百度离破产只有30天

午后阳光正好,囫囵吞枣看完了《资本的曲解,集成与分散》、《战争的明暗,替代与孪生》和《认知主义的崛起》,三篇章节中有一句话令我印象深刻:

李彦宏:百度离破产只有30天


简史的P32,讲的是即便IBM这样伟大的世界性公司,也仅仅因为曾经忽视了计算机家庭化的趋势,数年之内也差点儿倒在血泊之中,于是引申出了上述这句箴言,忧患而实在。
资本曲解一章与其说是论述,不如用开导一词更为合适。半个月前在公司加班至晚上10点,打车回公寓的路上和司机师傅闲聊,谈到当下打车软件和传统老式出租车的行业前景,司机师傅不由感叹时代发展太快,指不定什么时候人工智能就可以代替人类开车。
确实在21世纪,科技爆炸的时代,人工智能,物联网的发展过于迅速,几年前想都不敢想的事情,如今就发生在我们的身边。所以会有阴谋家提出:人工智能即将取代人类,未来文明或将被改写。
简单聊聊吧,首先人工智能作为沟通大数据云计算和人类的一种媒介,它是非常强大的,比如Google和Facebook这两大巨头,开发了无数的算法,为人类的信息化生活提供了不小的助力,有些人认为,只要给予这些公司足够的研发资金,他们能够在通过算法去推演、掌控人们的意识。
因此,在享受人工智能带来的便捷的同时,人们也对此感到害怕和恐慌。

丢失一颗钉子,换了一只蹄铁;坏了一只蹄铁,折了一匹战马;折了一匹战马,伤了一位骑士;伤了一位骑士,输了一场战斗;输了一场战斗,亡了一个帝国


谬论:一颗钉子,毁了一个帝国。
这是一个注重细节的故事,但是我们会发现,节省掉中间环节直接得出一个谎言式的结论,这也是当下造成人们对于人工智能恐慌的原因之一。
众所周时,人工智能可以完成许多普通人做不到的事情:下潜万米采集海底矿石,快速计算得出准确数据,或是随机应变布下玲珑棋局。
因此,与其说是对人工智能的恐慌,不如说是对比自身强几何倍数级别的事物的恐慌。那么问题来了,人类和猎豹相比,谁爬得快呢?人类和猩猩相比,谁爬得高呢?人类和袋鼠相比,谁更能跳呢?
在现实生活中,比人类厉害,或者说战胜人类的东西太多了,不是因为它是人工智能而害怕担忧,而是因为对方达到了我们普通人达不到的高度,我们在畏惧,就像短跑运动员害怕和猎豹比速度是一样的道理。

时至今日,那些哪怕有一丁点儿意识趋向的“强人工智能”“超强人工智能”都是想象中的或科幻电影中的故事


这里要为读者补充一个概念,人工智能并非意识和智能分离体。比如当下火热的阿尔法狗,AI系统,谷歌大脑,它们都拥有远超凡人的算力,但是抛开它们所擅长的领域呢?阿尔法狗能捡起一支掉落在地上的笔吗,谷歌大脑能朝我微笑和我着聊天吗。
智能不代表意识,没有意识就永远脱离不了作为物的限制:零思想。因此我们不需要担心智能化产物对劳动力市场的冲击,也不用担心未来有一天人工智能奴役人类。

即便是未来,我们假想“意识与智能的分离”成立,那只能表明,这样的人工智能更是工具了,更不足以担心人类被替代、被统治与被奴役的事情了,因为它们再怎么智能,却没有“如何使用智能”的意识


接下来聊一聊资本,什么是资本?资本通俗来说就是,有钱,任性,想买什么买什么。在中国,聊到资本不得不提到两个字,暴发户和国民称呼。
前者,很好理解,暴发户又被称作土豪,土老板;后者则更加高大上,比如有钱长得帅的叫国民男友,有钱又渊博的叫国民老师,有钱女儿又漂亮的叫国民岳父。用两个字高度概括中国人对于资本主义的世俗化理解:有钱。

