投资杂谈：人工智能在投资领域真的有用吗
三：人工智能在投资领域的运用与在其他领域的运用有什么实质性的区别？棋类，比如围棋、象棋、五子棋等，特点是“历史一定会重演”，而且一般是只有两个人的博弈。所以棋类是很“死”的，之所以这么“死”依然具有可玩性，那是因为它每一步的概率叠乘起来终究是个天文数字，相对于人脑的计算能力来说无法穷举，所以在人脑面前棋类也是混沌的。但对于AI来说不一样，机器的计算能力成指数化增长，渐渐有一天机器的运算能力已经可以穷举或者近似穷举棋谱了，那么棋类的游戏对于AI来说就是必胜的，完全“死”了，不再具有可玩性。
牌类，特点是“历史有可能重演”，一般是两人及两人以上的博弈。牌类在棋类的基础上增加了洗牌发牌的随机性因子，所以每一局的变化大大增强，即使在回合数远远少于棋类的情况下，总体可能触发的逻辑路径也不输于棋类，故而依然具有可玩性。原理跟棋类相似，对于人脑来说，不可计算，对于AI来说，部分可以计算、随机性部分不可计算，所以牌类上面AI相对人类而言只在定势方面有绝对优势，在随机性部分只具有相对较弱的计算能力优势，牌类上面如果没有较多的局数来保证大数法则发挥作用，AI并不能确保战胜人类。
自动驾驶，自动驾驶的实现需要在一个没有违规的理想环境下才能实现，是一个共赢的游戏。比如说你的自动驾驶汽在公路上正常行驶，迎面冲着来一辆大卡车，你的自动驾驶汽车侦测到可能有危险，自动靠边让位，这只是预判，但是你的这套自驾系统能控制对面这个个车吗？如果对面不遵守游戏规则，突然加速或者故意冲撞你呢？而投资市场是一个零和游戏，你赚的就是别人亏的。交易市场就像一段没有交通规则限制的公路一样，你可以自己想象一下，你乘坐的自动驾驶汽车在这条公路会遇到什么情况？
投资交易，历史会重演吗？历史不会重演，但总是惊人的相似，这也是投资的神奇之处。任何具备基本活跃度和自由度的交易市场，在一段时间内都找不到一模一样的K线图。人工智能在投资交易与其他领域最本质的区别还是影响因子不一样，在每一个瞬间都可能产生不同的数量的影响因子，比如基本面变化、政策影响、市场参与人心理因素、主力操盘影响等等，而且连影响因子的影响程度也不可知。而且还有更重要的一点是：棋类，牌类等这些基本都是一人一手轮流，几乎没有时间的限制，但是交易不同，交易是实时的，开盘时间内任何时间都有可能有成交，也可能没成交，别的交易者不会在挂单后等着你挂单再成交，计算机计算得快一点或者慢一点、下单快一点或者慢一点，都是有区别的。而且交易有多个维度，多空方向是一个维度、仓位大小控制是一个维度，资金大小也是一个维度，潜在参与者数量也是一个维度、甚至连对手交易者是人还是AI这也是一个维度，这些维度的任意组合对目前的计算机运算能力而言都是不可穷举的，未知信息太多了。
投资领域，交易的背后实质其实是人性的博弈，而不是冰冷的数字变化，所以你也要知道市场还会有反身性，你的决策结果也是在影响着市场的变化。纵使人工智能有天大的计算能力，也无法在过多的未知参数下获得准确答案。
四：杂谈部分，展开遐想。仁者见仁，智者见智。人工智能在投资领域的尝试究竟如何？大家可以自行百度一下。其实现在用AI辅助或者直接做量化投资还是有的，效果怎样不得而知。猜想只是基于金融行业的特点，如果人家真的赚钱了，也不得不低调一些吧，真正的高手还是喜欢闷声发大财一点。这个行业和互联网不太一样，不可能像互联网行业每天都有人在G网上贡献开源项目，每天都有人写技术博客吧，毕竟投资市场不是共赢的游戏，而且零和博弈的市场，我赚的就是你亏的！能言之者未必能行，能行之者未必能言。
人工智能对人类的优势在于超强的记忆能力和运算速度（简单穷举和学习优化），以及不受情绪影响的执行力！但交易不需要太好的记忆力，也不需要多大的计算量，人工智能的优势或许在于执行力这一块！人工智能目前或许只是辅助，做一些懒人不想做的事情，比如盯盘检测异动、大数据筛选基本面优质个股等，对投资做优化监督，加强执行能力！
两个阿尔法狗下棋会如何？三个阿尔法狗斗地主会如何？一堆阿尔法狗做投资会如何？我预判了你，你又预判了我，而我又预判了你的预判。。。
欢迎补充你的观点～返回搜狐，查看更多
人工智能四大投资领域
