Investire nell’intelligenza artificiale (AI): tutto ciò che devi sapere

L’intelligenza artificiale (AI) è un campo che non richiede presentazioni. AI ha cavalcato i cappotti della Legge di Moore che stati che la velocità e la capacità dei computer dovrebbero raddoppiare ogni due anni. Dal 2012, la quantità di elaborazione utilizzata nelle più grandi sessioni di formazione sull’IA è aumentata in modo esponenziale con a raddoppiando ogni 3-4 mesi, con il risultato finale che la quantità di risorse di calcolo assegnate all’IA è cresciuta di 300.000 volte dal 2012. Nessun altro settore può essere paragonato a queste statistiche di crescita.

Esploreremo quali campi dell’IA stanno guidando questa accelerazione, quali aziende sono nella posizione migliore per trarre vantaggio da questa crescita e perché è importante.

Tipi di machine learning

Apprendimento automatico è un sottocampo dell’intelligenza artificiale che essenzialmente è la programmazione di macchine per l’apprendimento. Esistono diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico, il più popolare in assoluto è apprendimento profondo, ciò comporta l’inserimento di dati in un file Rete neurale artificiale (ANN). Una ANN è una rete ad alta intensità di calcolo di funzioni matematiche unite insieme in un formato ispirato alle reti neurali trovate nel cervello umano.

Più big data che viene immesso in una RNA, più precisa diventa la RNA. Ad esempio, se stai tentando di addestrare una ANN per imparare a identificare le immagini di gatti, se fornisci alla rete 1000 immagini di gatti, la rete avrà un piccolo livello di precisione di circa il 70%, se aumenti a 10000 immagini il livello di precisione può aumentare fino all’80%, se lo aumenti di 100000 immagini, hai appena aumentato la precisione della rete al 90% e oltre.

Qui sta una delle opportunità, le aziende che dominano il campo dello sviluppo di chip AI sono naturalmente mature per la crescita.

Esistono molti altri tipi di machine learning che si dimostrano promettenti, come insegnamento rafforzativo, questo è addestrare un agente attraverso la ripetizione di azioni e ricompense associate. Utilizzando l’apprendimento per rinforzo, un sistema di intelligenza artificiale può competere con se stesso con l’intenzione di migliorare le sue prestazioni. Ad esempio, un programma che gioca a scacchi giocherà ripetutamente contro se stesso, con ogni istanza del gameplay che migliora le sue prestazioni nella partita successiva.

Attualmente i migliori tipi di intelligenza artificiale utilizzano una combinazione di apprendimento profondo e apprendimento di rinforzo in ciò che viene comunemente definito apprendimento di rinforzo profondo. Tutte le principali società di intelligenza artificiale nel mondo come Tesla utilizzano un qualche tipo di apprendimento di rinforzo profondo.

Mentre ci sono altri tipi di importanti sistemi di apprendimento automatico che sono attualmente in fase di sviluppo come meta-apprendimento, per motivi di semplicità il deep learning e il cugino più avanzato del deep reinforcement learning sono ciò con cui gli investitori dovrebbero avere più familiarità. Le aziende che sono in prima linea in questo progresso tecnologico saranno nella posizione migliore per sfruttare l’enorme crescita esponenziale a cui stiamo assistendo nell’IA.

Scienza dei dati & Big Data

Se c’è un elemento di differenziazione tra le aziende che avranno successo e diventeranno leader di mercato e le aziende che falliranno, è proprio questo big data. Tutti i tipi di apprendimento automatico sono fortemente dipendenti scienza dei dati, questo è meglio descritto come un processo di comprensione del mondo dai modelli nei dati. In questo caso l’IA sta imparando dai dati e più dati sono i risultati più accurati. Ci sono alcune eccezioni a questa regola a causa di ciò che viene chiamato overfitting, ma questa è una preoccupazione di cui gli sviluppatori di intelligenza artificiale sono consapevoli e prendono precauzioni per compensare.

L’importanza dei big data è il motivo per cui aziende come Tesla hanno un chiaro vantaggio di mercato quando si tratta di tecnologia per veicoli a guida autonoma. Ogni singola Tesla in movimento e che utilizza il pilota automatico sta alimentando i dati nel cloud. Ciò consente a Tesla di utilizzare l’apprendimento per rinforzo profondo e altre modifiche all’algoritmo per migliorare il sistema generale del veicolo autonomo.

Questo è anche il motivo per cui aziende come Google saranno così difficili da detronizzare per gli sfidanti. Ogni giorno che passa è un giorno in cui Google raccoglie dati dalla sua miriade di prodotti e servizi, inclusi i risultati di ricerca, Google Adsense, il dispositivo mobile Android, il browser web Chrome e persino il termostato Nest. Google sta annegando è più dati di qualsiasi altra azienda al mondo. Questo non conta nemmeno tutti i colpi di luna in cui sono coinvolti.

Comprendendo perché l’apprendimento profondo e la scienza dei dati sono importanti, possiamo dedurre perché le società seguenti sono così potenti.

Aziende di intelligenza artificiale in cui investire

Ci sono tre attuali leader di mercato che saranno molto difficili da sfidare.

