Инвестиции в искусственный интеллект

Инвестиции в искусственный интеллект.

Появление искусственного интеллекта (ИИ) потенциально может стать одним из самых значительных событий в истории человечества. Современные машины уже совершенствуются в интерпретации данных, распознавании паттернов и поиске более эффективных способов выполнения задач. И ведущие технологические компании упорно работают над новыми прорывами, которые могут затмить то, что было достигнуто до сих пор.

Существуют огромные стимулы для достижения и поддержания лидерских позиций в этой области, и инвесторы, которые поддерживают ее ведущих игроков, могут рассчитывать на огромные вознаграждения в долгосрочной перспективе. Прежде чем попасть в отдельные акции, которые потенциально могут стать победителями в области искусственного интеллекта, стоит установить некоторые концепции и тенденции, чтобы лучше понять, почему ИИ обладает таким большим потенциалом. Это позволит вам определить и понять инвестиционные возможности в этом пространстве.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект предполагает использование алгоритмов, которые направляют поведение машины для решения проблем таким образом, чтобы это было разумно или по-человечески. В рамках более широкой категории ИИ существует также целый ряд специализированных подкатегорий.

Машинное обучение.

Машинное обучение – это отрасль искусственного интеллекта, сосредоточенная вокруг идеи, что компьютерные алгоритмы могут распознавать паттерны и “учиться”, продолжая улучшать больше данных, которые они получают. В то время как более широкий термин “искусственный интеллект” относится к системам, которые могут производить интеллектуальные результаты в различных ситуациях, “машинное обучение” относится к системам, которые могут делать выводы из опыта и адаптироваться.

Нейронная сеть.

Нейронные сети – это алгоритмы многих тесно взаимосвязанных узлов обработки, которые были вдохновлены человеческим мозгом. Они определяются изначально без каких-либо конкретных правил работы, вместо этого, выводя, правила и связи через распознавание образов.

Глубокое обучение.

Глубокое обучение – это подкатегория машинного обучения, которая использует нейронные сети для анализа набора данных по широкому спектру различных измерений, выявления паттернов и укладки этих паттернов друг на друга для создания категорий, которые могут быть использованы для классификации. Например, ИИ глубокого обучения может быть способен смотреть на коллекцию фотографий без предоставления дополнительных направляющих данных и идентифицировать людей как отдельную категорию от их окружения или лица как отдельную часть человека.

Важные показатели для оценки акций искусственного интеллекта.

Имея качественное понимание искусственного интеллекта и потенциальных улучшений и рыночных возможностей, которые он может создать, Вы сможете найти качественные инвестиции в пространство, но также важно иметь в своем распоряжении некоторые количественные инструменты. Даже великие компании могут быть плохими инвестициями, если вы покупаете их акции по слишком высокой цене, и понимание следующих показателей эффективности и оценки позволит вам лучше выбирать акции AI с сильным потенциалом доходности.

Компании, лидирующие по заряду в области искусственного интеллекта.

Как следует из целевого показателя PricewaterhouseCoopers в размере 15,7 трлн. долларов в глобальной экономической стоимости, генерируемой в результате воздействия искусственного интеллекта в 2030 году, нет недостатка в компаниях, которые могут извлечь выгоду из развития технологий искусственного интеллекта. Как и в случае с интернетом, далеко идущие последствия ИИ означают, что почти каждая отрасль под солнцем будет затронута тем или иным образом. Однако крупные победители могут оказаться довольно концентрированной группой.

Развитие технологий искусственного интеллекта является капиталоемким и ресурсоемким процессом, а развитие передовых систем глубокого обучения зависит от доступа к огромным массивам свежих данных. В результате компании, находящиеся на переднем крае этого революционного технологического толчка, как правило, являются технологическими гигантами с большими карманами и уже существующими бизнес-позициями, которые помогли трамплину их предприятий искусственного интеллекта.

Alphabet.

Позиция Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) в пространстве искусственного интеллекта-одна из самых убедительных причин инвестировать в акции. В дополнение к своей лаборатории DeepMind, посвященной исследованиям и приложениям искусственного интеллекта, компания имеет множество других предприятий и активов, которые делают ее, вероятно, долгосрочным лидером в области искусственного интеллекта. Его подразделение Google уже давно доминирует в индустрии поисковых систем, и, находясь в центре такого большого количества запросов и коммуникаций в интернете, компания получает доступ к невероятному количеству ценной информации.

