С момента появления «умных» технологий всегда был один популярный вопрос. Могут ли машины думать? Возможно. Алан Тьюринг задал аналогичный вопрос, когда он начал тестировать интеллект машины, концептуализируя «Тест Тьюринга» в 1950 году. Интересно, что история была рассказана и пересказана в художественной форме, получив адекватное упоминание в рассказах и кино благодаря изящному стилю. драма.
Тест Тьюринга можно объяснить простым рассказом через А, В и «объективное» С. Спрятанное под бумажными стаканчиками, помните, что «А» — это машина, «В» — это человек, а «С» — это Судья, несущий ответственность. нет предвзятости. Задавая один и тот же набор вопросов А и В, если С не может отличить ответы, данные Машиной, от ответов, данных Человеком, делается вывод, что А прошел тест Тьюринга.
В прошлом искусственный интеллект ограничивался областью исследований, но с увеличением вычислительной мощности и анализа данных ИИ оказал влияние на приложения реального мира, такие как розничная торговля, здравоохранение, образование или автомобильная промышленность. Тем не менее, история ИИ в финансах и на рынках заключается в успешном объединении различных входных данных в один, выпуске выходных данных и выборе «одного», который работает лучше всего. Фильм 2013 года «Она» продемонстрировал, насколько хорошо запрограммированная машина может понимать чувства, драма, хорошо рассказанная голосом Скарлетт Йоханссон. Однако, если оставить в стороне театральность, суть заключается в «индикаторах настроений», чтобы фиксировать настроения инвесторов в социальных сетях или новостях и использовать информацию (представленную в беспорядке), чтобы рассказать историю о том, как «Б» воспринимает акции внутри и вне своей корзины. .
Концепция ИИ развила мышление управляющих активами и торговых фирм. Не говоря уже о той роли, которую он играет в исследованиях и разработках, разработке инвестиционных стратегий и создании торговых запросов является общим для хедж-фондов, управляемых искусственным интеллектом, по всему миру. Ряд хедж-фондов используют ИИ для анализа массивов данных, прогнозирования корректировок дисбаланса спроса и предложения и прогнозирования движений рынка для тактического распределения активов. Земной шар постоянно переходит на механизмы, которые могли бы упростить работу, выполняемую человеческим мозгом, а машина действительно наследует силу мышления и принятия решений.
Мы начали эту историю с Алана Тьюринга, и примерно через 70 лет после того, как один человек задал важный вопрос, который проверил пределы восприятия человечества, мы находимся на пороге влияния машин во многих отношениях.
