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

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo que no requiere presentación. La IA se ha aprovechado de la ley de Moore, que afirma que se puede esperar que la velocidad y capacidad de las computadoras se dupliquen cada dos años. Desde 2012, la cantidad de computación utilizada en las mayores ejecuciones de entrenamiento de IA 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 que aprendan. Existen varios tipos de algoritmos de aprendizaje automático, el más popular con diferencia es deep learning, esto implica introducir datos en un Red neuronal artificial (ANA). Una ANN es una red de funciones matemáticas con un uso intensivo de computación unidas en un formato inspirado en las redes neuronales que se encuentran en el cerebro humano.

Cuanto más grandes volúmenes de datos Cuanto más se introduce en una ANN, más precisa se vuelve la ANN. Por ejemplo, si está intentando entrenar una RNA para que aprenda a identificar imágenes de gatos, si alimenta a la red con 1000 imágenes de gatos, la red tendrá un pequeño nivel de precisión de quizás 70%; si lo aumenta a 10000 imágenes, la red tendrá un pequeño nivel de precisión de quizás 80%. El nivel de precisión puede aumentar al 100000%; si lo aumenta en 90 imágenes, entonces acaba de aumentar la precisión de la red al XNUMX%, 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 crecer.

Hay muchos otros tipos de aprendizaje automático que son prometedores, como aprendizaje reforzado, se trata de entrenar a un agente mediante la repetición de acciones y recompensas asociadas. Al utilizar el aprendizaje por refuerzo, un sistema de IA 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 desempeño en la siguiente partida.

Actualmente, los mejores tipos de IA utilizan una combinación de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo en lo que comúnmente se conoce como aprendizaje de refuerzo profundo. Todas las empresas de inteligencia artificial líderes en el 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 metaaprendizaje, en aras de la simplicidad, el aprendizaje profundo y su primo más avanzado, el aprendizaje por refuerzo profundo, son con lo que los inversores deberían estar más familiarizados. Las empresas que estén a la vanguardia de este avance tecnológico estarán mejor posicionadas para aprovechar el enorme crecimiento exponencial que estamos presenciando en la IA.

Ciencia de datos y big data

Si hay un diferenciador entre las empresas que tendrán éxito y se convertirán en líderes del mercado y las que fracasarán, es grandes volúmenes de datos. 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 aprende 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 compensarla.

La importancia del big data es la razón por la que empresas como Tesla tienen una clara ventaja en el mercado cuando se trata de tecnología de vehículos autónomos. Cada Tesla que está en movimiento y utiliza el piloto automático está alimentando datos a la nube. Esto permite a Tesla utilizar el aprendizaje por refuerzo profundo y otros ajustes de algoritmos para mejorar el sistema general del vehículo autónomo.

Esta es también la razón por la que a empresas como Google les resultará tan difícil destronar a sus rivales. Cada día que pasa es un día en el que Google recopila datos de su infinidad de productos y servicios, esto incluye resultados de búsqueda, Google Adsense, dispositivos móviles Android, el navegador web Chrome e incluso el termostato Nest. Google está ahogando más datos que cualquier otra empresa del mundo. Esto sin contar todos los viajes a la luna en los que participan.

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

Empresas de IA en las que invertir

Hay tres líderes del mercado actuales a los que será muy difícil desafiar.

Alfabeto Inc (NASDAQ: GOOGL)

alfabeto Inc es la empresa que agrupa todos los productos de Google, incluido el motor de búsqueda de Google. Es necesaria una breve lección de historia para explicar por qué son líderes del mercado de 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 arrasó en el mundo 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 de dólares, poco después, en 2015, AlphaGo de DeepMind se convirtió en el primer programa de inteligencia artificial en derrotar a un jugador humano profesional de Go y 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 el aprendizaje por refuerzo profundo y un candidato líder para lograrInteligencia Artificial General (AGI), un tipo futurista de IA con el objetivo de alcanzar o superar el nivel de inteligencia humana.

Todavía debemos tener en cuenta los otros tipos de IA en los que Google participa actualmente, como Waymo, 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.

Actualmente, Google está involucrado en tantos niveles de IA que haría falta un artículo exhaustivo para cubrirlos todos.

Tesla (NASDAQ: TSLA)

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

Por ejemplo, es imposible predecir y programar todo tipo de escenarios que puedan ocurrir en la carretera, como una maleta rodando entre 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 se haya encontrado con algo similar.

Tesla también es líder del mercado en tecnología de la batería, y en tecnología eléctrica para vehículos. Ambos dependen de sistemas de inteligencia artificial para optimizar la autonomía de un vehículo antes de que sea necesaria una recarga. Tesla es conocida por sus frecuentes actualizaciones al aire con optimizaciones de IA que mejoran en unos puntos porcentuales el rendimiento y la autonomía de su flota de vehículos.

Por si esto fuera poco, Tesla también 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 conducción autónoma 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, la industria de la IA las adoptó rápidamente específicamente para el aprendizaje profundo. La razón por la que las GPU son tan importantes es que la velocidad de los cálculos de IA mejora enormemente cuando los cálculos se realizan en paralelo. Durante el entrenamiento de una ANN de aprendizaje profundo, se requieren entradas 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 la que mantiene a NVIDIA como líder del mercado.

Elija un corredor de bolsa

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

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Resumen

Es imposible enumerar todas las empresas que participan 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 ha presenciado la industria. Hemos destacado a 3 líderes del mercado, vendrán muchos más. Para mantenerse al tanto de la IA, debe mantenerse al día con noticias de IA, evite las exageraciones sobre la IA y comprenda que este campo está en constante evolución.