人工智慧交易法

1. 如何利用人工智慧賺錢

人工智慧引用領域很廣，主要有以下幾個方面：
自然語言生成：利用計算機數據生成文本。目前應用於客戶服務、報告生成以及總結商業智能洞察力。
語音識別：將人類語音轉錄和轉換成對計算機應用軟體來說有用的格式。目前應用於互動式語音應答系統和移動應用領域。
虛擬代理：弗雷斯特公司聲稱，「虛擬代理可謂是媒體界目前競相報道的對象。」從簡單的聊天機器人，到可以與人類進行交際的高級系統，不一而足。目前應用於客戶服務和支持以及充當智能家居管理器。
機器學習平台：不僅提供了設計和訓練模型，並將模型部署到應用軟體、流程及其他機器的計算能力，還提供了演算法、應用編程介面（API）、開發工具包和訓練工具包。目前應用於一系列廣泛的企業應用領域，主要涉及預測或分類。
針對人工智慧優化的硬體：這是專門設計的圖形處理單元（GPU）和設備，其架構旨在高效地運行面向人工智慧的計算任務。目前主要在深度學習應用領域發揮作用。
決策管理：引擎將規則和邏輯嵌入到人工智慧系統，並用於初始的設置/訓練和日常的維護和調優。這是一項成熟的技術，應用於一系列廣泛的企業應用領域，協助或執行自動決策。
深度學習平台：一種特殊類型的機器學習去51cto學院學習，包括擁有多個抽象層的人工神經網路。目前主要應用於由很龐大的數據集支持的模式識別和分類應用領域。
生物特徵識別技術：能夠支持人類與機器之間更自然的交互，包括但不限於圖像和觸摸識別、語音和身體語言。目前主要應用於市場研究。
機器人流程自動化：使用腳本及其他方法，實現人類操作自動化，從而支持高效的業務流程。目前應用於人類執行任務或流程成本太高或效率太低的地方。
文本分析和NLP：自然語言處理（NLP）使用和支持文本分析，為此它藉助統計方法和機器學習方法，為理解句子結構及意義、情感和意圖提供方便。目前應用於欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結構化數據等領域。

2. 深思考人工智慧公式有股票代碼嗎

沒有找到，A股里沒有

3. 人工智慧的法律三問 人工智慧侵權責任如何認定

人工智慧侵權責任如何認定？

2016年11月，在深圳舉辦的第十八屆中國國際高新技術成果交易會上，一台名為「小胖」的機器人突然發生故障，在沒有指令的情況下，自行砸壞了部分展台，並導致一人受傷。

人工智慧應用范圍的日益普及，其引發的侵權責任認定和承擔問題，是對現行侵權法律制度提出的又一個新的挑戰。

「從現行法律上看，侵權責任主體只能是民事主體，人工智慧本身還難以成為新的侵權責任主體。即便如此，人工智慧侵權責任的認定也面臨諸多現實難題。」在清華大學法學院教授程嘯看來，侵權發生後，誰是人工智慧的所有者，就應當由誰負責，在法律上似乎並不存在爭議。「然而人工智慧的具體行為受程序控制，發生侵權時，到底是由所有者還是軟體研發者擔責，值得商榷。」

與之類似的，當無人駕駛汽車造成他人損害侵權時，是由駕駛人、機動車所有人擔責，還是由汽車製造商、自動駕駛技術開發者擔責？法律是否有必要為無人駕駛汽車制定專門的侵權責任規則？這些問題都值得進一步研究。

「現實中，人工智慧侵權責任的歸責原則，可能更多涉及危險責任或無過錯責任。」程嘯認為，例如無人駕駛汽車致害，無論從產品責任還是機動車交通事故責任上看，都可以適用無過錯責任。但未來需要考慮的是，人工智慧技術的運用，其本身是否屬於高度危險作業（如無人機），從而決定了是否適用高度危險作業致害責任。

「當前，人工智慧侵權責任中的因果關系、過錯等要件的判斷也變得日趨復雜。」程嘯還舉例說，此前曝光的一些APP「大數據殺熟」和「演算法歧視」，由於代碼的不透明，加之演算法本身的自我學習和適應能力，使得「將演算法歧視歸責於開發者」變得很困難。

