Пропустил рост битка? ИИ ждёт тебя! (1)
Топик состоит из трёх частей.
1. Введение.
2. Возможность вложения в Artificial intelligence ETF.
3. Российские стартапы.
1. Введение, кратко.
Определение из вики:
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. Artificial intelligence, AI) — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ[1]; (2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека[2].
Top 10 Hot Artificial Intelligence (AI) Technologies :
- Natural Language Generation: Producing text from computer data. Currently used in customer service, report generation, and summarizing business intelligence insights. Sample vendors: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
- Speech Recognition: Transcribe and transform human speech into format useful for computer applications. Currently used in interactive voice response systems and mobile applications. Sample vendors: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.
- Virtual Agents: “The current darling of the media,” says Forrester (I believe they refer to my evolving relationships with Alexa), from simple chatbots to advanced systems that can network with humans. Currently used in customer service and support and as a smart home manager. Sample vendors: Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.
- Machine Learning Platforms: Providing algorithms, APIs, development and training toolkits, data, as well as computing power to design, train, and deploy models into applications, processes, and other machines. Currently used in a wide range of enterprise applications, mostly `involving prediction or classification. Sample vendors: Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree.
- AI-optimized Hardware: Graphics processing units (GPU) and appliances specifically designed and architected to efficiently run AI-oriented computational jobs. Currently primarily making a difference in deep learning applications. Sample vendors: Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.
- Decision Management: Engines that insert rules and logic into AI systems and used for initial setup/training and ongoing maintenance and tuning. A mature technology, it is used in a wide variety of enterprise applications, assisting in or performing automated decision-making. Sample vendors: Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.
- Deep Learning Platforms: A special type of machine learning consisting of artificial neural networks with multiple abstraction layers. Currently primarily used in pattern recognition and classification applications supported by very large data sets. Sample vendors: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.
- Biometrics: Enable more natural interactions between humans and machines, including but not limited to image and touch recognition, speech, and body language. Currently used primarily in market research. Sample vendors: 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.
- Robotic Process Automation: Using scripts and other methods to automate human action to support efficient business processes. Currently used where it’s too expensive or inefficient for humans to execute a task or a process. Sample vendors: Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.
- Text Analytics and NLP: Natural language processing (NLP) uses and supports text analytics by facilitating the understanding of sentence structure and meaning, sentiment, and intent through statistical and machine learning methods. Currently used in fraud detection and security, a wide range of automated assistants, and applications for mining unstructured data. Sample vendors: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify.
2. Возможность вложения в Artificial intelligence ETF.
Вложение в отдельные зарубежные стартапы могут нести значительные риски, как в своё время это было с акциями биотехнологий. Некоторые стрельнули, а многие сдулись. В настоящий момент относительно сгладить риск могут вложения в Artificial intelligence ETF, которые показали отличную доходность:
Первая двойка, график на месяцах:
Один из «древних» и больших по активам (по ссылке в таблице PowerShares QQQ), годовой график:
Пробили годовое сопротивление и цена в самой сладкой «волне» по EWA, по Тактике Адверза цена в движении к т.4 (База у МР (модели расширения) очень сильная) и ещё есть куда.
3. Российские стартапы.
8 крутых русских стартапов в области искусственного интеллекта
N-Tech.Lab
Разрабатывает технологии распознавания лиц с помощью нейронных сетей. Выпускник факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ Артем Кухаренко основал эту компанию в 2015 году. Команда проекта разработала интеллектуальный алгоритм FaceN, который умеет анализировать черты лица лучше человека.
VisionLabs
Александр Ханин, Иван Лаптев, Алексей Корничев и Алексей Нехаев зарегистрировали компанию в 2012 году. На старте они вложили в нее 3 млн рублей. VisionLabs разрабатывает технологии распознавания лиц для бизнеса (ритейла, финансового сектора, видеонаблюдения и безопасности). Они предлагают им свою платформу VisionLabs Luna и облачный сервис Face_Is. По данным компании, их продукты обрабатывают изображения в 200 раз быстрее конкурентов.
Cubic.ai
В 2011 году красноярец Юрий Буров продал свою первую ИТ-компанию и переехал в Москву, чтобы заняться робототехникой. В 2012 году он вместе с инженерами Андреем Грязновым и Константином Крестниковым запустил компанию Cubic Robotics. Они разработали Cubic — домашнего робота-ассистента с голосовым управлением. Гаджет умеет шутить, заводить будильник, напоминать о делах, включать и переключать музыку, рассказывать о пробках и погоде, читать новости и отвечать на вопросы.
DigitalGenius
Уроженцы России Дмитрий Аксенов и Михаил Наумов запустили DigitalGenius в США в 2013 году. Они применяют искусственный интеллект для автоматизации клиентской поддержки в чатах, соцсетях, по электронной почте и смс.
Алгоритм обучается на скриптах прошлых разговоров. Он сам подбирает ответы на вопросы пользователей и ранжирует их по степени достоверности. Если она высока, ответ отправляется автоматически, если нет — используется как подсказка для живого консультанта. Подтверждая или изменяя текст ответа, сотрудник совершенствует систему.