我们在上一篇《人工智能，解锁未来的无限可能》中讲到，人工智能的快速发展，技术飞速进步，让智能汽车成当下最热的风口。发展过程中，问题很多，但为什么人类对人工智能的探索，不会止步呢？
1.人工智能一定能发展起来的两大原因
第一，思考什么样的事情能发展起来，必须要回到人性层面去思考，人性层面高于生命和爱情的东西是什么？是自由。能够给人类带来更多自由的东西，一定能够发展起来。无论是汽车的出现、互联网的发展、还是人类对外太空的探索，都是想要更自由。
而人工智能的出现，将会解放人类的双手，替代人类做很多事，甚至最终可能把人类的思考都解放了。未来，只要你敢想，没有不可能。
第二，作为引领未来的战略性技术，人工智能是新一轮科技革命，和产业变革的重要驱动力量，已经成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎，所以各国都非常重视。
美国投入了大量资金，以确保其在人工智能领域拥有全球领先地位；英国利用自己在计算技术领域的积累，致力于建设世界级人工智能创新中心；日本以建设超智能社会5.0为引领，旨在强化其在汽车、机器人等领域全球领先优势；中国拥有世界上最多的人工智能专利，该领域的论文总数，和被引论文数，居世界第一。
时下最火热的自动驾驶领域，中国和美国都是第一梯队。美国更加重视车辆的智能，所以他们的道路测试法，或相关法律更加灵活；而中国有基础设施优势，所以可以在路边增加很多设备，来提高安全性和效率。
从产业发展来看，我国人工智能企业数量世界第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。从投资来看，中国在人工智能领域的投融资，占全球的60%，成为世界上“吸金”最多的国家。
可以看出，在人工智能技术研发层面，我国的技术成果正在领先和加快；在人工智能技术应用层面，中国的发展正以“第二”为规模，迅速裂变。
而人工智能作为一项通用目的技术，可以应用到自动驾驶、智能制造、智慧城市等诸多领域场景中，并且能够与大数据、云计算等数字技术互补互促使用，有着极强的技术溢出效应，对经济社会高质量发展，显现出强劲的引领带动作用。
人工智能将驱动产业智能化变革，在数字化、网络化基础上，重塑生产组织方式，优化产业结构，促进传统领域智能化变革，引领产业向价值链高端迈进，全面提升经济发展质量和效益。另外，人工智能的普及将推动多行业的创新，大幅提升现有劳动生产率，开辟崭新的经济增长空间。
2.人工智能的四大应用场景
人工智能应用场景丰富多彩，在教育、医疗、养老等民生服务领域，都有广泛的应用。从中，我们也能找到未来很好的投资机会：
第一，医疗领域
人工智能不断提升医疗水平，特别是在疫情期间，人工智能在疫情监测、疾病诊断、药物研发等方面，发挥了重要作用。
当下人工智能在医疗领域，应用非常广泛。从最开始的药物研发，到操刀做手术，利用人工智能都可以做到。
第二，教育
同样也是在疫情期间飞速发展的行业，不仅是线上教育的发展，人工智能在教育行业，同样得到了深度应用。
现在各大教育APP，都可以通过图像识别，进行机器批改试卷、识题答题；通过语音识别，可以纠正、改进发音；而人机交互，可以进行在线答疑解惑。
AI和教育的结合，一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，为师生提供更有效率的学习方式。但还不能对教育内容，产生较多实质性的影响，仍有较大的发展空间。
第三，养老
人工智能在助残养老领域的应用，不断丰富和创新，在帮助残疾人和老人，提升生活自理能力和尊严感方面，发挥了重要的作用。例如，护理型机器人，通过与照护对象进行交互性治疗，可以降低老年人的孤独感，极大改善老年人的生活。
第四，超人产业链
这个领域已经开始发展了，最具想象力的就是让人变成超人。就在不久之前，马斯克的脑机接口公司Neuralink，发布了一篇新的博客文章与视频，展示了他们在大脑控制研究上的最新突破：通过植入脑机接口技术，一只猴子能在没有游戏操纵杆的情况下，仅用大脑意念来玩游戏。
马斯克还单独发推文说，他预计Neuralink产品的初始版本，可以使瘫痪患者使用智能手机的速度，比那些用手指操作手机的人速度更快。他还说，该产品的未来迭代版本，可以让截瘫的人再次行走，成为可能。
