AI Economist: veštačka inteligencija za usavršavanje poreskih modela

Simulator ekonomskih trendova zasnovan na veštačkoj inteligenciji, AI Economist u stanju je da nakon milion izvršenih simulacija ekonomskih trendova sačini model jedne pravednije poreske politike.

Duboko učenje (Deep RL, ili, DL, „temeljito učenje“; Deep Reinforcement Learning) je tokom proteklih godina obučilo i osposobilo veštačku inteligenciju da nadmaši čoveka u nekim složenim igrama, mozgalicama kao što su Go ili StarCraft. Da li bi takav princip primene veštačke inteligencije mogao da uradi i bolji posao u, recimo, vođenju nacionalne i globalne ekonomije?

Nejednakost prihoda jedan je od najvećih problema ekonomije. Jedno od najefikasnijih sredstava koje političari moraju imati je način da se postigne što uravnoteženije oporezivanje: vlade prikupljaju novac od građana u skladu s onim što oni zarađuju i taj novac redistribuiraju direktno, putem socijalnih šema ili indirektno, koristeći ga za plaćanje troškova javnih projekata. Ali, iako više oporezivanja može dovesti do veće jednakosti među građanima u društvu, previše oporezivanja bi ih moglo obeshrabriti da rade ili ih motivisati da iznalaze načine izbegavanja plaćanja – što, automatski, po logici, smanjuje i ukupni iznos u budžetskoj kasi.

Postići što racionalniji balans u oporezivanju nije lako. Ekonomisti se obično oslanjaju na pretpostavke koje je teško potvrditi. Ponašanje ljudi vezano za „matematiku para“ odnosno ekonomiju, kako ličnu tako i onu sistemski uspostavljenu je složeno, a prikupljanje podataka i formiranje „info-inputa“ o tome je teško. Ekonomisti su proveli decenije istražujući načine kako da što bolje osmisle poreske politike, ali je ona i dalje, sve do danas, ostala otvoren problem: kako utisnuti što je moguće veću racionalnost u oporezivanju, i na čemu bi taj zdravorazumski pristup trebalo da se zasniva?

Naučnici američke kompanije za poslovnu tehnologiju Salesforce misle da bi veštačka inteligencija mogla pomoći pri rešavanju najboljeg i najpravičnijeg oporezivanja građana i firmi u odnosu na njihove prihode. Vođeni Ričardom Sočerom, tim ove firme je razvio sistem koji se zove ‘AI Economist’ koji koristi duboko učenje – istu vrstu tehnike koja stoji iza ’AlphaGo’ i ’AlphaZero’ kompanije DeepMind – da identifikuje optimalne poreske politike za simuliranu ekonomiju. Alat je još uvek relativno jednostavan (ne postoji način da obuhvata sve složenosti stvarnog sveta ili ljudskog ponašanja), ali je obećavajući prvi korak ka procenjivanju politika na potpuno novi način. „Bilo bi neverovatno učiniti poresku politiku manje ispolitizovanom a sa što više realnih podataka na osnovu kojih izvodi svoje proračune,“ kaže član tima Alex Trott.

U jednom od početnih rezultata, ova ekonomska AI je pronašla politiku koja je, s aspekta maksimuma kako produktivnosti tako i jednakosti dohotka, bila 16% pravednija od najsavremenijeg progresivnog poreskog okvira koji su proučavali ekonomisti iz akademskih krugova. Poboljšanje u odnosu na trenutnu američku politiku bilo je još veće. “Mislim da je to potpuno zanimljiva ideja”, kaže Blejk Lebaron s Univerziteta Brendajs (Blake LeBaron, Brandeis univ., Massachusetts), koji je AI neuronske mreže koristio za modeliranje finansijskih tržišta.

