14 يناير الصينية أربعين المالي المنتدى (CF40) شركة التكنولوجيا المالية مملوكة بالاشتراك مع عقد 2017 "مستشار الاستثمار الذكي" المنتدى الدولي الذي عقد في بكين بسهولة. وكان مستشار الاستثمار الذكية شعبية لفترة طويلة، ولكن لا تزال هناك أسئلة كثيرة الشكوك: الاستثمار في التكنولوجيا من أجل الذكاء الاصطناعي إلى أي مستوى؟ الذكاء الاصطناعي للاستثمار الحقيقي هو مثل؟ أنه يحتوي على نوع من البحوث والقيود؟ يتم تعيين المنتدى، وجامعة كاليفورنيا في بيركلي AI الذكاء الاصطناعي مركز النظام أستاذ مؤسس وعلوم الكمبيوتر ستيوارت راسل (ستيوارت راسل) هذه القضايا عليها في خطابه الرئيسي.

ما يلي هو خطاب سجل البروفيسور ستيوارت راسل، لم شبكة لى فنغ لن تغير القصد من المحرر:

ما AI يمكن القيام به، ما لا تفعل؟

ونحن نعلم أن الذكاء الاصطناعي هو إعطاء آلة ذكية، يمكن للآلة أن تفعل الشيء الصحيح. للاستثمار، وسائل الذكاء الاصطناعي أنه على مدى فترة من الزمن يمكن أن تساعد العملاء لتحقيق الاستثمار الأمثل. ونحن نرى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في ارتفاع مستمر، مثل يلعبون المركبات غير المأهولة تأثير متزايد في العالم. بواسطة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون التشخيص الطبي أكثر دقة، وبحث أفضل نقل المحرك وصناعة الخدمات اللوجستية وتغيرت أيضا بشكل كبير. ونحن أيضا قادرون على فهم آلة لتوفير البشرية مع مجموعة متنوعة من مسألة النص وخدمة الجواب. سوف نرى أيضا الذكاء الاصطناعي في الاستثمار وتلعب دورا متزايد الأهمية في تجارة طويلة الأجل، والتأمين على المدى القصير، تلك القروض وشروط الائتمان.

لقد رأينا أيضا هو تسارع التقدم في هذا المجال إلى حد كبير، وفاز AlphaGo لي شيشي في لعبة الشطرنج في أقل من عام يحصلون على هذه النتيجة. والآخر هو رؤية الكمبيوتر، ونظام الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تكون للصور، يتم التعرف على صورة هنا سوف أعطيك بعض الأمثلة من الاستخبارات الكمبيوتر. في الآونة الأخيرة، والتعرف البصري على نطاق واسع التحدي، وألف الفئات، التفاهم بين البشر من دقة الإدراك البصرية من 95، ولكن في السنوات الخمس الماضية، ودقة من الجهاز لتحقيق الأصلية ست مرات، وقد حددت أكثر من رؤية إنسانية لديها خبراء من ذلك بكثير، بل هو تطور مهم للغاية. لأن التعرف على الأشياء، والقدرة على التعرف على الأشياء هي القدرة على اتخاذ قاعدة الحرجة من العمليات في العالم الحقيقي، مثل حركة الروبوت.

وبطبيعة الحال، وأريد أيضا أن أقدم لكم هذا التذكير، والذكاء الاصطناعي ليست مثل الفيلم وبعض وسائل الإعلام قوله، هو الجهاز الذي لديه القدرة على الإدراك أو أن تكون واعية، وسيحكم العالم كله، إلى السيطرة على العالم كله، وليس الأمر كذلك. وليس مجرد فرع من فروع الذكاء الاصطناعي لمعرفة عمق فرع أو البيانات الكبيرة. على الرغم من أن هناك التعلم العميق ومحتوى البيانات كبيرة، ولكن هناك العديد من المكونات الأخرى. وبعض الشركات، وسوف يقول أن لدينا تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، إذا كان لديك بيانات لتولي المنصب، ونحن سوف تكون قادرة على حل مشكلتك. في كثير من الحالات لا الممكنة لتحقيق هذا الغرض، في كثير من الحالات، والتعلم العميق لا يمكن بسهولة وضع الاستخدام.

أعتقد الآن هو واحد من مجالات الاستثمار لا تزال محدودة.

كيف دور الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل والاستثمار؟

المقبل، ونحن ننظر في كيفية النظر إلى قرار الاستثمار كمشكلة الذكاء الاصطناعي.

