七月上旬辉煌了几天,眼看着收益快到四千,结果迎来了中旬的狂跌,全没了…医药陆续回吐,辛辛苦苦养的🐔死在了科技半导体上!!!真是越亏越不不甘心,越不甘心越亏…哭了[流泪][流泪][流泪]
1、你觉得"AlphaGo"能够战胜人类基金经理吗?
老司基首先说出自己的结论:短期看,阿尔法狗战胜人类基金经理还有待观察;长期看,AI智能投资战胜人类基金经理完全有这个可能!
其实,人工智能基金一年前就已经横空出世了,我们先来看看这只基金的业绩如何。
2018年10月18日,全球首只号称使用人工智能选股的基金AI Powered Equity ETF (简称“AIEQ”) 推出满一年。截至10月18日,AIEQ收益率为11.81%,跑赢标普500和罗素200指数。彭博数据分析称,AIEQ击败87%以上的主动管理型基金经理。跑赢87%的基金经理,看起来还是很不错的数据哈~
AIEQ最新持股数据显示,其前三大持仓板块是科技、金融服务和医疗健康,分别占比28.53%、19.21%、11.27%,前十大重仓股包括谷歌、亚马逊、德州仪器等公司。
这只基金究竟有何神奇之处呢?作为全球首只人工智能基金,这只产品完全以来机器进行选股,是一支主动管理ETF。相较于其他的跟踪人工智能行业的被动ETF,它具有自我学习的能力。就像谷歌的阿尔法狗,可以通过和自己博弈来进行学习和进化,这只基金也可以通过自我学习来不断优化投资回报。
老司基觉得,人工智能确实有许多优势,尤其是数据分析方面,要远胜于普通人。比如,人工智能会取代很多交易员,尤其是做简单机械工作的那种。但是要说到做投资,恐怕人工智能暂时还不足以代替基金经理。毕竟,投资不是简单的数据分析,而是一门艺术。投资有时需要的是情商、经验和感受及直觉,而不是科学。那些貌似聪明的,用计算机、量化交易、高频交易武装起来的所谓投资,并不见得多高明,结果往往是“机关算尽太聪明,反误了卿卿性命”,尤其是在咱大A市场。最典型的栗子,国内量化基金在2016年以前,很多业绩都不错。但这两年来,随着市场风格转变,蓝筹白马公司崛起,创业板一直沉沦,许多从中小创公司寻找超额收益的量化因子普遍失效,这类基金的业绩也是一落千丈。
根据许多经济学家对市场的研究,不管结论是市场有效或是无效,宏观派、基本面派等等,在实际投资活动中都有成有败,这充分说明了市场的不可预测性。
老司基相信,在更久远的未来,基金经理或许会被人工智能基金取代。毕竟,到那个时候,基金经理这个职业是否还会继续存在都是未知数。但在目前,谈人工智能基金取代基金经理还为时过早。
2、人工智能为什么这么火?
人工智能这个概念其实很早就有了,但是之所以现在才逐渐变火,是因为现在人们把越来越多的时间花费在网上,留下了大量数据,人工智能基于海量数据已能够训练出规模足够大的神经网络,足够保证识别算法的精确度和准确性,这也是现在人工智能能够快速发展的重要原因之一。
你好,作为一名科技领域的创作者,在这里我简单的发表一下我个人的观点。
首先,科技研究的最终目的是提高生产率,使人的想象能够得到更高效的实现,把人类从繁琐的劳动中解放出来,所以说人工智能是科技发展过程中的必然环节。为什么近年国内人工智能如此火爆,主要是因为抓住了某些契机,各种场景共同推动了人工智能的发展。
其次人工智能分弱人工智能和强人工智能。强人工智能是表现出与人类同等智慧、甚至超越人类的智慧,能具有正常人类的所有智能行为。弱人工智能则是只能处理特定的问题,它不需要有人类完整的认知能力,甚至可以没有任何的感知能力,只需要能表现出来有智能即可。很遗憾的是,我们目前能听到的大热词汇,如机器学习、深度学习等,都是在弱人工智能范畴。
因为目前我们的人工智能还很薄弱,它没有自主学习的能力,我们需要人的合作。我们现在也不需要恐慌AI来取代我们的人类。事实上,就像工业革命一样,出现了新的和更好的工具来帮助我们,然后我们可以做得更好。
人工智能目前只是刚开始火,未来只会更火。火的原因是技术确实改善了大家的生活,比如汽车不用自己开了,大量司机,驾校失业。
比如,营销不需要业务员了,人工智能大数据更好的解决了这个问题。再比如,无人银行,无人便利店遍地开花,得益于人工智能技术中的人脸识别,电子支付等技术的发展以及智能手机和高速网络的普及,让这一切成为可能。
因此,不是人工智能突然这么火,而是我们跨进了人工智能时代之门,发现了一个更好的世界。未来会更火,恭喜你意识到人工智能的风口,你已经比很多人超前了。希望你把握机遇。
以上就是我对这个问题的分享,希望可以帮助到大家,谢谢!
