די פּראָס און קאָנס פון קינסטלעך סייכל

שליסל נעמען

• קינסטלעך סייכל (AI) איז היטטינג די מיינסטרים, כאָטש דער ערשטער פאָרעם פון אַי איז ינווענטאַד אין ענגלאַנד, צוריק אין 1951.
• נאָוואַדייַס אַי איז געניצט אין אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז, פֿון אונדזער פערזענלעכע אַסיסטאַנץ ווי Alexa און Siri, צו קאַרס, פאבריקן און כעלטקער.
• AI האט די מאַכט צו מאַכן מאַסיוו ימפּרווומאַנץ צו אונדזער קוואַליטעט פון לעבן, אָבער עס איז נישט גאנץ.

קינסטלעך סייכל, אָדער אַי, איז אומעטום רעכט איצט. אין אמת, די פאַנדאַמענטאַלז פון אַי און מאַשין לערנען האָבן שוין אַרום פֿאַר אַ לאַנג צייַט. דער ערשטער פּרימיטיוו פאָרעם פון אַי איז געווען אַן אָטאַמייטיד טשעקקערס באָט וואָס איז געווען באשאפן דורך Cristopher Strachey פון דעם אוניווערסיטעט פון מאַנטשעסטער, ענגלאַנד, צוריק אין 1951.

עס איז געווען אַ לאַנג וועג זינט דעמאָלט, און מיר אָנהייבן צו זען אַ גרויס נומער פון הויך פּראָפיל נוצן קאַסעס פֿאַר די טעכנאָלאָגיע וואָס איז אַרייַנגעשיקט אין די מיינסטרים.

עטלעכע פון ​​​​די האָטטעסט אַפּלאַקיישאַנז פון אַי אַרייַננעמען די אַנטוויקלונג פון אָטאַנאַמאַס וועהיקלעס, פיישאַל דערקענונג ווייכווארג, ווירטואַל אַסיסטאַנץ ווי אַמאַזאָן Alexa און עפּל ס Siri און אַ ריזיק קייט פון ינדאַסטריאַל אַפּלאַקיישאַנז אין אַלע ינדאַסטריז פון פאַרמינג צו גיימינג צו כעלטקער.

און פון קורס, עס איז אונדזער AI-Powered ינוועסטינג אַפּ, Q.ai.

אָבער מיט דעם מאַסיוו פאַרגרעסערן אין די נוצן פון אַי אין אונדזער וואָכעדיק לעבן, און אַלגערידאַמז וואָס זענען קעסיידער ימפּרוווינג, וואָס זענען די פּראָס און קאָנס פון דעם שטאַרק טעכנאָלאָגיע? איז עס אַ קראַפט פֿאַר גוט, פֿאַר בייז אָדער ערגעץ צווישן?

אראפקאפיע Q.ai הייַנט פֿאַר אַקסעס צו אַי-Powered ינוועסמאַנט סטראַטעגיעס.

די פּראָס פון אַי

עס איז ניט פארלייקענען אַז עס זענען אַ פּלאַץ פון בענעפיץ צו ניצן אַי. עס איז אַ סיבה אַז עס ווערט אַזוי פאָלקס, און דאָס איז ווייַל די טעכנאָלאָגיע אין פילע וועגן מאכט אונדזער לעבן בעסער און / אָדער גרינגער.

ווייניקערע ערראָרס

מענטשן זענען גרויס. טאַקע, מיר זענען אָסאַם. אָבער מיר זענען נישט גאנץ. נאָך אַ ביסל שעה אין פראָנט פון אַ קאָמפּיוטער פאַרשטעלן, מיר קענען באַקומען אַ ביסל מיד, אַ ביסל סלאַפּי. עס איז גאָרנישט וואָס עטלעכע לאָנטש, אַ קאַווע און אַ שויס אַרום די בלאָק וועט נישט פאַרריכטן, אָבער עס כאַפּאַנז.

אפילו אויב מיר זענען פריש אין די אָנהייב פון די טאָג, מיר קען זיין אַ ביסל דיסטראַקטאַד דורך וואָס איז געשעעניש אין שטוב. אפֿשר מיר גיין דורך אַ שלעכט ברייקאַפּ, אָדער אונדזער פוטבאָל מאַנשאַפֿט פאַרפאַלן נעכטן נאַכט, אָדער עמעצער שנייַדן אונדז אַוועק אין פאַרקער אויף די וועג אין אַרבעט.

