Barron já em Outubro de 2015, tinha feito com AI-temático reportagem de capa foi intitulado "Watch Out Intel, vem aqui o Facebook". Que tinha sido referido Nvidia, as ações subiram 770 por cento, micron podem permanecer no desenvolvimento AI, uma nova geração de estrelas, indústria de chips, porque o processo de desenvolvimento, exige uma série de chips de memória, o preço das ações da empresa até agora tem crescido a 270%.
Nvidia share price chart por cinco anos
Atualmente, a IA ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento e pode haver retornos mais poderosos no futuro.
Com o advento da rede e da computação em nuvem, os gigantes da rede podem agregar grandes quantidades de dados e realizar cálculos em seus data centers, e cientistas da computação criaram um novo modelo de aprendizado de máquina chamado deep learning. Este modelo não exige que os cientistas estabeleçam regras explícitas de cálculo.
A figura a seguir mostra um exemplo de aprendizado profundo em que um computador é ensinado a reconhecer fotos de gatos, milhões de fotos de gatos são inseridas em computadores e muitos exemplos de gatos não-gatos também são inseridos, como fotografias de cães. Nos pixels da imagem, existem muitos padrões básicos de forma.
Um dos paradigmas da aprendizagem profunda, identificando cães e gatos
Em seguida, ele vai encontrar essas formas muito básicas, como se reunir para formar padrões reconhecíveis (orelhas pontiagudas) e irrelevantes (orelhas macias) reconhecíveis, que se tornarão um novo modelo do computador e, mais tarde, identificar se a imagem é um gato Ele aplicará esse modelo.
Esse tipo de aprendizado profundo é um novo paradigma poderoso: os seres humanos só precisam estabelecer uma meta básica, como classificar as imagens, e deixar o computador descobrir as soluções. A série de etapas pelas quais o computador passa é chamada de "rede". Diferentes redes são boas em coisas diferentes.Por exemplo, a chamada aprendizagem por reforço usa mensagens muito simples, requer apenas um cenário e um conjunto de regras, que podem encontrar o melhor modo de ação.
No final de 2017, o Google usou esse método para criar um computador de autoaprendizagem Go AI modelo AlphaGo Zero. Este modelo usa a tecnologia de rede neural. Ele aprende vários movimentos e descobre novas estratégias jogando contra si mesmo. A inteligência humana não é necessária no processo de aprendizagem e acaba por derrotar os melhores jogadores de xadrez humanos.
O papel importante que as empresas de tecnologia desempenham no desenvolvimento de AI é fornecer o suporte de hardware necessário ou novos equipamentos de máquina. Por exemplo, os chips de GPU da Nvidia são mais eficientes do que os microprocessadores da Intel. Em 2021, chips que suportam aprendizado profundo foram introduzidos.
Aprendizagem profunda se tornará mais comum na computação.Com o tempo, o aprendizado profundo assumirá o trabalho dos programas de escrita em humanos.No entanto, devido ao desenvolvimento de chips e software, ainda há um longo caminho a percorrer para atingir esse objetivo.