Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) – Mọi thứ bạn cần biết

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực không cần giới thiệu. AI đã vượt qua lớp áo sơ mi của Định luật Moore, Những trạng thái rằng tốc độ và khả năng của máy tính có thể tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Kể từ năm 2012, số lượng máy tính được sử dụng trong các đợt đào tạo AI lớn nhất đã tăng lên theo cấp số nhân với tăng gấp đôi sau mỗi 3 đến 4 tháng, với kết quả cuối cùng là lượng tài nguyên máy tính được phân bổ cho AI đã tăng 300.000 lần kể từ năm 2012. Không ngành nào khác có thể so sánh với những thống kê tăng trưởng này.

Chúng ta sẽ khám phá những lĩnh vực nào của AI đang dẫn đầu sự tăng tốc này, những công ty nào có vị trí tốt nhất để tận dụng sự tăng trưởng này và tại sao nó lại quan trọng.

Các loại máy học

Máy học là một trường con của AI, về cơ bản là những cỗ máy lập trình để học. Có nhiều loại thuật toán học máy, phổ biến nhất cho đến nay là học kĩ càng, điều này liên quan đến việc cung cấp dữ liệu vào một Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN). ANN là một mạng lưới tính toán chuyên sâu của các hàm toán học được kết hợp với nhau theo một định dạng lấy cảm hứng từ các mạng thần kinh được tìm thấy trong não người.

Nhiều hơn dữ liệu lớn được đưa vào ANN, ANN càng trở nên chính xác hơn. Ví dụ: nếu bạn đang cố gắng huấn luyện ANN học cách xác định hình ảnh con mèo, nếu bạn cung cấp cho mạng 1000 hình ảnh con mèo, mạng lưới sẽ có một mức độ chính xác nhỏ có lẽ là 70%, nếu bạn tăng nó lên 10000 hình ảnh, mức độ chính xác có thể tăng lên 80%, nếu bạn tăng nó lên 100000 hình ảnh, thì bạn vừa tăng độ chính xác của mạng lên 90%, trở đi.

Đây là một trong những cơ hội, các công ty thống trị lĩnh vực phát triển chip AI tự nhiên đã chín muồi để tăng trưởng.

Có nhiều loại học máy khác thể hiện sự hứa hẹn, chẳng hạn như học tăng cường, đây là đào tạo một nhân viên thông qua việc lặp đi lặp lại các hành động và các phần thưởng liên quan. Bằng cách sử dụng học tăng cường, một hệ thống AI có thể cạnh tranh với chính nó với mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động của nó. Ví dụ: một chương trình chơi cờ vua sẽ đấu lại chính nó nhiều lần, với mỗi phiên bản của trò chơi sẽ cải thiện cách nó hoạt động trong trò chơi tiếp theo.

Hiện tại, các loại AI tốt nhất sử dụng kết hợp cả học sâu và học tăng cường trong những gì thường được gọi là học tập củng cố sâu. Tất cả các công ty AI hàng đầu trên thế giới như Tesla đều sử dụng một số loại hình học tăng cường sâu.

Trong khi có những loại hệ thống học máy quan trọng khác hiện đang được nâng cao, chẳng hạn như siêu học, vì lợi ích của việc học sâu đơn giản và học tăng cường sâu của người anh em họ hàng nâng cao hơn là những gì các nhà đầu tư nên quen thuộc nhất. Các công ty đi đầu trong tiến bộ công nghệ này sẽ có vị trí tốt nhất để tận dụng sự tăng trưởng theo cấp số nhân khổng lồ mà chúng ta đang chứng kiến ​​trong AI.

Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) - Mọi thứ bạn cần biết

Khoa học dữ liệu & Dữ liệu lớn

Nếu có một điểm khác biệt giữa các công ty sẽ thành công và trở thành công ty dẫn đầu thị trường và các công ty sẽ thất bại, thì đó là dữ liệu lớn. Tất cả các loại máy học đều phụ thuộc nhiều vào khoa học dữ liệu, đây được mô tả tốt nhất là một quá trình hiểu thế giới từ các mẫu trong dữ liệu. Trong trường hợp này, AI đang học hỏi từ dữ liệu và càng nhiều dữ liệu thì kết quả càng chính xác. Có một số ngoại lệ đối với quy tắc này do những gì được gọi là quá mức, nhưng đây là một mối quan tâm mà các nhà phát triển AI nhận thức được và có biện pháp phòng ngừa để bù đắp cho.