Новые данные – это важнейший компонент для развития машинного интеллекта, и способность передавать огромные объемы информации для обработки необходима для создания усовершенствованных алгоритмов. Такие платформы, как YouTube, Gmail и Google Drive suite, также генерируют множество данных, которые могут быть введены в алгоритмы машинного обучения.

Глубокие карманы Alphabet, ресурсы данных и сила в ИИ также помогли компании позиционировать себя в качестве раннего лидера в области самоуправляемых автомобилей. Дочерняя компания технологического гиганта Waymo в настоящее время является единственным американским подразделением, которое тестирует беспилотные транспортные средства уровня 4 на людях, которые не являются платными тестировщиками или сотрудниками. Автономные транспортные средства будут огромными генераторами данных, и некоторые оценки предполагают, что один автономный автомобиль будет генерировать более двух миллионов гигабайт данных в течение среднего времени вождения в течение года.

Amazon.

В дополнение к своей одноименной онлайн-розничной торговой площадке, Amazon.com (NASDAQ: AMZN) также является ведущим поставщиком услуг облачных вычислений. Компания использовала свое преимущество в области облачных вычислений, создала командное преимущество, которое также должно работать в ее интересах в области искусственного интеллекта. В 2018 году на долю Amazon пришлось более 30% рынка облачной инфраструктуры. Этот уровень доминирования на рынке означает, что невероятное количество информации прокачивается через центры обработки данных компании и дает компании доступ к обилию ценных данных, которые могут быть скормлены алгоритмам машинного обучения.

Читать статью  Инвестиционные программы: понятие и разновидности

Amazon также стал одним из первых лидеров в области интеллектуальных динамиков и операционных систем на основе голосовых команд. Аппаратное обеспечение компании Echo и голосовой помощник Alexa являются лидерами категории в областях бизнеса, которые будут продолжать генерировать сокровища ценных данных, и ее решение сделать систему Alexa доступной для всех своих облачных клиентов открывает огромные новые источники данных. Amazon также разрабатывает собственные чипы для использования в своих устройствах на базе Alexa и центрах обработки данных AWS. Благодаря доступу к данным на потребительском и корпоративном уровнях, а также компании, инвестирующей в создание своих активов на аппаратной стороне вещей, Amazon имеет блестящее будущее в области искусственного интеллекта.

Microsoft.

Microsoft (NASDAQ: MSFT) занимает прочные позиции в пространстве облачных вычислений со своей платформой Azure, что дает ей преимущество в пространстве ИИ и позиционирует компанию как основного бенефициара достижений в области машинного обучения.

Платформа Azure уступает Amazon Web Services по доле рынка, но Microsoft по-прежнему занимает выгодное положение в центрах обработки данных и облачных вычислениях. Кроме того, ее лидерская роль в корпоративном программном пространстве и переход от офисных и других программных пакетов к облачным сервисам могут дать компании доступ к типам информации, которую ее конкуренты могут испытывать трудности с получением. Прогресс в ИИ должен способствовать повышению стоимости компании Microsoft Azure и услуг.

NVIDIA.

Облачные вычисления будут играть существенную роль в развитии технологий искусственного интеллекта, но полупроводники, процессоры и другое вычислительное оборудование по-прежнему будут играть важную роль в питании ИИ и центров обработки данных. NVIDIA (NASDAQ: NVDA) является лидером в области графических процессоров (GPU), которые помогают питать приложения искусственного интеллекта, и наблюдает большой рост числа процессоров, используемых ведущими поставщиками облачных сервисов, такими как Amazon и Microsoft.

Таким образом, она уже зарекомендовала себя как важная роль в самоуправляемом автомобильном пространстве. Чипы NVIDIA также играют большую роль в современных приложениях искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, и компания сотрудничает с General Electric в предоставлении аппаратного обеспечения по инициативе GE Healthcare.

Facebook.

Услуги Facebook (NASDAQ: FB) охватывают более 2 миллиардов активных пользователей в месяц. Благодаря такому охвату и вовлечению, перед компанией стоит задача просеивать огромные объемы данных и следить за тем, чтобы каждый из пользователей видел контент, наиболее соответствующий их интересам. Техническая компания уже использует алгоритмы машинного обучения, чтобы адаптировать распределение контента к вкусам пользователей, стремясь доставить приятные впечатления на своих платформах социальных сетей, и она будет все больше полагаться на ИИ, чтобы модерировать контент на своей платформе.

Как и другие, в первую очередь программно-ориентированные технологические гиганты с лидерскими амбициями в области машинного обучения, Facebook теперь разрабатывает свои собственные специализированные микросхемы для искусственного интеллекта, чтобы уменьшить свою зависимость от сторонних производителей микросхем и обеспечить работу с аппаратным специально построенный для его нужд.

По мере того, как устаревшие компании IBM (NYSE: IBM), специализирующиеся на мэйнфреймах и сервисах, теряют популярность, компания ищет новый набор растущих компаний, чтобы компенсировать снижение и позиционировать компанию для будущего роста. Искусственный интеллект, по-видимому, играет важную роль в этих инициативах по росту, и приобретение Big Blue компании RedHat, занимающейся разработкой программного обеспечения с открытым исходным кодом, стоимостью 34 млрд. долл., вероятно, было предпринято для того, чтобы повысить свои позиции в гибридных облачных сервисах и изменить положение бизнеса, чтобы лучше конкурировать с ведущими высокотехнологичными конкурентами.

У IBM нет активов, которые генерируют данные на потребительском уровне, таких как Google, Amazon и Facebook, но компания занимает укоренившиеся позиции в сфере корпоративных услуг и активно использует свои инвестиции, чтобы занять лидирующую позицию в ИИ. IBM Watson уже создает стоимость в отрасли здравоохранения, и компания вкладывает большие средства в дальнейшее развитие своего бизнеса в области когнитивного здоровья и других приложений ИИ. Искусственный интеллект также поддерживает функции безопасности и услуги компании. Решения для корпоративной безопасности являются основной частью будущего Big Blue, а передовые алгоритмы машинного обучения, по-видимому, необходимы для защиты от угроз кибербезопасности завтрашнего дня.

Baidu.

Baidu (NASDAQ: BIDU) иногда называют «Google of China», потому что он владеет и управляет ведущей поисковой системой страны. Эта ключевая позиция китайской индустрии интернета и данных наделяет Baidu значительными преимуществами в гонке за разработку более совершенного искусственного интеллекта. Подобно американским техническим лидерам, таким как Alphabet и Amazon, Baidu имеет собственную голосовую операционную систему и выпускает совместимое оборудование, включая линейки интеллектуальных колонок, интеллектуальное освещение и другие устройства для подключенного дома.

Baidu также активно работает над автомобилями с автономным управлением и работает над технологиями машинного зрения и машинного обучения, которые, как ожидается, проложат путь к усовершенствованным функциям автономной навигации. Компания создала сеть партнерских отношений, которые должны помочь укрепить ее лидирующие позиции в космосе, и пользуется решительной поддержкой правительства Китая в разработке технологий искусственного интеллекта.

Alibaba.

Alibaba (NYSE: BABA) владеет и управляет Tmall и Taobao, платформами онлайн-продаж, которые делают компанию бесспорным лидером в области электронной коммерции в Китае. Она также управляет ведущей платформой облачных сервисов в стране. Это ставит его в положение, несколько сравнимое с Amazon. Стоит отметить, что платформа облачных вычислений Alibaba является гораздо меньшим компонентом ее общего бизнеса, таких как у Amazon, доступ к комбинации ценных источников данных, таких как крупномасштабная электронная коммерция и облачные вычисления.

Alibaba использует алгоритмы машинного обучения на своих платформах онлайн-розничной торговли, чтобы адаптировать предложения продуктов и результаты поиска в зависимости от поведения пользователя и надеется добиться прогресса в ряде важных областей ИИ. Алгоритм чтения компании побил средний человеческий балл в тесте на понимание прочитанного, составленном Стэнфордским университетом.

Читать статью  Куда вложить деньги во время кризиса 2020 года: советы экспертов

Недавно выпущенный интеллектуальный динамик Alibaba активно внедряется на ранних этапах и может стать основным благом для инициатив компании в области электронной коммерции и передачи данных. Кроме того, компания работает над технологиями «умный автомобиль» и «умный город», которые могли бы укрепить платформу искусственного интеллекта.

