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人工智能的进步推动了各行业的变革

2019/04/27 03:14
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对照中文英文原文
人工智能所遵循的进化路径可能会对经济和特定行业产生持久的影响,但它在投资管理中的应用则更为微妙。

Mon May 06 2019 11:29:33 GMT+0800 (中国标准时间)

人类长期以来一直梦想着创造人工智能(AI)机器,不仅是为了挑战智力,也是为了它们对社会和工业潜在的深远意义。然而,长期以来,事实证明,成功是难以捉摸的——直到最近才有所改变。

大约从2012年开始,人工智能的发展突飞猛进,在图像识别、语音识别、语言翻译、游戏和自动驾驶等领域取得了令人印象深刻的成功。在短短几年的时间里,计算机在这些领域和其他领域的能力已经从可怜得可笑的水平提高到高于普通人的水平。

最新的里程碑

最近一个有力的例子就是谷歌的DeepMind在2018年末宣布的“阿尔法折叠”(AlphaFold),这是一种人工智能系统,可以根据蛋白质的基因组成预测蛋白质的形状。这种“蛋白质折叠”的挑战长期以来一直备受关注,因为这一信息在理解生物过程和设计新药方面具有重要意义。谷歌系统在2018年两年一度的比赛中获得了第一名,其优越于之前的方法,被活动组织者称为“前所未有”。

这可能是一个重要的里程碑——不仅是对蛋白质折叠的狭义研究,而且更广泛地证明,人工智能/机器学习的进展速度更有可能加快,而不是停滞不前。这一加速很可能对许多行业和整个社会产生重大影响。在某种程度上,它已经做到了。

广泛应用于各行业

现在,几乎每天都有故事出现,描述人工智能在各种关键任务中的新应用。例如:

  • 药物设计(如应用蛋白折叠)
  • 计算机视觉(例如社交媒体的人脸识别)
  • 自动或计算机辅助运输(如自动驾驶汽车)
  • 医学图像的解释(例如,检测癌症)
  • 应用模式检测(例如,信用卡交易中的欺诈)
  • 语言翻译/文本摘要
  • 电脑保安(例如侦测恶意软件、过滤滥发讯息)
  • 语音识别(例如,在客户服务应用中)
  • 个人助理(如苹果的Siri或亚马逊的Alexa)
  • 金融市场中的算法交易
  • 电脑游戏
  • 行业优化(例如,使用机器学习来降低数据中心的冷却成本)
  • 市场营销(如预测、市场分析)
  • 创意艺术(如照片处理、人工艺术)

我相信,这些新兴的人工智能能力将非常重要,在某些情况下,还将改变整个行业。在谷歌的例子中,它的成功和实际存在在很大程度上是由于其卓越的人工智能(从它的页面搜索算法),它已经公开宣布自己是一家“人工智能第一”的公司。对于许多其他公司来说,人工智能将有助于以更低的成本提供更优质的产品和服务。企业对人工智能的欣然接受和投资,可能会对最终的竞争成功产生重大影响。

投资管理的相关性更加微妙

尽管我坚信人工智能将与大多数行业密切相关,但它在投资管理方面的适用性更为微妙。安全选择的特殊挑战与上面列出的其他任务非常不同,也更加困难,原因如下:

  • 在金融领域,可供机器学习使用的数据相对较少。尽管我们在数百或数千个月的时间里观察到数千种证券,但它们有时往往会大幅波动,因此不是有用的独立数据点。此外,重大经济事件往往在推动安全行动方面发挥重要作用。因此,机器学习技术很容易对数据集进行“过度拟合”,发现弱模式,这些模式大多代表随机变化,而不是真正的投资机会。
  • 可用的数据非常“嘈杂”,有许多随机的可变性污染了数据中潜在的真实模式。这与计算机视觉等领域形成了对比,在这些领域,图像几乎都是信号,没有噪声。
  • 由于社会、行业、政府等的不断发展,经济和金融世界也在不断变化。这使得从过去的数据中学习变得非常危险。相比之下,像机器人这样的任务是建立在诸如运动定律等永恒真理的基础上的。
  • “试错”学习在投资中是不实用的(例如,不像机器人学习走路的任务)。我们作为受托人,不能对客户的资产进行“试验”。此外,我们接收反馈并调整行动的时间框架通常太长(至少几周或几个月),不切实际。
  • 投资是一个对立的领域。因此,仅仅根据过去的数据采取行动而不同时设想未来的竞争反应可能是什么是不安全的。

要点:使用先进的人工智能方法进行独立,黑箱安全选择可能不是他们最合适的应用。尽管如此,现代人工智能的知识和使用可能会给投资经理带来重大机遇,但方式更为微妙:

  • 系统性投资者可以继续运用机器学习提供的统计洞见,寻找和利用资产定价中的低效之处。然而,这些应用将以科学判断和市场可能如何运作的领域知识为指导。
  • 基础投资者将与他们的数据科学同事合作,收集和利用新一代大数据和人工智能技术提供的增量洞见和数据源。
  • 基本面投资者还将利用人工智能,帮助他们形成对行业动态和所涵盖公司的评估,从而可能使他们更好地确定可能的“赢家和输家”。

最终的想法

科技对当今世界的影响是显而易见的。更难以预测的是,技术在未来几年乃至几十年可能产生的影响。机器学习和人工智能所遵循的进化路径——或者更有可能是引领——可能对全球劳动力市场和经济、以及特定行业和企业产生持久的影响。(有远见的投资者,请注意。)

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