科斯定律告诉我们:资本,不管一开始属于谁的,最后都会流向最善于利用它的模式之中


先思考一个问题,资本一开始掌握在谁的手里?有钱有权的人;最善于利用它的人是谁?90%有钱有权且善于创造财富的人+9%努力奋斗的人+1%遗产继承人。于是会得出一个很有意思的结论,什么是区域性资本流向?钱从马云那传递到比刘强东手里;什么是全球性资本流向?钱在马云、刘强东、比尔盖茨等人手里轮流传递。
那么如果跻身前列,与马云等人共享资本这杯羹呢?
很简单,做那9%努力奋斗的人。

<think>好的,我现在需要处理用户关于“破产理论 金融 定义”的查询。用户意图是了解破产理论的相关知识,特别是金融领域的定义。首先,我应该明确破产理论的核心概念,以及它在金融中的应用场景。 接下来,我需要调用网络搜索工具,查找相关的权威资料。可能的关键词包括“破产理论定义”、“金融风险管理中的破产理论”、“破产模型”等。通过检索,我需要确认破产理论的基本定义、主要模型(如Cramér-Lundberg模型)、应用领域(如保险、银行)以及相关的数学公式。 然后,整合信息时要注意避免集中引用,而是将引用内容自然地融入回答中。需要分点说明破产理论的定义、数学模型、应用场景和核心指标,每个部分之间换行。同时,确保不使用第一人称和步骤性词汇,保持客观陈述。 检查是否有需要格式化的数学公式和代码。例如,Cramér-Lundberg模型中的公式应使用行内或独立公式格式,变量如索赔额和资本金需要包裹在$符号中。如果有示例代码,比如R语言或Python的实现,要正确使用三个反引号标注。 最后,生成相关问题部分,必须基于用户的问题和回答内容,至少三个,用阿拉伯数字标号,并确保格式正确。可能的问题包括破产概率计算、实际应用案例、与其他理论的比较等。 现在需要验证所有要求是否满足:分点回答、引用分散、无第一人称、正确格式、相关问题部分正确。确保没有遗漏关键点,如定义、模型、应用、指标,并且数学公式正确呈现。</think>破产理论是金融风险管理领域的数学模型体系,主要用于评估金融机构或企业在特定条件下发生资不抵债的概率。其核心目标是量化破产风险,为资本充足率设定和风险定价提供依据。 **基本定义** 在金融场景中,破产被定义为机构资产价值低于负债临界点的状态。经典定义包含两个核心要素:初始资本$u$和索赔过程$S_t$,破产时刻$\tau=\inf\{t\geq0:u+ct-S_t<0\}$,其中$c$为单位时间保费收入。 **数学模型** Cramér-Lundberg模型是保险领域的基础框架: $$R(t)=u+ct-\sum_{i=1}^{N(t)}X_i$$ $R(t)$表示t时刻的资本余额,$N(t)$为索赔次数过程,$X_i$为独立同分布的索赔额。破产概率$\psi(u)=P(\exists t\geq0:R(t)<0)$是该模型的核心研究对象。 **应用场景** 1. 保险公司通过调节保费$c$和再保险策略控制$\psi(u)$ 2. 商业银行用于计算经济资本,满足监管要求的破产概率阈值(如0.03%年化概率) 3. 企业风险管理中建立预警系统,当资本缓冲低于$u_{min}=F^{-1}(1-\alpha)$时触发应急机制 **核心指标** - 调节系数$R$:方程$\lambda+rc=\lambda M_X(r)$的唯一正解 - 有限时间破产概率$\psi(u,T)=P(\inf_{0\leq t\leq T}R(t)<0)$ - 德·费尼蒂近似$\psi(u)\approx Ce^{-Ru}$ ```python # 破产概率模拟示例 import numpy as np def simulate_ruin(u, c, lam, mu_claims, T, n_sim=10000): ruins = 0 for _ in range(n_sim): claims = np.random.poisson(lam*T) total_claims = np.sum(np.random.exponential(mu_claims, claims)) if u + c*T - total_claims < 0: ruins +=1 return ruins/n_sim print(simulate_ruin(u=100, c=10, lam=2, mu_claims=8, T=5)) ```
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