Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

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

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.

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Магнитные гусеничные роботы для очистки корпуса судна от продуктов биообрастания
Гость Николай Николаевич
29.12.2023
10:23:08
Очень нравится. Как возможно задействовать в наших водах Азов и Черное море