Tầm quan trọng của dữ liệu lớn là lý do tại sao các công ty như Tesla có lợi thế thị trường rõ ràng khi nói đến công nghệ xe tự hành. Mỗi chiếc Tesla đang chuyển động và sử dụng chế độ lái tự động đều đang cung cấp dữ liệu vào đám mây. Điều này cho phép Tesla sử dụng học tập củng cố sâu và các tinh chỉnh thuật toán khác để cải thiện hệ thống xe tự hành tổng thể.

Đây cũng là lý do tại sao các công ty như Google sẽ rất khó để những kẻ thách thức soán ngôi. Mỗi ngày trôi qua là một ngày Google thu thập dữ liệu từ vô số sản phẩm và dịch vụ của mình, bao gồm kết quả tìm kiếm, Google Adsense, thiết bị di động Android, trình duyệt web Chrome và thậm chí cả bộ điều nhiệt Nest. Google đang đuối vì dữ liệu nhiều hơn bất kỳ công ty nào khác trên thế giới. Điều này thậm chí không tính tất cả các ảnh chụp mặt trăng mà họ tham gia.


Bằng cách hiểu tại sao học sâu và khoa học dữ liệu lại quan trọng, chúng ta có thể suy ra lý do tại sao các công ty dưới đây lại mạnh mẽ như vậy.

Các công ty AI để đầu tư vào

Có ba nhà lãnh đạo thị trường hiện tại sẽ rất khó để thách thức.

Alphabet Inc (NASDAQ: GOOGL)

Alphabet Inc là công ty bảo trợ cho tất cả các sản phẩm của Google bao gồm công cụ tìm kiếm Google. Một bài học lịch sử ngắn là cần thiết để giải thích tại sao họ lại dẫn đầu thị trường về AI như vậy. Năm 2010, một công ty của Anh DeepMind được ra mắt với mục tiêu áp dụng các kỹ thuật học máy khác nhau nhằm xây dựng các thuật toán học tập có mục đích chung.

Vào năm 2013, DeepMind đã gây bão thế giới với nhiều thành tích khác nhau bao gồm việc trở thành nhà vô địch thế giới tại bảy trò chơi Atari bằng cách sử dụng học tập củng cố sâu.

Năm 2014, Google mua lại DeepMind với giá 500 triệu đô la, ngay sau đó vào năm 2015 DeepMind’s AlphaGo trở thành chương trình AI đầu tiên đánh bại một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp của con người và là chương trình đầu tiên đánh bại một nhà vô địch cờ vây thế giới. Đối với những người không quen thuộc với cờ vây, nó được nhiều người coi là trò chơi thách thức nhất tồn tại.

DeepMind hiện được coi là một dẫn đầu thị trường trong học tập củng cố sâu và là ứng cử viên hàng đầu để đạt đượcTrí tuệ nhân tạo (AGI), một loại AI tương lai với mục tiêu cuối cùng đạt được hoặc vượt qua trí thông minh cấp độ con người.

Chúng tôi vẫn cần tính đến các loại AI khác mà Google hiện đang tham gia, chẳng hạn như Waymo, công ty dẫn đầu thị trường về công nghệ xe ô tô, chỉ đứng sau Tesla và các hệ thống AI bí mật hiện được sử dụng trong công cụ tìm kiếm Google.

Google hiện đang tham gia vào rất nhiều cấp độ AI, đến mức sẽ cần một bài báo đầy đủ để đề cập đến tất cả.

Tesla (NASDAQ: TSLA)

Như đã nói trước đây Tesla đang tận dụng dữ liệu lớn từ đội xe địa hình để thu thập dữ liệu từ hệ thống lái xe ô tô của mình. Dữ liệu được thu thập càng nhiều thì dữ liệu đó càng có thể cải thiện bằng cách sử dụng học tập củng cố sâu, điều này đặc biệt quan trọng đối với những gì được coi là các trường hợp cạnh, đây được gọi là các tình huống không thường xuyên xảy ra trong đời thực.

Ví dụ, không thể dự đoán và lập trình cho mọi loại tình huống có thể xảy ra trên đường, chẳng hạn như một chiếc vali lăn vào dòng xe cộ, hoặc một chiếc máy bay rơi từ trên trời xuống. Trong trường hợp này, có rất ít dữ liệu cụ thể và hệ thống cần liên kết dữ liệu từ nhiều tình huống khác nhau. Đây là một lợi thế khác của việc có một lượng dữ liệu khổng lồ, trong khi đây có thể là lần đầu tiên một chiếc Tesla ở Houston gặp phải tình huống, rất có thể một chiếc Tesla ở Dubai cũng có thể đã gặp phải điều gì đó tương tự.