• معلومات

أدخل هذه المشكلة وتشمل العناصر لكل أداة في جميع الأسواق والمعلومات سعر على الإطلاق. الآن الجهاز سوف تكون قادرة على الوصول إلى هذه المعلومات هو بسيط جدا. هناك الكثير من الكلمات، يتم إنشاء معلومات اللغوية من خلال مجموعة متنوعة من المعلومات يستند إلى نص اللغة البشرية، مثل وكالة بينغ بو، رويترز للأنباء وتقارير شركة مدرجة، والتقارير المالية والتقارير الحكومية والمحللين التقارير ونشرها على وسائل الاعلام الاجتماعية، مثل تويت، وكلها البشر هم جزء لا يتجزأ من هذه المعلومات.

• معرفة

ثم هو المعرفة. يجب أن يكون البيانات الكبيرة العلم بها الآن في هذا المجال لدينا الكثير من المعرفة حول تشغيل الاقتصاد، النظام السياسي، وكذلك صناعة والانقسام الجغرافي، والتي يمكن أن تساعدنا على فهم عمق البيانات الأخرى.

• علم النفس

والخطوة الأخيرة هي نفسية، لأن كل ما نقوم به هو متعلق السوق والسعر في السوق لا يقوم فقط على أرض الواقع، ولكن على نظرة الناس للواقع، والإدراك، لذلك يشعر، فهم المشاركين في السوق، مثل المستهلك وتجار والمشترين للشركات من القلب، وعقلية مسؤولة عن معلومات هامة من أجل جعل التنبؤ مثل هذا.

هذه هي عنصر المدخلات، وعناصر الانتاج هو بيع هذه القرارات الاستثمارية.

هذا السؤال ومستشاري الاستثمار ليست بالضبط نفس الشيء، وأنا أتحدث عن قرارات الاستثمار، قرارات الاستثمار هي أن تقرر كيفية استثمار التجاري، مستشار الاستثمار ممثل مشكلة أخرى، على سبيل المثال، يمكنك أن تقرر كل ميكروثانية قررت شراء أو بيع، ولكن من المستحيل في ميكروثانية تعليقات الاستشاريين. لذلك عندما المشورة مستشار لإعطاء؟ كم عدد التعليقات على كل استشاري؟ هذا هو قرار مهم جدا. نظام الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد في اتخاذ مثل هذا القرار.

ولكن بعد تقديم توصيات هذا الخبير الاستشاري، لديك للعملاء من المؤسسات أو عملاء آخرين لشرح لماذا تفعل ذلك فمن المستحسن. على سبيل المثال، ويقول وينصح لك لشراء 40 مليار $ بيزو أرجنتيني، لماذا وضعت هذا الاقتراح؟ يجب عليك شرح اقتراحك جيد، لذلك هذه المنظمة العميل الخاص بك لقبول هذا الاقتراح، وتفسير مهم جدا. تعلم عميقة من الصعب الآن القيام بذلك، يمكن للنظام إجراء دراسة الاقتراحات العمق، ولكن من الصعب شرح اقتراح من هذا القبيل لذلك. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن نحكم ما إذا كان أو لم يكن هو قال الحقيقة كاملة في الحقيقة، في تقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية، وأحيانا كنت أعرب، لأن في بعض الأحيان مستشار مجرد محاولة لإقناع الزبائن لاتخاذ بعض الإجراءات، فمن الممكن لإخفائها جزء من القصة، يريد قراراتهم لصالحها.

الذكاء الاصطناعي في عملية صنع القرار المالي، مليون مرة أكثر تعقيدا من العودة

ونحن ننظر في مسألة صنع القرار.

لأننا تحدثنا فقط عن قضية الاستشاريين مثير جدا للاهتمام، ولكن السؤال الأكثر إثارة للاهتمام هو كم لشراء، وكم للبيع. يمكننا أن نرى أنها مشكلة رياضية، أولا وقبل كل ما لدينا مساحة حركة التشغيل كبيرة جدا في كل ميكروثانية التي يمكنك شراء وبيع أي رقم في أي سوق، في أي سعر الأداة المالية. إذا كان لديك القدرة على القيام ببعض عقود المشتقات، ثم ميكروثانية في كل منها، يمكنك بناء تلقائيا عددا من عقود المشتقات غير محدودة والتعقيد غير محدود. لذلك، يمكنك اختيار أن تفعل ما هو أبعد من الخيال.

