谷歌又搞大事情!
近期,專注于推進(jìn)人工智能(AI)研究的谷歌子公司DeepMind發(fā)布了一款新版本的AlphaGo程序,這套系統(tǒng)名為“AlphaGo Zero”,它通過一種名為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可以在與本身游戲中吸取教訓(xùn)。
僅三天時間,AlphaGo Zero自行掌握了圍棋的下法,還發(fā)明了更好的棋步。大勝去年戰(zhàn)勝韓國選手李世石的AlphaGo Lee,且痛扁本年早些時候擊敗了世界冠軍柯潔的AlphaGo Master。
值得注意的是,,AlphaZero的設(shè)計理念和系統(tǒng)配置則完全和Lee/Master差別,它不依托于人類的先驗成果,完全靠自我對弈學(xué)習(xí)下棋,這使得AlphaGoZero也比前幾代系統(tǒng)更加節(jié)能,AlphaGoLee需要使用幾臺機(jī)器和 48 個谷歌TPU機(jī)器學(xué)習(xí)加速芯片。其上一代AlphaGoFan則要用到 176 個GPU芯片。AlphaGoZero只需要使用一臺配有 4 個TPU的機(jī)器即可。
這對量化投資或者智能投顧行業(yè)來說,無疑也將有巨大的鞭策作用。量化投資或智能投顧最重要的就是需要強(qiáng)大的硬件和計算能力,以及真實的自我學(xué)習(xí)能力。
有關(guān)專家體現(xiàn),擬合搜索和ResNet,正是Zero算法中的兩個核心技術(shù)。其中擬合搜索所解決的問題,主要是定制化,它可以對棋盤上的每一次落子都進(jìn)行量化,好比會對最終獲勝幾率做多大貢獻(xiàn),但是這其實并不是近期才產(chǎn)生的一種理論,而是在很早之前就存在的一種基礎(chǔ)算法理論,但由于人類腦力的局限性,這種技術(shù)只能通過擁有強(qiáng)大計算能力的計算機(jī)來實現(xiàn),而Zero背后的相關(guān)技術(shù),可以把量化分析和智能選股提高到極致。
從美國等發(fā)達(dá)本錢市場看,量化投資已經(jīng)開展了 30 多年,市場規(guī)模和份額不停擴(kuò)大。 1997 年,全球量化基金的資產(chǎn)辦理規(guī)模還只有 1182 億美元,但截至 2016 年三季度,就迅速攀升到近 3 萬億美元,在全球很多大型股票交易所中,接近50%的交易來自各類量化投資方式。而類似AlphaZero的產(chǎn)生,將使得量化投資者的成本大大降低,從而鼓勵人們開發(fā)更低成本的量化投資工具,如果AlphaZero的技術(shù)應(yīng)用到金融領(lǐng)域,毫無疑問將帶來金融業(yè)的革新,以及量化投資的進(jìn)一步發(fā)展,量化投資的市場份額也將得到迅速提高。
“AI的自我進(jìn)化,將給金融行業(yè)發(fā)展帶來新的動力。通過自我學(xué)習(xí),自我進(jìn)化,并借助幾百年來金融行業(yè)的知識及實證經(jīng)驗,以AlphaGo為代表的AI技術(shù)在金融領(lǐng)域?qū)⒃诹炕顿Y、智能投顧等方面尋找到更多突破口?!鄙虾A考泳W(wǎng)絡(luò)科技有限公司首席技術(shù)官向記者體現(xiàn)。
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