Api.ai
В 2010 году россияне Илья Гельфенбейн, Павел Сиротин и Артем Гончарук запустили проект Speaktoit. Они начали с разработки голосового интерфейса для мобильных приложений. Бета-версия их первого продукта — Siri-подобного виртуального помощника Assistant.ai — появилась в магазине Android в мае 2011 года.
Благодаря самообучающемуся алгоритму Assistant подстраивается под пользователя — запоминает его любимые места, функции и услуги, использует накопленный опыт для улучшения рекомендаций и понимает естественный язык.
Luka
В 2014 году ресторанный критик и экс-главред сайта «Афиши» Евгения Куйда и бывший сотрудник агентства РИА Новости Филипп Дудчук выпустили рекомендательный сервис по выбору ресторанов. Изначально приложение называлось IO, затем его переименовали в Luka. Их умный алгоритм понимает отзывы о заведениях, запоминает вкусы пользователя, помогает ему сделать выбор и забронировать столик. Все эти действия обеспечивает разговорный интерфейс.
Findo
В начале года основатель ABBYY Давид Ян запустил в США интеллектуальный поисковик Findo. До того над ним полтора года работала секретная команда из 17 человек. Технология позволяет искать информацию в интернете, в облачных хранилищах и локальных файлах, а также понимает запросы на естественном языке (пока только английский).
Prisma
11 июня в App Store появилось приложение Prisma, которое стилизует фотографии пользователей под работы известных художников с помощью искусственной нейронной сети. Проект запустил сотрудник Mail.ru Group Алексей Моисеенков, остальные три участника проекта — выходцы из «Яндекса».
------------
На ММВБ я не нашёл торгующихся компаний разработчиков ИИ (Яндекс, и накупающий видюхи Сбер я не беру).
У кого есть интересные мысли просьба высказываться, направление в ближайшие годы топовое и стрельнуть может компания не хуже битка.
-----------------
P.S. И Ваши коллеги по цеху медленно продвигаются с использованием ИИ в разработке продукта рассчитывающего вероятные сценарии развития ценового движения.
Последняя грандиозная попытка внедрения ИИ на основе логического программирования провалилась столь же грандиозно, после этого в серьезных кругах стало об этом говорить некомильфо, и это выплеснулось в массы в виде маркетинговой пены
Вот что тут понимается под «самообучением»? Это почти что наитупейшее кеширование. Те запросы, которые чаще всего запрашиваются, перебрасываются наверх, таким образом, что они первыми задействованы в последующем поиске.
«А ты записался добровольцем в инвесторы Скайнета?» (Как-бы вопрошает у нас будущий ИИ).
Кому интересно — подключайтесь средствами или иным участием.
это сейчас в моде
Я сделал киберврача, но он оказался категорически не нужен, ибо люди должны постоянно болеть и приносить бабло и это, видимо, справедливо.
с руками оторвут
Дубынин Вячеслав
1. экономить ресурсы
2. адаптироваться к изменяющейся среде во временнОм срезе, то есть, корректировать актуальность причинно-следственных связей.
Это хорошо для самообучаемых систем. А также для освобождения системы от «шумов» и несущественного хлама.
Но, по моим многолетним наблюдениям за людьми, естественное «вымывание» работает только на больших метаболических отрезках. У человека — годам к 80-ти.
Биологическая память работает также, как и матмодель, то есть, «вымывание» неактуальной информации происходит за счет прибывания и прибывания новой и усреднения оной с предыдущей на аксоне. За счет чего, весовая доля неактуальной убывает…
по существу вопроса — ход мыслей, как у Вас (что это перспективно и может стрельнуть), пробовал тоже искать что то, в итоге мысли такие.
В первую очередь эту тему прочухивают такие компании, как альфабет, и иже с ним. они постоянно в поиске, чуть что реально толковое появляется на рынке, сразу выкупают, тем более что у них по всех видимости избыточная ликвидность (не знают куда потратить деньги).
вряд ли с такими инсайдерами по поиску и анализу найденной инфы удастся соперничать.
выход — следить за ними, если они планируют кого то выкупать, то работать на опережение (если получится).
А так просто в стартап вкладываться слишком риски высоки, сейчас эта тема очень модная, соберутся студенты какие нибудь — где бы денег насшибать на красивую жизнь — давай стартап замутим, замутили, удалось получить грант, потом инвесторы деньги понесли, а дальше мерседесы и т.п. Уже некогда стартапом заниматься.
Что касается вложений за рубеж, то тут все тоже очень геморойно, я например не покупаю акции за границей только потому что нигде так и не нашел внятного объяснение как и в какой форме я должен отчитываться перед нашими налоговыми органами. Поэтому либо тихо тарим битки, либо покупаем ОФЗ-н и не жжужим.
Но вообще, годный пост, особенно если не копипаста, плюсанул