וועלכער די סיבה, עס איז פּראָסט און נאָרמאַל פֿאַר מענטש ופמערקזאַמקייט צו רירן אין און אויס.

די לאַפּס פון ופמערקזאַמקייַט קענען פירן צו מיסטייקס. טייפּינג די אומרעכט נומער אין אַ מאַטאַמאַטיקאַל יקווייזשאַן, פעלנדיק אַ שורה פון קאָד אָדער אין די פאַל פון שווער פליכט ווערקפּלייסיז ווי פאבריקן, גרעסערע מיסטייקס וואָס קענען פירן צו שאָדן אָדער אפילו טויט.

24/7 ופּטימע

גערעדט פון מידקייט, אַי ליידן נישט פון צוקער קראַשיז אָדער דאַרפֿן אַ קאַפין בייינג-מיר-אַרויף צו באַקומען דורך די 3:24. ווי לאַנג ווי די מאַכט איז פארקערט אויף, אַלגערידאַמז קענען לויפן 7 שעה אַ טאָג, XNUMX טעג אַ וואָך אָן אַ ברעכן.

ניט בלויז קענען אַן אַי פּראָגראַם לויפן קעסיידער, אָבער עס אויך לויפט קאַנסיסטאַנטלי. עס וועט טאָן די זעלבע טאַסקס, צו דער זעלביקער נאָרמאַל, אויף אייביק.

פֿאַר ריפּעטיטיוו טאַסקס דאָס מאכט זיי אַ פיל בעסער אָנגעשטעלטער ווי אַ מענטש. עס פירט צו ווייניקערע ערראָרס, ווייניקער דאַונטיים און אַ העכער מדרגה פון זיכערקייַט. זיי זענען אַלע גרויס פּראָס אין אונדזער בוך.

אַנאַליסיס גרויס סעץ פון דאַטן - שנעל

דאָס איז אַ גרויס איינער פֿאַר אונדז דאָ אין Q.ai. מענטשן פשוט קענען נישט גלייַכן אַי ווען עס קומט צו אַנאַלייזינג גרויס דאַטאַסעץ. פֿאַר אַ מענטש צו גיין דורך 10,000 שורות פון דאַטן אויף אַ ספּרעדשיט וואָלט נעמען טעג, אויב נישט וואָכן.

אַי קענען טאָן דאָס אין אַ ביסל מינוט.

א ריכטיק טריינד מאַשין לערנען אַלגערידאַם קענען אַנאַלייז מאַסיוו אַמאַונץ פון דאַטן אין אַ שאַקינגלי קליין צייט. מיר נוצן דעם פיייקייט יקסטענסיוולי אין אונדזער ינוועסטמענט קיץ, מיט אונדזער אַי קוקן אין אַ ברייט קייט פון היסטארישע סטאַקס און מאַרק פאָרשטעלונג און וואַלאַטילאַטי דאַטן, און פאַרגלייַכן דאָס מיט אנדערע דאַטן אַזאַ ווי אינטערעס ראַטעס, ייל פּרייז און מער.

אַי קענען דעריבער קלייַבן פּאַטערנז אין די דאַטן און פאָרשלאָגן פֿאָרויסזאָגן פֿאַר וואָס קען פּאַסירן אין דער צוקונפֿט. עס איז אַ שטאַרק אַפּלאַקיישאַן וואָס האט ריזיק ימפּלאַקיישאַנז פון די פאַקטיש וועלט. פֿון אַ ינוועסמאַנט פאַרוואַלטונג סטאַנדפּוינט, עס איז אַ שפּיל-טשאַנגער.

די קאָנס פון אַי

אבער עס איז נישט אַלע רויזן. דאָך עס זענען זיכער דאַונסיידז צו נוצן אַי און מאַשין לערנען צו פאַרענדיקן טאַסקס. דאָס טוט נישט מיינען אַז מיר זאָל נישט קוקן צו נוצן אַי, אָבער עס איז וויכטיק אַז מיר פֿאַרשטיין די לימיטיישאַנז אַזוי מיר קענען ינסטרומענט עס אויף די רעכט וועג.