Alphabet Inc (NASDAQ: GOOGL)

Alphabet Inc è la società ombrello per tutti i prodotti Google che include il motore di ricerca Google. È necessaria una breve lezione di storia per spiegare perché sono un leader di mercato nell’intelligenza artificiale. Nel 2010 un’azienda britannica DeepMind è stato lanciato con l’obiettivo di applicare varie tecniche di apprendimento automatico alla costruzione di algoritmi di apprendimento generico.

Nel 2013, DeepMind ha preso d’assalto il mondo con vari successi tra cui diventare campione del mondo a sette giochi Atari utilizzando l’apprendimento per rinforzo profondo.

Nel 2014, Google ha acquisito DeepMind per $ 500 milioni, poco dopo nel 2015 DeepMind’s AlphaGo è diventato il primo programma di intelligenza artificiale a sconfiggere un giocatore Go umano professionista e il primo programma a sconfiggere un campione del mondo di Go. Per coloro che non hanno familiarità con Go, è considerato da molti il ​​gioco più impegnativo esistente.

DeepMind è attualmente considerato un file leader del mercato nell’apprendimento per rinforzo profondo e uno dei principali contendenti per il raggiungimentoIntelligenza generale artificiale (AGI), un tipo futuristico di intelligenza artificiale con l’obiettivo di raggiungere o superare l’intelligenza a livello umano.

Dobbiamo ancora considerare gli altri tipi di intelligenza artificiale in cui Google è attualmente coinvolto come Waymo, un leader di mercato nella tecnologia dei veicoli automobilistici, secondo solo a Tesla, e ai sistemi segreti di intelligenza artificiale attualmente utilizzati nel motore di ricerca di Google.

Google è attualmente coinvolto in così tanti livelli di intelligenza artificiale, che ci vorrebbe un documento esaustivo per coprirli tutti.

Tesla (NASDAQ: TSLA)

Come precedentemente affermato Tesla sta sfruttando i big data dalla sua flotta di veicoli stradali per raccogliere dati dal suo pilota automatico. Più dati vengono raccolti, più può migliorare utilizzando l’apprendimento di rinforzo profondo, questo è particolarmente importante per quelli che sono considerati casi limite, questo è noto come scenari che non si verificano frequentemente nella vita reale.

Ad esempio, è impossibile prevedere e programmare in ogni tipo di scenario che può accadere sulla strada, come una valigia che rotola nel traffico o un aereo che cade dal cielo. In questo caso i dati specifici sono molto pochi e il sistema deve associare i dati da molti scenari diversi. Questo è un altro vantaggio di avere un’enorme quantità di dati, mentre potrebbe essere la prima volta che una Tesla a Houston incontra uno scenario, è possibile che una Tesla a Dubai possa aver incontrato qualcosa di simile.

Tesla è anche leader di mercato in tecnologia della batteria, e nella tecnologia elettrica per i veicoli. Entrambi si basano su sistemi di intelligenza artificiale per ottimizzare l’autonomia di un veicolo prima che sia necessaria una ricarica. Tesla è noto per i suoi frequenti aggiornamenti in onda con ottimizzazioni AI che migliorano di pochi punti percentuali le prestazioni e l’autonomia del proprio parco veicoli.

Come se non bastasse, anche Tesla lo è progettando i propri chip AI, questo significa che non fa più affidamento su chip di terze parti e possono ottimizzare i chip per funzionare con il loro software a guida autonoma completo da zero.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA è la società nella posizione migliore per trarre vantaggio dall’attuale aumento della domanda di chip GPU (unità di elaborazione grafica), poiché sono attualmente responsabili 80% di tutta la GPU i saldi.

Sebbene le GPU fossero inizialmente utilizzate per i videogiochi, lo furono rapidamente adottato dall’industria dell’IA specificamente per l’apprendimento profondo. Il motivo per cui le GPU sono così importanti è che la velocità dei calcoli AI è notevolmente migliorata quando i calcoli vengono eseguiti in parallelo. Durante l’addestramento di una RNA di apprendimento profondo, sono necessari input e questo dipende in gran parte da moltiplicazioni di matrici, dove il parallelismo è importante.

NVIDIA rilascia costantemente nuovi chip AI ottimizzati per diversi casi d’uso e requisiti dei ricercatori di IA. È questa costante pressione all’innovazione che mantiene NVIDIA come leader di mercato.

Scegli un broker di borsa

Il primo passo nel tuo viaggio dovrebbe essere quello di scegliere un agente di borsa. Un broker che consigliamo è Firstrade.

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Sommario

È impossibile elencare tutte le aziende coinvolte in una qualche forma di AI, ciò che è importante è comprendere le tecnologie di apprendimento automatico che sono responsabili della maggior parte dell’innovazione e della crescita a cui l’industria ha assistito. Abbiamo evidenziato 3 leader di mercato, molti altri arriveranno. Per restare al passo con l’IA, dovresti rimanere aggiornato Notizie AI, evitare il clamore dell’intelligenza artificiale e capire che questo campo è in continua evoluzione.