ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาที่ไม่จำเป็นต้องมีการแนะนำ AI ได้สลัดหางของ Moore’s Law ซึ่ง รัฐ ซึ่งคาดว่าความเร็วและความสามารถของคอมพิวเตอร์จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในทุกๆสองปี ตั้งแต่ปี 2012 จำนวนการคำนวณที่ใช้ในการฝึกอบรม AI ที่ใหญ่ที่สุดได้เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณด้วย เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกๆ 3 ถึง 4 เดือน, ด้วยผลลัพธ์สุดท้ายที่จำนวนทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่จัดสรรให้กับ AI ได้เติบโตขึ้น 300,000 เท่าตั้งแต่ปี 2555 ไม่มีอุตสาหกรรมอื่นใดสามารถเทียบเคียงได้กับสถิติการเติบโตเหล่านี้.

เราจะสำรวจว่า AI เป็นผู้นำในการเร่งความเร็วนี้ในด้านใด บริษัท ใดอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดในการใช้ประโยชน์จากการเติบโตนี้และเหตุใดจึงมีความสำคัญ.

ประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นฟิลด์ย่อยของ AI ซึ่งเป็นพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมเครื่องจักรเพื่อเรียนรู้ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องมีหลายประเภทที่นิยมมากที่สุดคือ การเรียนรู้เชิงลึก, สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลลงในไฟล์ โครงข่ายประสาทเทียม (ANN). ANN เป็นเครือข่ายการคำนวณที่เข้มข้นมากของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่รวมเข้าด้วยกันในรูปแบบที่ได้รับแรงบันดาลใจจากเครือข่ายประสาทที่พบในสมองของมนุษย์.

ยิ่ง ข้อมูลใหญ่ ที่ป้อนเข้าไปใน ANN ก็ยิ่ง ANN แม่นยำมากขึ้นเท่านั้น ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังพยายามฝึก ANN เพื่อเรียนรู้วิธีระบุรูปภาพแมวหากคุณป้อนรูปภาพแมว 1,000 ภาพเครือข่ายเครือข่ายจะมีความแม่นยำเพียงเล็กน้อยถึง 70% หากคุณเพิ่มเป็น 10,000 ภาพ ระดับความแม่นยำอาจเพิ่มขึ้นเป็น 80% หากคุณเพิ่มขึ้น 100000 ภาพแสดงว่าคุณเพิ่งเพิ่มความแม่นยำของเครือข่ายเป็น 90% และเป็นต้นไป.

ในที่นี้เป็นโอกาสอย่างหนึ่ง บริษัท ต่างๆที่มีอิทธิพลเหนือด้านการพัฒนาชิป AI นั้นพร้อมสำหรับการเติบโตอย่างเป็นธรรมชาติ.

มีแมชชีนเลิร์นนิงประเภทอื่น ๆ อีกมากมายที่แสดงถึงสัญญาเช่น การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง, นี่คือการฝึกอบรมตัวแทนผ่านการกระทำซ้ำ ๆ และรางวัลที่เกี่ยวข้อง ด้วยการใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังระบบ AI สามารถแข่งขันกับตัวเองได้ด้วยความตั้งใจที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพให้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่นโปรแกรมที่เล่นหมากรุกจะเล่นกับตัวเองซ้ำ ๆ โดยทุกครั้งของการเล่นเกมจะปรับปรุงประสิทธิภาพในเกมถัดไป.

ปัจจุบัน AI ประเภทที่ดีที่สุดใช้ทั้งการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในสิ่งที่เรียกกันทั่วไปว่า การเรียนรู้แบบเสริมแรงอย่างลึกซึ้ง. บริษัท AI ชั้นนำทั้งหมดในโลกเช่น Tesla ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงลึกบางประเภท.

ในขณะที่มีระบบแมชชีนเลิร์นนิงที่สำคัญประเภทอื่น ๆ ที่กำลังก้าวหน้าเช่น meta-learning, เพื่อประโยชน์ในการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียบง่ายและการเรียนรู้เชิงลึกของลูกพี่ลูกน้องขั้นสูงเป็นสิ่งที่นักลงทุนควรคุ้นเคยมากที่สุด บริษัท ที่อยู่แถวหน้าของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้จะอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดในการใช้ประโยชน์จากการเติบโตแบบทวีคูณขนาดใหญ่ที่เราพบเห็นใน AI.

การลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ (AI) - ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้

วิทยาศาสตร์ข้อมูล & ข้อมูลใหญ่

หากมีความแตกต่างระหว่าง บริษัท ที่จะประสบความสำเร็จและกลายเป็นผู้นำตลาดและ บริษัท ที่จะล้มเหลวก็คือ ข้อมูลใหญ่. การเรียนรู้ของเครื่องทุกประเภทต้องพึ่งพาอย่างมาก วิทยาศาสตร์ข้อมูล, สิ่งนี้อธิบายได้ดีที่สุดว่าเป็นกระบวนการทำความเข้าใจโลกจากรูปแบบในข้อมูล ในกรณีนี้ AI กำลังเรียนรู้จากข้อมูลและยิ่งมีข้อมูลมากเท่าใดผลลัพธ์ก็ยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น มีข้อยกเว้นบางประการสำหรับกฎนี้เนื่องจากสิ่งที่เรียกว่า ฟิตติ้งมากเกินไป, แต่นี่เป็นข้อกังวลที่นักพัฒนา AI ตระหนักถึงและใช้มาตรการป้องกันเพื่อชดเชย.

ความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่คือสาเหตุที่ บริษัท ต่างๆเช่น Tesla มีข้อได้เปรียบทางการตลาดที่ชัดเจนเมื่อพูดถึงเทคโนโลยีรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ Tesla ทุกตัวที่มีการเคลื่อนไหวและใช้ระบบนำร่องอัตโนมัติจะป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบคลาวด์ สิ่งนี้ทำให้ Tesla สามารถใช้การเรียนรู้การเสริมกำลังอย่างลึกซึ้งและการปรับแต่งอัลกอริทึมอื่น ๆ เพื่อปรับปรุงระบบรถยนต์อัตโนมัติโดยรวม.

ด้วยเหตุนี้ บริษัท ต่างๆเช่น Google จึงเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ท้าชิงที่จะปลดระวาง ทุกวันที่ผ่านไปเป็นวันที่ Google รวบรวมข้อมูลจากผลิตภัณฑ์และบริการมากมายรวมถึงผลการค้นหา Google Adsense อุปกรณ์เคลื่อนที่ Android เว็บเบราว์เซอร์ Chrome และแม้แต่ Nest thermostat Google กำลังจมน้ำมีข้อมูลมากกว่า บริษัท อื่น ๆ ในโลก นี่ยังไม่นับภาพดวงจันทร์ทั้งหมดที่พวกเขาเกี่ยวข้องด้วย.

ด้วยการทำความเข้าใจว่าเหตุใดการเรียนรู้เชิงลึกและวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงมีความสำคัญเราจึงสามารถสรุปได้ว่าเหตุใด บริษัท ด้านล่างนี้จึงมีประสิทธิภาพมาก.

บริษัท AI ที่จะลงทุน

มีผู้นำตลาดสามรายในปัจจุบันที่เป็นเรื่องยากมากที่จะท้าทาย.

ตัวอักษร Inc (NASDAQ: GOOGL)

Alphabet Inc. เป็น บริษัท ที่ให้บริการผลิตภัณฑ์ Google ทั้งหมดซึ่งรวมถึงเครื่องมือค้นหาของ Google บทเรียนประวัติศาสตร์สั้น ๆ เป็นสิ่งจำเป็นเพื่ออธิบายว่าเหตุใดพวกเขาจึงเป็นผู้นำตลาด AI ในปี 2010 บริษัท สัญชาติอังกฤษ DeepMind เปิดตัวโดยมีเป้าหมายในการใช้เทคนิคต่างๆของการเรียนรู้ของเครื่องในการสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป.

ในปี 2013 DeepMind ได้ยึดครองโลกด้วยความสำเร็จมากมายรวมถึงการเป็นแชมป์โลกที่ เกม Atari เจ็ดเกมโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรง.

