Immagino che faranno anche qualcosa per le donne
Sarà il primo sbarco di AI sulle bambole, non parleranno e non si muoveranno ancora, ma sarà sicuramente apprezzato
Immagino che faranno anche qualcosa per le donne
Immagino che faranno anche qualcosa per le donne
io ricordo che una AI aveva vinto un premio letterario
edit: quasi vinto, ma si parla del 2016 https://www.google.it/search?q=ai+wins+literature+prize&oq=ai+wins+literature+prize&aqs=chrome..69i57j69i64.7168j0j1&sourceid=chrome&ie=UTF-8
"co-written"
Cioè un AI ha quasi vinto un premio letterario con un pezzo che ha quasi scritto.
Uppino:
C'è proprio ora streaming in diretta su YouTube di deepmind e Blizzard: la loro ia ha appena battuto in un match un pro gamer... Dopo go e scacchi, han rotto anche questo gioco!
C'è proprio ora streaming in diretta su YouTube di deepmind e Blizzard: la loro ia ha appena battuto in un match un pro gamer... Dopo go e scacchi, han rotto anche questo gioco!
L'unico che si puo` vincere e` il tic tac toe
il tipo battuto non ha gli occhi a mandorla, scaffale
*
Con shenlong riconosce il race realism solo quando si parla di videogiochi
si appunto sc con non koreani
vedendo com'è andata per Go(batte un tizio a caso, batte il mega pro, batte l'ai che ha battuto il mega pro nel giro di 2 anni circa), nel giro di un annetto saranno in grado di battere qualsiasi player
Ho googlato per vedere se stanno progettando AI per giocare in borsa, ma poi mi sono detto "tranquillo, le AI non riusciranno mai a sostituire l'insider trading"
imbattibile quello
ma ci sono sicuramente già sistemi automatizzati di trading, infatti...
https://en.wikipedia.org/wiki/2010_Flash_Crash
Ogni volta che questo 3d viene uppato spero sempre nell'inizio dell'apocalisse. Vabeh sará per la prossima volta.
sicuramente? piu del 50% dei volumi sul nasdaq e Nyse sono generati da algoritmi e quindi automatizzati
Si ma intendevo AI deep learning, non semplici algoritmi.
Ci starebbe una bella discussione epistemologica sulla natura del Deep Learning, che è un algoritmo
Oh ma che e` oh, volevo semplicemente fare una battuta sull'insider training
Ci starebbe una bella discussione sul trend delle CS applicate in industria di appropriarsi di roba che dagli statistici e' stata tirata fuori 10-20 anni fa. Anche sotto la spinta di google e dei vari ricercatori in quella galassia, Olah, Karpathy nella blogosphera, Bengio se vuoi qualcosa di accademicamente piu' rigoroso.
Comunque per rispondere ad Iroel, non nel live trading. Vengono usate per l'ottimizzazione portfoliare, per l'ottimizzazione dello stopping time sulla base di serie storiche, o per l'estrazione di segnali da fonti di dati alternative (tipo NPL su social feed) o applicazioni di computer vision per l'estrazione da immagini satellitari, o ancora l'analisi dell'espressioni facciali (si sembra una stronzata). Una RNN con unita' lstm performa bene per l'analisi delle serie storiche, ma se hai un dati ad alta dimensionalita' e' meglio il manifold learning.
Poi per dire, la prima rete neurale su cui abbia mai messo le mani sara' stata tipo 15 anni fa, era in C (non ho mai imparato lisp) e serviva per stimare la default loss probability di un bond.
L'immagine dei computer che tradano senza input umano e' piu' una fiction. Anche perche' le asimmetrie sfruttabili esistono per pochissimo tempo, talvolta secondi. La maggior parte degli shop algoritmici che fa trading automatico non si discosta da microstructure trading/machine learning per lo studio delle serie storiche.
Ed infatti negli ultimi anni i margini si sono assottigliati. Poi oggi siamo in un periodo in cui AI, deep learning, machine learning e big data son diventati la buzzword del momento.
Poveracci gli statistici che non sanno farsi pubblicita'.
Comunque per rispondere ad Iroel, non nel live trading. Vengono usate per l'ottimizzazione portfoliare, per l'ottimizzazione dello stopping time sulla base di serie storiche, o per l'estrazione di segnali da fonti di dati alternative (tipo NPL su social feed) o applicazioni di computer vision per l'estrazione da immagini satellitari, o ancora l'analisi dell'espressioni facciali (si sembra una stronzata). Una RNN con unita' lstm performa bene per l'analisi delle serie storiche, ma se hai un dati ad alta dimensionalita' e' meglio il manifold learning.
Poi per dire, la prima rete neurale su cui abbia mai messo le mani sara' stata tipo 15 anni fa, era in C (non ho mai imparato lisp) e serviva per stimare la default loss probability di un bond.
L'immagine dei computer che tradano senza input umano e' piu' una fiction. Anche perche' le asimmetrie sfruttabili esistono per pochissimo tempo, talvolta secondi. La maggior parte degli shop algoritmici che fa trading automatico non si discosta da microstructure trading/machine learning per lo studio delle serie storiche.
Ed infatti negli ultimi anni i margini si sono assottigliati. Poi oggi siamo in un periodo in cui AI, deep learning, machine learning e big data son diventati la buzzword del momento.
Poveracci gli statistici che non sanno farsi pubblicita'.
Mah, il percettrone l'ha proposto Rosenblatt nel 1958 eh
al massimo sono gli statistici che hanno ripescato l'idea. L'inverno dell'AI è ciclico, proprio come le stagioni
