היתרונות והחסרונות של בינה מלאכותית

המנות העיקריות

• בינה מלאכותית (AI) מגיעה למיינסטרים, אם כי הצורה הראשונה של AI הומצאה באנגליה, כבר ב-1951.
• כיום נעשה שימוש בבינה מלאכותית במגוון רחב של יישומים, מהעוזרים האישיים שלנו כמו אלקסה וסירי, ועד מכוניות, מפעלים ושירותי בריאות.
• ל-AI יש את הכוח לבצע שיפורים מסיביים לאיכות החיים שלנו, אבל זה לא מושלם.

בינה מלאכותית, או AI, נמצאת בכל מקום עכשיו. למען האמת, היסודות של AI ולמידת מכונה קיימים כבר זמן רב. הצורה הפרימיטיבית הראשונה של בינה מלאכותית הייתה בוט דמקה אוטומטי שנוצר על ידי כריסטופר סטרצ'י מאוניברסיטת מנצ'סטר, אנגליה, עוד ב-1951.

זה עבר כברת דרך מאז, ואנחנו מתחילים לראות מספר רב של מקרי שימוש בפרופיל גבוה עבור הטכנולוגיה שהוכנסה למיינסטרים.

כמה מהיישומים החמים ביותר של AI כוללים פיתוח רכבים אוטונומיים, תוכנות לזיהוי פנים, עוזרים וירטואליים כמו אלקסה של אמזון ו-Siri של אפל ועוד מגוון עצום של יישומים תעשייתיים בכל התעשיות, מחקלאות ועד גיימינג ועד בריאות.

וכמובן, ישנו אפליקציית השקעות מונעת בינה מלאכותית, Q.ai.

אבל עם הגידול המאסיבי הזה בשימוש ב-AI בחיי היומיום שלנו, ובאלגוריתמים המשתפרים כל הזמן, מה היתרונות והחסרונות של הטכנולוגיה החזקה הזו? האם זה כוח לטוב, לרע או איפשהו באמצע?

הורד את Q.ai היום לגישה לאסטרטגיות השקעה מבוססות בינה מלאכותית.

היתרונות של AI

אין להכחיש שיש הרבה יתרונות לשימוש בבינה מלאכותית. יש סיבה שזה הופך להיות כל כך פופולרי, וזאת משום שהטכנולוגיה במובנים רבים הופכת את חיינו לטובים יותר ו/או קלים יותר.

פחות טעויות

בני אדם נהדרים. באמת, אנחנו מדהימים. אבל אנחנו לא מושלמים. אחרי כמה שעות מול מסך מחשב, אנחנו יכולים להתעייף קצת, קצת להתרושש. זה שום דבר שאיזה ארוחת צהריים, קפה והקפה מסביב לבלוק לא יתקנו, אבל זה קורה.

גם אם אנחנו טריים בתחילת היום, ייתכן שדעתנו קצת מוסחת ממה שקורה בבית. אולי אנחנו עוברים פרידה קשה, או שקבוצת הכדורגל שלנו הפסידה אתמול בלילה, או שמישהו ניתק אותנו בפקקים בדרך לעבודה.

תהיה הסיבה אשר תהיה, זה נפוץ ונורמלי שתשומת לב אנושית נעה פנימה והחוצה.

הפסקות תשומת לב אלו עלולות להוביל לטעויות. הקלדת המספר השגוי במשוואה מתמטית, החמצת שורת קוד או במקרה של מקומות עבודה כבדים כמו מפעלים, טעויות גדולות יותר שעלולות להוביל לפציעה, או אפילו מוות.

זמן פעולה 24/7

אם כבר מדברים על עייפות, בינה מלאכותית אינה סובלת מהתרסקויות של סוכר או זקוקה לאיסוף קפאין כדי לעבור את השפל של 3:24. כל עוד הכוח מופעל, אלגוריתמים יכולים לפעול 7 שעות ביממה, XNUMX ימים בשבוע ללא צורך בהפסקה.