事实上，脑机接口的上一次露面，是在2020年8月。当时，马斯克本人在现场演示了脑机接口，展示他是如何从大脑中读取信号的。
马斯克的这些主张，显然很大胆，有预测表明，脑机接口技术，在未来5年内，能让人们之间的交流，直接通过大脑来进行，不必再使用语言了，真正实现传说中的心灵感应，隔空取物。
最后，简单总结下我们讲到的人工智能的几个关键点。
过去我们在电影中，看到的那些关于人工智能的想象力，总觉得很遥远。但通过这两期投资课的分析，就是想要告诉大家，人工智能已经到了关键的发展时期。因为目前已经有比较好的技术突破，也就是非常好的场景——智能汽车，这是一个非常大的产业，而这个好的应用场景，也会反哺技术的推进。而在智能汽车的发展过程中，政府的态度、车本身的安全性都是非常重要的。
在人工智能的应用方面，确实会存在很多问题，甚至会涉及到伦理道德的问题。因为出现了很多替代人的技术，方便人类生活的同时，也会让人担心，未来人类是否会被机器人替代。
而作为一个投资者，要思考的是，如何把握这些投资机会。我在这期投资课中讲到的四大方面，就是告诉大家，目前人工智能的应用领域，这可以帮大家寻找牛股，发现好的机会，提前上车。
（作者为洪攻略投资研究院院长、洪大教育创始人）
人工智能在金融投资领域应用与发展
接下来本文将针对以上三种不同类型的智能投顾系统，从业务和技术特征来探讨一番。
2大类资产配置型智能投顾
近年来，智能投顾迅速崛起，作为新的投资模式尤其在美国深受欢迎。它为顾客提供动态的，基于算法的资产配置建议。所谓智能投顾，即“智能”＋“投顾”，首先它是一个投顾，取代的是人工投顾的工作。根据投资者的实际状况，如收入状况、年龄、投资目的、心理风险承受能力等因素来评估用户实际风险偏好，并推荐相对合理的投资组合建议，其投资标的主要为各类ETF基金，属于资产配置型的被动投资。
相比于传统的投顾，智能投顾有着更低的成本，使得普通家庭也能够享受专业的投顾服务。其次，智能投顾发挥算法优势且由机器自动执行，因此配置和执行更为高效。而传统财富管理则有着覆盖面有限、资源配置效率低下、普通消费者缺乏财富管理意识以及刚性兑付未完全打破等短板。
这里我们列举两家美国智能投顾企业Wealthfront和Betterment做进一步分析：
Wealthfront利用现代投资组合理论（MPT，ModernPortfolioTheory）为用户推荐投资组合，该理论是诺贝尔经济学奖得主马克维茨和威廉夏普创造的理论，通过分散的投资组合在降低风险的同时不会降低预期收益率，投资者能够在同样的风险水平上获得更高的收益率，或者在同样收益率水平上承受更低的风险。平台选择的资产种类多达11类，一方面有利于提高分散化程度，降低风险；另一方面具有不同资产的特性能为用户提供更多的资产组合选择，满足更多风险偏好类型用户的需求。
平台特征：
a.用户评估：通过问卷形式了解用户风险偏好，评估用户承受风险能力。
b.定制计划：根据用户评估结果定制投资计划。
c.实时监控：实时监控投资动态。
d.税收服务：独特的税收优化索引服务。
Betterment的投资策略以目标导向型为基础。这样的配置模式，从服务个人投资者的角度来理解，如客户的理财目标是什么，客户也许需要一个安全的计划，也许需要退休增值计划或者个人财富目标的增值计划，Betterment会根据他的理财目标和追求，推荐相应的配置组合，并且在过程当中，持续帮客户管理他的投资计划，与Wealthfront类似，betterment的投资标地同样主要为ETF。
a.目标导向：客户可针对个人投资目标定制投资策略；
b.目标拆解：客户可将资产增值长期目标拆解成短期目标；
c.收支预算：客户可设置一个月的花销预算；
d.资金归集：每月将客户银行账户金额转入投资账户；
e.费用门槛：相比Wealthfront，费率和投资门槛更低；
下表为美国主要职能投顾平台规模服务概况：
