戏说人工智能

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今天我们不扯蛋,今天小楷要和大家认真的聊一下行业技术分析与趋势。希望大家可以耐心看完

五一期间,雄安概念又被炒的沸沸扬扬,真假消息满天飞,金库帝看得有点视觉疲劳了,闲来无事就找骐楷君聊聊天。

戏说人工智能

最近,深度学习的概念被炒得发烫,刹那间机器人要统治地球征服宇宙的段子比比皆是。

部分脑洞大开的天朝子民更是在A股市场勤奋研发,抛出大量智能××的概念,如智能硬件、智能系统、智能学习等概念层出不穷,而有深度学习概念的公司,又经常会和大数据勾搭上,致使有大数据概念的公司也变成了插上翅膀的乳猪,着实飞了一把,独留投资者傻呆呆雾里看花水中望月,是驴是马啥啥分不清楚。

那么这些东西真的可以给企业带来基本面的改观吗? 小楷觉得有必要先理解一个概念,即深度学习都干了啥?在计算机发明初期,人们就给它套上了智能、高效的光环。那时计算机已经可以通过其内部一套严谨的逻辑运算来判断输入的数字,再按程序猿编排的逻辑运算出从1加到100的结果。后来,借助各种数学公式模型,人们又建立起了更加复杂强大的计算机系统,这类系统每天为人类处理着银行账务、股票买卖等大量纷繁复杂的数据,勤恳敬业,乐此不疲,说他们是为人类服务的头号劳模也不为过。

一个有技术含量的流程一般是这样的:

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再后来,人们想让机器变得更加智能,便试图通过一些规则逻辑让计算机能运算更高级的是否,比如一条狗是二哈还是短腿柯基,或者判断一张脸是男人还是女人。令人不解的是,为何每秒可以运算上百亿次的CPU却不能很好的处理上述问题。原因是这类输入无法很好的用数字来衡量或表达(你无法用1到10来定义男人和女人容貌的区别),也没有一个已知的系统可以在有限的时间内通过严谨的逻辑远算去计算出一个结果。后来人们就发明了机器学习,这个系统的初始状态就如同婴儿的大脑,里面布满了无序的处理单元,如果要让其理解什么是猫,人们就要拿大量猫的图片(输入数据和结果)对他进行培训教育(让无序的处理单元排序和微调),在看了无数张猫的图片和老师(科学家,程序员等高级知识分子)的教育下,一个有序的排列形成了,以后再看到猫的图片时,这个系统就能根据之前的经验总结,提示这张图有多少的概率是猫(0%-100%)之间。

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虽然我们可以把机器学习的初级阶段理解成婴儿的大脑,但是最后的结果还是一个权重序列,能解决的问题也只是特定领域的一些特定问题,计算器所处的弱智能阶段远远不能达到人脑的通用智能水平(通用:计算机可以有决策能力,可以自行行寻找资料去学习),还需要人类去进行大量的教导(包括数据的准备和状态序列参数的微调)。

我们已经达到了这样的水平

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离这种状态还很遥远

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人工智能的路还很长,可能由于时间与空间的限制,这条路将永无尽头。曾有科学理论提出:虽然我们有机会培养出通用计算的模型,但是需要训练这个模型所需要的数据体量和时间的长度是未知的,可能是一个趋向于无限大的数值,如果是那种状态,就只能理解为无法实现了。

所以小楷初步学习后发现,如今的深度学习还只是对一些特定的领域做了一些特定的了解,这个“培训”过程中需要雇佣能力相当强大的“培训人员”(所以不是什么公司喊个概念就可以做的)而且需要大量的培训材料就是数据(因此深度学习一般都会和大数据联系起来)。

至于大家关心的实际选哪些股票?小楷觉得现在的互联网数据金融平台很多了,也很智能:),大家可以按照小楷的一个理解去匹配训练一下看看,上市公司是否会有实际的产品出现?能否在市场上占领制高点,取得强大的市场份额,符合这个价值投资逻辑的股票,应该是值得持有的。