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而这一疯狂在 2015 年春夏之交迎来了顶点——4

文章作者:99696大富豪棋牌 上传时间:2019-10-06

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不久之前我曾与一位大型银行的首席执行官一同用餐。他正在考虑是否要退出意大利市场,因为经济形势不景气,而且未来很可能出现一场欧元危机。

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人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

(文/DAVID BROOKS)不久之前我曾与一位大型银行的首席执行官一同用餐。他正在考虑是否要退出意大利市场,因为经济形势不景气,而且未来很可能出现一场欧元危机。

这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象,并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终,他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。

2014 年年末,中国的股市迎来了久违的大牛市,从 2014 年 11 月到 2015 年 4 月,半年的时间深沪指数狂涨 2500 点。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象,并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终,他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。

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而这一疯狂在 2015 年春夏之交迎来了顶点——4 月 20 日这一天,沪市全天交易额突破万亿元大关,震荡超过 150 点!炒股软件最多只显示 10000 亿元,导致各软件全部「爆表」,交易额停留在这个数字。上交所紧急发布通知,表示这一爆表并不会影响正常交易。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

这家银行在意大利已经有了几十年的历史。他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦。他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃。他决定留在意大利,不管未来有什么危机都要坚持下去,即便付出短期代价也在所不惜。

这家银行在意大利已经有了几十年的历史。他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦。他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃。他决定留在意大利,不管未来有什么危机都要坚持下去,即便付出短期代价也在所不惜。

实体经济发展乏力,房地产投资受到打压,缺少其他投资渠道再加上一季度连续的大幅度降准让股市和股民为之疯狂。当 4 月 20 日深沪指数登上 4500 点高峰的时候,已经有不少股民开始期盼 1 万点高峰了。

定义详解

做决策之时他并没有忘记那些数据,但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然,他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬,这种感情上的东西是非常宝贵的,即便它不能为数据所捕捉和反映。

做决策之时他并没有忘记那些数据,但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然,他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬,这种感情上的东西是非常宝贵的,即便它不能为数据所捕捉和反映。

然而,在市场沸腾的背后,究竟是谁操纵和支配着资本呢?是散户?是庄家?是企业?又或者是政府?

人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

这个故事反映出了数据分析的长处和局限。目前这一历史时期最大的创新就在于,我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代,头脑无法理解的复杂情况,数据可以帮我们解读其中的含义。数据可以弥补我们对直觉的过分自信,数据可以减轻欲望对知觉的扭曲程度。

这个故事反映出了数据分析的长处和局限。目前这一历史时期最大的创新就在于,我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代,头脑无法理解的复杂情况,数据可以帮我们解读其中的含义。数据可以弥补我们对直觉的过分自信,数据可以减轻欲望对知觉的扭曲程度。

这个答案让你意想不到——也许,人工智能早就控制了一切。

关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

但有,些事情是“大数据”不擅长的,下面我会一一道来:

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半自动的交易系统

计算机的精确量化、实时结算和全球联网的特性,支撑了现代资本在世界范围内的流转。计算机技术在现代金融系统里起着基础性的地位,我们可以换个说法:

没有计算机就没有现代金融。

然而对于人工智能在资本市场中的作用就没有那么容易界定了,因为时至今日一些在金融领域的人工智能尝试还游走在法律的边缘。

关于人工智能在资本市场中崭露头角最早可以追溯到 2005 年,那一年美国 SEC 为了保护市场公平,出台了一个名为 Reg NMS(Regulation National Market System)的法律。它原本的目的是为了保护投资人的利益,建立了一个用于计算公允价格的全国市场中心。然而这一举动却意外的给高频交易系统开了口子,让高频交易系统可以利用计算能力和传输速度上在 NMS 和各家交易所之间打时间差,实现人类「不可能完成的」交易。

2010 年,在美国由机器操盘手来取代人工操作已经成为主流。芝加哥联邦储备银行的报告指出,美国股市总体成交量中约有 70% 通过「高频交易」完成,而进行「高频交易」的机构数量仅有 2%。
高频交易只是一个半自动的交易辅助工具,而最终的决策权仍然掌握在投资人的手中。高频交易系统像是一个装在手枪上的半自动发射装置,在投资人决定购买或卖出的时候能够更加快速的执行决策。

人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

数据不懂社交。大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少),但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态,擅长侦测出不合作的行为,擅长用情绪为事物赋予价值。

但有,些事情是“大数据”不擅长的,下面我会一一道来:

全自动的交易系统

而真正让人工智能引入资本市场成为可能的其实是 Twitter 的诞生与普及。

2011 年 5 月,世界上首家社交媒体对冲基金诞生——Derwent Capital Markets 屡次跳票之后在万众瞩目之下上线。这是人类历史上第一个通过对社交媒体——Twitter——上大众舆论情绪判断做出投资决策的对冲基金。它实时接收 Twitter 等社交媒体上的信息,将所有用户产生的与目标股票公司相关的推文化为积极、平稳和消极三个情绪指标,再根据情绪指标进行投资决策。

