今日我们不谈“论”人工智能,
重点分享怎样“用”人工智能。
人工智能是统计方法的伟大胜利,
已超越人的理解和处理能力,
将个体到一般的归纳法做到了极致。
人工智能是归纳法层面的集大成者,
却缺失在演绎法上,
诸如投资等社会化行为是不完全遵从自然规律的,
而且具有反身性,
所以从一般到个体的演绎法也十分重要。
人工智能想要真正全面应用在投资上,
做出高度复杂的投研决策,
还需要更多的发展时间。
但令人欣喜的是,
目前的人工智能已经在投资研究的实战中有所突破。
ALPHA演说第7位演讲者
嘉实基金董事总经理、
嘉实人工智能投研中心常务副主任、基金经理张自力
在《从简单到复杂:人工智能投研的现实突破》中指出,
人工智能最成熟的应用是分类和预测,
但大数据的质量和太多人为的相关性,
是其面临的挑战之一。
虽然人工智能在舆论上炙手可热,
但主要聚焦在仿真学和机器算力上的重大突破与应用。
同时强调,
期待人工智能3.0,实现可解释性与可推理性。
要把归纳和演绎结合,要把联结主义和符号主义结合。
金融领域是人工智能应用最大的领域之一,
因为金融构建在海量的信息数据之上,
在高频交易、短期套利策略、市场中性对冲等方面
人工智能可以带来现实性突破的。
而在投资逻辑和数据逻辑很清晰的方面,
比如固定收益、大宗商品等领域,
人工智能也有较大优势,
这些都是人工智能给投研带来的巨大机会。
张自力先生,最后揭示:
目前人工智能还没有真正接近人类思维的深度,
在现实中实现突破的前提是必须考虑场景,
对情景的简单和复杂进行分类、
在归纳法和演绎法上的综合应用、
纳入场景的整体考虑
是适当应用人工智能的重要因素。
人工智能在后端方面将会给金融业
带来翻天覆地的变化,
让人工智能介入核心的前端投研活动,
则需要更多深度探索,需要其发展到更高阶段。
从张自力先生的分享中不难看出,
人工智能的价值能否完善与持续的
协助人类实际的工作与生活,
关键在于人如何去使用和引导它的发展。
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