相比于美国市场，国内的大类资产配置型智能投顾仍处于萌芽阶段，发展模式也有不少差异。首先，是国内与国外的市场差，国外交易品种主要为ETF，证券市场相对稳定，被动投资往往能获得不错的正收益,并且大部分智能投顾平台具备税收管理能力,能够帮助投资者合理避税,而国内证券市场个人投资着占据大部分，市场成熟度相对较低，波动性较大，同时ETF品种也较为匮乏，因此以ETF为标的不同组合有着较大的雷同性，个性化满足程度低,也没有税收管理的需求。其次，国内不允许全权委托下单，有着监管壁垒，这也直接导致了以ETF为标的智能投顾在国内发展难度较大。因此国内的智能投顾并非以ETF为主要标的，而是以不同类型的基金和理财产品为标的，以招商银行的摩羯智投为例，配置的投资标的主要为货币基金，固定收益类、股票型基金和债券，同样可以满足用户的需求。
3投研分析类智能投顾
资产配置型的智能投顾目前的主要投资标地是大类资产，目标客户是广大群众，并非是专业投资者，因此其实质还是在销售端。当投资到具体的如ETF、基金、债券等产品时，在产品端这一层实质是专业的资管产品。如ETF的建立，股票或商品标地的选择，择时的把控等等。这时就需要投研分析类的职能投顾来辅助进行投资研究。
投研分析首先是数据分析，互联网时代的到来，获取数据已经不再是难事。在金融投资领域，数据正在变得越来越透明且及时，信息不对称的现象被网络逐步消除。然而，面对着海量的数据，从中提取能够提供于投资与决策的有价值的数据，却变得越来越困难。以基本面研究为例，研究员与分析师每天面对的各类研报，涉及大量上市公司信息和相关新闻，除此之外还要参考市场各类宏观信息，想要研究一个公司究竟是否值得投资，何时进行投资，是一个非常复杂的过程。利用人工智能技术，可以帮助从业人员更快的从海量数据中发现不同信息的逻辑关系，从而更加精准快速得作出决策。
从数据的角度来，大抵可分为结构化数据与非结构化数据。所谓结构化数据是指可被存在数据库二维表逻辑的数据，这类数据可被工程人员直接使用，如数字、符号等，而非结构化数据指的是如：文本、图片、视频、各类报表、pdf、网页等。而从业务角度，大抵可以归为以下几类：
1）公告类：包含上市公司各类公告新闻以及央行，交易所、地方政府等发布的各类公告和数据。
2）资讯类：包含各类新闻，行业与社会动态。
3）研究报告：包含各类专业研究类报告。
4）评论类：包含社交媒体等各类社会化信息。
无论是公告、资讯、报告还是评论，大部分的数据来源属于非结构化数据，而研究的过程中大量工作的在于从非结构化数据中提取有效信息，并从不同的数据中发现有价值的投资逻辑。如果将数据看成节点，用边来表示数据的逻辑推导关系，那么所有的数据关联就可以形成一个网络。知识图谱作为人工智能的一个技术分支，专门用于处理这一类的关联。
知识图谱是一种由知识点相连的语义网络。它的基本数据结构是图（graph），由边和节点组成，节点通常用于表示实体，如：公司、地区、产品等。而图的边则用于表示关系。与传统二维表结构化数据不同，二维表需要事先定义表结构（schema），而图不需要。因此它可以更为灵活地创建和管理不同的数据。同时，不仅可以像二维表一样遍历节点，还可以通过节点的路径，顺其关系链进行网络的深度搜索。例如：美国加息和某矿业股票的推理链，可以建立这样的图谱结构：美国加息正相关美元汇率，美元汇率负相关黄金价格，黄金价格正相关矿业股票。在真实的场景中，可能除了通过汇率和价格影响最终股票之外，还有多种不同的路径。当建立了实体间的逻辑关联后，通过路径－节点间的深度搜索可以完成知识间的逻辑推导，从而具备普通信息搜索技术所不具备的智能。
要从海量数据中提取数据并建立知识图谱进而最终进行展示，一般而言需要通过数据获取、数据清洗、数据分析、建立关联、推导统计等多个步骤，如下图所示：
其中数据清洗和逻辑关联的建立是最为复杂的。在数据清洗与分析阶段，需要通过语义理解、正则库等各种技术手段去自然语言中提取实体信息。如果同时需要去建立实体间的逻辑关联，则还需要通过语义理解和神经网络等技术手段。目前，在中文语义理解层面，尚不能做到具备强语义理解和逻辑推理的人工智能。主要原因在于：人工智能的开发需要大量的有效数据进行训练，虽然大数据时代信息海量，然而被标记的数据太少，用于训练理解语义逻辑关系的样本则更少。一条可行的发展路径是通过人工辅助的手段去逐步完善，从行业的维度逐个建立行业图谱以及语义理解库，从工具的角度入手，完成信息梳理和基础关联为主。因此与其说使用人工智能完全取代分析师投研，不如以智能化工具的手段辅助和提升投研效率更为可行。