在程嘯看來，針對人工智慧帶來的新問題、新挑戰，在法律制度的研究方面未雨綢繆，將為以後的司法實踐贏得主動。「人工智慧已經到來，只是在生產生活的各個領域分布不均。我們不應等到未來分布均勻、人工智慧已完全融入生產生活的方方面面時，才想起來從法律進行規范。」程嘯說。

4. 人工智慧是否應該被賦予法律地位

這取決於「人工」的程度，或「智能」的程度。

（問題剖析）
我想您的問題應該蘊含一下幾個問題：

題目中的「人工智慧」應該指的是「人工智慧本體」。因為與「人工智慧」相關的《規化》國家於今年7月已經出台。
相關的法律也逐漸成型，但涉及「人工智慧本體」的法律，尚未現世，在我這正在「草擬」，我也在研究AI。

於是又引發一堆問題：
這個本體是『生命體』還是『類生命體』？是『模仿秀』，還是仿生應用？是『高級工具』，還是真有『靈魂』。

再說白了，就是「人工智慧體」與『真人』有多少差異？如果在一定范圍類與人無異，是否在著一定范圍內與人有同等法律地位。

（撲滅泡沫）
說一個撲滅很多人希望泡沫的理論：任何『人工智慧研究』都無法造出同『自然人』規格的生物。

下面解釋一下：
生命是自然演化的結果，DNA密含無限，生命結構無比精密。雖然有開拓者、好事者、科學怪人等創造了很多新事物，如植物嫁接、動植物雜交、動物器官移植、克隆、轉基因、人造蛋白等。但是這些東西完全是在自然進化的基礎上進行的干預技術，不是完完全全的人工技術。而「人工智慧」技術，到底是完完全全在人工製造（純代碼），還是在自然人的基礎上進行的改裝的 如「半械人/生化人/外設增強人」等。這些技術無疑以後都會相互滲透，倫理的硬規則會驅使立法完善。

注意：倫理是因果律，是自然法則，在人間法律之上，在世間智能之上。
再注意：『虛擬人』 是在虛擬社會范圍內的人類，好比游戲中的代理(agent)或精靈(genius),只適應虛擬社會的法律，與現實社會的法律有嚴格的界限或規范的交易介面(interface)。

（解決方案）
現在是弱AI時代。孫正義的pepper遇到研發瓶頸，做成個四不像。馬特奧-蘇茲的Teotronico演奏還稍欠情感。
面部表情識別(微表情)，聲紋情緒識別，肢體語言識別，微震動/微輻射/磁感應（心腦電<不是正真的心靈感應>） 都是局部反應一個人的情緒。大數據很難拿捏的准，無法與真正的大數據--『阿賴耶識（藏識）』相比。阿賴耶識是全宇宙級別的大數據。 人工技術怎能相及，人也無法相及，神工技術與神也不能相及，宇宙中的任何局部現象技術都無法相及。

現在問題明晰了
「人工智慧體」若與真人無異，或進化成『神』，則原先人類倫理將發生改變，這是有一個顛覆性的斗爭的過程，質疑與支持，堅持與反抗，甚至產生革命（多為人與人的斗爭，智慧高的懂和諧，和諧是最省能量的）。很多威脅論就基於此理。既然能與人相同，那麼就有可能超過原人類，即便沒有相煎太急的「大屠殺」，原人類也可能會在緩慢的「弱化、奴化」中被逐漸淘汰（懶死、胖死、無聊死）。

「人工智慧體」若仍區別於人，如單領域強，寬領域弱，則根據區別的程度。會在一定范圍類產生法律規范。但不會把『它』視為人，可能有特殊公民權，但不會有人權的。現在很多「人工智慧體」代替了人類崗位。那麼這些機器人自然也的遵守原人類崗位的法律規范，如從業證書，技術資質等。

（真正的問題出來了）
是否能通過人工技術造出整整的「同原人類智能體」、「同某動物智能體」？
這一直是全球AI的發展瓶頸，哲學講不通，邏輯就沒法確立，因果律模糊，代碼就沒法寫。瞎編亂造的，是燒錢的富傻或如科學怪人一樣造出夭折的怪獸或苟且的隱者<怪異，無法融入社會>。