U jednoj simulaciji, četiri osobe zaposlene na ovom istraživanju prihvatile su da ih nadgleda veštačka inteligencija sazdana upravo po njihovim modelima dubokog učenja; upregli su svoju ekonomsku AI dajući joj svoje podatke, potrebne veštačkoj inteligenciji za određivanje njihove poreske osnovice. Oni komuniciraju s dvodimenzionalnim svetom, prikupljajući, recimo, drvo i kamen, ili trgujući tim resursima sa drugima, ili ih koriste za izgradnju kuća, što im donosi novac. Radnici poseduju različite nivoe veština, što ih dovodi do specijalizacije u određenim oblastima. Radnici s nižom kvalifikacijom uče da rade bolje ako prikupljaju resurse, a oni sa višom kvalifikacijom uče da rade bolje ako kupe sredstva za izgradnju kuća. Na kraju svake simulirane godine, svi radnici oporezuju se po stopi koju je odredio kreator politike pod kontrolom AI, koristeći se svojim algoritmom dubokog učenja. Cilj kreatora politike je da poveća i produktivnost i prihode svih radnika. Tako se AI, shodno tome, približavaju optimalnom ponašanju ponavljanjem simulacije do, recimo – milion puta.

Oba modela dubokog učenja (DL) počinju od nule, bez prethodnog znanja o ekonomskoj teoriji, i uče kako da dalje postupaju i funcionišu putem pokušaja i pogrešaka – na potpuno isti način na koji veštačka inteligencija kompanije ‘DeepMind’’ uči, bez ljudskog doprinosa, recimo, da igra Go ili StarCraft na, skromno govoreći, nadljudskim nivoima.

Možete li puno naučiti od samo četiri radnika iz AI? Teoretski, da, jer jednostavne interakcije između nekolicine ispitanika ubrzo dovode do vrlo složenih modela ponašanja. (Na primer, igra ‘Go’ i dalje obuhvata samo dva igrača). I mada je tako, svi uključeni u projekat slažu se da će povećanje broja radnika koje će AI ispitivati u simulaciji biti od suštinske važnosti – ako će ovaj alat za analizu većeg broja ispitanika uspeti da modeluje realne scenarije.

Poigravanje sistemom

Od ključne je važnosti primena „duple doze“ veštačke inteligencije: AI neuronske mreže su i ranije korišćene pri kontroli ispitanika u simuliranim ekonomijama. Ali, stvaranje AI za donosioce politika. pa i za poreske politike, takođe vodi ka modelu u kojem se radnici i odlučioci međusobno neprekidno prilagođavaju jedni drugima, a shodno svojim postupcima. Ovo dinamičko okruženje bilo je izazov za modele dubokog učenja primenjenog na ekonomiju i poreske modele, s obzirom da strategija naučena u okviru jedne poreske politike možda neće funkcionisati tako dobro u interakciji s nekom drugom vrstom poreske politike. Ovo je, međutim, takođe značilo da je AI iznašao načina da izigra sistem. Na primer, neki radnici su naučili da izbegavaju porez smanjujući svoju produktivnost da bi se kvalifikovali za niži poreski razred, da bi je zatim ponovo povećali (produktivnost). Ekipa kompanije Salesforce kaže da ovo uzimanje i davanje uspostavljeni između radnika i kreatora politika dovodi do simulacije ekonomskog stanja i poreskog modela na način realističniji od bilo čega postignutog prethodnim modelima, gde su poreske politike obično fiksne i ne variraju (a što već po sebi nije realno stanje stvari).

Poreska politika koju je smislio AI Economist pomalo je neobična. Za razliku od većine postojećih politika, koje su ili progresivne (tj. oni koji više zarađuju bivaju i više oporezovani) ili regresivno (oni koji više zarađuju se oporezuju manje), poreska politika stvorena veštačkom inteligencijom spojila je aspekte oba, primenjujući najviše poreske stope na bogate i siromašne, dok su najniže poreske stope primenjene na radnicima sa srednjim primanjima. Kao i mnoga rešenja koja AI smisle – poput nekih poteza AlphaZero-a za pobedu u igrama – rezultat se čini kontraintutivan, a ne kao nešto što je čovekov um prethodno zamislio. Pa ipak, njegov uticaj na ekonomiju doveo je do manjeg jaza između bogatih i siromašnih.

