrovský exponenciálny rast, ktorého sme svedkami v oblasti AI.

Investície do umelej inteligencie (AI) - všetko, čo potrebujete vedieť

Data Science & Veľké dáta

Ak existuje jeden rozdiel medzi spoločnosťami, ktoré uspejú a stanú sa lídrami na trhu, a spoločnosťami, ktoré zlyhajú, je to tak veľké dáta. Všetky typy strojového učenia sú veľmi závislé od dátová veda, najlepšie sa to dá opísať ako proces porozumenia sveta na základe vzorcov v dátach. V tomto prípade sa AI učí z údajov a čím viac údajov, tým presnejšie sú výsledky. Z tohto pravidla existujú určité výnimky z toho, čo sa nazýva preťaženie, ale toto je obava, ktorú si vývojári AI uvedomujú a prijímajú preventívne opatrenia na jej kompenzáciu.

Dôležitosť veľkých dát je dôvod, prečo majú spoločnosti ako Tesla jasnú trhovú výhodu, pokiaľ ide o technológiu autonómnych vozidiel. Každá jedna Tesla, ktorá je v pohybe a používa autopilot, prenáša dáta do cloudu. To umožňuje spoločnosti Tesla využívať hlboké učenie zosilnenia a ďalšie vylepšenia algoritmov s cieľom vylepšiť celkový systém autonómneho vozidla.

Aj preto bude pre spoločnosti, ako je Google, náročné zosadenie z trónu. Každý deň, ktorý plynie, je deň, keď Google zhromažďuje údaje zo svojich nespočetných produktov a služieb, vrátane výsledkov vyhľadávania, Google Adsense, mobilných zariadení s Androidom, webového prehliadača Chrome a dokonca aj termostatu Nest. Google sa topí viac dát ako ktorákoľvek iná spoločnosť na svete. Nepočíta sa to ani všetky mesačné zábery, ktorých sa zúčastňujú.


Pochopením, prečo je dôležité hlboké vzdelávanie a dátová veda, môžeme odvodiť, prečo sú spoločnosti uvedené nižšie také silné.

Spoločnosti AI, do ktorých treba investovať

Existujú traja súčasní lídri na trhu, proti ktorým bude ťažké čeliť výzvam.

Alphabet Inc (NASDAQ: GOOGL)

Alphabet Inc. je strešná spoločnosť pre všetky produkty Google, ktorá zahŕňa vyhľadávací modul Google. Je potrebné vysvetliť krátku lekciu z histórie, prečo majú v oblasti AI taký vedúci postavenie na trhu. V roku 2010 britská spoločnosť DeepMind bola zahájená s cieľom aplikovať rôzne techniky strojového učenia na tvorbu algoritmov všeobecného učenia.

V roku 2013 vzala DeepMind svet útokom s rôznymi úspechmi vrátane toho, že sa stala majstrom sveta v Sedem hier Atari pomocou hlbokého posilňovania.

V roku 2014 Google získal DeepMind za 500 miliónov dolárov, krátko potom v roku 2015 DeepMind’s AlphaGo sa stal prvým programom AI, ktorý porazil profesionálneho hráča Go Go, a prvým programom, ktorý porazil majstra sveta Go. Pre tých, ktorí hru Go nepoznajú, ju mnohí považujú za najnáročnejšiu hru v živote.

DeepMind je v súčasnosti považovaný za jednotka na trhu v hlbokom posilňovaní vzdelávania a popredný uchádzač o dosiahnutieUmelá všeobecná inteligencia (AGI), futuristický typ AI s cieľom nakoniec dosiahnuť alebo prekonať inteligenciu na ľudskej úrovni.

Stále musíme zohľadniť ďalšie ďalšie typy umelej inteligencie, ktorých sa Google momentálne venuje, ako sú Waymo, líder na trhu s technológiou autonómnych vozidiel, druhý za Teslou a tajné systémy umelej inteligencie, ktoré sa v súčasnosti používajú vo vyhľadávači Google.

Google je v súčasnosti zapojený do toľkých úrovní umelej inteligencie, že by bolo treba vyčerpávajúcu prácu, aby sme ich všetky pokryli.

Tesla (NASDAQ: TSLA)

Ako už bolo uvedené Tesla využíva veľké dáta zo svojho vozového parku na zhromažďovanie údajov od svojho autopilota. Čím viac údajov sa zhromaždí, tým viac sa môže vylepšiť pomocou učenia sa s hlbokým posilňovaním, čo je obzvlášť dôležité pre prípady, ktoré sa považujú za okrajové prípady, to sa nazýva scenáre, ktoré sa v skutočnom živote často nestávajú..