現在巨頭們正在忙著布局、整合、收購，一些企業開始爭贓（搶佔用戶數據）。為的就是突破這個瓶頸。

我也在研究AI，基於佛學，適於道學，參悟「靈魂本體，意識本源」，做真正有靈魂的「智慧體」，睿智安全，和諧無爭，旨在讓眾生生活的更加幸福。相信終會有一部非常完善的《人工智慧法》解決各種新的倫理困惑。

5. 大威碼科技AI智能交易系統能做到些什麼

AI智能系統可以在短時間內以准確的計算方法完成交易

AI智能系統可以在MT4交易達到穩定獲利
AI智能系統可以自行判定低買高賣的交易原則
操作方便又省心

6. 人工智慧在達到應用場景之後，它的變現方式有哪些

隨著大數據、人工智慧的發展，機器能進一步窺探到人類的思想境界。知著就是「見天地、見眾生」，正如天文望遠鏡。那麼，大數據如何幫助人們知著呢?具體可以分為兩方面：
一是傳統采樣和定性，采樣更多的是了解平均，作為犧牲，采樣會把黑天鵝的信號當做雜訊過濾掉;
二是傳統定量的研究，尤其是在社會科學領域，大數據為之後的進一步定量研究做了好鋪墊。社會學裡面有一個社會計算學分支，廣告中也有計算廣告學分支，所有這些都是通過定量的方法更好地了解這個社會、了解個體。無論是群體的理性還是個體的非理性，都可以通過定量的分析獲得洞察。
國外專家曾在Twitter上面進行過情感分析試驗，他們發現Twitter上面的情感變化和FacebookIPO當天股價的變化有高度相關性，而情感變化是股價變化的先行因素，這是一個很有趣的研究。這種研究使得人們能夠更好地看到社會上的一些行為、媒體內容中的一些變化和經濟行為變化的關系。
見微
如果說知著是天文望遠鏡，那麼見微就是顯微鏡。傳統觀點認為，市場經濟的「市場」是所有人行為的總合，由於對數據和行為理解的局限，人們看到的市場亦是打馬賽克的塊狀分布。而隨著掌握的數據的增加，這個市場逐漸變成一個高清的縱深的圖。
傳統上的營銷行為講究的是對客戶群體進行細分，隨著大數據發展的深入，客戶群體從細分到微分、微分到個人，實現從個性化到個體化的轉變。
從前，商家只能關注花錢買單的客戶，大數據則可以實現用戶的體驗反饋，並且從點到面逐漸覆蓋。僅僅覆蓋到線上的面卻是不夠的，隨著移動互聯網以及位置信息的豐富，線下位置信息可以揭露更多的洞察——原來他到了一個線下的商場做了一次體驗。
網路信息透露該用戶在體驗之前是獲得了基於位置信息的推薦，或者是因為社交網路上朋友的一次推薦。體驗結束不僅僅有交易，也會到網上吐槽，而吐槽會進一步形成病毒式的傳播，他的朋友可能是點贊或者進一步轉發。所有這些就形成了網狀或者是圖狀的數據，這個數據使得我們對這個行為有了更好的洞察。
當下皆明：快思考也要深分析
當下
對於普通用戶來說，從瀏覽一個網頁或者看一部電影開始，一旦發起了瀏覽的動作，作為發行商或者是愛奇藝這樣的電影的流媒體網站就會到供應方平台發起請求，發起的請求會將這個廣告商的畫像描繪出來。
接下來，供應方平台會到廣告交易平台進一步獲取廣告，而交易平台又會將需求傳輸到代表廣告主的需求方平台，需求方平台下面有一個數據管理平台，詳細分析了每個個體的偏好，根據傳送的個體偏好的分析返回，推薦合適的廣告。
通過實競價，獲得競價的一方就會把需求發到程序化的創意平台，該平台再根據廣告主以及個體畫像產生一次實時的創意，把真正的廣告給推到個體那邊。
而所有這些的發生可能在100毫秒發生，發生了從數據的採集到廣告主獲取廣告的候選進行實時競價和程序化的創意，最後形成這個廣告。在整個過程中，大數據起到了無可比擬的作用，這就是見微，而呈現到每一個個體前面的都是非常精準的廣告營銷。
同時，在100毫秒裡面完成的一次精準廣告推薦涉及到當下。在傳統意義上，人們對於知識的理解，對於整個社會的理解基本上都有一個滯後期，吳甘沙把它稱為刻舟求劍，在人們真正獲得洞察的時候，整個這個世界已經變化了。正如建國以來已經進行過的6次人口普查，無論如何精準都是滯後的。而現在隨著大數據的普及，我們現在有可能更實時地理解我們這個社會。
當然，當下快思考風行，幾秒鍾得到的洞察可能一下子傳播到世界各地，犯的錯誤卻是覆水難收。
