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人工智能的多面性:戰(zhàn)爭、金融與工業(yè)中的崛起與難題

 前沿講座頻道 2024-12-14 發(fā)布于遼寧
王明哲新一代AI工具揭秘》節(jié)選

在學(xué)界,人工智能于戰(zhàn)爭中的應(yīng)用一直是熱門話題,實(shí)際上,人工智能早已涉足戰(zhàn)爭領(lǐng)域,近期備受矚目的巴以沖突便是例證。

而追溯至上一次巴以沖突,這對(duì)宿敵之間的戰(zhàn)火在2021年5月燃起,卻僅持續(xù)了短短10天,這在戰(zhàn)爭史上實(shí)屬罕見,畢竟,無論是國內(nèi)還是國外,國家間的沖突鮮少能在如此短的時(shí)間內(nèi)平息。

從傷亡數(shù)據(jù)來看,雙方呈現(xiàn)出數(shù)量級(jí)的差距。

巴勒斯坦發(fā)射5000余枚火箭彈,僅造成以色列 12 人傷亡;而以色列發(fā)動(dòng)百余次空襲,卻幾乎彈無虛發(fā)。

值得注意的是,以色列公布了巴基斯坦的火箭彈發(fā)射數(shù)字,其自身的空襲次數(shù)雖無精確統(tǒng)計(jì),但也可從中窺探一二。

以色列最大的國防工業(yè)集團(tuán)拉斐爾集團(tuán)的 “鐵穹” 防御系統(tǒng),作為頂尖防御體系,由AI驅(qū)動(dòng),通過多元感知,它能精準(zhǔn)甄別巴勒斯坦發(fā)射的火箭彈,并迅速生成攔截方案。

從態(tài)勢感知收集到目標(biāo)判斷,再到攔截實(shí)施,人工智能貫穿全程,使得以色列在信息戰(zhàn)中占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢。

上次沖突中“鐵穹”系統(tǒng)已初顯身手,如今經(jīng)過迭代,在此次沖突中更是展現(xiàn)出強(qiáng)大威力,一天發(fā)射5000多枚火箭彈,僅造成以色列一人死亡,這無疑是人工智能在信息戰(zhàn)層面帶來的巨大影響。

倘若未來智能體和軍工機(jī)器人全面投入戰(zhàn)場,其優(yōu)勢將更加顯著,對(duì)未來戰(zhàn)局的走向影響深遠(yuǎn)。

不僅在戰(zhàn)爭領(lǐng)域,在日常生活的博弈中,人工智能也在悄然發(fā)揮作用。

股票市場作為人類博弈的重要戰(zhàn)場之一,人工智能的介入帶來了新的變數(shù)。

據(jù)頂會(huì)的論文研究,在對(duì)上證300和中證500的模擬操作中,智能體實(shí)現(xiàn)了至少1000%、最多2000%的年化收益率,遠(yuǎn)超人類操盤手。

人類基金年化收益率能達(dá)到10%-20%已屬優(yōu)秀,達(dá)到30%-40%更是鳳毛麟角,而超過100%往往會(huì)被質(zhì)疑。

智能體之所以能取得如此成績,得益于模擬環(huán)境下的自我訓(xùn)練,但其在真實(shí)股票交易市場尚未成為主流,這是因?yàn)槿斯ぶ悄茉谠擃I(lǐng)域仍依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),需要消耗大量算力構(gòu)建模擬環(huán)境。

人類炒股的信息源包括基本面、消息面和市場情緒等多個(gè)方面,要獲取高質(zhì)量的股票交易數(shù)據(jù)集難度頗大,一旦數(shù)據(jù)集缺失,模擬環(huán)境不完善,人工智能便難以掌握真實(shí)股票操作的核心邏輯。

不過,隨著時(shí)間推移,數(shù)據(jù)收集問題有望解決,未來二級(jí)市場的交易主體或許將逐漸被人工智能取代,從交易策略的演變來看,從最初的人類經(jīng)驗(yàn)決策,到如今的量化交易,再到未來由 AI驅(qū)動(dòng)的交易,這是金融行業(yè)的必然趨勢。

這種趨勢同樣適用于工業(yè)領(lǐng)域。

以自動(dòng)化流水線改造為例,目前建設(shè)周期較長,原因在于機(jī)器人由人類控制,人類需針對(duì)不同場景編寫復(fù)雜的控制邏輯,這一過程耗時(shí)費(fèi)力。

若采用人工智能技術(shù),提前在數(shù)字世界構(gòu)建模擬生產(chǎn)線,將控制邏輯交給算法,明確獲勝條件,算法便能自行找到最佳控制邏輯,直接在數(shù)字世界驗(yàn)證后上線,極大地縮短建設(shè)周期。

在物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域,核心問題之一是最優(yōu)路徑選擇,以往由人制定規(guī)則,通過運(yùn)籌學(xué)尋找相對(duì)最優(yōu)路徑,未來可將其交給算法和數(shù)據(jù)集。

德國科隆共享的城市交通大數(shù)據(jù),為構(gòu)建模擬環(huán)境提供了可能,通過設(shè)定獲勝條件,如最短路由時(shí)間或最經(jīng)濟(jì)路由成本,算法能夠自動(dòng)找到更好的路徑,效果優(yōu)于人類決策。

此外,在工藝仿真、工藝優(yōu)化和排產(chǎn)等場景中,人工智能同樣具有巨大潛力。

原本由人進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)和嘗試來確定工藝參數(shù)和排產(chǎn)路徑,未來借助模擬環(huán)境,計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)找到最優(yōu)方案,其效果可能超越人類。

綜上所述,通過這些有趣的案例,我們闡述了人工智能的底層核心原理以及三個(gè)核心技術(shù)趨勢,然而,盡管人工智能前景廣闊,但在實(shí)際應(yīng)用中,失敗的概率依然較大。

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