Tesla cũng là công ty dẫn đầu thị trường về công nghệ pin, và trong công nghệ điện cho xe cộ. Cả hai điều này đều dựa vào hệ thống AI để tối ưu hóa phạm vi hoạt động của xe trước khi cần sạc lại. Tesla được biết đến với mức độ thường xuyên cập nhật trực tuyến với các tối ưu hóa AI giúp cải thiện một vài điểm phần trăm hiệu suất và phạm vi hoạt động của đội xe.

Như thể điều này là không đủ, Tesla cũng thiết kế chip AI của riêng mình, điều này có nghĩa là nó không còn phụ thuộc vào chip của bên thứ ba và họ có thể tối ưu hóa chip để hoạt động với phần mềm tự lái đầy đủ của họ từ đầu.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA là công ty có vị trí tốt nhất để tận dụng sự gia tăng nhu cầu hiện tại về chip GPU (Bộ xử lý đồ họa), vì họ hiện đang chịu trách nhiệm 80% của tất cả GPU bán hàng.

Mặc dù ban đầu GPU được sử dụng cho các trò chơi điện tử, nhưng chúng đã nhanh chóng được chấp nhận bởi ngành công nghiệp AI đặc biệt cho học sâu. Lý do GPU rất quan trọng là do tốc độ tính toán của AI được tăng cường đáng kể khi các phép tính được thực hiện song song. Trong khi đào tạo ANN học sâu, đầu vào là bắt buộc và điều này phụ thuộc nhiều vào phép nhân ma trận, nơi mà sự song song là quan trọng.

NVIDIA liên tục phát hành chip AI mới được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng và yêu cầu khác nhau của các nhà nghiên cứu AI. Chính áp lực đổi mới liên tục này đang duy trì NVIDIA là công ty dẫn đầu thị trường.

Chọn một nhà môi giới chứng khoán

Bước đầu tiên trong hành trình của bạn là chọn một nhà môi giới chứng khoán. Một nhà môi giới mà chúng tôi đề xuất là Firstrade.

Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) - Mọi thứ bạn cần biết Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) - Mọi thứ bạn cần biết Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) - Mọi thứ bạn cần biết
★★★★★ ★★★★★ Đánh giá đầu tiên

Xếp hạng của Securities.io được xác định bởi nhóm biên tập của chúng tôi. Công thức tính điểm cho các nhà môi giới chứng khoán tính đến hàng chục yếu tố, bao gồm phí tài khoản và mức tối thiểu, nền tảng giao dịch, hỗ trợ khách hàng, cơ quan quản lý và các tùy chọn đầu tư.

★★★★★ ★★★★★ Đánh giá tài chính M1

Xếp hạng của Securities.io được xác định bởi nhóm biên tập của chúng tôi. Công thức tính điểm cho các nhà môi giới chứng khoán tính đến hàng chục yếu tố, bao gồm phí tài khoản và mức tối thiểu, nền tảng giao dịch, hỗ trợ khách hàng, cơ quan quản lý và các tùy chọn đầu tư.

★★★★★ ★★★★★ Public.com đánh giá

Xếp hạng của Securities.io được xác định bởi nhóm biên tập của chúng tôi. Công thức tính điểm cho các nhà môi giới chứng khoán tính đến hàng chục yếu tố, bao gồm phí tài khoản và mức tối thiểu, nền tảng giao dịch, hỗ trợ khách hàng, cơ quan quản lý và các tùy chọn đầu tư.

Phí

Không hoa hồng

Phí

Không hoa hồng

Phí

Không hoa hồng

Tài khoản tối thiểu

không ai

Tài khoản tối thiểu

$ 100

Tài khoản tối thiểu

không ai

Khuyến mại

Cổ phiếu miễn phí *

*Xem thông tin chi tiết của website.

Khuyến mại

không ai

Khuyến mại

không ai

Tóm lược

Không thể liệt kê tất cả các công ty có liên quan đến một số dạng AI, điều quan trọng là hiểu các công nghệ học máy chịu trách nhiệm cho hầu hết sự đổi mới và tăng trưởng mà ngành công nghiệp này đã chứng kiến. Chúng tôi đã nêu bật 3 công ty dẫn đầu thị trường, nhiều công ty khác sẽ xuất hiện. Để bắt kịp AI, bạn nên cập nhật Tin tức về AI, tránh sự cường điệu của AI và hiểu rằng lĩnh vực này không ngừng phát triển.

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