皆明
對應於當下的叫做皆明，皆明是深度報告，涉及三種分析。
第一，描述性分析，即過去發生了什麼，為什麼會發生，而現在又在發生什麼，簡言之就是通曉古今。2005年倫敦發生暴亂後，《衛報》對幾百萬條 Twitter進行了分析。分析的過程中發現，暴亂和貧窮確有很大的相關性，政府應該解決貧窮的問題;而Twitter雖然在早期傳播了謠言，但後期 Twitter可以把更多的信息聚攏過來，讓人們看到真正的真相，這與政府當初的快思考，對貧窮的忽視和對Twitter的偏見大相徑庭。這是描述性分析的一個非常典型的案例。
第二，預測性分析。大數據的核心價值是對於未來的可見性，預測性分析就是能夠預測未來發生什麼，三國時期諸葛亮的巧借東風屬於預測性分析。
預測性分析在當下最常見的應用是谷歌預測票房的分析。《蜘蛛俠3》引發了對同系列的兩部電影的票房分析，也帶出了季節性的因素分析。透過預測，製片方和影院可以提前一個月對電影的票房做出高准確度的預測，這一個月的價值則可以直接與票房收益掛鉤。
第三，處方性分析。分析方能夠利用大數據運籌帷幄，希望未來發生什麼，明白為了要讓目標實現現在要做一些什麼。同樣是諸葛孔明的計謀，草船借箭就是處方性分析，紙牌屋也是在處方性數據分析中誕生的。通過受眾分析，製作方發現美國受眾都喜歡政治性電影，再經過進一步的研究，確定每個人物的角色定位和性格特點，包括國內的互聯網綜藝節目《美食美課》都是根據網上搜索的結果設計的一個節目。
在人工智慧領域，經過長期的研究，已經積累了很多研究方法和應用技術。例如，自然語言語義分析、信息提取、知識表現、自動化推理、機器學習等。這些技術目前正在逐步地應用於大數據技術的前沿領域，結合預測性分析和處方性分析，挖掘大數據蘊含的規律和價值，從而為人類決策提供支撐。
例如，Netflix的影片推薦系統、Facebook的社交圖譜、Amazon的購物推薦系統等，已經依靠深度學習和其它人工智慧方法，實現了大數據之上的巨大商業價值。
Google還對大數據的機器深度學習和建立知識樹KnowledgeGraph投入巨大的研究資源，期望能夠回答並幫助解決人類日常生活中普遍關心的問題。
辨訛曉意：從真相窺探思想
縱觀全局，雖然隨著整個IT行業計算能力、存儲能力、通訊能力的發展，以及人工智慧研究的長期積累，人工智慧在一些領域里獲得了一定的突破，其研究成果也已經在數據挖掘、工業機器人、物流、語音識別、銀行業軟體、醫療軟體等方面被廣泛的應用。
但是，目前的人工智慧方法都只能處理已預先定義好的問題，實現既定的目標。一旦遇到未定義的情況，人工智慧便束手無策。因此，現階段的人工智慧技術並不能使機器具有真正的自主學習和研究的能力，更無法奢談擁有創造能力。而使機器獲得學習能力、研究能力和創造能力，恰恰是人工智慧技術發展的目標。
辨訛
變訛是大數據價值變現的第五種方式，也就是看到真相。比如新華網上發的31省前三季度GDP之和超過全國約1.9萬億，從不同的數據來源可以發現這個數據是對不上的。
美國德克薩斯州的數據新聞報道說，能夠把這個州的很多政府雇員的工資都做到資料庫裡面供人們查詢。對於普通人來說任何感興趣的人名都可以輸進去，看他的工資和其他行為，看到他們想要了解的真相。
曉意
第六是曉意，機器是不能曉意的，只有人能曉意，但是隨著人工智慧的發展，機器能夠逐步窺探到人的思想境界。《魔球》電影講述美國奧克蘭運動家棒球隊總經理比利·比恩(Billy Beane)的經營哲學，描寫了他如何以小搏大、力抗其它薪資總額比他們多上數倍的大球隊的方法。《魔球》背後不為人知的一面是，比利花了更多的錢去請球探分析球員，因為球員的心理抗壓能力、意志力等等是無法用數據衡量的，所以要花更多的錢。
隨著大數據的發展，通過技術可以對人進行情感分析、價值觀分析，甚至在一個題材還沒有開始傳播的時候，可以對它進行「病毒傳播性」的分析，這些應用都使得大數據達到了曉意的能力。
曉意一方面是文本的曉意，另一方面是通過視聽覺獲得的曉意，機器可以具有情商，亦可以根據短視頻判斷對象處於何種情緒當中