לא רק שתוכנית בינה מלאכותית יכולה לפעול כל הזמן, אלא שהיא גם פועלת באופן עקבי. הוא יבצע את אותן משימות, באותו תקן, לנצח.

עבור משימות שחוזרות על עצמן זה הופך אותם לעובדים טובים בהרבה מאדם. זה מוביל לפחות שגיאות, פחות זמן השבתה ורמת בטיחות גבוהה יותר. כולם מקצוענים גדולים בספר שלנו.

נתח קבוצות גדולות של נתונים - מהיר

זה אחד גדול עבורנו כאן ב-Q.ai. בני אדם פשוט לא יכולים להתאים ל-AI כשמדובר בניתוח מערכי נתונים גדולים. לאדם לעבור על 10,000 שורות של נתונים בגיליון אלקטרוני ייקח ימים, אם לא שבועות.

AI יכול לעשות את זה תוך דקות ספורות.

אלגוריתם למידת מכונה מאומן כהלכה יכול לנתח כמויות אדירות של נתונים בפרק זמן קטן להחריד. אנו משתמשים ביכולת זו באופן נרחב בערכות ההשקעות שלנו, כאשר הבינה המלאכותית שלנו מסתכלת על מגוון רחב של ביצועי מניות ושוק היסטוריים ונתוני תנודתיות, ומשווה זאת לנתונים אחרים כגון ריביות, מחירי נפט ועוד.

AI יכול אז לקלוט דפוסים בנתונים ולהציע תחזיות למה שעלול לקרות בעתיד. זה יישום רב עוצמה שיש לו השלכות ענק בעולם האמיתי. מנקודת מבט של ניהול השקעות, זה משנה משחק.

החסרונות של AI

אבל זה לא הכל ורדים. ברור שיש חסרונות מסוימים לשימוש ב-AI ולמידת מכונה כדי להשלים משימות. זה לא אומר שאנחנו לא צריכים לחפש להשתמש ב-AI, אבל חשוב שנבין את המגבלות שלו כדי שנוכל ליישם אותו בצורה הנכונה.

חסר יצירתיות

AI מבסס את החלטותיה על מה שקרה בעבר. בהגדרה אם כן, זה לא מתאים להמציא דרכים חדשות או חדשניות להסתכל על בעיות או מצבים. עכשיו, במובנים רבים, העבר הוא מדריך טוב מאוד לגבי מה שעלול לקרות בעתיד, אבל הוא לא הולך להיות מושלם.

תמיד קיים פוטנציאל למשתנה שטרם נראה, אשר נמצא מחוץ לטווח התוצאות הצפויות.

בגלל זה, בינה מלאכותית עובדת טוב מאוד לביצוע 'עבודת הנאמנה' תוך שמירה על החלטות האסטרטגיה והרעיונות הכוללים למוח האנושי.

מנקודת מבט של השקעה, הדרך בה אנו מיישמים זאת היא על ידי כך שהאנליסטים הפיננסיים שלנו ימציאו תזה ואסטרטגיה להשקעה, ולאחר מכן ידאגו ל-AI שלנו ליישום האסטרטגיה הזו.

אנחנו עדיין צריכים לומר ל-AI שלנו על אילו מערכי נתונים להסתכל כדי לקבל את התוצאה הרצויה עבור הלקוחות שלנו. אנחנו לא יכולים לומר פשוט "לכו תפיקו תשואות". עלינו לספק יקום השקעות שה-AI יוכל להסתכל עליו, ולאחר מכן לתת פרמטרים על אילו נקודות נתונים מבצעות השקעה 'טובה' במסגרת האסטרטגיה הנתונה.

מפחית תעסוקה

אנחנו על הגדר לגבי זה, אבל זה כנראה הוגן לכלול אותו כי זה טיעון נפוץ נגד השימוש ב-AI.

סביר להניח ששימושים מסוימים ב-AI לא ישפיעו על משרות אנושיות. לדוגמה, עיבוד התמונה AI במכוניות חדשות המאפשר בלימה אוטומטית במקרה של תאונה אפשרית. זה לא מחליף עבודה.