לאַקס שעפֿערישקייט

AI באַסעס זיין דיסיזשאַנז אויף וואָס איז געשען אין דער פאַרגאַנגענהייט. לויט דעפֿיניציע, עס איז נישט פּאַסיק צו קומען אַרויף מיט נייַע אָדער ינאַווייטיוו וועגן צו קוקן אין פּראָבלעמס אָדער סיטואַטיאָנס. איצט אין פילע וועגן, די פאַרגאַנגענהייט איז אַ זייער גוט וועגווייַזער צו וואָס קען פּאַסירן אין דער צוקונפֿט, אָבער עס וועט נישט זיין גאנץ.

עס איז שטענדיק דער פּאָטענציעל פֿאַר אַ וועריאַבאַל וואָס איז קיינמאָל פריער געזען וואָס איז אַרויס די קייט פון דערוואַרט רעזולטאַטן.

ווייַל פון דעם, אַי אַרבעט זייער גוט פֿאַר טאן די 'גראַנט אַרבעט' בשעת בעכעסקעם די קוילעלדיק סטראַטעגיע דיסיזשאַנז און געדאנקען צו די מענטשלעך מיינונג.

פֿון אַן ינוועסמאַנט פּערספּעקטיוו, די וועג מיר ינסטרומענט דעם איז דורך אונדזער פינאַנציעל אַנאַליס קומען מיט אַן ינוועסמאַנט טעזיס און סטראַטעגיע, און דאַן אונדזער אַי נעמען קעיר פון די ימפּלאַמענטיישאַן פון די סטראַטעגיע.

מיר נאָך דאַרפֿן צו זאָגן אונדזער אַי וואָס דאַטאַסעץ צו קוקן אין צו באַקומען די געוואלט רעזולטאַט פֿאַר אונדזער קלייאַנץ. מיר קענען נישט פשוט זאָגן "גיין דזשענערייט קערט." מיר דאַרפֿן צו צושטעלן אַן ינוועסמאַנט אַלוועלט פֿאַר די אַי צו קוקן אין, און דעמאָלט געבן פּאַראַמעטערס אויף וואָס דאַטן ווייזט מאַכן אַ 'גוטע' ינוועסמאַנט אין די געגעבן סטראַטעגיע.

ראַדוסאַז באַשעפטיקונג

מיר זענען אויף דעם פּלויט וועגן דעם, אָבער עס איז מיסטאָמע שיין צו אַרייַננעמען עס ווייַל עס איז אַ פּראָסט אַרגומענט קעגן די נוצן פון אַי.

עטלעכע נוצן פון אַי איז אַנלייקלי צו פּראַל אויף מענטש דזשאָבס. פֿאַר בייַשפּיל, די בילד פּראַסעסינג אַי אין נייַע קאַרס וואָס אַלאַוז אָטאַמאַטיק ברייקינג אין די געשעעניש פון אַ פּאָטענציעל קראַך. אַז ס 'נישט ריפּלייסינג אַ אַרבעט.

אַן AI-Powered ראָבאָט אַסעמבאַל די קאַרס אין דער פאַבריק, וואָס מיסטאָמע נעמט דעם אָרט פון אַ מענטש.

די וויכטיק פונט צו האַלטן אין זינען איז אַז אַי אין זיין קראַנט יטעראַטיאָן איז אַימעד צו פאַרבייַטן געפערלעך און ריפּעטיטיוו אַרבעט. דאָס איז פריי פון מענטשלעך טוערס צו טאָן אַרבעט וואָס אָפפערס מער פיייקייט פֿאַר שעפעריש טראכטן, וואָס איז מסתּמא צו זיין מער פולפילינג.

AI טעכנאָלאָגיע וועט אויך לאָזן די דערפינדונג און פילע אַידס וואָס וועט העלפֿן טוערס צו זיין מער עפעקטיוו אין די אַרבעט וואָס זיי טאָן. אַלע אין אַלע, מיר גלויבן אַז אַי איז אַ positive פֿאַר די מענטשלעך ווערקפאָרס אין די לאַנג לויפן, אָבער דאָס איז נישט צו זאָגן אַז עס וועט נישט זיין עטלעכע גראָוינג פּיינז צווישן.

עטישע דילעמאַז

אַי איז ריין לאַדזשיקאַל. עס מאכט דיסיזשאַנז באזירט אויף פּריסעט פּאַראַמעטערס וואָס לאָזן קליין פּלאַץ פֿאַר נואַנס און עמאָציע. אין פילע קאַסעס דאָס איז אַ positive, ווייַל די פאַרפעסטיקט כּללים זענען טייל פון וואָס אַלאַוז עס צו אַנאַלייז און פאָרויסזאָגן ריזיק אַמאַונץ פון דאַטן.