وبالإضافة إلى ذلك، هناك الكثير من وكلاء، وسطاء في السوق. يذهبون المقبل عندما طرفين فقط، ولكن هناك العديد من المكونات الملايين في السوق الاستثمارية. وطويلة جدا النطاق الزمني للاستثمار، سواء المستثمرين الأفراد أو المؤسسات الاستثمارية، ونحن ربما تريد عودة الأمثل على عقد الاستثمار. ويمكننا تنفيذ التداول ميكروثانية. حتى نتمكن من اتخاذ قرار 14 مرات من قوة 10، والمرة القادمة مجرد الذهاب تفعل 100-200 قرار بشأن هذا النطاق الزمني أطول لعب الشطرنج وغيرها من نسبة وقت اتخاذ القرار.

وبالإضافة إلى ذلك، لهذه الآلية ديناميكية، ونحن نعرف سوى جزء منه، مثل آليات العودة نعرف بشكل واضح جدا، ولكن السوق والاقتصاد ونحن لا يعرفون سوى جزء من آلية.

وعلاوة على ذلك، فإن البيانات لديهم الكثير من الضجيج والشوائب، لعبة الشطرنج واضح ومباشر، ولكن هناك الكثير من الضوضاء إلى أن تخرج في عملية الاستثمار، وحصلنا على الكثير من البيانات لتكون كاذبة، يجوز نشر المعلومات في تويت من الناس التي، على وجه التحديد من أجل التلاعب المعلومات، والأخبار الكاذبة، بيانات غير صحيحة، كل ما نريده لفهم جزء من البيئة بأكملها.

الأهم من ذلك، الذي القرارات الاستثمارية، لا يمكننا أن نلاحظ مباشرة أجزاء كثيرة، على الرغم من أننا نرى مجموعة متنوعة من الأسعار، ومجموعة متنوعة من الأخبار، ولكن لا نستطيع أن نرى بشكل مباشر على الاقتصاد الحقيقي، والقيادة السياسية عقلية الناس، وبالتالي فإن العوامل التي تؤثر على معظم الثمن الذي لا نستطيع أن نرى، علينا أن نفهم، أن يفهم فيها عناصر الإدخال كاملة من التاريخ، وفهم الآليات الكامنة وراء السوق بشكل عام والاقتصاد تشغيل.

AI كيفية التعامل مع قرارات التداول المالي النطاق الزمني في أطوال مختلفة؟

نحن ننظر الآن في جداول زمنية.

السوق على المدى الطويل والمتوسط الأجل ومستشاري الاستثمار على المدى القصير، وهناك بعض الناس على أساس سنوي في اتخاذ القرارات من قبل استشاري الروبوت. في شركة أخرى، في داخل مبنى آخر، وشخص آخر هو من خلال الاستثمار في غضون أسبوع أو يوم واحد من حجم الاستثمار، مثل يوم التداول. وبالإضافة إلى ذلك، وهي شركة أخرى في بلد آخر بناء هناك، وسوف شخص ما جعل التوقعات من مستوى دقيقة، لتوقع اتجاه السعر مستقبل الدقائق القليلة القادمة. هناك بعض الشركات التجارية عالية التردد، وقراراتهم الاستثمارية أو النطاق الزمني وتوقع المركز الثاني ومستوى ميكروثانية، لذلك هناك الكثير من الحالات.

في معظم الحالات، ونحن مهتمون في مقابل على المدى الطويل، لكننا نأمل أن بطرق مختلفة لتحقيق هذا الهدف، ونحن نريد حقا هو وضع الكثير من عملية صنع القرار على نطاق ومتكاملة الوقت. على سبيل المثال، لأنظمة التداول عالية التردد، ومبدأ النظام التجاري عالية التردد توجيه وشيك مؤخرا على نطاق والوقت، وهذا هو، تغير الوضع، والتغيرات البيئية في النطاق الزمني بينها، نظمها في تصميم وشهر واحد، وهو في حالة فهم النظام الذي ليست هي نفسها. وهذا هو، مثل نظام التداول عالية التردد، فإنها يمكن أن يحكم إلا إلى تفاقم الوضع الاقتصادي يتم تدريبهم إلى معرفته.

