中国人工智能学会通讯——增强学习是人工智能的未来 1.4 增强学习的应用

本文探讨了增强学习在游戏人工智能领域的应用,特别是如何通过游戏学习提高智能水平;同时介绍了其在高频量化交易中的作用,以及如何应对金融市场中的不确定性;最后讨论了在医疗领域的潜在价值。

1.4 增强学习的应用

游戏人工智能

有了这些技术我们能干什么?

首先必须强调的是增强学习或者说人工智能,现在还处于婴幼儿时期。现在世界上最前沿的做增强学习的公司可能是Google的Deep Mind,他们希望把每一种电脑游戏都用增强学习求解。我们为什么要关心游戏?人在发展自己的智能过程中,是通过游戏的方法来学习的,人工智能也是,这也是为什么人工智能在学习打一些简单的游戏,一直到越来越难的游戏,最终要解决更难的问题。

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高频量化交易和钱化策略

另外一个和金融相关应用的是高频量化交易。如果在股票市场上进行高频量化交易,比如毫秒级、微秒级的交易,这时传统交易中的方法可能就不太好用了。为什么?也许我可以精算预测在接下来的5毫秒价格会往上走,但是市场上其他微观结构让我不能马上去交易,一旦交易就会产生未知的扰动,反而不能获利。这说明未知的人的操作会对微观市场造成影响,而且这种影响不能历史数据回测,必须用在线的方法去学,交易员跟德州扑克的牌手一样,需要在线去寻找更好的策略。

在金融以外,人工智能还有很多的应用,比如说医疗领域,我们可以从病人的病例中总结出一个病人的病理的发展规律,帮助医生更好地做决策。

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