مقالات التقنية

لدينا ChatGPT. إليك ما يتطلبه الأمر للوصول إلى “InvestmentGPT”


تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.


من قاتل Google إلى التبشير بإنسانية يسيطر عليها الذكاء الاصطناعي ، أحدث تطبيق ChatGPT الجديد موجات – وحتى يخيف الناس أيضًا – منذ طرحه في أواخر العام الماضي.

تتويجًا منطقيًا لتقنية التعلم الآلي المتقدمة ، يبدو أن ChatGPT يعرف كل شيء تقريبًا – بالإضافة إلى كيفية التعبير عن نفسه بطريقة واضحة للغاية ومثقفة.

ولكن بينما تعرف ChatGPT الكثير ، فمن غير المحتمل أن تكون أفضل من أي إنسان (أو أي نظام ذكاء اصطناعي في هذا الشأن) في تطوير استراتيجية استثمار مستدامة ومربحة. هذا لأن ChatGPT لم يتم تدريبه على الإحصائيات ، ولكن على نصوص وأفكار وأوصاف محددة. هذا يعني أنه غير قادر على تحليل بيانات الاستثمار بدقة كافية لاتخاذ قرارات موثوقة بشأن الاستثمارات أو الأسواق أو الاقتصاد ككل.

للتنبؤ بدقة باتجاهات السوق أو قيمة الاستثمار ، لا تحتاج أدوات الذكاء الاصطناعي إلى التدريب على البيانات فحسب ، بل يجب أن تتخطى القدرات الحالية لمعظم أنظمة التعلم الآلي (ML). أي تطوير نماذج تنبؤية يتم تدريبها لتحديث نفسها استجابةً للأحداث الجديدة التي لم تكن جزءًا من نماذج التدريب الأصلية.

حدث

قمة الأمن الذكي عند الطلب

تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.

مشاهدة هنا

استشارة مالية مجددة

تدرب على مجموعة ضخمة من قواعد البيانات ومصادر المعلومات ومواقع الصحافة ووسائل التواصل الاجتماعي من جميع أنحاء العالم ، ChatGPT هو أساسًا ML على المنشطات. من خلال الوصول إلى الكثير من البيانات ، والخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية لمطابقة أنماط البيانات وقدرات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP) لتوصيل نتائجها ، فإن ChatGPT قادر على كتابة المقالات أو المقالات ، والقيام بالواجبات المنزلية ، وكتابة الموسيقى ، والكتابة ، وتصحيح التعليمات البرمجية ، تأخذ الاختبارات (وتخدعهم) ، وجذب الأشياء المحتملة ، وأكثر من ذلك بكثير. وكل هذا ، وكذلك ، أو حتى أفضل من البشر ، قادرون على القيام به.

يمكن لـ ChatGPT أيضًا تقديم نصائح مالية عامة. ومع ذلك ، وفقًا للخبراء ، فإن نصيحة نظام الذكاء الاصطناعي تعتبر نموذجية لمديري الأصول البشرية والمستشارين الماليين. عندما سئل ، “ما هي أفضل استراتيجية لكسب المال في سوق الأسهم؟” رد ChatGPT:

“لا توجد إجابة واحدة تناسب الجميع على هذا السؤال ، لأن أفضل استراتيجية لكسب المال في سوق الأوراق المالية ستعتمد على عدد من العوامل ، مثل أهدافك المالية ، وتحمل المخاطر ، والجدول الزمني للاستثمار.”

مع ذلك ، ذكرت أن هناك بعض المبادئ الأساسية التي يجب على المستثمرين اتباعها: تنويع محفظة الفرد ، والاستثمار على المدى الطويل ، واستخدام متوسط ​​التكلفة بالدولار وإجراء البحوث قبل الاستثمار.

وخلص النظام إلى القول: “بشكل عام ، فإن مفتاح كسب المال في سوق الأوراق المالية هو أن يكون لديك استراتيجية مدروسة جيدًا وأن تتحلى بالصبر والانضباط في نهجك”.

AGI: هل تحتاج الترقية إلى “لعب السوق”؟

هذا بعيد كل البعد عما قد نتوقعه من نظام متقدم يمكنه الوصول إلى معلومات أكثر بكثير من المستثمر العادي والأدوات التحليلية الأكثر تطوراً على هذا الكوكب. ولكن نظرًا للقيود الحالية لـ ML – لا سيما حقيقة أن نماذج التعلم لا يمكن أن تُبنى إلا على البيانات المتاحة حاليًا – فإن المشورة المالية لـ ChatGPT تتماشى مع ما ينبغي توقعه من مثل هذه الأنظمة.

حتى تحصل ChatGPT والأنظمة التحليلية الأخرى المستندة إلى ML على ترقية كبيرة ، فمن غير المرجح أن تتفوق على المحللين البشريين. ستتطلب هذه الترقية نظامًا أكثر مرونة للنمذجة – نظام يمكّن النظام من تغيير نموذجه التنبئي استجابةً للأحداث الجديدة التي يمكن أن تحرف التنبؤات الحالية.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ، على سبيل المثال ، أن توفر الترقية التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي “للعب السوق” ، مما لا يوفر عمليات تفكير أكثر شبيهة بالإنسان فحسب ، بل يتيح أيضًا لهذه العمليات أن تأخذ في الاعتبار كمية بيانات أكبر بكثير مما يستطيع البشر التعامل معها في وقت واحد.

مسلح بكميات هائلة من البيانات وأنظمة تحليلية متقدمة ومرنة مصممة لضبط النماذج التنبؤية حسب الحاجة ، ستكون الأنظمة المستندة إلى AGI رهانًا أفضل بكثير لتوقعات الاستثمار من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية – بما في ذلك ChatGPT.

قدرات “ماذا يمكن (أو سيكون)”

لا يزال الذكاء الاصطناعي العام AGI قيد التطوير إلى حد كبير ، لكن علماء البيانات يعملون على تعزيز تقنية الذكاء الاصطناعي الحالية لتمكين تنبؤات استثمار أفضل. العملية ، بالطبع ، تدريجية – ولكن يتم تطوير خوارزميات أكثر تقدمًا ، بناءً على تجارب التداول للأموال الكمية ، التي تستخدم نماذج رياضية معقدة لعمل تنبؤات.

تعتمد الأموال الكمية بشكل كبير على التداول الإلكتروني ، حيث يتم تنفيذ ملايين الصفقات في وقت واحد ، مما يوفر المزيد من البيانات لنماذج ML لتطوير تنبؤات أكثر دقة. يتمثل الاختلاف الرئيسي بين هذه التقنيات و ChatGPT في أن الأخير يعتمد على “ما هو” ، بينما يحلل الذكاء الاصطناعي العام والتعلم الآلي المتقدم القائم على الرياضيات مجموعات البيانات لتطوير نماذج “لما يمكن (أو سيكون)” ، مما يجعلها أكثر ملاءمة لـ أغراض الاستثمار.

الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي المتقدم المشتق من الرياضيات سيمكن – في النهاية – من تنبؤات استثمار أفضل وأكثر دقة ؛ إنها مجرد مسألة وقت قبل أن يتمكن العلماء من بناء مجموعات البيانات المتقدمة اللازمة لتدريب الذكاء الاصطناعي لعمل تنبؤات استثمار دقيقة.

حتى ذلك الحين ، دعنا نستخدم أنظمة الجيل الحالي القائمة على ML مثل ChatGPT للعديد من الأشياء الجيدة جدًا. “InvestmentGPT” لا يزال في المستقبل.

آنا بيكر هي الرئيس التنفيذي ومؤسس EndoTech

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers



مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى