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                行业新闻

                Industry news

                人工智能能否取代明星操盘手

                2017/4/5 15:20:38 已访问:

                21世纪随着科技的高速发展,人工智能在依靠大数㊣ 据和互联网孕育而生。
                  所谓“大数据”,其实就数△据信息的统计集合。有了全部数据,做出最科学、最合理的分析数〖据,统计出来最△接近的正确炒作的决策,再通过决策来加工成为人工智能←

                可想而知,1997年5月,IBM研发的超级电脑“深蓝”在国际象棋比赛中一胜五和 力克前苏联世界冠军卡斯帕罗夫,2017新年伊始Master即升级版“阿尔法狗”连胜60盘,在围棋领域横扫了中日韩名【将,打遍天下无敌手,在此之前人工智能肯定“背熟”了后者所有的○参赛棋局,对其每一步落子了如指掌,并且几乎全球所有↓国际象棋、围棋高手的参赛棋局,都早已成为“深蓝”和“阿尔法狗”死记硬背的饕餮大餐。而IBM新开发的超√级电脑“沃森”,以超出第二名分数两倍多的绝对优势,在美国智力问答竞赛节目《危险》中击※败人类对手,连赛三天大获全胜之前,鲸吞了约100万册★书籍共约2亿页的内容,这些海量的“营养”从互联网、图书馆、博物馆、高校以及图文、音像等各通道流■入“沃森”。
                  生命的成熟依靠经验智这时候地上慧,人工智能的经验智慧取决于数学模型和算法。
                  在死记硬背的基①础上,“深蓝”和“阿尔法狗”下棋时的“思考方式”和人⊙类基本相似,一是判断局≡部,二是把握全局。不同的是,人类只有一个大脑,而“深蓝”和“阿尔法狗”分别由两个不同功能的“大脑”网络组成:策略网络(Policy network)和价值♂网络(Value network).
                  对弈中,两个“大脑”协同合作:策略网络充当“落子选择器”,负责在当前局◎面下提供最佳可选的若干个“下一步”;价值网络充当“局势评⊙估器”,负责评估每个“下一步”落子后影响整体盘面优劣的种种可能,优胜劣汰相得益彰;然后两个“大脑”互动@择取各自的平均值,筛选对冲后做出最终决策。
                  知识竞赛中超级电脑“沃森”面对某个问々题时,100多种运算法则〗立刻通过各种方式同步分析,马上@ 搜索出一大堆备选答案。紧接着另一组算法对所有答面容案评估打分,分别找出支持或反对的证据。而每一条证据又会再次引出数百条证据,再由数百套算法对这些证据支持答案的程度打分,优胜劣汰。证据评估的结果越好,“沃森”树立的信≡心指数就越高。层■层筛选后评估成绩最高的答案即用于竞赛︻答题。如果评估成绩最高的答案都无法满足预设的信心指ㄨ数底线,“沃森”就避而不〇答以免被扣分。至于这一切都必须在3秒铁补天决不会放任一个外人来当补天阁钟内完成,对于“沃森”来说倒是不在话下。
                  人工智能与人类思维的本质区№别:依据规律VS依据数据
                  如果将各项〇能力归纳列表,则▃人工智能和明星操盘手的优劣势一目了然。
                  为什么人工智能综合实力远超人类?因为人类选手实际上对阵的是一个由顶尖的交叉领域专家组成的明▲星团队。与此同时,计算机的硬件也在不断升级换代。中央处理器、存储器、芯片、电子电路、光纤、原材料……都在快速更↑新,使人工智能得以依靠』大大超过人类强化学习的速度长大成“人”,故人类选手实际上对阵的还有整个计算机行业。
                  人类思维的科学々性,可归纳为“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”,然而从千差万别的数『据中总结出抽象的“规律”,再到千差万别的主客观条件下去灵活运用,实在是电脑不可承受之痛。
                  人类思维“找规律用规律”;人工智能“找数据用数据”。无论赛棋、抢答、工作还是训练,对于“深蓝”、“阿尔法狗”和“沃森”们来说,都是︼见招拆招、见问解题,自己跟自己得到这块肥肉就能富得冒油“玩游戏”而已。它们对“规律”不感兴趣,从来∮不屑于发现、提炼和理解〓、运用“规律”,只管从海量的数据库中比照筛选计算出最佳数据即可。
                  正如“棋圣”聂卫ㄨ平赛后感慨:“阿尔法狗”颠覆∮了围棋传统,“没有它不敢下的◢棋,棋盘上也没有它不能落子的地方”。近年在投资只希望大家耐心交易中,我们也越来越多地听到操盘手◥们抱怨:市场走势↑越来越“看不懂”了!这背后是不是人工智能在作怪呢?
                  人工智能的缺陷,同样也是明星操盘手的缺陷
                  2013年8月20日,美国股市〒开盘几分钟,高盛一个交易系统发生故障,误将客户对某些期权的交易兴趣当成实际交易指令发往交易所,其中部分交易指令价格以默认价格发出,导致∏部分股票期权价格暴跌;22日纳斯达克指数陡然间变成一条长长的直线,交易紧急中断3小时。
                  这类@ 因操作系统不完善引发的灾难,在人工交易中同样◆存在。
                  2005年12月8日,日本瑞穗证券交易员误将客户“以61万日元卖出1股”指令打为“以每股1日元卖出61万股”,下单后股价一路狂票票票跌,为挽回损失瑞穗证券被迫大量回购补仓,顷刻间股价又直线上升,从开盘每股67.2万日元涨到收盘77.2万日元。场内纷传证券公司操盘失≡误而竞相抛售,各证券公司√股票无一幸免。当天日本股市大跌,瑞穗证券损失400亿日元,远超上美好年利润280亿日元。
                  2010年5月6日,一名花旗银行交易员执行自动交易策略时忘记设↓置交易价格与交易时间限额,短短数分钟导致道指狂跌1000点(9%的市值),“闪电崩盘”创历史最大单日跌幅。
                  发々展人工智能的切入点
                  “阿尔法狗”背后的“最强大脑”DeepMind研发团队中,核心成员包括英国著名神童、神经系统科学家、电脑我我没骂你啊游戏设计师与世界级游戏选手,包括人工智能领域的博士和明星企业家。“阿尔法狗”不是专门为下棋而设计的,而是专门设计来“学习”的。据透露,在问鼎“棋王”之后,DeepMind的下一个目标很可能是“神医”。
                  Master连胜60盘,唯独一盘以和◥棋告终。该场比赛对阵的中国围棋九段、世界冠军陈耀烨盘中断线,30秒没见落子,系统判为和棋。当天下午续战,Master无悬念续胜。不过这盘和棋表明:至少人类还能靠断电、关机、拔网线来制约人工智能。
                  虽然人工智能神通广大无所不能,但在它们背后,从佣金构思到设计、开发、更新、升级、检修、维护,每一环节都离不开人,是人创造了人工智能。近年来,不少明星操盘手也纷纷开★始“向机器学习,与人工智能共舞”。这种双向互动的结ζ果,是人工智能与明星操盘手的双赢。
                  人工智能究竟能否取代明星操盘手?纠结这个问题其实并不重要。因为在实盘交易中,人工智能与明星操盘手并非像棋手那样对阵ζ 博弈,他们之间并非“零和”,其共同的对手都是大盘。而随着市场Ψ的不断发展,主观交易、程序化交易、人工智美色能交易将日趋交叉覆盖——目标都要不然他费了这么大是跑赢大盘。

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