ในปี 2014 Google ได้รับ DeepMind ด้วยเงิน 500 ล้านเหรียญ, หลังจากนั้นไม่นานในปี 2015 DeepMind’s AlphaGo กลายเป็นโปรแกรม AI รายการแรกที่เอาชนะผู้เล่น Go มืออาชีพและเป็นโปรแกรมแรกที่เอาชนะแชมป์โลก Go สำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับ Go ถือว่าหลายคนเป็นเกมที่ท้าทายที่สุดในการดำรงอยู่.

ปัจจุบัน DeepMind ถือเป็นไฟล์ ผู้นำตลาด ในการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งและเป็นคู่แข่งชั้นนำในการบรรลุปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) AI ประเภทอนาคตที่มีเป้าหมายในการบรรลุหรือเหนือกว่าสติปัญญาระดับมนุษย์ในที่สุด.

เรายังคงต้องคำนึงถึง AI ประเภทอื่น ๆ ที่ Google มีส่วนเกี่ยวข้องอยู่ในขณะนี้เช่น Waymo, ผู้นำตลาดด้านเทคโนโลยียานยนต์อัตโนมัติรองจาก Tesla และระบบ AI ลับที่ใช้อยู่ในเครื่องมือค้นหาของ Google.

ปัจจุบัน Google มีส่วนร่วมใน AI หลายระดับซึ่งจะต้องใช้เอกสารที่ละเอียดถี่ถ้วนเพื่อครอบคลุมทั้งหมด.

เทสลา (NASDAQ: TSLA)

ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ เทสลา กำลังใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่จากกองยานพาหนะบนท้องถนนเพื่อรวบรวมข้อมูลจากนักบินอัตโนมัติ ยิ่งมีการรวบรวมข้อมูลมากเท่าไหร่ก็ยิ่งสามารถปรับปรุงได้มากขึ้นโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงอย่างลึกซึ้งสิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับสิ่งที่ถือว่าเป็นกรณีพิเศษซึ่งเรียกว่าสถานการณ์ที่ไม่ได้เกิดขึ้นบ่อยครั้งในชีวิตจริง.

ตัวอย่างเช่นเป็นไปไม่ได้ที่จะคาดการณ์และตั้งโปรแกรมในสถานการณ์ทุกประเภทที่อาจเกิดขึ้นบนท้องถนนเช่นกระเป๋าเดินทางที่มีการจราจรติดขัดหรือเครื่องบินตกลงมาจากท้องฟ้า ในกรณีนี้มีข้อมูลเฉพาะน้อยมากและระบบจำเป็นต้องเชื่อมโยงข้อมูลจากสถานการณ์ต่างๆ นี่เป็นข้อดีอีกประการหนึ่งของการมีข้อมูลจำนวนมากในขณะที่อาจเป็นครั้งแรกที่ Tesla ในฮูสตันพบสถานการณ์เป็นไปได้ว่า Tesla ในดูไบอาจพบสิ่งที่คล้ายกัน.

เทสลายังเป็นผู้นำในตลาด เทคโนโลยีแบตเตอรี่, และเทคโนโลยีไฟฟ้าสำหรับยานยนต์ ทั้งสองอย่างนี้อาศัยระบบ AI ในการปรับระยะของรถถังให้เหมาะสมก่อนที่จะต้องเติมพลัง Tesla ขึ้นชื่อเรื่องความบ่อย อัปเดตบนอากาศ ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ AI ที่ปรับปรุงขึ้นเพียงไม่กี่เปอร์เซ็นต์ชี้ให้เห็นถึงประสิทธิภาพและช่วงของกลุ่มยานพาหนะ.

ราวกับว่าสิ่งนี้ไม่เพียงพอ Tesla ก็เช่นกัน ออกแบบชิป AI ของตัวเอง, นั่นหมายความว่ามันไม่ได้พึ่งพาชิปของบุคคลที่สามอีกต่อไปและพวกเขาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพชิปให้ทำงานร่วมกับซอฟต์แวร์ขับเคลื่อนด้วยตัวเองได้ตั้งแต่ต้น.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA เป็น บริษัท ที่อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดในการใช้ประโยชน์จากความต้องการที่เพิ่มขึ้นในปัจจุบันในชิป GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) เนื่องจากปัจจุบันมีหน้าที่รับผิดชอบ 80% ของ GPU ทั้งหมด การขาย.