4量化交易智能投顾投顾
投资研究的最终目的是进入市场进行交易并获取投资收益。因此整条投顾业务链在交易这一层，量化投资领域，同样有着人工智能大量的用武之地。量化投资在国外已有大约30年的历史，随着资本市场越来越成熟，金融衍生工具不断涌现以及技术的不断发展，量化投资正迎来国内最好的发展机会。将程序化决策应用到金融投资领域越来越得到市场人士的认可。量化投资通过对历史数据进行分析，借助一系列的数学方法进行归类和判断，因此和纯粹的主动投资相比更具理性，其风险控制也显得更为严格。然而量化投资的策略本身依旧是人来制定的，是将人的投资经验和策略赋予程序，然后通过不断回测和改进最终形成的策略。因此，量化投资策略最终是人的策略，并非是机器的策略。
如同图片特征可以被识别一样，市场特征也可以被识别，将图片中的每一个像素理解成影响市场行情的因素，这些因素构成了可用于预测的特征图。那么接下来从技术的角度进行分析，这类技术同样可以应用于交易。人工智能技术领域有一个分支称为神经网络，也就是通常所说的深度学习。图像识别通常是使用卷积神经网络从大量像素中提取特征，降低数据纬度。无论是图像识别、AlphaGo、还是自动驾驶等，都是通过大量数据对神经网络进行训练来得到模型。在行情预测方面，同样可以构建一个多层次的异构学习系统，利用正向和反向激励机制寻找数据中的相关性和潜在规律。通常使用得最多的是多层感知和递归神经网络共同来完成特征的识别和数据的预测。
所谓多层感知神经网络（MPL），它拥有一个输入层，一个输出层，和多个隐藏层，每一个隐藏层的节点，都包含一系列的运算，通过结果反馈机制获得一个最大程度拟合的模型。在整个金融市场中有着大量的结构化数据，如行情能，通过这类模型，如应用于历史行情数据，则可以用来进行行情特征的智能识别，若应用基本面、财务数据，则可以进行价值投资领域的特征提取。
另一种常用模型称之为递归神经网络，跟多层感知网络不同的是，网络中的每一个节点是顺序链接的，举个应用的例子，语义理解，由于语言文字表达是有先后顺序的，因此语义的分析需要有一个顺序先后的概念。递归神经网络中有一种称为LSTM的模型，能够解决长期依赖问题的模型，具有时间和先后概念。它通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到网络节点中。门是一种让信息选择式通过的方法，控制数据的记忆和遗忘。因为市场的变化是拥有先后顺序的，利用这类模型，对历史数据进行训练，可以用于学习市场的历史规律，并利用其时间序列的特性进行市场数据的预测。
虽然目前技术还达不到具备完全投资的人工智能机器人，但是结合了机器学习、神经网络等人工智能技术的量化投资和策略交易，能够最大程度上将人的因素降到最低，把经验性的投资策略也赋予机器。
下图为应用于行情技术特征分类的多层感知神经网络示意图：
无论从模型的计算还是特征的提取，人工智能都离不开大数据的支持，国内证券市场建设至今近20年的历史，仅以行情数据为例，尚不足以达到大数据的级别。因此离直接产生从基础数据中利用神经网络、遗传算法等机器学习方式生成强人工智能尚有不少的距离，现阶段依旧离不开通过人工辅助的方式来完成策略的制定，而是在分析、交易等各个阶段加入机器学习、知识图谱等人工智能技术辅助量化交易策略本身。
我们可以大胆假设一下，在现有的量化交易基础之上，发展出具备基于机器学习的人工智能交易系统，大致需要切分成下述几个子系统进行发展。
1)数据系统
获取外部交易相关数据，如行情数据，基本面数据，以及其它各类宏观行业类结构化数据。加入了知识图谱等人工智能分析能力的数据系统，可以在更广的数据场景下支持风险识别，机会提示，事件分析等高级能力。
2)机器学习系统
包含应用在投资规划、组合选择、量化择时等模块的模型训练、因子选择、参数调优等算法，是交易的核心算法系统。
3)决策交易系统
包含具体策略的交易执行，利用机器学习系统产出的模型进行自动化交易指令的下达执行。同时需要承担交易监控、异常和风控的管理。
4)交易分析反馈系统