U nastojanju da uoče hoće li poreska politika nastala uz pomoć veštačke inteligencije slično uticati i na ljudsko ponašanje, tim je testirao više od 100 radnika angažovanih preko Amazonovog “Mehaničkog Turčina” (Mechanical Turk), od koga je u simulaciji zatraženo da preuzme kontrolu nad radnicima (Naziv je potekao od mehaničke igračke-automatona iz 18. veka za simulaciju igranja šaha – a zapravo lutke iza koje se nalazio čovek koji je povlačio poteze). Otkrili su da je poreska politika proistekla iz veštačke inteligencije ohrabrila ljude da „igraju“ i ponašaju se na gotovo isti način kao i AI, sugeriršući – barem u principu – da se ’AI Economist’ može koristiti za uticaj na stvarnu ekonomsku aktivnost.

Beskrajno podešavanje

Još jedna prednost ekonomske simulacije pokretane veštačkom inteligencijom se ogleda u mogućnosti prilagođavanja parametara kako biste istražili raznolike scenarije. Na primer, uticaj pandemije bi se mogao stvoriti dodavanjem ograničenja kao što su međusobno distanciranje i ograničeni pristup resursima, ili pak uklanjanjem ljudi iz pula radne snage. „Teško je smisliti optimalne poreske teorije zasnovane na prošlosti i primerima iz ekonomske istorije ukoliko budućnost izgleda toliko drugačije od onoga što su do pre neki dan bili modeli predviđanja“, kaže Sočer.

Sposobnost simulacije da menja model je veliki plus, kaže LeBaron: „Prilično je zanimljivo videti radnike koji se prilagođavaju poreskom zakonu“. Ovo je zaobišlo jednu od inače krupnih kritika na račun već postojećih poreskih modela, u kojima je ponašanje obično fiksno, odnosno, nepromenljivo, kaže on.

Glavna rezervisanost LeBarona prema ’AI Ekonomisti’ odnosi se na mali broj ispitanika na kojima je ovaj alat primenjen. „Postoje oni koji tvrde da možete steći dublji intelektualni uvid sa samo nekoliko ispitanika“, kaže on. “A nisam jedan od njih.” On bi želeo da vidi kako ishode simulacije sprovedene na, recimo, stotinjak radnika – što je takođe cifra kojoj teži tim kompanije Salesforce.

LeBaron, međutim, veruje da bi se ovaj AI alat već mogao koristiti za proveru postojećih ekonomskih modela: „Da sam ja kreator politika, pokrenuo bih ovu ‘stvar’ čisto da vidim šta će ‘reći’ o već postojecim modelima“. Ako se AI Economist ne bi složio sa drugim, tradicionalnim „ljudskim“ modelima, to bi mogao biti znak da tim drugim modelima nešto nedostaje, kaže on.

Dejvid Parks, harvardski informatičar i ekonomista koji je sarađivao sa timom iz firme Salesforce je takođe optimističan. On se slaže s LeBaronom da im je potrebno znatno veći broj ispitanika. Ali, nakon što su to primenili nekoliko dodatnih karakteristika kao što je dodavanje kompanija simulaciji, Parks predviđa da će moći da ponovi postojeće teorijske rezultate. “Tada ishod AI simulacije odmah postaje koristan i upotrebljiv”, kaže on.

Američki profesor Doin Farmer (Doyne Farmer), koji na Oksfordu predaje ekono-fiziku i kompleksne matematičke sisteme u ekonomiji je, međutim, nešto malo manje ubeđen u valjanost budućih ishoda ekonomskog AI simulatora. Iako pozdravlja ukrštanje i primenu dubokog učenja sa igara na oblast ekonomije – „Postavlja se pitanje da li možete istraživati politike na isti način na koji AlphaZero igra apstraktnu stratešku igru kao što je Go“. On smatra da će proći još neko vreme pre nego što ovaj AI alat postane zaista koristan u ekonomskim predviđanjima i modeliranju. „Stvarni svet je, ipak, previše komplikovan“, kaže Farmer.