研究人员发现,通过 Twitter 大数据进行投资决策,虽然不能预测突发事件,但能在没有突发事件的情况下获得一个较为稳定的高收益率,并能在突发事件发生时最快速的做出响应。

广发证券近期发布了一篇研究报告,通过更为简单的方式研究了国内舆论对资本市场的影响——统计百度新闻下的沪深 300 指数成分股的新闻数量,一旦某上市公司的新闻突然增多就视为利好,反之则视为利空。广发证券利用 2011 年-2014 年 5 月 2 日的历史数据回测发现,通过监测新闻的多寡,可以实现 37.03% 的年化收益,而同期沪深 300 指数却下跌 16.24%。而模拟数据显示,2009 年以来,中证百度百发策略 100 指数年化收益为 40.9%,同期沪深 300 指数年化收益率为 3.3%。

曼彻斯特大学和印第安纳大学在 2010 年 10 月共同发表的一篇论文中还提到,推特用户的情绪变化会在指数波动后的 2 至 6 天内反映出来,这类信息在指数预测准确率方面达到 87.6%。

越来越多的投资机构、投资人、券商开始使用社交媒体和大数据来做出投资决策。一个投资行为从观测市场、得出结论到执行行为全部由机器控制。

事情到此为止一切看起来都很美好,炒股者终于从无聊的信息收集和盯着满屏幕的红绿数字中解放了出来,双手离开键盘也能赚钱。只是并没有人意识到,那些自诩为人类中最聪明的人——金融从业者们——已经从他们自己的手中交出了决策权,资本市场的扳机已经完全交给了机器。

人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由约翰·麦卡锡(JOHN MCCARTHY)在1956年的达特矛斯会议(DARTMOUTH CONFERENCE)上提出的:人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况,但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情,更不必说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。因此,在社交关系的决策中,不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器,而去相信你办工作上的那台机器。

数据不懂社交。大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少),但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态,擅长侦测出不合作的行为,擅长用情绪为事物赋予价值。

机器写作与社交图谱

「天网」在资本市场上的布局我们已经很清楚了,是时候将目光转向资本市场以外的地方。因为,要证明人工智能从人类的手里夺走资本的控制权还要关注一下这个领域——媒体与舆论。
2013 年 5 月,美联社(Associated Press)的 Twitter 帐号发布了一条假消息:「特大新闻:白宫发生两起爆炸伤及总统奥巴马。」很快,来自其他渠道的消息证实总统毫发无损,只是美联社的 Twitter 帐号「被黑了」。

然而假消息为股票市场带来的巨幅波动显然比假消息本身更加令人关注。假消息发布当天,道琼斯和标准普尔股票指数一度暴跌 1% 以上,千百亿美元的市值就此蒸发。

这显然意味着,Twitter、Facebook 等社交媒体已经成为了资本市场的重要风向标。无论在阅读这些推文和状态的是投资「人」也好,还是机器也罢,社交媒体上的一举一动都在影响着资本市场对一个企业、地区乃至一个国家的判断。

然而,可怕的是,人工智能已经渗透到了媒体和社交媒体中。

Automated Insights 这家由 Robbie Allen 创建的公司成立于 2007 年,总部位于北卡罗来纳州的德汉姆。这家人工智能公司的主要研究方向是机器写作,Robbie Allen 在公司创建之初为公司定下使命:要创建下一代基于技术的伟大媒体公司。

而 Automated Insights 也确实如 Robbie Allen 所愿——自 2007 年起,该公司开始为美联社、雅虎、康卡斯特等主流媒体提供机器生成的报道。

仅 2014 年一年,Automated Insights 旗下的自然语言生成平台 Wordsmith 就为其客户创造出了 10 多亿篇文章和报道。这些内容涵盖商业、智识、金融、房地产、体育、销售报告、还有更多。

Automated Insights 宣称 Wordsmith 并不会生成蹩脚的文章,而是通过对原始数据的抓取自动转化撰写出有深度、有个性并且像人类写手那样有鲜明特色的叙事文章,并且文风可以根据不同的场合和个性进行调整。

99696大富豪棋牌,根据用户反馈,没有人发现这些媒体在使用机器人进行写作。

自然,那些收集大数据用于投资决策的人工智能显然也不会发现他们所收集的是由另一群人工智能所创造出来的信息。

到这里,两件美好事情的相遇就诞生了一个逻辑上的悲剧。

总体来讲,对人工智能的定义大多可划分为四类,即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动,或制定行动的决策,而不是肢体动作。

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