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终极进化,下一场革命:起底人工智能

2018-12-18 来源:网络转载责任编辑:AI小爱 浏览数:64 AI圈

核心提示:假以时日,人工智能将会像一场无可阻挡的风暴,席卷你我的生活。而最佳的选择,不是去抗拒,而是,与风暴共舞!如果说金融领域最近最热的话题是什么,人工智能取代交易员绝对可以入围其中的前三,毕竟大家都很关心自

假以时日,人工智能将会像一场无可阻挡的风暴,席卷你我的生活。而最佳的选择,不是去抗拒,而是,与风暴共舞!

如果说金融领域最近最热的话题是什么,人工智能取代交易员绝对可以入围其中的前三,毕竟大家都很关心自己的饭碗以后会不会让机器人给挤掉。

人工智能交易软件能通过吸取大量数据来了解这个世界,然后对股票、债券、商品和其他金融产品进行预测。人工智能机器可以获取书籍、Twitter消息、新闻报道、金融数据、企业财报、国际货币政策,甚至是综艺节目概况等一切有助于其软件理解全球趋势的信息。人工智能可以持续不间断地观察这些信息,从不知疲倦,一直学习,不断优化预测。

终极进化,下一场革命:深度起底人工智能

如今,像高盛这样的金融巨头,以及其他大型对冲基金,都正转向由人工智能驱动的系统,以预测市场趋势,从而做出更好的交易决定。2000年,高盛位于纽约的股票现金交易部门有600个交易员。而如今,只剩下两个交易员,剩余的工作全部由机器包办。

这还是在人工智能全面冲击高盛之前的情况。十年后,高盛员工肯定比今天还要少很多。高收入的华尔街交易员将被无情地抛弃,就像即将倒闭的工厂里的工人一样。高盛向我们展示了自动化是如何给交易员带来毁灭性打击的,而除了高盛,每家主要金融公司的交易大厅也将如此。

全球最大资产管理公司贝莱德集团(Black Rock Inc)在3月29日的时候同样宣布,将对其主动型基金业务进行重组,计划裁去一批主动型基金经理,并用量化投资策略取而代之。

根据Black Rock重组计划,约有40名主动型基金部门员工将被裁员,其中包括7名投资组合经理。作为全球最大资产管理公司,Black Rock管理资产规模超过5万亿美元,但是去年一年,其主动型基金管理规模缩水了200亿美元。

终极进化,下一场革命:深度起底人工智能

将来,人类交易员和对冲基金经理不再有机会,很大一部分原因在于我们是人。人类通常带有偏见,又相对敏感,无论是有意的,还是无意的。依赖于人类直觉和理性,比纯粹依靠数据和统计学更可怕。

而人工智能在交易领域的发展,已经不是单纯地透过数学去量化或者回测,像美国一家叫Sentient的公司,就一直在不断训练其AI系统,从而让机器能够消化巨量的数据,发现市场趋势,并在整个过程中不断进化。对这套系统的训练过程,就如同生物进化。Sentient在世界各地有上千台机器同时运行,并利用计算机算法打造出数以万亿计的虚拟交易员,Sentient将它们称为“基因”。Sentient认为它也有别于一般的AI技术,并将其称为“进化智能”(Evolutionary Intelligence)。

Sentient利用历史数据,让这些“基因”各自进行虚拟交易。那些表现糟糕的“基因”将被剔除,而能够赚钱的“基因”则被留下,并进化到下一代,正如生物进化中的自然选择过程。这个过程的示意图如下:

终极进化,下一场革命:深度起底人工智能

在美国股市中,Sentient通常持有各类股票,每天的交易频次达上百次,持仓期限一般为几天到几周。

如果上文提到这些趋势已经让你感到焦虑和不安,那么,请跟我们一起去真正经历一次关于人工智能的深度旅程。

什么是人工神经网络

人类大脑神经的信息活动与目前的计算机相比有三个不同的特性:

第一,巨量并行和容错特性。人脑约有1000亿个神经元,神经元之间约有上万亿的突触连接,形成了迷宫般的网络连接,大量的神经元信息活动是同时进行的,而非目前计算机按照指令一条条执行。此外人脑的这种巨量并行特性也使得其具有极好的容错特性,坏掉一个晶体管就能毁掉一块微处理器,但是大脑的神经元每时每刻都在死亡。

第二,信息处理和存储单元结合在一起。目前计算机普遍采用冯洛伊曼架构,存储器和处理器分离,通过总线传递数据。随着处理的数据量海量地增长,总线有限的数据传输速率被称为“冯·诺依曼瓶颈”,严重影响计算机的计算效率和功耗,人脑信息处理和存储单元结合在一起,拥有极低的功耗(约20W左右)。

第三,自组织自学习功能。大脑在与外界互动的同时也会进行学习和改变,而不是像现在计算机遵循预设算法的固定路径和分支运行。基于以上几点不同,人们一直尝试模仿人类大脑神经元的信息活动机制来设计算法:信号通过突触进入神经元细胞,神经细胞利用一种方式把所有从树突上突触进来的信号进行相加,如果全部信号的总和超过某个阀值,就会激发神经元细胞进入兴奋状态,这时就会有一个电信号通过轴突发送出去给其他神经细胞。如果信号总和没有达到阀值,神经细胞就不会兴奋起来,不会传递信号。

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生物神经元的结构

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人工神经元数学模型

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