人工智能火是因为人工智能在某些方面取得了一些成绩,比较谷歌的阿尔法狗,自动驾驶等。基于大数据的人工智能能挖掘出一些超过人类自身分析的数据之间的联系,以及替代很多人类需要自己亲自出马的场景。人工智能的出现很容易颠覆某些传统行业,所以很火。
3、人工智能能不能帮助我们减肥?
减肥是需要靠自己意志的,人工智能帮不了。现在喝咖啡也能促进减肥呢,喝咖啡配合运动,减肥效果真的不错,我现在都是早上慢跑,然后在luckin coffee来一杯小蓝杯咖啡,坚持了快两个月了,瘦了10斤,而且皮肤也变好了。
对于吃这件事,很多人都有一种执念,看下图:
你能挡住诱惑么?很多人表示不能!
回想起汉堡的丰富多汁和松脆柔软,一口咬下去,美味充斥着味蕾。记住那个让人无比满足的味道吧。
大多数体重超标者都是管不住嘴,还迈不开腿。
近期,一些企业家正寄希望于人工智能来改变人们的饮食方式,他们想生产与真正的牛肉汉堡味道口感都相同的食物,让人们难以分辨汉堡里到底有没有肉。他们的目标不仅是替代肉,还有蛋黄酱、曲奇、奶酪、巧克力以及其他所有制作原料涉及动物的食物。他们的梦想是逐渐将世界上所有饮食都替代为素食,让素食成为菜单上实惠方便的唯一选择。
食品初创公司Hampton Creek的创始人兼CEO Josh Tetrick致力于利用人工智能研制新型食物,他说,我们如今的饮食方式几近疯狂,60亿人正疯狂吸入糟糕食物。
尽管那些严格的素食主义者偏爱甘蓝沙拉而不是松饼,但Tetrick 坚信,极少数人会喜欢健康和可持续食物。他憧憬未来,素食主义或者纯素者不再只是富人的选择,更多的人会加入其中。
Tetrick最初的方法非常简单,只是将一些素食添加到基本数据库中。他说,我并不知道什么是机器学习和计算生物学。
随后,经人引荐,他开始接触人工智能。强大的机器学习算法可以帮助他用系统的方法找到了新的成分或配方,从而替代肉制品。
Tetrick并非孤军奋战。南边数千里外的智利圣地亚哥,Matias Muchnick、Karim Pichara 和 Pablo Zamora联合创办了NotCo公司,也致力于这项研究。他们希望人们以更健康环保的方式进食。
要想寻找肉类替代品,首先要确定尽可能多的候选品,可在全世界范围内搜寻可食用的植物。
首先,究竟哪种植物可用作候选物品不得而知。即使是每天吃的食物,人们也想不出哪个可用来替代猪肉或鸡蛋。
其次,需分析这些候选品。研究人员需从分子水平上,弄清植物的每个组成成分以及每种成分所占比例。所有相关数据都会被记录在数据库中,这一数据库由数千甚至数百万条目构成,具体数量视分析程度而定。联合国粮农组织的数据显示,世界上共有250000多种可食用植物,每种植物的变体不计其数。
难上加难的是,如何组合不同的成分。错误搭配将会降低口感,有些组合甚至会产生不良反应。正如San Martin所说,问题在于“植物各成分间的化学作用十分复杂”,许多组合发生不良反应时甚至难以察觉。
研究人员需绞尽脑汁处理大量变量,而此时AI恰能发挥作用,它无需逐个品尝来找到答案(这比中彩票还难),而是运用了一个更合乎逻辑的方法,即利用机器学习技术,让计算机在屡试屡败后总结规律,学习解决问题的方法。该方法可应用于诸多其他领域,例如,识别相片中的人脸以帮助医生诊断癌症等。
AI第一次也会出错,但出错后会借助人类反馈不断优化改良,纠正错误。
实验结果出人意料。近日,Hampton Creek公司发现印度豆科“绿豆”中含有一种分离蛋白与炒蛋的特性相似。NotCo公司的独家秘方就是其自制的巧克力产品,成分新奇罕见,包含西兰花、枸杞、香菇以及坚果等,但该公司不愿透露具体配方。
到目前为止,这些公司借助AI制造乳胶,蛋黄酱一类的液态食品,炒蛋的替代品以及曲奇饼等。但寻找固体食物的替代物难度要更大。正如San Martin所说,需要在咀嚼的过程中缓慢“释放分子”,这更像是一个3D难题,不仅局限于2D平面。
NotCo公司有个提案。Zamora表示,我们正在制造一种牛奶,与真正的牛奶十分接近,不仅成分相似、功能结构相同,而且更加营养。换言之,它与真正牛奶的用途相同,可用于饮用、烹饪,可用来制作乳酪、酸奶、冰淇淋,但它是素食。
然而,本研究的终极目标是替代肉制品。两家初创公司正想尽办法模拟肌肉。Hampton Creek公司正在研究如何用植物的营养成分在实验室培育肌肉细胞和脂肪细胞,试图仅用植物成分重制肉制品。
如果你有减肥的愿景,可以试试由人工智能技术制作的新型食物,以蔬菜为主的新型食物应该比摄取大量甜食、肉类(非瘦肉)等要健康,也有助于减肥。不过要说明的是,不清楚它是否好吃。
来自科技行者团队话比较多的Peach