人工知能の長所と短所

主要な取り組み

• 人工知能 (AI) は主流になりつつありますが、AI の最初の形態がイギリスで発明されたのは 1951 年にさかのぼります。
• 現在、AI は、Alexa や Siri などのパーソナル アシスタントから、自動車、工場、ヘルスケアに至るまで、幅広い用途で使用されています。
• AI には、私たちの生活の質を大幅に改善する力がありますが、完璧ではありません。

人工知能、または AI は現在、あらゆる場所に存在しています。 実際、AI と機械学習の基礎は長い間存在しています。 AI の最初の原始的な形態は、1951 年にイギリスのマンチェスター大学のクリストファー・ストラチーによって作成された自動チェッカー ボットでした。

それ以来、長い道のりを歩んできました。私たちは、この技術が主流に押し上げられている注目すべきユースケースを数多く目にするようになっています.

AI の最もホットなアプリケーションには、自動運転車、顔認識ソフトウェア、Amazon の Alexa や Apple の Siri などの仮想アシスタントの開発、農業からゲーム、ヘルスケアまで、あらゆる業界の膨大な数の産業用アプリケーションが含まれます。

そしてもちろん、私たちの AI搭載の投資アプリ、Q.ai。

しかし、日常生活での AI の使用が大幅に増加し、アルゴリズムが絶えず改善されている中で、この強力なテクノロジの長所と短所は何でしょうか? それは善のための力なのか、悪のための力なのか、それともその中間なのか?

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AIの長所

AI の使用には多くのメリットがあることは否定できません。 人気が高まっているのには理由があります。それは、テクノロジーがさまざまな点で私たちの生活をより良く、より簡単にするからです。

エラーが少ない

人間は偉大です。 本当に、私たちは素晴らしいです。 しかし、私たちは完璧ではありません。 コンピューター画面の前に数時間いると、少し疲れたり、ずさんになったりすることがあります。 ランチ、コーヒー、ブロックを一周するだけでは解決しないわけではありませんが、それは起こります.

一日の始まりはさっぱりしていても、家で起きていることに気が散ってしまうことがあります。 ひどい別れを経験しているかもしれませんし、サッカーチームが昨夜負けたのかもしれません。

理由が何であれ、人間の注意が入ったり出たりするのはよくあることであり、正常なことです。

これらの注意の欠如は、間違いにつながる可能性があります。 数式で間違った数を入力したり、コードの行を書き忘れたり、工場のような負荷の高い職場の場合、怪我や死に至る可能性のある大きな間違い.

24時間年中無休の稼働時間

疲れといえば、AI はシュガー クラッシュに苦しむことも、午後 3 時のスランプを乗り切るためにカフェインの刺激を必要とすることもありません。 電源がオンになっている限り、アルゴリズムは 24 日 7 時間、週 XNUMX 日、休むことなく実行できます。

AI プログラムは常に実行できるだけでなく、一貫して実行されます。 同じタスクを、同じ基準で、永遠に実行します。

反復的なタスクの場合、これにより、人間よりもはるかに優れた従業員になります。 これにより、エラーが減り、ダウンタイムが減り、安全性が向上します。 私たちの本では、彼らはすべて大きなプロです。

大量のデータセットを高速に分析

これは、ここ Q.ai にとって大きなことです。 大規模なデータセットの分析に関しては、人間は AI に太刀打ちできません。 人間がスプレッドシートで 10,000 行のデータを処理するには、数週間とは言わないまでも、数日かかります。

AIなら数分でできます。

適切にトレーニングされた機械学習アルゴリズムは、驚くほど短い時間で大量のデータを分析できます。 この機能は、投資キットで広く使用されており、AI が幅広い過去の株式および市場のパフォーマンスとボラティリティ データを調べ、これを金利、原油価格などの他のデータと比較します。

その後、AI はデータ内のパターンを検出し、将来何が起こるかを予測できます。 これは、実世界に大きな影響を与える強力なアプリケーションです。 投資管理の観点からすると、これはゲームチェンジャーです。

AIの短所

しかし、それはすべてバラではありません。 明らかに、AI と機械学習を使用してタスクを完了することには、特定の欠点があります。 AI の使用を検討すべきではないという意味ではありませんが、適切な方法で AI を実装できるように、AI の限界を理解することが重要です。

創造性に欠ける

AI は、過去に起こったことに基づいて決定を下します。 定義上、問題や状況を見るための新しい方法や革新的な方法を考え出すのにはあまり適していません。 多くの点で、過去は将来何が起こるかについての非常に良いガイドですが、完全ではありません.

