Investindo em Inteligência Artificial (IA) – Tudo o que você precisa saber

A Inteligência Artificial (IA) é um campo que dispensa apresentações. A IA aproveitou a Lei de Moore, que estados que se espera que a velocidade e a capacidade dos computadores dupliquem a cada dois anos. Desde 2012, a quantidade de computação utilizada nas maiores execuções de treinamento de IA tem aumentado exponencialmente com um dobrando a cada 3 a 4 meses, com o resultado final de que a quantidade de recursos computacionais atribuídos à IA cresceu 300,000 vezes desde 2012. Nenhuma outra indústria se compara a estas estatísticas de crescimento.

Exploraremos quais campos da IA ​​estão liderando essa aceleração, quais empresas estão melhor posicionadas para aproveitar esse crescimento e por que isso é importante.

Tipos de aprendizado de máquina

Aprendizado de máquinas é um subcampo da IA ​​que consiste essencialmente em programar máquinas para aprender. Existem vários tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, o mais popular, de longe, é deep learning, isso envolve alimentar dados em um Rede neural artificial (ANN). Uma RNA é uma rede de funções matemáticas com uso intensivo de computação unidas em um formato inspirado nas redes neurais encontradas no cérebro humano.

O mais dados grandes que é alimentado em uma RNA, mais precisa ela se torna. Por exemplo, se você estiver tentando treinar uma RNA para aprender como identificar imagens de gatos, se você alimentar a rede com 1000 imagens de gatos, a rede terá um pequeno nível de precisão de talvez 70%, se você aumentar para 10000 imagens, o o nível de precisão pode aumentar para 80%, se você aumentar em 100000 fotos, então você acabou de aumentar a precisão da rede para 90% e assim por diante.

É aqui que reside uma das oportunidades: as empresas que dominam o campo do desenvolvimento de chips de IA estão naturalmente maduras para o crescimento.

Existem muitos outros tipos de aprendizado de máquina que se mostram promissores, como aprendizagem de reforço, trata-se de treinar um agente por meio da repetição de ações e recompensas associadas. Ao usar a aprendizagem por reforço, um sistema de IA pode competir consigo mesmo com a intenção de melhorar seu desempenho. Por exemplo, um programa que joga xadrez jogará contra si mesmo repetidamente, com cada instância do jogo melhorando seu desempenho no próximo jogo.

Atualmente, os melhores tipos de IA usam uma combinação de aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço, no que é comumente referido como aprendizagem por reforço profundo. Todas as empresas líderes de IA do mundo, como a Tesla, usam algum tipo de aprendizado por reforço profundo.

Embora existam outros tipos de sistemas importantes de aprendizado de máquina que estão sendo avançados atualmente, como meta-aprendizagem, por uma questão de simplicidade, o aprendizado profundo e seu primo mais avançado, o aprendizado por reforço profundo, são o que os investidores devem estar mais familiarizados. As empresas que estão na vanguarda deste avanço tecnológico estarão melhor posicionadas para tirar partido do enorme crescimento exponencial que estamos a testemunhar na IA.

Ciência de Dados e Big Data

Se existe um diferenciador entre as empresas que terão sucesso e se tornarão líderes de mercado e as empresas que fracassarão, é dados grandes. Todos os tipos de aprendizado de máquina dependem fortemente de ciência de dados, isso é melhor descrito como um processo de compreensão do mundo a partir de padrões de dados. Neste caso, a IA está aprendendo com os dados e quanto mais dados, mais precisos serão os resultados. Existem algumas exceções a esta regra devido ao que é chamado sobreajuste, mas esta é uma preocupação que os desenvolvedores de IA conhecem e tomam precauções para compensar.

A importância do big data é a razão pela qual empresas como a Tesla têm uma clara vantagem de mercado quando se trata de tecnologia de veículos autónomos. Cada Tesla que está em movimento e usando piloto automático está alimentando dados na nuvem. Isso permite que Tesla use aprendizado de reforço profundo e outros ajustes de algoritmo para melhorar o sistema geral de veículos autônomos.

É também por isso que empresas como o Google serão tão difíceis de serem destronadas pelos concorrentes. Cada dia que passa é um dia em que o Google coleta dados de sua infinidade de produtos e serviços, incluindo resultados de pesquisa, Google Adsense, dispositivo móvel Android, navegador Chrome e até mesmo o termostato Nest. O Google está se afogando em mais dados do que qualquer outra empresa no mundo. Isso sem contar todos os disparos lunares em que estão envolvidos.

Ao compreender por que o aprendizado profundo e a ciência de dados são importantes, podemos inferir por que as empresas abaixo são tão poderosas.