רובוט מופעל בינה מלאכותית שמרכיב את המכוניות הללו במפעל, שכנראה תופס את מקומו של אדם.

הנקודה החשובה שיש לזכור היא ש-AI באיטרציה הנוכחית שלה שואפת להחליף עבודה מסוכנת וחוזרת על עצמה. זה משחרר עובדים אנושיים לעשות עבודה שמציעה יותר יכולת לחשיבה יצירתית, שסביר להניח שתהיה מספקת יותר.

טכנולוגיית AI גם תאפשר את ההמצאה ועזרים רבים שיעזרו לעובדים להיות יעילים יותר בעבודה שהם עושים. בסך הכל, אנו מאמינים שבינה מלאכותית היא חיובית לכוח העבודה האנושי בטווח הארוך, אבל זה לא אומר שלא יהיו כמה כאבי גדילה ביניהם.

דילמות אתיות

AI הוא הגיוני לחלוטין. הוא מקבל החלטות על סמך פרמטרים מוגדרים מראש שמשאירים מעט מקום לניואנסים ולרגש. במקרים רבים זה חיובי, שכן כללים קבועים אלו הם חלק ממה שמאפשר לו לנתח ולחזות כמויות אדירות של נתונים.

אבל בתורו, זה מקשה מאוד לשלב תחומים כמו אתיקה ומוסר באלגוריתם. הפלט של האלגוריתם טוב רק כמו הפרמטרים שיוצריו קבעו, כלומר יש מקום להטיה פוטנציאלית בתוך ה-AI עצמו.

תארו לעצמכם, למשל, מקרה של רכב אוטונומי, שנקלע למצב פוטנציאלי של תאונת דרכים, שבו עליו לבחור בין נסיעה ממצוק או פגיעה בהולך רגל. כנהג אנושי במצב הזה, האינסטינקטים שלנו ישתלטו. האינסטינקטים הללו יתבססו על הרקע האישי וההיסטוריה שלנו, ללא זמן למחשבה מודעת על דרך הפעולה הטובה ביותר.

עבור AI, החלטה זו תהיה הגיונית בהתבסס על מה שהאלגוריתם תוכנן לעשות במצב חירום. קל לראות איך זה יכול להפוך לבעיה מאתגרת מאוד לטיפול.

כיצד להשתמש בבינה מלאכותית ליצירת עושר אישי שלך

אנו משתמשים בבינה מלאכותית בכל ערכות ההשקעות שלנו, כדי לנתח, לחזות ולאזן מחדש על בסיס קבוע. דוגמה מצוינת היא שלנו ערכת טרנדים גלובליים, המשתמשת בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לחזות את הביצועים מותאמי הסיכון של מגוון סוגי נכסים שונים במהלך השבוע הקרוב.

סוגי נכסים אלה כוללים מניות ואג"ח, שווקים מתעוררים, מט"ח, נפט, זהב ואפילו מדד התנודתיות (VIX).

האלגוריתם שלנו עושה את התחזיות כל שבוע ואז מאזן מחדש את התיק באופן אוטומטי לפי מה שהוא מאמין שהוא השילוב הטוב ביותר של סיכון ותשואה בהתבסס על כמות עצומה של נתונים היסטוריים.

משקיעים יכולים לקחת את ה-AI צעד קדימה על ידי יישום הגנה על תיקים. זה משתמש באלגוריתם למידת מכונה שונה כדי לנתח את רגישות התיק לצורות שונות של סיכונים, כגון סיכון נפט, סיכון ריבית וסיכון שוק כולל. לאחר מכן הוא מיישם אוטומטית אסטרטגיות גידור מתוחכמות שמטרתן להפחית את הסיכון השלילי של התיק.

אם אתה מאמין בכוחה של AI ורוצה לרתום אותו לעתיד הפיננסי שלך, Q.ai סיפק אותך.

הורד את Q.ai היום לגישה לאסטרטגיות השקעה מבוססות בינה מלאכותית.