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泰少年足球队13人被困山洞6天 营救受阻令人揪心 AlphaGo Zero!量化投资的未来?

来源:pdjskp.cn 晋州晚报
2019-12-26

  【环球时报驻泰国特派记者 赵益普】截至28日泰国青少年足球队一行13人已被困山洞6天。连日大雨造成山洞积水加深救援一度被迫暂停。但泰国政府、警方及国际救援力量仍未放弃。据美国有线电视消息网(CNN)报道潜水搜救已于28日晚重启。

  12名年龄在11年至16年之间的青少年以及他们25年的教练23日进入该洞穴随后洞穴被雨水淹没他们则与外界失联。泰国政府随即出动大型设备以及海军潜水员举全国之力开始这场生死救援。28日来自美国与英国的潜水员也赶到现场参与救援。

  因为5天的黄金救援期已过人们普遍开始担心被困者的生命状况。美国洞穴救援专家米尔扎表示这些男孩很年轻又都是运动员应该可以支撑一段时间“现在最应担心的是他们的心理状况他们在极度绝望的情况下有可能跳入水中寻找出口那样会非常危险”。

  28日凌晨的强降雨使洞内水位大幅上涨。潜水员表示洞穴内的水浑浊不堪即便使用照明工具也无法看清洞内情况。为确保安全他们只能等水位下降后再尝试进入洞穴。此外救援人员还在试图从外部寻找其他洞穴入口。泰国警方将增派600多名救援人员这将是该国近年来最大规模的搜救行动。泰国总理巴育也计划于29日或30日前往现场慰问救援人员与被困者家属。          

谷歌又搞大事情!

近期专注于推进人工智能(AI)研究的谷歌子公司DeepMind发布了一款新版本的AlphaGo程序这套系统名为“AlphaGo Zero”它通过一种名为“强化学习”的机器学习技术可以在与自我游戏中吸取教训。

仅三天时间AlphaGo Zero自行掌握了围棋的下法还发明了更好的棋步。大胜去年战胜韩国选手李世石的AlphaGo Lee且痛扁今年早些时候击败了世界第一名柯洁的AlphaGo Master。

值得注意的是AlphaZero的设计理念与系统配置则完全与Lee/Master不同它不依托于人类的先验成果完全靠自我对弈学习下棋这使得AlphaGoZero也比前几代系统更加节能AlphaGoLee需要使用几台机器与 48 个谷歌TPU机器学习加速芯片。其上一代AlphaGoFan则要用到 176 个GPU芯片。AlphaGoZero只需要使用一台配有 4 个TPU的机器即可。

这对量化投资或者智能投顾行业来说无疑也将有巨大的推动作用。量化投资或智能投顾最重要的就是需要强大的硬件与计算能力以及真实的自我学习能力。

有关专家表示拟合搜索与ResNet正是Zero算法中的两个核心技术。其中拟合搜索所解决的问题主要是定制化它可以对棋盘上的每一次落子都进行量化比如会对最终获胜几率做多大贡献但是这其实并不是近期才产生的一种理论而是在很早之前就存在的一种基础算法理论但因为人类脑力的局限性这种技术只能通过拥有强大计算能力的计算机来实现而Zero背后的相关技术可以把量化分析与智能选股提高到极致。

从美国等发达资本市场看量化投资已经进行了 30 多年市场规模与份额不断扩大。 1997 年全球量化基金的资产管理规模还只有 1182 亿美元但截至 2016 年三季度就迅速攀升到近 3 万亿美元在全球很多大型股票买卖所中接近50%的买卖来自各类量化投资方式。而类似AlphaZero的产生将使得量化投资者的成本大大降低从而鼓励人们开发更低成本的量化投资工具假如AlphaZero的技术应用到金融领域毫无疑问将带来金融业的革新以及量化投资的进一步发展量化投资的市场份额也将得到迅速提高。

“AI的自我进化将给金融行业发展带来新的动力。通过自我学习自我进化并借助几百年来金融行业的知识及实证经验以AlphaGo为代表的AI技术在金融领域将在量化投资、智能投顾等方面寻找到更多突破口。”上海量加网络科技有限公司首席技术官向记者表示。

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“十九大已经胜利闭幕未来五年各项发展规划已经落地而近期IMF、路透等机构相继上调中国2017、 2018 年经济预期也表明外界对国内经济的乐观情绪特朗普访华将近建议投资者继续顺势而为积极布局A股。”量加网络科技策略分析师向记者表示。


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