Empresas de IA para investir

Existem três líderes de mercado atuais que serão muito difíceis de desafiar.

Alfabeto Inc (NASDAQ: GOOGL)

alfabeto Inc é a empresa guarda-chuva de todos os produtos do Google, incluindo o mecanismo de pesquisa Google. Uma breve lição de história é necessária para explicar por que eles são líderes de mercado em IA. Em 2010, uma empresa britânica DeepMind foi lançado com o objetivo de aplicar várias técnicas de aprendizado de máquina na construção de algoritmos de aprendizado de uso geral.

Em 2013, DeepMind conquistou o mundo com várias conquistas, incluindo se tornar campeã mundial em sete jogos Atari usando aprendizado por reforço profundo.

Em 2014, Google adquiriu DeepMind por US$ 500 milhões, logo depois disso, em 2015, o AlphaGo da DeepMind se tornou o primeiro programa de IA a derrotar um jogador humano profissional de Go e o primeiro programa a derrotar um campeão mundial de Go. Para quem não está familiarizado com Go, ele é considerado por muitos o jogo mais desafiador que existe.

DeepMind é atualmente considerado um líder de mercado na aprendizagem por reforço profundo e um dos principais candidatos para alcançarInteligência Geral Artificial (AGI), um tipo futurista de IA com o objetivo de eventualmente alcançar ou superar a inteligência de nível humano.

Ainda precisamos levar em consideração outros tipos de IA em que o Google está atualmente envolvido, como Waymo, líder de mercado em tecnologia de veículos autônomos, atrás apenas da Tesla, e dos sistemas secretos de IA atualmente usados ​​no mecanismo de busca Google.

O Google está atualmente envolvido em tantos níveis de IA que seria necessário um artigo exaustivo para cobrir todos eles.

Tesla (NASDAQ: TSLA)

Como afirmado anteriormente Tesla está aproveitando o big data da sua frota de veículos rodoviários para coletar dados do seu piloto automático. Quanto mais dados são coletados, mais eles podem melhorar usando o aprendizado por reforço profundo. Isso é especialmente importante para o que é considerado casos extremos, conhecidos como cenários que não acontecem com frequência na vida real.

Por exemplo, é impossível prever e programar todo tipo de cenário que pode acontecer na estrada, como uma mala rolando no trânsito ou um avião caindo do céu. Neste caso há muito poucos dados específicos e o sistema precisa associar dados de diversos cenários diferentes. Esta é outra vantagem de ter uma enorme quantidade de dados, embora possa ser a primeira vez que um Tesla em Houston encontra um cenário, é possível que um Tesla em Dubai tenha encontrado algo semelhante.

A Tesla também é líder de mercado em tecnologia de bateriae em tecnologia elétrica para veículos. Ambos dependem de sistemas de IA para otimizar o alcance de um veículo antes que seja necessária uma recarga. Tesla é conhecida por seus frequentes atualizações no ar com otimizações de IA que melhoram em alguns pontos percentuais o desempenho e a autonomia de sua frota de veículos.

Como se isso não bastasse, a Tesla também está projetando seus próprios chips de IA, isso significa que não depende mais de chips de terceiros e eles podem otimizar os chips para funcionarem com seu software totalmente autônomo desde o início.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA)

NVIDIA é a empresa mais bem posicionada para aproveitar o atual aumento da demanda por chips GPU (unidade de processamento gráfico), já que atualmente é responsável por 80% de toda GPU vendas.

Embora as GPUs tenham sido inicialmente usadas para videogames, elas foram rapidamente adotado pela indústria de IA especificamente para aprendizagem profunda. A razão pela qual as GPUs são tão importantes é que a velocidade dos cálculos de IA aumenta bastante quando os cálculos são realizados em paralelo. Ao treinar uma RNA de aprendizagem profunda, são necessárias informações e isso depende muito de multiplicações de matrizes, onde o paralelismo é importante.

A NVIDIA está constantemente lançando novos chips de IA otimizados para diferentes casos de uso e requisitos dos pesquisadores de IA. É essa pressão constante para inovar que mantém a NVIDIA como líder de mercado.

Escolha uma corretora de valores

O primeiro passo em sua jornada deve ser escolher uma corretora de valores. Um corretor que recomendamos é primeira venda.

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Resumo

É impossível listar todas as empresas que estão envolvidas em alguma forma de IA, o importante é compreender as tecnologias de aprendizagem automática que são responsáveis ​​pela maior parte da inovação e crescimento que a indústria tem testemunhado. Destacamos 3 líderes de mercado, muitos mais virão. Para se manter atualizado sobre IA, você deve se manter atualizado com notícias de IA, evite o exagero da IA ​​e entenda que esse campo está em constante evolução.