แม้ว่า GPU จะถูกใช้สำหรับวิดีโอเกมในตอนแรก แต่ก็ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว นำมาใช้โดยอุตสาหกรรม AI โดยเฉพาะสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก เหตุผลที่ GPU มีความสำคัญมากก็คือความเร็วของการคำนวณ AI จะได้รับการปรับปรุงอย่างมากเมื่อทำการคำนวณควบคู่กันไป ในขณะที่ฝึกอบรม ANN แบบเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องมีปัจจัยการผลิตและสิ่งนี้ขึ้นอยู่กับอย่างมาก การคูณเมทริกซ์, ความเท่าเทียมกันเป็นสิ่งสำคัญ.

NVIDIA เปิดตัวชิป AI ใหม่อย่างต่อเนื่องซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งานและความต้องการที่แตกต่างกันของนักวิจัย AI เป็นแรงกดดันอย่างต่อเนื่องในการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่รักษา NVIDIA ในฐานะผู้นำตลาด.

เลือกนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์

ขั้นตอนแรกในการเดินทางของคุณควรเลือกโบรกเกอร์หุ้น โบรกเกอร์ที่เราแนะนำคือ Firstrade.

การลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ (AI) - ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้ การลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ (AI) - ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้ การลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ (AI) - ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้
★★★★★★★★★★ Firstrade รีวิว

การให้คะแนน Securities.io กำหนดโดยทีมบรรณาธิการของเรา สูตรการให้คะแนนสำหรับโบรกเกอร์หุ้นคำนึงถึงปัจจัยหลายสิบอย่างรวมถึงค่าธรรมเนียมบัญชีและขั้นต่ำแพลตฟอร์มการซื้อขายการสนับสนุนลูกค้าหน่วยงานกำกับดูแลและตัวเลือกการลงทุน.

★★★★★★★★★★ M1 Finance Review

การให้คะแนน Securities.io กำหนดโดยทีมบรรณาธิการของเรา สูตรการให้คะแนนสำหรับโบรกเกอร์หุ้นคำนึงถึงปัจจัยหลายสิบอย่างรวมถึงค่าธรรมเนียมบัญชีและขั้นต่ำแพลตฟอร์มการซื้อขายการสนับสนุนลูกค้าหน่วยงานกำกับดูแลและตัวเลือกการลงทุน.

★★★★★★★★★★ Public.com รีวิว

การให้คะแนน Securities.io กำหนดโดยทีมบรรณาธิการของเรา สูตรการให้คะแนนสำหรับโบรกเกอร์หุ้นคำนึงถึงปัจจัยหลายสิบอย่างรวมถึงค่าธรรมเนียมบัญชีและขั้นต่ำแพลตฟอร์มการซื้อขายการสนับสนุนลูกค้าหน่วยงานกำกับดูแลและตัวเลือกการลงทุน.

ค่าธรรมเนียม

ค่าคอมมิชชั่นเป็นศูนย์

ค่าธรรมเนียม

ค่าคอมมิชชั่นเป็นศูนย์

ค่าธรรมเนียม

ค่าคอมมิชชั่นเป็นศูนย์

ขั้นต่ำของบัญชี

ไม่มี

ขั้นต่ำของบัญชี

$ 100

ขั้นต่ำของบัญชี

ไม่มี

โปรโมชั่น

หุ้นฟรี *

* ดูรายละเอียดได้ที่เว็บไซต์.

โปรโมชั่น

ไม่มี

โปรโมชั่น

ไม่มี

สรุป

เป็นไปไม่ได้ที่จะแสดงรายชื่อ บริษัท ทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับ AI บางรูปแบบสิ่งที่สำคัญคือการทำความเข้าใจเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงที่รับผิดชอบต่อนวัตกรรมและการเติบโตส่วนใหญ่ที่อุตสาหกรรมได้เห็น เราได้ไฮไลต์ผู้นำตลาด 3 รายและอีกมากมายที่จะมาพร้อมกัน เพื่อให้ทัน AI คุณควรติดตามข่าวสารล่าสุดด้วย ข่าว AI, หลีกเลี่ยงโฆษณา AI และเข้าใจว่าสาขานี้มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง.

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me