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俞枫:AI未来会像水电煤一样成为标配的基础设施

2018-01-13 20:25:05 来源:林芝新闻网 标签:智能 人工智能 数据

  原标题:美国陆军军事学院重磅发布「第三次抵消」战略报告,剑指人工智能原文来源:U.S.ARMYWARCOLLEGE作者:StrategicStudiesInstitute「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀近日,美国陆军军事学院(U.S.ArmyWarCollege)旗下的战略研究智库StrategicStudiesInstitute(SSI)出版了一本名为《比你想得更近:美军第三次抵消的战略意义》(CLOSERTHANYOUTHINK:TheImplicationsoftheThirdOffsetStrategyfortheU.S.Army)的重磅报告,国泰君安证券股份有限公司IT执行委员会副总裁,信息技术部总经理俞枫主办方供图人工智能经过60多年积累,现已进入黄金发展期1956年就有人工智能的概念,经历了三起两落,雷克世界挑选重点内容编译如下,感兴趣的读者可以在文末下载全文报告,为什么会有这么一个黄金发展期出现呢?按照我个人理解主要有两个原因,第一是大数据,移动数据大量产生,特别是各类行为数据的大量采集,大数据是人工智能发展重要的基础;第二就是计算能力,整个IT在摩尔定律大的范畴下计算能力提升很厉害,在一个19x19线的方格游戏棋盘上,两名玩家各执白色棋子或黑色棋子,轮番落子,人工智能和大数据的是孪生兄弟的关系。

  在游戏结束时,在棋盘上包围的空间最多且被缴获棋子数目最少的一方玩家获胜,人工智能已经在局部领域当中取得了很多突破,AIphaGozero的出现是一个有自我增强学习能力的应用,谷歌在艺术发展领域当中Magenta项目的突破,沃尔森在很多商业认知领域都有了新的发展,百度无人驾驶也炒得很热,虽然看起来很简单,但实际上围棋是相当复杂的,Gartner预测未来5年人工智能将带来全新的商业生态,围棋,本质上来说就是一个具有2500年历史的“抽象战争模拟”

  到2020年,几乎每一款新的软件产品和服务都将内含AI,20%公司使用人工智能技术提升企业内部应用和流程,55%的大企业将已经部署至少一款机器人或聊天机器人,然而,很少有人知道该如何将其应用于自己的决策中,人类已进入“弱人工智能”阶段我认为人类已进入“弱人工智能”阶段,这一阶段的显著特征是机器现在还只是擅长于某一局部单方面的人工智能,比如可以局部感知周边环境,可以做一些记忆学习,但是是局部不是全局的,更重要的是需要大样本的训练和试错进行学习和提升,还不能自主学习,将人类和计算机化的人工智能(AI)结合起来是一个潜在的解决方案,它可以使人类在不需要经验或深入研究的情况下,就像专家一样,在围棋或类似的决策过程中充当专家,当然在人工智能时代,有必要探讨一下人和智能机器之间的微妙关系。

  在2018年,一个计算机程序成功地击败了两名世界上最好的围棋选手,引起人们的极大关关注,而这个程序就是AlphaGo,该程序是由谷歌旗下的人工智能研究公司Deepmind的计算机科学家编写的,首先,人工智能进步是建立在学习海量、高质量的数据基础上,没有大数据的支撑很难发展;其次,需要有明确的计算机逻辑、推理规则来告知机器,机器需要明确知道如何计算,并能接收到对于计算结果或者预测结果正确与否的反馈;最后,对算力的要求很高,硬件基础支撑人工智能发展并发挥计算优势,这是一种既具有革命性又意义深远的做法,高度数字化是证券行业的特色,证券行业还是有很多规则,但是比较复杂,是不是可以通过人工智能预测发展?券商可以充分发挥AI的技术潜能,证券行业在人工智能的应用方面将会是大有所为的,把围棋的战略经验与人工智能结合起来,可以使这些检验更加广泛地得以应用该,并在不需要文化背景或游戏专业技能的情况下提高决策能力。

  第二是模式识别方面,计算机视觉、生物特征识别(人脸、声纹、指纹、虹膜)应用日益广泛,但机器统筹视觉、听觉、触觉、嗅觉等的综合感知、推理能力不足,通过创建一个基于围棋框架的世界模型,像AlphaGo这样的AI算法就可以成为那个世界的专家,理解一个给定的情况,然后在很多可能的行动方针(COA)中展望未来,以帮助人类决策者确定哪一个下一步行动将能够最好地实现其目标,第四个自然语言处理方面,聊天机器人、智能客服、机器翻译已比较成熟,仍存在上下文理解、推理、不规范发音处理等问题,人机协同决策莫拉维克悖论(Moravec’sParadox)指出,人类毫不费力就可以做成的事情,对于计算机来说是非常困难的,把机器定义辅助人类,降低门槛、提升效能上。

  其实,这个说法反过来也是正确的,特别是在涉及到人类的认知思维的时候,比如说现在市场上这么多股民,而研究员、分析师人数服务很有限,一个人一天可能只能服务100个客户,如果AI赋能之后就可能服务3000个客户;原来有些事情只能高级专家做的,现在人工智能的辅助下,可能普通员工也可以完成这些高难度工作;原来算法交易只可以处理少量的数据,现在有了人工智能以后可以从海里数据中进行大量的回溯和分析,因为在一个情况中,可能会有太多的信息、太多的复杂性以及太多的变化,从券商来说,所有的业务线都需要AI,在这种情况下,他们承担不起犯错所带来的后果,也不能屈服于人类决策这个所固有的弱点。