对每个交易和执行进行评价和分析，给予一定的评分并反馈至机器学习系统进行参数调校。
5结束语
早在2015年，就有消息称桥水基金正在组建人工智能团队，该团队将设计交易演算法，通过历史资料和统计概率预测未来。其实，许多量化投资公司都在招聘工程师和编程人员来扩展人工智能团队，其中包括管理着240亿美元资产的TwoSigmaInvestments和管理着250亿美元的RenaissanceTechnologies。作为人工智能爆发的元年，随着大数据的海量化，更多的结构化数据被挖掘和提取，以及算法性能的提升，很多看似遥远在未来的黑科技已经在逐步出现了。虽然具备主动感知能力的超级人工智能在现阶段来看并不现实，但是在金融投资领域，人工智能的应用是在每一个小点上开花结果，并且会越来越深入到每一条业务线中去。（《交易技术前沿》，版权归原作者所有）返回搜狐，查看更多
2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】人工智能技术应用的领域主要有哪些
参考链接：人工智能应用
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
什么是人工智能？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。 曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
人工智能技术的细分领域有哪些？
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2.将大量的数据情况输出到这个网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3、语音识别
语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧； 2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态； 3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理
说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。
虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）
1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息； 2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器； 3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。 总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。
5、语言处理
自然语言处理（NPL），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。
语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析； 2、句法分析； 3、语义分析； 4、文本生成； 5、语音识别；
6、智能机器人
智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
7、引擎推荐
不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
关于人工智能的展望
除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。
转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html
如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
(责编：赵超、吕骞)分享让更多人看到