AI to największy temat chwili i wszystkie wielkie technologie chcą zgarnąć swój kawałek tortu w tym trendzie. Który z nich odniesie sukces? Który z nich ma największe szanse i jak sobie radzą?

O co toczy się wyścig?

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina, która skupia się na tworzeniu inteligentnych maszyn i oprogramowania. Firmy obecnie walczą o przywództwo w kluczowych obszarach, które składają się na ogromny tort, z którego każda firma chce mieć kęs. I jest to kuszące! A w jakich obszarach toczy się ten wyścig?

- Ogólne AI: Osiągnięcie maszyn o inteligencji na poziomie człowieka i inteligencji ogólnej. To wciąż poza zasięgiem, ale to długoterminowy cel dla firm technologicznych. Google, OpenAI, DeepMind itp. są zaangażowane w te badania.

- Special AI: Skupione na osiągnięciu i przewyższeniu ludzkich możliwości w konkretnych domenach, takich jak gra w Go (DeepMind), przetwarzanie języka naturalnego (Google, Facebook), rozpoznawanie obrazów (Google, Facebook, NVIDIA) itp.

- Applied AI: Rozwój systemów i algorytmów AI, które mogą być powszechnie stosowane w aplikacjach biznesowych do automatyzacji, przewidywania, personalizacji i rekomendacji. Działają tu niemal wszystkie największe firmy technologiczne.

- Etyka i bezpieczeństwo: Niezbędne badania nad wdrożeniem zasad etyki i bezpieczeństwa do rozwoju AI. Aktywne są tu Google (AI Principles), DeepMind (Responsible AI), OpenAI i Facebook (AI Ethics Board).

- Przejrzystość i wyjaśnialność: opracowanie nowych technik zapewniających przejrzystość i zrozumienie AI, algorytmów i ich procesu decyzyjnego. Jest to wciąż otwarty i aktywny obszar badań.

- Regulacja: Potencjalne ramy regulacyjne mające zastosowanie do AI. To tutaj firmy technologiczne i rządy walczą o odpowiednie standardy i prawa.

Ostatnie raporty o dochodach głównych firm AI sugerują, że nawet obecne trudne środowisko makroekonomiczne nie osłabiło ich determinacji w rozwijaniu istniejących i nowych ofert AI. Firmy nadal intensywnie inwestują w AI, przy czym w 2021 r. globalne prywatne inwestycje wzrosły ponad dwukrotnie rok do roku. Podobnie liczba wniosków patentowych prawie podwoiła się w 2021 r. do 141 000 z poprzedniego roku. Głód jest ogromny.

A kto radzi sobie najlepiej?

Alphabet $GOOG

To chyba mówi wszystko, że firma ogłosiła niedawno wewnętrzny "kod czerwony". W rzeczywistości brakuje im pociągu na wszystkich torach. Ich wyszukiwarka jest pod ogromną presją ze strony innych firm i konkurencji. Ich dominacja na rynku jest zagrożona.

CEO Pichai powiedział na wezwaniu do zarobków, że firma robi "dobre postępy" w kierunku ich celów AI.

"Będziemy nadal włączać generatywne postępy w AI, aby poprawić wyszukiwanie w sposób przemyślany i celowy" - powiedział Pichai.

Powiedział, że Google używa AI do poprawy współczynników konwersji reklam i zmniejszenia ilości balastu, który trafia do modeli AI. Pichai powiedział, że oprócz swoich własnych chipów, które zasilają modele, używa również procesorów z Nvidii.
, który sprawia, że większość chipów graficznych używanych do szkolenia i wdrażania najnowocześniejszych AI. Ta moc obliczeniowa może być dużą zaletą.

AlphaGo to sztuczna inteligencja opracowana przez DeepMind, spółkę zależną Alphabetu. AlphaGo trafił na pierwsze strony gazet i wiadomości w 2016 roku, gdy pokonał najinteligentniejszego na świecie gracza Go, Lee Sedola , w pięciogodzinnym meczu. Go to rodzaj starożytnej chińskiej gry planszowej, która ma proste zasady, ale jest niesamowicie skomplikowana i nie da się w nią grać bez ludzkiej intuicji. Gra ma ogromną liczbę ruchów, które czynią ją bardziej złożoną i naprawdę trudną lub po prostu niemożliwą do nauczenia się przez maszynę, jak wielu naukowców myślało w tamtym czasie.