هذا التنوع من النطاقات الزمنية من التكامل والوضع مشابه جدا لكم جميعا، لأننا هنا أمام الجميع ليفعل مثل هذا القرار، على سبيل المثال، قررنا الكلية، أو إرسال أبنائهم إلى الجامعة، وهذا هو برنامج يدعمه قرارات النطاق الزمني، وعندما كنت تكتب، قد ترغب في السير في هذا الاتجاه للعب، للعب في هذا الاتجاه، وهي القرارات ميكروثانية، حيث لتناول الغداء ثم بعد ذلك بقليل، ليس هذا الاجتماع؟ ربما بعد اسبوع من الأشياء، القرار النطاق الزمني لأسبوع واحد. يتم دمج جميع هذه القرارات في الواقع معا. يتأثر مستوى ميكروثانية حركة صنع القرار من ناحية بقرارات نطاق وقتك دقائق، ساعات الصف، الصف الأسبوع والشهر ومستوى العام وصنع القرار البشري.

ولكن هذه ليست آلية صنع القرار موجود الآن في اتخاذ القرار الاستثماري لدينا والتي، وهي واحدة من أكبر التغييرات لدينا لدفع.

وبعد ذلك، هناك بعض سؤال مهم جدا: إذا كان النظام هو اتخاذ القرارات وفقا لسنة واحدة، مثل نظام لصنع القرار، إلى لحظة ومستوى ساعة من عملية صنع القرار يمكن أن تجعل أي اقتراحات؟ في الواقع، بالنسبة لهذه المسألة، وليس هناك نتيجة، ولكن من مستوى أعلى، والعنصر الرئيسي هو فهم جميع جوانب عناصر الاقتصاد الجزئي الاقتصاد الجزئي نستطيع من خلالها تفسير لتغير مساعدة الوضع التداول عالية التردد بين المستوى الثاني و التفسير.

عامل السوق خلسة، والذكاء الاصطناعي، وكيفية التمييز؟

وبعد ذلك، أود أن مناقشة ديناميكيات السوق بين الدولة المتنحية. على سبيل المثال، قيمة العلامة التجارية للشركة، لا يمكنك ترك كالة بينغ بو ان اقول لكم كم من قيمة العلامة التجارية للشركة، قيمة العلامة التجارية لبعض الشركات تحتاج الحسابات الخاصة بك. عليك أن تعرف له في البحث والتطوير، والإعلان، وقد فعلت النوايا الحسنة عدد من الاستثمار، لإحدى شركات الأدوية التي كان قد المخدرات في البحث والتطوير، لحساب شركة النفط تريد أن تعرف ما هي النفط، وبالنسبة للشركة من حيث الخدمات اللوجستية، وكنت أعرفه لجذب هؤلاء العملاء. لذلك نحن نريد أن نعرف وفقا للتقديرات، والتي هي بعض من الدولة المتنحية، ولكن تؤثر أيضا على الأسعار.

أنا فقط تحدثت عن سيكولوجية السوق مهم جدا. على سبيل المثال، يمكننا أن نفكر، لديك لاتخاذ قرار، إما لشراء الأسهم GE، ومرة واحدة لديك مثل هذه الأسهم، وشراء هذه الأسهم، وليس أخير، أنت لن تبيع لتجسيد الطريقة. لذلك عندما واجهت انه مع قرار بيع الأسهم GE، وهو نوع من حالة ذهنية - علينا أن نفهم. وبالإضافة إلى ذلك، لجميع القرارات، بما في ذلك القرارات ميكروثانية لا تستند بالضرورة على أحدث البيانات، وقال انه بناء على البيانات التاريخية، والجمع معا لاتخاذ قرارات للدولة المتنحية، وجميع جوانب فهم.

تعلم آلة نموذج صنع القرار الكلاسيكية

دعونا ننظر إلى النموذج المثالي للتعلم آلة صنع القرار.

منذ 1960s كانت هناك هذا الخط من التفكير: من السهل لاتخاذ القرارات على المدى القصير، وجمع الكثير من البيانات، نظرة على ما حدث في تاريخ الوضع، وما الأزمة الأخيرة، ثم علينا أن نجعل من الاحصاءات علاقة إيجابية القرارات. وهذا هو، ونحن نأخذ على البيانات، وذلك باستخدام مجموعة متنوعة من تقنيات التنبؤ، سواء كان التعلم العميق أو أي نوع من تقنيات التنبؤ. وهذا ما يسمى قبل آلة مناسبة، فضلا عن أشجار القرار، الانحدار أيضا، بغض النظر عن ما الأسلوب الأكثر شعبية، يمكنك استخدام هذا الجهاز أساليب التعلم تجعل التنبؤات، التي تستخدمها الحالات الجديدة التالية من عملية صنع القرار. ومع ذلك، عندما لا تستند التوقعات الخاصة بك على المعلومات المتاحة بسهولة خفية، لا يتم تطبيق هذا الأسلوب.