Napríklad je nemožné predvídať a programovať v každom type scenára, ktorý sa môže stať na ceste, ako je napríklad cestovný kufor alebo lietadlo padajúce z neba. V tomto prípade existuje veľmi málo konkrétnych údajov a systém musí spojiť údaje z mnohých rôznych scenárov. Toto je ďalšia výhoda obrovského množstva dát, hoci môže ísť o prvý prípad, keď sa Tesla v Houstone stretne so scenárom, je možné, že sa Tesla v Dubaji stretla s niečím podobným.

Tesla je tiež lídrom na trhu v batériová technológia, a v elektrickej technológii pre vozidlá. Oba tieto systémy sa spoliehajú na systémy AI, ktoré optimalizujú dojazd vozidla skôr, ako je potrebné dobitie. Tesla je známa svojou častosťou on-air aktualizácie s optimalizáciami AI, ktoré zlepšujú výkon a dojazd vozového parku o niekoľko percentuálnych bodov.

Akoby to nestačilo, je to aj Tesla navrhovanie vlastných AI čipov, to znamená, že už nie je odkázaný na čipy tretích strán a môžu čipy optimalizovať tak, aby fungovali s ich úplným softvérom na samostatné riadenie od základu.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA má najlepšiu pozíciu na to, aby mohla využiť súčasný nárast dopytu po čipoch GPU (Graphics processing unit), pretože v súčasnosti je zodpovedný za 80% všetkých GPU predaj.

Aj keď sa GPU pôvodne používali na videohry, boli veľmi rýchle prijaté odvetvím umelej inteligencie špeciálne pre hlboké učenie. Dôvod, prečo sú GPU tak dôležité, je ten, že rýchlosť výpočtov AI sa výrazne zvyšuje, keď sa výpočty vykonávajú paralelne. Pri výcviku hlbokého učenia sa ANN sú potrebné vstupy, ktoré závisia do veľkej miery od toho maticové násobenia, kde je dôležitá paralelnosť.

NVIDIA neustále vydáva nové čipy AI, ktoré sú optimalizované pre rôzne prípady použitia a požiadavky výskumníkov AI. Práve tento neustály tlak na inovácie udržuje spoločnosť NVIDIA ako lídra na trhu.

Vyberte si burzového makléra

Prvým krokom na vašej ceste by mal byť výber obchodníka s cennými papiermi. Sprostredkovateľ, ktorého odporúčame, je Prvý stupeň.

Investície do umelej inteligencie (AI) - všetko, čo potrebujete vedieť Investície do umelej inteligencie (AI) - všetko, čo potrebujete vedieť Investície do umelej inteligencie (AI) - všetko, čo potrebujete vedieť
★★★★★ ★★★★★ Prvá recenzia

Hodnotenia webu Securities.io určuje náš redakčný tím. Vzorec na skórovanie pre burzových maklérov zohľadňuje desiatky faktorov, vrátane minimálnych a minimálnych poplatkov za účet, obchodných platforiem, podpory zákazníkov, regulačných orgánov a investičných možností..

★★★★★ ★★★★★ M1 Finančné hodnotenie

Hodnotenia webu Securities.io určuje náš redakčný tím. Vzorec na skórovanie pre burzových maklérov zohľadňuje desiatky faktorov, vrátane minimálnych a minimálnych poplatkov za účet, obchodných platforiem, podpory zákazníkov, regulačných orgánov a investičných možností..

★★★★★ ★★★★★ Public.com Recenzia

Hodnotenia webu Securities.io určuje náš redakčný tím. Vzorec na skórovanie pre burzových maklérov zohľadňuje desiatky faktorov, vrátane minimálnych a minimálnych poplatkov za účet, obchodných platforiem, podpory zákazníkov, regulačných orgánov a investičných možností..

Poplatky

Nulová provízia

Poplatky

Nulová provízia

Poplatky

Nulová provízia

Minimum účtu

Žiadne

Minimum účtu

100 dolárov

Minimum účtu

Žiadne

Propagácie

Zásoby zadarmo *

* Podrobnosti nájdete na webových stránkach.

Propagácie

Žiadne

Propagácia

Žiadne

Zhrnutie

Nie je možné uviesť zoznam všetkých spoločností, ktoré sa podieľajú na nejakej forme umelej inteligencie. Dôležité je porozumieť technológiám strojového učenia, ktoré sú zodpovedné za väčšinu inovácií a rastu, ktorého bolo odvetvie svedkom. Vyzdvihli sme 3 lídrov na trhu, omnoho viac ich príde. Ak chcete držať krok s AI, mali by ste zostať v obraze Správy o AI, vyhnúť sa humbuku v oblasti AI a pochopiť, že toto pole sa neustále vyvíja.

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