AlphaGo rozwinęła jednak intuicję na poziomie człowieka i jest w stanie zagrać w grę bardziej kreatywnie niż ktokolwiek kiedykolwiek w nią grał. Jest to możliwe dzięki metodzie szkolenia modeli uczenia maszynowego znanej jako Deep Reinforcement Learning. Model jest trenowany na dużym korpusie ludzkich gier Go i dostrajany za pomocą Reinforcement Learning (uczenie się metodą prób i błędów). DeepMind twierdzi, że ich SI jest uniwersalna, co oznacza, że może zrobić znacznie więcej niż tylko grać w Go. Z tego powodu inżynierowie wykorzystali ją do regulacji systemów chłodzenia w centrach danych Google, a także do rozwiązywania innych rodzajów problemów, takich jak składanie białek itp.

Amazon $AMZN

Amazon skupia się na AI w trzech głównych obszarach:

Personalizacja i rekomendacja: Amazon ma jeden z najbardziej zdolnych systemów rekomendacji na świecie, znany jako Amazon Recommendations. Wykorzystując uczenie maszynowe, może spersonalizować doświadczenie klienta i polecić odpowiednie treści, produkty i usługi. Technologia ta jest wykorzystywana w całym interfejsie internetowym firmy Amazon.

Automatyzacja logistyki: Amazon mocno zainwestował w AI, aby zarządzać swoimi ogromnymi centrami logistycznymi i siecią transportową. Wykorzystuje roboty, systemy przewidywania popytu i optymalizacji tras, aby zwiększyć wydajność i zmniejszyć koszty.

Nowe produkty z AI: Amazon wprowadza na rynek wiele nowych produktów z AI, takich jak wirtualny asystent Alexa, inteligentne głośniki Echo, inteligentne kamery Ring itp. Produkty te pomagają wprowadzić AI do codziennego życia klientów i pozwalają Amazonowi zbierać ogromne ilości danych do szkolenia swoich systemów AI.

Oprócz tych podstawowych obszarów, Amazon angażuje się również w badania w obszarach etycznej AI, przejrzystych algorytmów i regulacji AI. W ostatnich latach zainwestował w kilka organizacji badawczych skupionych na tych zagadnieniach.

W czwartek CEO Amazon Andy Jassy udzielił niezwykle długiej odpowiedzi na pytanie analityka o plany firmy dotyczące generatywnej AI.

Jassy powiedział, że Amazon buduje własne LLM i projektuje chipy do uczenia maszynowego w centrach danych, podkreślając, że rynek jest ogromny.

"Te duże modele językowe, zdolność do generatywnego AI, były już od jakiegoś czasu. Ale szczerze mówiąc, zaledwie sześć do dziewięciu miesięcy temu, te modele nie były tak atrakcyjne" - powiedział Jassy. "Stały się one o wiele większe i o wiele lepsze tak szybko, że to naprawdę stanowi niezwykłą okazję do przekształcenia praktycznie każdego istniejącego doświadczenia klienta".

Jassy powiedział również, że rozmiar Amazon pozwoli mu stać się jedną z niewielu firm tworzących LLM, co może zająć setki komputerów działających przez tygodnie, nadzorowanych przez drogich inżynierów uczenia maszynowego.

Meta $META

Meta (dawniej Facebook) skupia się na AI w trzech głównych obszarach:

Personalizacja doświadczenia użytkownika: Meta wykorzystuje AI i uczenie maszynowe do personalizacji treści, które użytkownicy widzą w swoich news feedach i na platformach takich jak Facebook, Instagram i WhatsApp. Celem jest zapewnienie, że użytkownicy widzą najbardziej istotne i interesujące posty i reklamy.

Bezpieczeństwo i moderacja treści: Meta mocno zainwestowała w systemy AI, aby wykrywać i moderować szkodliwe treści, takie jak dezinformacja, terroryzm, mowa nienawiści i inne. Systemy te pomagają zapewnić bezpieczne środowisko na swoich platformach, chociaż ich wydajność jest nadal przedmiotem krytyki.

Badania nad etyką AI: Meta ustanowiła Radę Etyki AI, aby zbadać zasady etyczne i ramy odpowiedzialnego wykorzystania AI. Celem jest zapewnienie, że SI w Meta jest rozwijana i używana w sposób odpowiedzialny i etyczny. Rada ta wzbudziła jednak kontrowersje ze względu na skład jej członków.

Meta inwestuje również w badania nad przejrzystymi algorytmami, wyjaśnialnością AI i długoterminową bezpieczną sztuczną "inteligencją". Podczas gdy ich obecne portfolio AI jest głównie na poziomie stosowanym do personalizacji treści i moderacji, wydaje się, że starają się odgrywać aktywną rolę w ważnych kwestiach etycznych otaczających te osiągnięcia technologiczne.