توجد مشاكل صنع القرار الكلاسيكية تعلم الآلة

سوف البيانات جلب بعض المشاكل الصغيرة.

على سبيل المثال، وصلت أخيرا اتفاق باريس، حول تغير المناخ، وهذه الاتفاقية هي قوية جدا، وفوجئنا أن العديد من البلدان قد وقعت بالفعل. ولكن ضمن البيانات، كم من "اتفاق المناخ لي" سيكون ذلك؟ في تعلم الآلة، على أهمية هذا التغيير السعر هو صفر، على سبيل المثال، وسعره يؤثر ما حدث؟ أو يكون لها تأثير كيف انتخبت العديد من الأحداث المماثلة في أوروبا والمملكة المتحدة قبالة ترامب للاقتصاد، وهذا ليس من السهل الاستخدام. كم عدد المرات التي أغلقت قناة بنما بسبب الإرهاب؟ لأنه قبل لا. يجب أن نفهم الجغرافيا والعرض والطلب، إمدادات النفط والطلب، وهلم جرا من خلال القناة، وإلا فإنه من الصعب أن القاضي، لا يعني أن دراسة متعمقة منطقية لحظة يمكن أن يحكم، يجب أن يكون هناك فهم دقيق للعالم والوضع في السوق المتغيرة باستمرار. على سبيل المثال، لفترة طويلة في الولايات المتحدة هي وثيقة الأساس لأسعار الفائدة من الصفر، ولكن أيضا الوضع في أوروبا. بمجرد تغيير سعر الفائدة كيف نفعل؟ على مدى السنوات الخمس الماضية وتدريب الجهاز عندما تكون أسعار الفائدة قريبة من الصفر، ويزيد من معدل الفائدة وأنه لا يستطيع التكيف. في الواقع، فإن الافتراض البشري أن نظام عالية التردد للتأكد من أن مجموعة لم يتغير، ولكن بمجرد التغييرات العلاقة، سيكون لديهم فشلا ذريعا للقرار.

أعطيك مثالا، وهذا هو الكتب والكتب تبيع، وهذا هو الكائنات الكتاب الورقي، قد بأسعار معقولة في 20 $ واحد، اثنين من الروبوتات لديها الآن لبيع هذا الكتاب، وبيع 18 مليون، وبيع 2300 مليون ووصف هذا النظام الروبوت، ودربنا له لتعلم الآلة، والكثير من الأشياء التي لا يفهم. هناك أيضا عام 2010، عندما حدث، والروبوت خارج نطاق السيطرة تسبب في خسارة تريليون دولار، وهو على تغيير ظروف السوق، والتغييرات في 0.1 ثانية، وهو تداول الأسهم بين القضايا الناشئة. ونحن كثيرا ما نرى بعض من سعر السهم سوف ينهار لحظة، حتى في أكتوبر من العام الماضي، الجنيه في غضون ثوان قليلة من تخفيض قيمة العملة المفاجئ مقابل الدولار الأمريكي بنسبة 10، دون أي تدخل بشري. حتى هذه الخوارزميات الآلي لا يفهمون بعض أساسيات، وبمجرد أن الخطأ سيجلب مشكلة كبيرة جدا.

كيفية استخدام لغة الآلة معالجة البيانات التي لم تكن موجودة من قبل ذلك؟

وفي الوقت نفسه نرى أنه سيكون هناك بعض آلة التعلم بين المعلومات الناقصة أو بيانات كاذبة، معلومات كاذبة. في هذه الحالة سوف تجعل بعض الخوارزمية نفسها لديها بعض الارتباك، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير صحيحة. عند اتخاذ القرارات، وكيفية استخدام لغة الآلة معالجة البيانات التي لم تكن موجودة من قبل بعد ذلك؟ هذه هي الحاجة لمعالجة هذه القضايا.

وأخيرا، فإننا ننظر إلى بعض الأساسيات. لديهم معرفة على أساس عالمي، ربما بعد لم نكن نعرف ما يجب القيام به مع لغة الآلة، ولكن وجدنا أن الأساليب القائمة على نموذج، بما في ذلك على المستوى الكلي والمستوى الكلي وميزة أنها يمكن أن تفعل الكثير من التنبؤ، ويرتكز على الصفر هو البيانات أو القليل جدا من البيانات يمكن أن تجعل التنبؤات. لكنها مكلفة جدا، وليس للعثور على بعض الخريجين الجدد، لأنهم لا يفهمون هذا الجهاز، يجب علينا توظيف الناس الذين يفهمون السوق، وفهم الكثير من المعارف التاريخية وفهم كيفية استخدام البيانات من الطلاب أو الخريجين. أيضا، نظرة على الطريقة التي تحكم هذا التغيير، ولكن أيضا لأية شركة الاستثمار، فقط مثل هذا الشخص، يمكنك استخدامها لإدارة الأصول ضخمة.