אין קער, עס מאכט עס זייער שווער צו ינקאָרפּערייט געביטן אַזאַ ווי עטיקס און מאָראַל אין די אַלגערידאַם. דער רעזולטאַט פון די אַלגערידאַם איז בלויז ווי גוט ווי די פּאַראַמעטערס וואָס זיין קריייטערז שטעלן, טייַטש עס איז פּלאַץ פֿאַר פּאָטענציעל פאָרורטייל אין די אַי זיך.

ימאַדזשאַן, פֿאַר בייַשפּיל, די פאַל פון אַ אָטאַנאַמאַס פאָרמיטל, וואָס קומט אין אַ פּאָטענציעל וועג פאַרקער צופאַל סיטואַציע, ווו עס מוזן קלייַבן צווישן דרייווינג אַוועק אַ פעלדז אָדער שלאָגן אַ פוסגייער. ווי אַ מענטש שאָפער אין אַז סיטואַציע, אונדזער ינסטינגקץ וועט נעמען איבער. די אינסטינקטן וועלן זיין באזירט אויף אונדזער אייגענע פערזענלעכע הינטערגרונט און געשיכטע, מיט קיין צייט פֿאַר באַוווסטזיניק געדאַנק וועגן דער בעסטער לויף פון קאַמף.

פֿאַר אַי, דער באַשלוס וועט זיין אַ לאַדזשיקאַל באַשלוס באזירט אויף וואָס די אַלגערידאַם איז פּראָוגראַמד צו טאָן אין אַ נויטפאַל סיטואַציע. עס איז גרינג צו זען ווי דאָס קען זיין אַ זייער טשאַלאַנדזשינג פּראָבלעם צו אַדרעס.

ווי צו נוצן אַי פֿאַר דיין פערזענלעכע עשירות שאַפונג

מיר נוצן אַי אין אַלע אונדזער ינוועסמאַנט קיץ, צו אַנאַלייז, פאָרויסזאָגן און ריבאַלאַנס אויף אַ רעגולער יקער. א גרויס בייַשפּיל איז אונדזער גלאבאלע טרענדס קיט, וואָס ניצט אַי און מאַשין לערנען צו פאָרויסזאָגן די ריזיקירן-אַדזשאַסטיד פאָרשטעלונג פון אַ קייט פון פאַרשידענע אַסעץ קלאסן אין די קומענדיק וואָך.

די אַסעט קלאסן אַרייַננעמען סטאַקס און קייטן, ימערדזשינג מארקפלעצער, פאָרעקס, ייל, גאָלד און אפילו די וואַלאַטילאַטי אינדעקס (VIX).

אונדזער אַלגערידאַם מאכט די פֿאָרויסזאָגן יעדער וואָך און דעמאָלט אויטאָמאַטיש ריבאַלאַנסט די פּאָרטפעל אויף וואָס עס גלויבט צו זיין דער בעסטער מישן פון ריזיקירן און צוריקקער באזירט אויף אַ ריזיק סומע פון ​​היסטארישע דאַטן.

ינוועסטערז קענען נעמען די אַי אַ שריט ווייַטער דורך ימפּלאַמענינג פּאָרטפעל פּראַטעקשאַן. דאָס ניצט אַ אַנדערש מאַשין לערנען אַלגערידאַם צו פונאַנדערקלייַבן די סענסיטיוויטי פון די פּאָרטפעל צו פאַרשידן פארמען פון ריזיקירן, אַזאַ ווי ייל ריזיקירן, אינטערעס קורס ריזיקירן און קוילעלדיק מאַרק ריזיקירן. דערנאָך ימפּלאַמאַנץ אויטאָמאַטיש סאַפיסטאַקייטיד כעדזשינג סטראַטעגיעס וואָס צילן צו רעדוצירן די דאַונסייד ריזיקירן פון די פּאָרטפעל.

אויב איר גלויבן אין די מאַכט פון אַי און איר ווילן צו כאַרניס עס פֿאַר דיין פינאַנציעל צוקונפֿט, Q.ai האט איר באדעקט.

אראפקאפיע Q.ai הייַנט פֿאַר אַקסעס צו אַי-Powered ינוועסמאַנט סטראַטעגיעס.