予想される結果の範囲外に位置する、これまでにない変数の可能性が常にあります。

このため、AI は、全体的な戦略の決定とアイデアを人間の心に任せながら、「単調な作業」を行うのに非常にうまく機能します。

投資の観点から見ると、これを実装する方法は、金融アナリストに投資の論文と戦略を考えさせ、AI にその戦略の実装を任せることです。

クライアントにとって望ましい結果を得るためには、どのデータセットを参照するかを AI に伝える必要があります。 単純に「リターンを生み出せ」とは言えません。 AI が参照する投資ユニバースを提供し、特定の戦略内で「適切な」投資を行うデータ ポイントに関するパラメーターを提供する必要があります。

雇用を減らす

これについては議論の余地がありますが、AI の使用に反対する一般的な議論であるため、これを含めるのはおそらく公平です。

AI の一部の用途は、人間の仕事に影響を与える可能性は低いです。 たとえば、新車の画像処理 AI は、衝突の可能性がある場合に自動ブレーキを可能にします。 それは仕事の代わりではありません。

工場でそれらの車を組み立てるAI搭載のロボットは、おそらく人間の代わりをしています。

心に留めておくべき重要な点は、現在の反復における AI は、危険で反復的な作業を置き換えることを目指しているということです。 これにより、人間の労働者が解放され、より充実したものになる可能性が高い創造的思考の能力を提供する仕事に従事できるようになります。

また、AI テクノロジーは発明と、労働者が行う作業をより効率的にするのに役立つ多くの支援を可能にします。 全体として、AI は長期的には人間の労働力にとってプラスになると考えていますが、その間に成長の痛みがないとは言えません。

倫理的ジレンマ

AI は純粋に論理的です。 ニュアンスや感情の余地がほとんどない事前設定されたパラメーターに基づいて決定を下します。 多くの場合、これはプラスです。これらの固定ルールは、膨大な量のデータの分析と予測を可能にするものの一部であるためです.

ただし、倫理や道徳などの分野をアルゴリズムに組み込むことは非常に困難です。 アルゴリズムの出力は、その作成者が設定したパラメーターと同じくらい良いものにすぎません。つまり、AI 自体に潜在的なバイアスの余地があります。

たとえば、自律走行車の場合を想像してみてください。交通事故の可能性がある状況に陥り、崖から転落するか、歩行者に衝突するかのどちらかを選択しなければなりません。 そのような状況では、人間の運転手として、私たちの本能が優先されます。 それらの本能は、私たち自身の個人的な背景と歴史に基づいており、最善の行動方針について意識的に考える時間はありません.

AIにとって、その決定は、アルゴリズムが緊急事態で行うようにプログラムされていることに基づいた論理的なものになります. これが対処するのが非常に困難な問題になる可能性があることは容易に理解できます。

個人の資産形成に AI を活用する方法

すべての投資キットで AI を使用して、定期的に分析、予測、リバランスを行っています。 良い例は私たちです グローバル トレンド キット、AI と機械学習を使用して、さまざまな資産クラスのリスク調整後のパフォーマンスを今後 XNUMX 週間にわたって予測します。

これらの資産クラスには、株式と債券、新興市場、外国為替、石油、金、さらにはボラティリティ インデックス (VIX) が含まれます。

当社のアルゴリズムは毎週予測を行い、膨大な量の履歴データに基づいて、リスクとリターンの最適な組み合わせであると判断したポートフォリオを自動的に再調整します。

投資家は、実装することで AI をさらに一歩進めることができます。 ポートフォリオ保護. これは、異なる機械学習アルゴリズムを使用して、石油リスク、金利リスク、全体的な市場リスクなど、さまざまな形態のリスクに対するポートフォリオの感度を分析します。 次に、ポートフォリオの下方リスクを軽減することを目的とした高度なヘッジ戦略を自動的に実行します。

AI の力を信じていて、それを経済的な将来のために活用したい場合は、Q.ai が対応します。

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