Dirbtinio intelekto privalumai ir trūkumai

Pagrindiniai taksieji

• Dirbtinis intelektas (AI) populiarėja, nors pirmoji DI forma buvo išrasta Anglijoje dar 1951 m.
• Šiais laikais dirbtinis intelektas naudojamas įvairiose srityse – nuo ​​mūsų asmeninių asistentų, tokių kaip Alexa ir Siri, iki automobilių, gamyklų ir sveikatos priežiūros.
• AI gali labai pagerinti mūsų gyvenimo kokybę, tačiau jis nėra tobulas.

Dirbtinis intelektas arba AI šiuo metu yra visur. Tiesą sakant, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pagrindai egzistuoja jau seniai. Pirmoji primityvi AI forma buvo automatizuotas šaškių robotas, kurį 1951 m. sukūrė Cristopheris Strachey iš Mančesterio universiteto Anglijoje.

Nuo to laiko nueitas ilgas kelias, ir mes pradedame pastebėti daugybę populiarių technologijų naudojimo atvejų.

Kai kurios iš karščiausių dirbtinio intelekto programų yra autonominių transporto priemonių, veido atpažinimo programinės įrangos, virtualių asistentų, tokių kaip „Amazon Alexa“ ir „Apple“ Siri, kūrimas ir daugybė pramoninių programų visose pramonės šakose nuo ūkininkavimo iki žaidimų ir sveikatos priežiūros.

Ir, žinoma, yra mūsų AI pagrįsta investavimo programa, Q.ai.

Tačiau masiškai išaugus AI naudojimui mūsų kasdieniame gyvenime ir nuolat tobulėjant algoritmams, kokie yra šios galingos technologijos privalumai ir trūkumai? Ar tai gėrio, blogio ar kažkur tarp jų jėga?

Atsisiųskite Q.ai šiandien prieigai prie DI pagrįstų investavimo strategijų.

AI privalumai

Negalima paneigti, kad dirbtinio intelekto naudojimas turi daug privalumų. Yra priežastis, kodėl ji tampa tokia populiari, nes technologija daugeliu atžvilgių daro mūsų gyvenimą geresnį ir (arba) lengvesnį.

Mažiau klaidų

Žmonės yra puikūs. Tikrai, mes nuostabūs. Bet mes nesame tobuli. Po kelių valandų prie kompiuterio ekrano galime šiek tiek pavargti, šiek tiek aplaistyti. Nieko tokio, kad kai kurie pietūs, kava ir ratukas aplink kvartalą nepataisys, bet pasitaiko.

Net jei dienos pradžioje esame žvalūs, galime šiek tiek blaškytis nuo to, kas vyksta namuose. Galbūt mes išgyvename blogą išsiskyrimą arba mūsų futbolo komanda pralaimėjo praėjusią naktį, arba kažkas mus nutraukė eisme pakeliui į darbą.

Kad ir kokia būtų priežastis, įprasta ir normalu, kad žmogaus dėmesys juda ir išeina.

Šie dėmesio trūkumai gali sukelti klaidų. Įvedant neteisingą skaičių matematinėje lygtyje, praleidžiant kodo eilutę arba sunkiose darbo vietose, pvz., gamyklose, daromos didesnės klaidos, dėl kurių galima susižaloti ar net mirti.

Veikimo laikas 24/7

Kalbant apie nuovargį, dirbtinis intelektas nepatiria cukraus trūkumo ir nereikia kofeino, kad įveiktum nuosmukį 3 val. Kol maitinimas įjungtas, algoritmai gali veikti 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę be pertraukos.

AI programa gali ne tik veikti nuolat, bet ir nuosekliai. Jis amžinai atliks tas pačias užduotis pagal tą patį standartą.

Atliekant pasikartojančias užduotis, jie yra daug geresni darbuotojai nei žmonės. Tai lemia mažiau klaidų, mažiau prastovų ir aukštesnį saugos lygį. Visi jie yra dideli mūsų knygos pranašumai.

Greitai analizuokite didelius duomenų rinkinius

Tai labai svarbu mums čia, Q.ai. Žmonės tiesiog negali prilygti AI, kai reikia analizuoti didelius duomenų rinkinius. Kad žmogus skaičiuoklėje peržiūrėtų 10,000 XNUMX duomenų eilučių, prireiktų dienų, jei ne savaičių.

AI gali tai padaryti per kelias minutes.

Tinkamai parengtas mašininio mokymosi algoritmas gali išanalizuoti didžiulius duomenų kiekius per stulbinančiai trumpą laiką. Šią galimybę plačiai naudojame investiciniuose rinkiniuose, o dirbtinis intelektas nagrinėja įvairius istorinius akcijų ir rinkos rezultatus bei nepastovumo duomenis ir lygina juos su kitais duomenimis, pvz., palūkanų normomis, naftos kainomis ir kt.

Tada dirbtinis intelektas gali nustatyti duomenų šablonus ir pasiūlyti prognozes, kas gali nutikti ateityje. Tai galinga programa, turinti didžiulę reikšmę realiame pasaulyje. Investicijų valdymo požiūriu tai keičia žaidimą.

AI trūkumai

Bet tai ne visos rožės. Akivaizdu, kad dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi naudojimas užduotims atlikti turi tam tikrų trūkumų. Tai nereiškia, kad neturėtume ieškoti dirbtinio intelekto naudojimo, tačiau svarbu suprasti jo apribojimus, kad galėtume jį tinkamai įgyvendinti.

Trūksta kūrybiškumo

AI savo sprendimus grindžia tuo, kas nutiko praeityje. Pagal apibrėžimą jis nėra tinkamas sugalvoti naujų ar novatoriškų būdų, kaip pažvelgti į problemas ar situacijas. Dabar daugeliu atžvilgių praeitis yra labai geras vadovas, nurodantis, kas gali nutikti ateityje, tačiau ji nebus tobula.

Visada yra galimybė sukurti niekada anksčiau nematytą kintamąjį, kuris nepatenka į laukiamų rezultatų diapazoną.

Dėl šios priežasties dirbtinis intelektas labai gerai atlieka „nerimo darbus“, o bendrus strategijos sprendimus ir idėjas palieka žmogaus protui.

Investavimo požiūriu mes tai įgyvendiname, kai mūsų finansų analitikai pateikia investicijų tezę ir strategiją, o tada mūsų dirbtinis intelektas pasirūpina šios strategijos įgyvendinimu.

Vis tiek turime pasakyti savo AI, į kuriuos duomenų rinkinius reikia žiūrėti, kad klientams būtų pasiektas norimas rezultatas. Negalime tiesiog sakyti „eikite ir generuokite grąžą“. Turime pateikti investicinį pasaulį, į kurį AI galėtų žiūrėti, ir tada nurodyti parametrus, pagal kuriuos duomenų taškai yra „gera“ investicija pagal pateiktą strategiją.

Sumažina užimtumą

Nesame į tvorą dėl šio, bet tikriausiai būtų teisinga jį įtraukti, nes tai yra dažnas argumentas prieš dirbtinio intelekto naudojimą.

Mažai tikėtina, kad kai kurie AI naudojimo būdai turės įtakos žmonių darbui. Pavyzdžiui, vaizdo apdorojimo dirbtinis intelektas naujuose automobiliuose, leidžiantis automatiškai stabdyti galimos avarijos atveju. Tai nepakeičia darbo.

Dirbtinio intelekto varomas robotas, surenkantis tuos automobilius gamykloje, tikriausiai užima žmogaus vietą.

Svarbu nepamiršti, kad AI dabartine iteracija siekia pakeisti pavojingą ir pasikartojantį darbą. Tai išlaisvina darbuotojus dirbti darbą, suteikiantį daugiau kūrybinio mąstymo gebėjimų, kurie greičiausiai bus naudingesni.

AI technologija taip pat leis išradimą ir daugybę pagalbinių priemonių, kurios padės darbuotojams efektyviau dirbti. Apibendrinant, manome, kad dirbtinis intelektas ilgainiui teigiamai veikia žmonių darbo jėgą, tačiau tai nereiškia, kad tarp jų nebus augimo skausmų.

Etinės dilemos

AI yra grynai logiška. Jis priima sprendimus pagal iš anksto nustatytus parametrus, paliekančius mažai vietos niuansams ir emocijoms. Daugeliu atvejų tai yra teigiama, nes šios fiksuotos taisyklės yra dalis to, kas leidžia analizuoti ir numatyti didžiulius duomenų kiekius.

Tačiau dėl to labai sunku įtraukti į algoritmą tokias sritis kaip etika ir moralė. Algoritmo išvestis yra tokia pat gera, kiek parametrai, kuriuos nustatė jo kūrėjai, o tai reiškia, kad pačiame AI yra vietos galimam šališkumui.

Įsivaizduokite, pavyzdžiui, autonominės transporto priemonės atvejį, patekusią į potencialią kelių eismo įvykio situaciją, kai ji turi rinktis – nuvažiuoti nuo skardžio ar partrenkti pėsčiąjį. Tokioje situacijoje mūsų, kaip žmogaus vairuotojo, instinktai ims viršų. Tie instinktai bus pagrįsti mūsų asmenine kilme ir istorija, neturėdami laiko sąmoningai galvoti apie geriausią veiksmų kryptį.

AI atveju šis sprendimas bus logiškas, pagrįstas tuo, ką algoritmas buvo užprogramuotas daryti kritinėje situacijoje. Nesunku suprasti, kaip tai gali tapti labai sudėtinga problema.

Kaip panaudoti AI kuriant asmeninį turtą

Visuose investiciniuose rinkiniuose naudojame dirbtinį intelektą, kad galėtume reguliariai analizuoti, prognozuoti ir subalansuoti. Puikus pavyzdys yra mūsų Pasaulinių tendencijų rinkinys, kuris naudoja dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, kad prognozuotų įvairių turto klasių pagal riziką įvertintą našumą ateinančią savaitę.

Šios turto klasės apima akcijas ir obligacijas, besivystančias rinkas, Forex, naftą, auksą ir net nepastovumo indeksą (VIX).

Mūsų algoritmas daro prognozes kiekvieną savaitę ir automatiškai subalansuoja portfelį pagal tai, kas, jo nuomone, yra geriausias rizikos ir grąžos derinys, remiantis didžiuliu istorinių duomenų kiekiu.

Investuotojai gali žengti dar vieną žingsnį AI įgyvendindami Portfelio apsauga. Tai naudoja skirtingą mašininio mokymosi algoritmą, kad analizuotų portfelio jautrumą įvairioms rizikos formoms, pvz., naftos rizikai, palūkanų normos rizikai ir bendrai rinkos rizikai. Tada jis automatiškai įgyvendina sudėtingas apsidraudimo strategijas, kuriomis siekiama sumažinti portfelio neigiamą riziką.

Jei tikite AI galia ir norite ją panaudoti savo finansinei ateičiai, Q.ai jums padės.

Atsisiųskite Q.ai šiandien prieigai prie DI pagrįstų investavimo strategijų.