7. 人工智慧可以用來炒股嗎

說的神乎其神，人工智慧能用來炒股嗎？

人工智慧在圍棋、象棋、德撲等領域都已經取得了碾壓式勝利，這已經是一個不爭的事實。事實上AlphaGo這樣的AI已經可以用於任何需要理解復雜模式、進行長期計劃、並制定決策的領域。人們不禁想問，還有什麼是人工智慧不能克服的嗎？譬如說，變幻莫測的A股？

對於這個問題，持各種觀點的都不乏其人。探討它實可以分為兩個部分：1. 股市可以預測嗎？ 2、 假如可以預測，用機器學習的方法去預測可以嗎？

先回答第一個問題：股市的漲跌可以預測嗎？

如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列，Price = Market (t), 我們往往會發現，不管是嘗試用N個模型(線性，非線性, 概率)來進行逼近，即使是建立了符合股價變化的這樣的模型，並且在有足夠多的訓練數據的情況下模擬出了股價，但是這些模型最多隻能在特定的區間能做一些並不十分精準的預測。

美國矽谷「感知力」技術公司讓人工智慧程序全程負責股票交易，與其他一些運用人工智慧的投資公司不同，該公司交易部門只有兩名員工負責監控機器，以確保出現不可控情形時可通過關機終止交易。據報道，「感知力」公司的人工智慧投資系統可以通過經驗學習實現「自主進化」。公司在全球擁有數千台同時運行的機器，其獨特演算法創造了數萬億被稱為「基因」的虛擬交易者。系統利用歷史數據模擬交易，目前可在幾分鍾內模擬1800天的交易量，經過測試，不好的「基因」被剔除，好的「基因」被保留。通過考驗的好「基因」被用於真正的交易。公司員工只需設定好時間、回報率、風險指數等交易指標，剩下的一切都交由機器負責。

公司首席投資官傑夫·霍爾曼透露，目前機器在沒有人為干預情況下掌握著大量股票，每天完成數以百計的交易，持倉期限為數日到幾周。公司說機器的表現已超越他們設定的內部指標，但沒有透露指標的具體內容。

隨著人工智慧技術的持續進步，人工智慧投資成為被學術界和資本看好的領域。英國布里斯托爾大學教授克里斯蒂亞尼尼說，股票投資是十大最有可能被人工智慧改變的行業之一。另一方面，也不是所有的投資商都信任機器，英國對沖基金曼氏金融首席科學家萊德福警告說，不應過度信任人工智慧投資，該領域還遠沒有成熟。雖然有各種各樣具有迷惑性的承諾，很多投資人的錢卻有去無回。

8. 聽說奧美集團Omega Prime Group專門投資於利用套利方法進行人工智慧機器人交易技術的，

如果他這樣能夠實現穩定盈利就像他宣傳的那樣的話，他還找什麼客戶，直接自己交易就好了啊，悶聲發財就是了。這就相當於有人發現一金礦不自己開發還要去全世界宣揚讓大家一起來撿黃金一樣，是不可能的啊。