Революция ИИ только начинается.

Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, число вариантов использования и влияние на отрасли будет только расти. Точное развитие рынка искусственного интеллекта трудно предсказать, потому что это неизведанная территория и включает в себя огромное количество переменных, но технология уже создает ценность и прокладывает путь для новых инноваций и все еще находится в зарождающемся состоянии относительно своего потенциала.

Для тех, кто хочет инвестировать в технологические компании, дальнейшее развитие и внедрение алгоритмов машинного обучения представляет собой потенциально огромный катализатор роста и имеет хорошие шансы стать наиболее важной технологической тенденцией этого столетия.

Искусственный интеллект захватывает Уолл-стрит: как это скажется на сфере финансов и не только

Искусственный интеллект может превратиться в преобладающий инструмент разработки финансовых стратегий, которые до этого считались трудно прогнозируемыми, потому что трейдеры и менеджеры хедж-фондов не могут конкурировать с роботами, которые способны обрабатывать огромные массивы данных и постоянно совершенствуют свои прогнозы, принимая решения об инвестировании.

В ближайшем будущем большую часть рабочих мест на финансовых рынках займут роботы, и это – хорошая новость, потому что лучшие выпускники университетов теперь смогут уйти в отрасли с более ощутимой для населения и планеты пользой – технологические стартапы, энергетику и медицину.

Искусственный интеллект и рекордная доходность инвестиций

Большинство мировых бирж используют компьютеры, принимающие решения на основе алгоритмов и корректирующие стратегии с учетом новых данных, но некоторые отрасли, например, рынки облигаций, автоматизируются медленнее.

В марте исследовательская группа из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, которые использовали архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени.

Одна из моделей позволила добиться 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год с учетом транзакционных издержек. Это сопоставимо с реальной рыночной доходностью в 9% в год. Прибыль была особенно высокой во время рыночных потрясений 2000-го (545% доходности) и 2008-го годов (681% доходности), что доказало повышенную эффективность количественных алгоритмов в периоды высокой волатильности, когда на рынках преобладают эмоции.

Исследование ученых в университете Эрлангена-Нюрнберга показало, что в созданных ими моделях прибыль от инвестиций ИИ снизилась после 2001 года, так как использование роботов в торговле на бирже стало более заметным и количество возможностей для использования рыночной неэффективности уменьшилось. Однако в последние годы доходность упала и время от времени даже становилась отрицательной, что исследователи связывают с растущим влиянием ИИ на биржевую торговлю.

Идея использования компьютеров для торговли акциями не нова. Ее аналог – алгоритмическая торговля или черные ящики – используется уже более десяти лет и неуклонно набирает популярность. В 2012 году алгоритмическая торговля занимала 85% рынка.

Если этот тренд сохранится, 90% торговли будет вестись через компьютерные программы. Алгоритмическая торговля сегодня движется в сторону высокочастотной HFT-торговли, в которой акции покупаются и продаются за доли секунды. Алгоритм быстро обнаруживает и использует расхождение, прибыль становится все меньше и меньше, но объем торгов не сокращается.

Январское исследование Eurekahedge о 23 хедж-фондах, использующих искусственный интеллект, показало, что они демонстрируют намного лучшие результаты, чем те, что управляются людьми.

За последние шесть лет эти фонды добились годовой доходности в 8,44% по сравнению с обычными фондами, показатели которых составили от 1,62% до 2,62%. Авторы исследования связывают доминирование искусственного интеллекта в отрасли с тем, что он постоянно проводит повторное тестирование, а не просто накапливает данные. Это также может быть связано с недостатками традиционных квантовых подходов и применением торговых моделей, построенных с использованием неприбыльных бэктестов на исторических данных, которые не способны приносить прибыль в режиме реального времени.

Искусственный интеллект бесконечно обрабатывает огромные массивы данных, включая книги, твиты, новости, финансовые показатели и даже развлекательные телевизионные программы. Так он учится понимать глобальные тренды и постоянно совершенствует свои предсказания о финансовых рынках.

Хедж-фонды уже давно нанимают на работу математиков, разрабатывающих статистические модели и использующих исторические данные для создания торговых алгоритмов, которые предвидят возможности рынка, но искусственный интеллект делает это быстрее и постоянно совершенствуется.

