Nvidia a devenit pentru scurt timp cea mai valoroasă companie din lume săptămâna trecută, după ce acțiunile principalului furnizor de cipuri și infrastructură de rețea utilizate pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială aproape s-au triplat din ianuarie.
Cu toate acestea, până în prezent, revoluția IA nu s-a dovedit a fi un pariu cu sens unic: majoritatea acțiunilor dintr-o serie de indici și fonduri axate pe IA sunt în scădere în acest an.
Chiar și Nvidia, cu o valoare de 3,1 trilioane de dolari, a fost o călătorie nebună. În cele trei ședințe de tranzacționare care au urmat vârfului său istoric, aceasta a pierdut peste 400 de miliarde de dolari în valoare de piață. În săptămâna precedentă, a adăugat 360 de miliarde de dolari. În ultimii trei ani, volatilitatea prețului acțiunilor sale a fost de cinci ori mai mare decât cea a indicelui S&P 500.
Actuala revoluție a IA
Aceste fluctuații epice reflectă incertitudinea investitorilor cu privire la aspectele economice ale inteligenței artificiale. Realizările și promisiunile computerelor autoinstruitoare sunt evidente. Pentru investitorii care doresc să navigheze în acest peisaj înșelător. Este important să înceapă cu progresul tehnologic de care depinde actuala revoluție a IA.
Aplicațiile uimitoare care au declanșat boom-ul inteligenței artificiale par foarte diferite la prima vedere. În martie 2016, programul AlphaGo al Google DeepMind a uimit lumea când l-a învins pe marele Lee Sedol la un joc de societate pentru două persoane. În noiembrie 2020, algoritmul AlphaFold al companiei a rezolvat una dintre marile provocări din domeniul științelor vieții prin prezicerea structurilor proteice pe care le vor forma noile combinații de aminoacizi, deschide un nou tab.
Modelări predictive computerizate
Cu toate acestea, reperele provin din aceeași inovație. O îmbunătățire dramatică a preciziei modelării predictive computerizate. După cum a explicat Rich Sutton, pionier al IA, într-o postare pe blog din 2019. Timp de decenii, cercetătorii au antrenat computerele să joace jocuri și să rezolve probleme prin codificarea cunoștințelor umane greu dobândite. Ei au încercat efectiv să imite capacitatea noastră de a raționa. Dar aceste încercări au fost în cele din urmă depășite de o abordare mult mai puțin complicată. „Includerea descoperirilor noastre”, a concluzionat Sutton, „nu face decât să îngreuneze înțelegerea modului în care poate fi realizat procesul de descoperire”.
Această lecție este familiară. În cartea best-seller din 2015 „Superforecasting: The Art and Science of Prediction”, psihologul canadian Philip Tetlock și coautorul său Dan Gardner au explicat că aceeași metodă agnostică este câștigătoare și pentru oameni. În turneele de predicții, amatorii metodici și deschiși la minte depășesc sistematic performanțele. Modelele AI de ultimă generație de astăzi automatizează în esență abordarea superprevăzătorilor.
Algoritmi de învățare de calcul
Această rețetă simplă – algoritmi de învățare plus putere de calcul plus date – produce rezultate predictive prodigioase. Ea oferă, de asemenea, un ghid pentru a afla unde se află valoarea pe termen lung a IA.
Începeți cu algoritmii. Institutul de cercetare non-profit Epoch AI estimează, că între 2012 și 2023, puterea de calcul necesară pentru a atinge un prag de performanță stabilit s-a înjumătățit aproximativ la fiecare opt luni. Aceasta este eficiența costurilor obținută prin inovațiile recente în domeniul rețelelor neuronale.
Cu toate acestea, valoarea pe termen lung a acestor algoritmi este mult mai greu de stabilit. Ritmul viitoarelor inovații este greu de prevăzut. Talentul uman care se află în prezent în laboratoarele de inteligență artificială. Deținute de giganții tehnologici poate ieși cu ușurință pe ușă, potrivit reuters.
