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人工智能的多面性:战争、金融与工业中的崛起与难题

 前沿讲座频道 2024-12-14 发布于辽宁
王明哲新一代AI工具揭秘》节选

在学界,人工智能于战争中的应用一直是热门话题,实际上,人工智能早已涉足战争领域,近期备受瞩目的巴以冲突便是例证。

而追溯至上一次巴以冲突,这对宿敌之间的战火在2021年5月燃起,却仅持续了短短10天,这在战争史上实属罕见,毕竟,无论是国内还是国外,国家间的冲突鲜少能在如此短的时间内平息。

从伤亡数据来看,双方呈现出数量级的差距。

巴勒斯坦发射5000余枚火箭弹,仅造成以色列 12 人伤亡;而以色列发动百余次空袭,却几乎弹无虚发。

值得注意的是,以色列公布了巴基斯坦的火箭弹发射数字,其自身的空袭次数虽无精确统计,但也可从中窥探一二。

以色列最大的国防工业集团拉斐尔集团的 “铁穹” 防御系统,作为顶尖防御体系,由AI驱动,通过多元感知,它能精准甄别巴勒斯坦发射的火箭弹,并迅速生成拦截方案。

从态势感知收集到目标判断,再到拦截实施,人工智能贯穿全程,使得以色列在信息战中占据绝对优势。

上次冲突中“铁穹”系统已初显身手,如今经过迭代,在此次冲突中更是展现出强大威力,一天发射5000多枚火箭弹,仅造成以色列一人死亡,这无疑是人工智能在信息战层面带来的巨大影响。

倘若未来智能体和军工机器人全面投入战场,其优势将更加显著,对未来战局的走向影响深远。

不仅在战争领域,在日常生活的博弈中,人工智能也在悄然发挥作用。

股票市场作为人类博弈的重要战场之一,人工智能的介入带来了新的变数。

据顶会的论文研究,在对上证300和中证500的模拟操作中,智能体实现了至少1000%、最多2000%的年化收益率,远超人类操盘手。

人类基金年化收益率能达到10%-20%已属优秀,达到30%-40%更是凤毛麟角,而超过100%往往会被质疑。

智能体之所以能取得如此成绩,得益于模拟环境下的自我训练,但其在真实股票交易市场尚未成为主流,这是因为人工智能在该领域仍依赖数据驱动,需要消耗大量算力构建模拟环境。

人类炒股的信息源包括基本面、消息面和市场情绪等多个方面,要获取高质量的股票交易数据集难度颇大,一旦数据集缺失,模拟环境不完善,人工智能便难以掌握真实股票操作的核心逻辑。

不过,随着时间推移,数据收集问题有望解决,未来二级市场的交易主体或许将逐渐被人工智能取代,从交易策略的演变来看,从最初的人类经验决策,到如今的量化交易,再到未来由 AI驱动的交易,这是金融行业的必然趋势。

这种趋势同样适用于工业领域。

以自动化流水线改造为例,目前建设周期较长,原因在于机器人由人类控制,人类需针对不同场景编写复杂的控制逻辑,这一过程耗时费力。

若采用人工智能技术,提前在数字世界构建模拟生产线,将控制逻辑交给算法,明确获胜条件,算法便能自行找到最佳控制逻辑,直接在数字世界验证后上线,极大地缩短建设周期。

在物流供应链领域,核心问题之一是最优路径选择,以往由人制定规则,通过运筹学寻找相对最优路径,未来可将其交给算法和数据集。

德国科隆共享的城市交通大数据,为构建模拟环境提供了可能,通过设定获胜条件,如最短路由时间或最经济路由成本,算法能够自动找到更好的路径,效果优于人类决策。

此外,在工艺仿真、工艺优化和排产等场景中,人工智能同样具有巨大潜力。

原本由人进行大量实验和尝试来确定工艺参数和排产路径,未来借助模拟环境,计算机能够自动找到最优方案,其效果可能超越人类。

综上所述,通过这些有趣的案例,我们阐述了人工智能的底层核心原理以及三个核心技术趋势,然而,尽管人工智能前景广阔,但在实际应用中,失败的概率依然较大。

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