Вот почему финансовые гиганты, такие как Goldman Sachs, запустивший торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта в 2014 году, переходят на роботизированные системы, предсказывающие рыночные тренды и продающие значительно лучше людей.

Почему искусственный интеллект скоро вытеснит людей с биржи

Заработать больше среднего на фондовом рынке почти невозможно – даже самые талантливые инвесторы на Уолл-Стрит не отличаются постоянством. Трейдеры и менеджеры хедж-фондов не выдерживают конкуренции, однако их проблема заключается в том, что они просто люди, в то время как все решения, которые принимают роботы, основаны лишь на данных и статистике.

«Люди всегда остаются предвзятыми и эмоциональными, вне зависимости от того, осознают они это или нет, — в интервью Bloomberg говорил Бабак Ходжат, сооснователь финансового стартапа Sentient и один из разработчиков Siri в Apple. — Всем известно, что люди совершают ошибки. По-моему, намного страшнее полагаться на догадки и интуицию, а не на данные и статистику».

Системы, вроде той, что разрабатывает компания Sentient может анализировать огромные объемы информации, включающие рыночные данные, объемы торгов, колебания цен, интернет-заявки SEC для всех компаний, данные соцсетей, новости и видео на YouTube. Цель — добиться того, чтобы алгоритм составлял оптимальный инвестиционный портфель на основе имеющихся знаний и регулярно оптимизировал его, исходя из ожидаемых новых данных за каждый месяц.

Читать статью  Паевые инвестиционные фонды - как работают, как устроен ПИФ, риски

Количество подобных проектов в последние годы значительно возросло. По некоторым оценкам, в финансовой сфере количество компаний, работающих с искусственным интеллектом, достигает 1500.

Например, фонд Medallion в Renaissance Technologies, использующий количественные методы анализа фондового рынка, может похвастаться одними из лучших показателей в инвестиционной истории. За 20 лет фонд смог вернуть +35% в годовом выражении. Это означает, что если бы вы вложили $10 тыс в 1997 году, сегодня у вас на руках было бы уже $4,04 млн.

Bridgewater Associates наняли команду, которая должна построить автономную ИИ-систему под руководством Дэвида Ферручи, в прошлом разработавшего для IBM компьютер Watson, победивший в интеллектуальной телевикторине Jeopardy.

Aidyia Limited, управляющий активами в Гонконге, запустили хедж-фонд, полностью управляющийся искусственным интеллектом. Он может читать новости на нескольких языках, анализировать экономические данные, выявлять сомнительные шаблоны, прогнозировать рыночные тенденции и после этого инвестировать.

Некоторые компании используют искусственный интеллект для обеспечения доходности через алгоритмическую торговлю. Фонд Sentinent Technologies, всего за несколько минут может сымитировать 1800 торговых дней, сталкивая триллионы виртуальных трейдеров между собой.

Множество многообещающих хедж-фондов во всем мире уже давно используют машинное обучение для алгоритмической торговли, потому что это исключает любые проявления иррациональных чувств, таких как страх и жадность. Инвесторы хотят, чтобы искусственный интеллект рассказал им, как зарабатывать деньги на фондовом рынке.

Как это работает на практике: 9 ИИ-компаний в сфере инвестиций

Numerai проводит соревнования для среди создателей торговых стратегий. Элементы лучших стратегий затем используются фондом в реальной торговле на бирже, а их создатели получают вознаграждение.

Qplum использует машинное обучение для создания робота-консультанта, который применяет алгоритмы искусственного интеллекта для принятия инвестиционных решений.

Российское приложение Cindicator делит прибыль от сделок на бирже между «форкастерами», которые сделали прогноз по ценам той или иной акции. Анализируя ответы пользователей, система использует алгоритмы машинного обучения. За наиболее точные прогнозы пользователи получают наибольшие выплаты. Прогнозы недавно зарегистрировавшихся пользователей не учитываются до определенного времени, позже программа сортирует их в зависимости от точности прогноза.

По заявлениям создателей проекта Cindicator журналистам, зимой проект собрал инвестиционный портфель с доходностью 47% годовых, проанализировав прогнозы 963 участников.