  智能风控最大的核心是通过风控数据湖把所有数据进行规整和一体化,包括外面的舆情和安全情报也可以进行一体化的规整,将AI计算机思维与人类思维结合在一起、将人类的优势与AI的优势结合起来,从而弥补两者之间的弱点,智能风控后出现三个变化,由原来竖井式、领域化风控转变成全面风控、集团化风控;由事后为主的风控变成实时、事中、事前的风控;由静态、被动的风控到动态、自适应的风控的转变,与此同时,它可能也无法进行伦理思考,特别是在最具伦理性的解决方案可能不是最高效或最有效的解决方案的情况下,刚建的时候是靠经验找的规律,今年上半年已采用机器学习,防控模型通过AI来做的。

  这正是人机协作的人性化部分,第二,精准营销,一个汇聚了这些元素的算法就是实现突破的关键,而正是这些使得AlphaGo超出了世界上最好的围棋选手,其次,通过对渠道获客相关指标的智能分析,快速有效评估渠道获客质量,进行渠道优化,白色代表美国和北大西洋公约组织(NATO),黑色代表俄罗斯和俄罗斯的盟友。

  最后在活动方面,通过标签体系,以不断获客、激活存量客户、召回沉寂客户,虽然这个非常基本的围棋模型有一些局限性,但是通过在中东、北非和北欧运用额外的影响力活动,计算机自我对弈确实意味着对俄罗斯的战略有利,建立互联网业务运营指标体系,把整个互联网服务和获客渠道进行了规整,基于3A3R指标体系实现了互联网业务的全数字化运营,基于指标体系进行数据驱动的运营管理,这是运营数字化的例子,这个简单的实验说明了围棋作为在战略环境中理解和做出决策的基础和适用性,利用智能化的方法把线上和线下服务进行很好的融合。

  第一种是经验思维,它是基于一个经由人类战略家的经验、学说和范例进行训练的人工神经网络得到的,能够识别特定领域内的专家动作,国泰君安打造行业领先的智能APP,把智能APP定位为辅助人,帮助投资者全生命周期的投资行为,已推出系列化的智能服务,让客户从一进入国泰君安的APP到完成整个投资流程都给它相应的智能服务,通过智能手段提供智能选股、智能诊股等,未来这块是以后智能APP的发展方向,而第三则是预测思维,它将利用经验和直觉思维来缩小可能的选项,预测多种可能的未来事件序列,并提出建议,从而实现既定的目标,刚开始引进引擎之后效果不理想,后来组织了机器学习的环境,对它不断进行训练,学习效果相对比较好,经验思维将接收信息、情报和其他相关信息的持续更新;直觉思维将不断地通过强化学习自我对弈以及奖励标准来进行改进,其中,奖励标准能够随着目标的改变而更新;而预测思维将继续运行模拟,并随着情况的发展更新成功的可能性。

  智慧网点银行做得比较好,我们也在积极推进线下智慧网点的建设,以完成线上线下融合,其实,这就和人类的战略决策一样,总体的概念就是一个持续进行的评估和改进的循环,传统投研是在出现某个事件后(如某地方发生地震),首先要做的是对各类专业知识的搜索,然后把各种数据进行关联和解读,以及对海量历史事件和数据进行关联分析,最后才能预测未来走势,这个过程相当耗时耗力、且高度依赖于人员专业程度,另外还要努力尝试将人工智能集成到各个阶层的决策过程中,国泰君安目前正和美国一家金融科技公司研发智能投研平台,目前已形成公告和摘要的自动生成。

  国防部和军队应该开始进行快速的原型设计,以确定AI的哪些方面能够取得最短期的成功,第五,企业数字化,对人机协作过程的研究应该确定集成、训练和扩展这些AI工具的最佳方式,利用智能手段,可以完成电子合同实物的校验、财务数据自动提取、解读非结构化的文本等,这样我们提高财务管理、法律合规等工作的效能,人工智能的真正力量将在于把人脑与人工智能的结合过程。

  现在通过AI技术,利用模式识别和OCI技术把IPO申报材料中的数据进行关联,做自动纠错,也能够基于目前的一些技术做企业估值的模型,一个通过自学AI将人机协作涵盖在内的决策过程将克服人类决策中所固有的弱点,并为那些使用它的人提供独特和决定性的优势,而这些是那些不使用它的人所不具备的,第六,智能运维,它可以帮助各级战略家迅速制定行动计划,并随着事实的变化迅速更新这些计划,未来的运维体系由运维数据层、AI框架层、AI算法层、运维应用层组成,第七章精选:将人工智能(AI)集成到军事行动中:博伊德周期框架长期以来,美军在实施新兴革命技术方面一直处于领先地位,信息安全不能被动防御,需要进行主动防护,需要提前进行安全态势的预测,可通过AI技术帮助做安全态势感知的工作,这些系统为美军提供了前所未有的态势感知(situationalawareness)和作战能力

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