Zuckerberg powiedział, że podczas gdy firma wykorzystała uczenie maszynowe do zapewnienia rekomendacji i zasilania produktów takich jak news feed Facebooka lub systemy reklamowe, nowym głównym obszarem zainteresowania są generatywne modele fundamentów.

"Zrobiliśmy dość niesamowite postępy w tej dziedzinie, a praca, która dzieje się teraz, będzie miała wpływ na każdą z naszych aplikacji i usług", powiedział Zuckerberg.

Powiedział, że firma będzie pracować nad różnymi produktami wykorzystującymi tę technologię, w tym doświadczeniami z czatu na WhatsApp i Facebook Messenger, narzędziami do tworzenia obrazów dla postów na Facebooku i Instagramie, a ostatecznie programami, które mogłyby wypluwać całe filmy z krótkich opisów.

Microsoft $MSFT

Microsoft wykorzystuje technologię GPT firmy OpenAI w swojej wyszukiwarce Bing, pakiecie Office i systemie telekonferencyjnym Teams.

Microsoft jest podekscytowany tym zakupem. Na przykład mówi, że pobrania dla Binga wzrosły czterokrotnie, odkąd Microsoft dodał chatbota . Microsoft stworzył ponad 200 milionów obrazów dzięki integracji z Bingiem.

Ale inwestorzy nie mogą się jeszcze cieszyć w 100%. CEO ostrzegł, że do budowy ogromnych centrów danych potrzebnych do uruchomienia aplikacji AI będzie potrzebny znaczny kapitał.

Microsoft obecnie skupia się na AI w trzech głównych obszarach:

Platforma Azure AI: Azure to środowisko obliczeniowe w chmurze, które zapewnia szeroki zakres usług AI, takich jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie, przetwarzanie języka naturalnego, wizja komputerowa i inne. Z usług tych mogą korzystać zarówno wewnętrzne zespoły Microsoft, jak i zewnętrzni klienci i partnerzy. Azure AI jest liderem na rynku wdrożeń AI w przedsiębiorstwach.

Aplikacje i funkcje z AI: Microsoftzintegrował AI z wieloma swoimi produktami, w tym Office 365, Dynamics 365, LinkedIn itp. Obejmuje to funkcje takie jak automatyczne generowanie treści, spersonalizowane zalecenia, analityka predykcyjna i automatyzacja procesów.

Etyczne badania nad AI: Microsoft stworzył zespół AI and Ethics in Engineering and Research (AETHER), aby badać zasady etyczne dla rozwoju AI zgodnie z wartościami integralności, włączenia, przejrzystości i sprawiedliwości. Współpracują również z kilkoma organizacjami partnerskimi, takimi jak Partnership on AI, w celu promowania odpowiedzialnej AI.

Apple $AAPL

Apple jest specyficzne. Każdy spodziewałby się, że taki gigant będzie dominował. W rzeczywistości jednak nie pokazało jeszcze nic istotnego. Wciąż tylko kontynuuje swoje oryginalne projekty AI, którymi są:

Asystent Siri: Siri to asystent głosowy Apple, który dzięki uczeniu maszynowemu stale się uczy i zwiększa swoje możliwości. Siri wykorzystuje rozpoznawanie mowy, systemy dialogowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć polecenia i zapytania użytkownika.

Rozpoznawanie twarzy i Touch ID: Apple wykorzystuje Face ID i Touch ID do zabezpieczania swoich urządzeń i strumieniowego przesyłania treści. Te systemy biometryczne wykorzystują uczenie maszynowe i sieci neuronowe do identyfikacji użytkowników.

Personalizacja rekomendacji: Apple wykorzystuje dane ze swoich urządzeń, usług i sklepu App Store do personalizacji treści i rekomendacji aplikacji dla każdego użytkownika. Celem tych działań jest dostarczanie najbardziej odpowiednich informacji w oparciu o zainteresowania i preferencje każdego użytkownika.

Zastrzeżenie: To nie jest w żaden sposób rekomendacja inwestycyjna. Jest to wyłącznie moje podsumowanie i analiza oparta na danych z Internetu i innych źródeł. Inwestowanie na rynkach finansowych jest ryzykowne i każdy powinien inwestować w oparciu o własne decyzje. Ja jestem tylko amatorem dzielącym się swoimi opiniami.