Компания Sentinent также запустила несколько приложений на своей платформе искусственного интеллекта. На развитие одного из них, связанного с алгоритмическими продажами, удалось привлечь $135 млн. Фонд создал несколько триллионов роботов-трейдеров, позже объединил их и собирается выделить этот проект в отдельную компанию.

Alpaca, компания, основанная в 2013 году, привлекла $1 млн на разработку трейдинговой платформы Capitalico которая позволяет строить биржевые алгоритмы на основе технического анализа, прогнозирующего колебания стоимости акций. Платформа распознает пользовательские шаблоны как «оптимистичные» и «пессимистичные» и на основе этого строит торговую стратегию.

Французский стартап Walnut Algorithms привлек $446 тыс, чтобы совместить машинное обучение с финансовой экспертизой и добиться абсолютного возврата инвестиций.

Binatix работает с хедж-фондами, которые используют собственные технологии для инвестиционных стратегий.

Aidyia, гонконгский хедж-фонд, использующий «общий искусственный интеллект», более точно имитирующий человеческий мозг, в 2015 году запустил фонд длинных/коротких инвестиций, торгующий акциями США и совершающий все биржевые сделки без вмешательства человека.

Канадская компания BUZZ Indexes собирает big data из социальных сетей, интерпретирует эти данные, используя искусственный интеллект, а затем определяет, у каких акций доходность вырастет. На основе этого строится индекс интереса в социальных медиа и определяются 75 самых популярных акций.

Система анализирует не только Twitter и Facebook, но и больше 50 тематических блогов, сайтов и новостных сервисов. После этого Buzz очищает данные и интерпретирует настроение пользователей по аналогии с Aspectiva, маркирующей все обзоры продукта в сети как положительные или отрицательные.

Если машины победят: лучшие «технари» смогут принести больше пользы

«Повсеместное внедрение искусственного интеллекта в финансовой индустрии приведет к тому, что трейдеры с огромными зарплатами лишатся рабочих мест из-за роботов так же быстро, как и фабричные рабочие. — говорит Марк Миневич, основатель Going Global Ventures и старший научный сотрудник американского Совета по конкурентоспособности США. — Влияние искусственного интеллекта в индустрии постепенно нарастает, но очень скоро он совершенно изменит ее».

Согласно исследованиям компании Coalition Development, сегодня средняя зарплата сотрудников в 12 крупнейших инвестиционных банках доходит до $500 тыс в год, причем у многих трейдеров доходы равняются нескольким миллионам. Например, в 2015 году как минимум пять менеджеров топовых хедж-фондов заработали $1 млрд. Мотивация отказаться от сотрудников, которые зарабатывают по $500 в час, и заменить их роботами, понятна.

В 2000 году у Goldman Sachs было 600 трейдеров, которые покупали и продавали акции по указанию крупных клиентов банка, сегодня осталось лишь два таких сотрудника, а всю остальную работу делают роботы. Как скоро то же самое произойдет со всеми остальными финансовыми компаниями, вопрос времени.

Такая тенденция, скорее всего, преобразит индустрию, потому что лучшие выпускники университетов потеряют интерес к Уолл-Стрит и предпочтут работу в медицине, энергетике, производстве и других полезных для общества сферах. Сегодня примерно треть выпускников десяти лучших бизнес-школ США идет работать в финансы, лишь 5% идет в медицину и еще меньшее количество – во все остальные отрасли.

Если выпускники MBA уйдет с Уолл-Стрит, но останутся в Нью-Йорке, это поможет ему соперничать с Сан-Франциско и не страдать от недостатка специалистов, что особенно важно сейчас, когда технологическая индустрия может лишиться притока инженеров из-за визовых ограничений новой администрации президента США.

«Всех этих умных людей могли бы нанять технологические стартапы, в том числе платформы, развивающие искусственный интеллект», — добавляет Миневич.

Действительно, когда хедж-фонды потеряют интерес к ученым и инженерам, они смогут присоединиться к технологическим стартапам, чтобы разрабатывать ИИ-платформы, проектировать беспилотные автомобили, развивать энергетические технологии, моделировать климатические изменения, ловить террористов и искать лекарство от рака, то есть заниматься вещами, полезными для широких масс.

http://invest-journal.ru/investicii-v-iskusstvennyj-intellekt
http://m.habr.com/ru/company/iticapital/blog/330884/

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: