В сфере искусственного интеллекта решающую роль играют люди, а не машины

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, обработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Октябрь 2017
Сентябрь 2017
Август 2017
Июль 2017
Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
Ураган харви в США

Новостная лента форума ailab.ru

В финансовой сфере все активнее внедряются технологии искусственного интеллекта – в инвестиционной компании Bridgewater Associates также решили автоматизировать процессы внутреннего управления. Однако в отличие от других подходов к интеграции ИИ и финансов, тактика Bridgewater строится не на определении аномалий, а на механизации.

Эта стратегия основана на взглядах основателя компании Рея Далио – он считает, что залогом успеха могут стать системы правил и минимизация влияния эмоций.

По словам Далио, правильно выстроенные алгоритмы часто помогают нивелировать искажение восприятия в принятии решений. Он отмечает, что если его убеждения противоречат результатам компьютерной модели, дополнительное обдумывание вопроса обычно позволяет прийти к оптимальному выводу. С другой стороны, важно избежать принятия решений только на основе данных алгоритма. Компьютерные системы не могут полностью скорректировать искажения восприятия, свойственные человеку, однако они позволяют выработать правильные привычки и дисциплину.

Далио подчеркивает, что машинное обучение сегодня работает как «черный ящик» – ИИ получает большие объемы информации и делает выводы на основе алгоритмов, непонятных человеку. По мнению основателя Bridgewater, ИИ можно разделить на три категории: имитация, data mining (глубинный анализ данных) и экспертные системы. Имитация – это простые задачи, которые легко повторить, они происходят в неизменных условиях, поэтому их понимание не требуется. Data mining – это применение большого количества информации для решения конкретных проблем. Для обеспечения понимания Далио отдает предпочтение именно экспертным системам – они призваны обеспечить принятие решений по методу дедукции (от общего к частному), а не индукции (от частного к общему).

Такие решения, как увольнение сотрудника или покупки акций компаний в процессе поглощения – это сложные задачи, часто невыполнимые просто на основе массива предыдущих данных. Принятие решений с помощью математики, без понимания фундаментальных процессов, в данном случае чрезвычайно рискованно. Далио уверен, что на big data сейчас делаются слишком большие ставки, в то время как действительно выиграют только те, кто способен превращать слова в алгоритмы.

Подход основателя Bridgewater может показаться некоторым устаревшим – однако остальные исследования в области ИИ также сложно назвать новой отраслью. Нет причин полагать, что нейросети станут способом воссоздания разума, поэтому справедливо учитывать и другие подходы, в зависимости от конкретных сценариев. В одном с Далио трудно не согласиться – в науке о данных важно более глубокое понимание специфической сферы, без него сложно добиться успехов с машинным обучением.


Источник: www.robogeek.ru