Источник: golos.io
Искусственный интеллект уже давно существует. Несмотря на то, что он вряд ли похож на компьютерных киборгов c человеческими чувствами, как в научно-фантастических фильмах, он нашел множество способов применения в бизнесе и науке. Нейронные сети и глубокое обучение позволили компьютерам обрабатывать огромные объемы данных и даже успешно имитировать поведение человека.
Использование искусственного интеллекта для финансовых рынков также не является новостью. Компьютеры, обрабатывающие большие данные и дающие некоторые прогнозы, являются одними из самых популярных решений для профессиональных трейдеров и брокеров. Однако эффективность таких решений иногда может быть удивительно низкой.
Все это может измениться, если искусственный интеллект сочетается с коллективным интеллектом людей.
Феномен коллективного разума
В 1906 году британский ученый Фрэнсис Гальтон оказался на ярмарке, где посетителям предлагалось угадать вес вола. При участии почти 800 человек в лотерее их догадки были довольно разными, особенно учитывая тот факт, что были и профессиональные фермеры, и жители городов, которые ничего не знали о сельском хозяйстве. Как ни удивительно, когда г-н Гальтон вычислил прямое среднее значение своих догадок, он оказался равным 1,197 фунта, тогда как фактический вес быка составлял 1,198 фунтов.
Этот пример демонстрирует феномен коллективного интеллекта; С широкой выборкой человеческих суждений, их среднее предсказание часто оказывается правильным или близким приближением. Прежде всего, выборка должна включать как профессионалов в исследуемой области, так и тех, кто не знает всех деталей. Если присутствует только одна из таких групп, результаты будут предвзятыми и, скорее всего, совсем не правильными.
Коллективный разум на службе международных финансов
Несмотря на то, что такой подход неоднократно доказывал свою эффективность, было только несколько проектов, которые решили использовать его в сочетании с искусственным интеллектом напрямую.
Одним из них является Estimize — услуга, которая собирает рыночные оценки от профессиональных экспертов по финансам, а затем обрабатывает ее с помощью своей системы AI, чтобы выдать консенсусное предсказание.
Этот метод оказался вполне заслуживающим доверия, и, согласно веб-сайту службы, как правило, на 74% более точен, чем источники данных, обычно используемые на Уолл-стрит.
Услуга существует уже более пяти лет и получила значительное признание в профессиональном сообществе.
Другим заметным проектом является Cindicator, который прошел немного дальше и использует коллективный интеллект случайного выбора людей со всего мира.
Что еще больше выделяет его, так это то, что он использует криптотехнологии для децентрализации всего процесса и закладывает основу для децентрализованной автономной организации, где люди и машины работают вместе.
Синергия людей и машин
Cindicator утверждает, что централизация представляет собой самую большую проблему для сегодняшней финансовой аналитики. Причина, по которой профессиональный анализ часто оказывается неправильной, сводится к взаимному влиянию разных мнений и изоляции профессионального сообщества. Только несколько профессиональных аналитиков предлагают свои прогнозы, поэтому выбор мнений невелик.
С другой стороны, Cindicator использует приложение для сбора непредвзятых прогнозов от людей во всем мире, которые имеют разные профессиональные знания, образование, пол, политические взгляды и т. Это гарантирует, что выбор прогнозистов будет достаточно рандомизирован, и поэтому законы коллективного интеллекта вступят в силу.
Пользователи поощряются не только деньгами (что, конечно, все еще является важной частью модели), но и геймификацией всего процесса и, что самое главное, участием прогнозистов в транзакциях и инвестициях. Это гарантирует, что прогнозисты почувствуют свою ответственность и в конечном итоге продвигают модель футархии (концепция двухуровневого голосования, когда граждане сначала голосуют за результат инициативы, а затем за необходимый для этого набор действий), которая считается идеальной для децентрализованных автономных организаций.
Когда делаются прогнозы, в игру вступает искусственный интеллект. Он использует различные математические модели, чтобы сделать одно твердое предсказание относительно результата определенного события.
Система была проверена банками и хедж-фондами и оказалась намного более надежной, недорогой и точной, чем традиционные финансовые отчеты, составленные отдельными лицами.
Вывод
Сочетание человеческого и машинного интеллекта может оказаться особенно ценным для трейдеров и других финансовых экспертов, поскольку они имеют дело с наиболее изменчивой экосистемой, где одна ошибка может стоить миллионы долларов.
В научно-фантастических романах и фильмах мотив слияния человеческого разума и искусственного интеллекта является обычным явлением. Предполагается, что он может создать совершенно новую форму взаимодействия и обеспечить эффективность обработки, которую никогда не видели.
Хотя это может быть только первые шаги в этом направлении, такой симбиоз уже доказал, что он может иметь большие перспективы для завтрашнего мира.
Самые актуальные новости - в 
