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


《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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