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DAFEX金小雅:AIT人工智能在金融领域脱颖而出的原因

文章来源:外汇经纪人金小雅
大家好,我是你们的老朋友金小雅,金融圈资深人士,话不多说,进入正题。

人工智能近几年地快速发展已远超我们的想象,它可以替代人类部分工作,增强人类技能,并能在日常生活中驱动新的发现,这就是AI的力量。但是为什么呢,这是如何发生的呢?由于一系列力量偶然地汇合,使得快速发展的AI能力能够应用到真实世界金融服务领域(和其他地方)。在深度研究这些力量之前,我们先了解一下AI是什么比较好,它以何种形式应用,对于金融世界AI哪部分研究领域特别有趣。

 

AI是什么?

AI是基于机器的智能:机器可以记忆、思考、决策、运行,无需人类干预。AI可以被分为三个阶段,即:

  1. 弱人工智能:发展着重于单个任务的机器智能,举例:搜索引擎、Siri和智能顾问。
  2. 通用人工智能:机器智能能够覆盖大范围的功能,与人类智能类似。这种形式的例子还未实现,专家预测这种水平的AI将在30-60年内实现。
  3. 超级AI:有感情的智能,将会指数级别地超越人类智力。这种类型的例子还未见到(专家预测这种AI会在通用人工智能实现的2天之内出现)。

 

AI的子集

弱人工智能现如今开始应用,尽管命名不佳,但不应被嘲笑。它能为金融世界提供的杠杆是突破性的,它已经为有效利用它的企业提供巨大的投资回报。为阅读本篇文章,我们需要关注一下AI的子集并进一步学习。

  1. 机器学习(ML)
    ML是AI的子集,是指依靠机器的能力,通过使用算法,独立地以与人类相似的方式对随机数据进行理解。依据不同的人类参与程度划分,机器学习可以分为有监督的ML、无监督的ML和增强学习。基于不同程度的人类监督,机器学习以数据分类为目标来实现预测。机器学习拥有的这些有价值见解的能力远超人类,为金融服务领域(一个充满大量有价值数据的领域)开辟了许多机会。
  2. 深度学习(DL)
    DL是ML的一个子集,是指在数据中发现隐藏层并使用深层神经网进行组织的算法,这与我们大脑运转方式有很多相似之处。深度学习成为数据科学、大数据和人工智能之间的最佳领域,是一个令人兴奋的AI领域,正由于多种因素引起大量关注。

 

AI崭露头角的原因:

1. ML的突破(2012)

2012年,在ImageNet大型计算机视觉竞赛(ILSVRC)上,深度学习类似于寒武纪爆炸的时代到来。来自多伦多大学由Geoff Hinton(被认为是深度学习的教父),Alex Krizhevsky 和 IIya Sutskever 组成的团队使用大型深层卷积神经网络赢取了2012年的ILSRC比赛。他们完全击败了竞争对手。人们对AI领域的兴趣从此刻起就火箭式地增长。

2. 大数据

如果没有大数据,就不会有AI。AI系统的发展非常依赖于海量数据的可用性和可访问性。数据有限的研究人员已经原地踏步了数十年。访问大量数据是机器学习的方式。专家预测,在未来十年内,将有1500亿个网络传感器(将是当时地球上人类总数的20倍)。机器学习如何以人类的方式交互和理解的速度将以类似的速度增长。

3. CPU to GPU

简而言之,它是关于速度的和性能的。大多ML算法是分布式的,这些算法需要同时处理多个并行数据流。GPU具有比CPU更多的处理器核心,因此并行计算解决方案更适合用GPU。Andrew NG被认为是AI发展史上从CPU大规模迁移到GPU的关键人物。Nvdia作为GPU领先制造商,最初专注于游戏,他们真的应该感谢Andrew NG。通过查看Nvdia自2012年以来的股价,清楚地看到,GPU技术的发展和AI解决方案需求的飙升并行。

4. 云计算

与大数据的需求相同,AI对于处理能力也有着迫切需求。自50年代初期开始,AI研究由于缺乏需要的大量计算能力而受到限制。进入云计算时代,感谢AWS、IBM和Google,这里有充足的计算能力。

5. 开源软件

开源运动允许在AI领域发生惊人突变,研究和技术是共享的,仿佛由机器自身驱动,加速实现一个有感情的AI。

 

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