وهناك أيضا ميل لدى بعض الأشياء في التمويل الشخصي يحدث في كثير من الأحيان، العديد من الأفراد بحاجة إلى المشورة المالية، وليس فقط الشركات الكبرى، وليس مجرد شراء وبيع الأسهم. وآخر هو كيفية شراء القهوة أو دفع الرسوم المدرسية أطفالي، وكيفية العثور على منزل أفضل للاستثمار في، وهذه هي الاحتياجات الفردية، والآن البنك لا يمكن أن توفر مثل هذه المعلومات. لأنه إذا كان ينبغي تقديم جميع توصيات لعامة الناس، وتكلفة عالية جدا. ولكن الآن AI يمكن سد هذه الثغرة، وليس فقط يمكن تحليل بعض الأسهم المهمة، وبعض من الوضع المالي الشخصي أبسط ويمكن أيضا أن يتم تحليلها، ومنحهم بعض المشورة المالية الشخصية.

وبالإضافة إلى ذلك، من الناحية الفنية، وتستخدم هذه الدراسة عمق والخوارزميات القائم على نموذج بالتزامن مع بعضها الذكاء الاصطناعي باستمرار الآخرين، حتى يتسنى لنا بناء نماذج أكثر وأكثر تعقيدا، والتي يمكن أن تقوم على أساس حقيقي البيئية وصحيح المعرفة لمساعدة الناس على اتخاذ قرارات استثمارية أفضل. لتطبيق الذكاء الاصطناعي في القرارات الاستثمارية المستقبل يمكن أن تنتج نوعية أعلى، ولكن أيضا مصلحة الجميع وخفض التكاليف وتحسين الجودة.

استنتاج

الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات الاستثمارية من المهم على نحو متزايد، وأعتقد أنه من المهم أن هذا القرار ليس سوى سلسلة زمنية مختلفة، ولكن يمكن اتخاذ قرارات في أوقات مختلفة في جميع أنحاء الفضاء بين. ليس فقط اتجاه السوق، الدولة المتنحية وديناميكية مهمة جدا، ولكن في هذه الحالة سوف يكون أكثر دقة. على سبيل المثال، عندما Wolun با بافيت اتخاذ القرارات، وقال انه يريد أن يفهم أساسيات الشركة، وأساسيات الاقتصاد، بما فيها السياسية. الاستثمار Wolun با بافيت هو ناجح جدا، ونحن لا يمكن تأسيس مثل هذا الأسلوب القائم على الجهاز Wolun با بافيت لاستثمار ذلك؟

وأخيرا، من حيث مستشاري الاستثمار، نحن البشر لا تزال تلعب دورا هاما في فترة طويلة، لا يمكن استبداله في الذكاء الاصطناعي على المدى القصير، والذكاء الاصطناعي، ولكن قد توفر وسيلة جيدة جدا، ولكن لا تزال بحاجة التوجيه الإنسان، بما في ذلك معلومات حول لدينا الركائز الأساسية للهيكل الاقتصادي، وكذلك بعض التحسينات لنموذج. لذلك في مختلف النواحي الوقت تسلسل تدخل بشري.

حاشية: طبيعة الذكاء الاصطناعي ليست الدماغ الحسابات، والتي لديها شبكة لى فنغ أيضا في تقارير سابقة وصفا تفصيليا. ولكن، الآن فهم معظم الناس من نفسه وتطبيق الذكاء الاصطناعي، وهناك بعض التحيز، وفقا لشبكة لى فنغ في مكان الحادث، بما في ذلك الذكية مستشار الاستثمار جانب الطلب الحد الأقصى - قادة السماسرة. وذلك لالذكاء الاصطناعي، ونحن في حاجة الى موقف عقلاني للقيام فهم أكثر شمولا.

ID البحث: aijinrongpinglun، أو مسح رمز الاستجابة السريعة التالية التركيز بسرعة على مراجعة المالية [AI]، والرد "روسيل" هو متاح ستيوارت راسل أستاذ محاضرة النسخة الصينية من PPT.