Tim iz Salesforce-a prihvata činjenicu da će neki ekonomisti biti, tek vremenom, i postepeno, ubeđivani u prihvatanje ekonomskih ishoda proizašlih isključivo iz algoritma. U tom smislu, oni puštaju svoj kod i pozivaju ostale da kroz njega pokreću svoje modele. Dugoročno gledano, ova otvorenost biće takođe važan deo prerastanja takvih alata u pouzdane, kaže Sočer. „Ako koristite AI kako biste ga preporučili nekim ljudima u formiranju njihovih nižih ili viših stopa oporezivanja,“ ističe on, „onda bi bilo bolje da budete dobro upoznati zašto je tako – da dobro poznajete razloge zbog kojih je proračun baš takav, a ne drugačiji.“

Will Douglas Heaven, MIT Technology Review

Elon Musk izbrisao stranice svojih kompanija sa Fejsbuka

Ilon Mask je „ubio“ stranice koje su njegove firme imale na Fejsbuku, a koje je pratilo više od 5 miliona sledbenika, prenosi portal za informaciono i tehnološko preduzetništvo Venture Beat.

U četvrtak 22. marta, poznati američki preduzetnik Elon Musk naložio je zaposlenima u svojoj kompaniji SpaceX da obrišu stranicu koja je ovu firmu predstavljala na Fejsbuku. Još dve Maskove firme, Tesla i SolarCity, takođe su izbrisale svoje Facebook stranice. SpaceX i Tesla su zajedno imali više od pet miliona sledbenika. Ovaj potez je sproveden u delo za manje od sat vremena, kao odgovor na izazov upućen od jednog korisnika Tvitera.

Musk: “Facebook? Šta je to?”

Maskov nalog za gašenje naloga na Fejsbuku usledio je nakon sto je u sredu 21. marta kompanija Mozilla saopštila da se više neće oglašavati na Facebook-u. Ova runda žestokih reakcija pokrenuta je razotkrivanjem o upletenosti ovog giganta društvenih medija u skandal sa firmom Cambridge Analytica, čiji je vlasnik po mnogo čemu kontroverzni milijarder (i ekspert za AI) Robert Merser (Robert Mercer).

Iako su Mozilla i Musk definitivno zauzeli stavove protiv Fejsbuka, čini se da su mnoge kompanije dosad još nisu izbrisale svoje Facebook stranice, niti su prestale da se oglašavaju na ovom kolosu u polju društvenih medija.

Pretprošlog petka (16. mart), u očekivanju oštrih medijskih izveštaja, Facebook je suspendovao SCL Grupu (SCL Group) i kompaniju Cambridge Analytica sa Facebook platforme. Svet će, malo potom, saznati i da je Facebook bio svestan zloupotrebe podataka kako bi se kreirali psihološki profili 50 miliona korisnika Fejsbuka već 2015. godine, ali čini se da je za sada obelodanjena samo zloupotreba podataka koja je bila rezultat izveštavanja novinskih kuća kao što je, pre svega, londonski Gardijan.

CEO kompanije Cambridge Analytica Aleksander Niks (Alexander Nix) suspendovan je od strane njegove kompanije nakon objavljivanja skrivenih traka u kojima je govorio o ulozi koju je kompanija igrala u Trampovoj kampanji i lažnom svedočenju pred sudovima u Sjedinjenim Državama i Britaniji; sve je ovo snimio novinar koji se Niksu predstavio kao potencijalni, i kojem se doskora prvi čovek Kembridž Analitike razmetljivo otvorio u trenutku iskrenosti, rekavši kako je sposoban da ucenjuje one političke rivale koji su prepreka u njegovom poslu.

Brajan Ekton (Brian Acton), koosnivač WhatsApp aplikacije, koja je Facebook mreži prodata za 19 milijardi dolara, na svom Twitter nalogu pozvao je svet da obriše Facebook. Kratko, direktno: “Vreme je. #DeleteFacebook“, glasi njegov tvit.

Ekton je početkom ove godine napustio Facebook, nakon što ga je kompanija učinila neverovatno bogatim, pošto je kupila WhatsApp. Izgleda da je ovo bila kulminacija Ektonovog nezadovoljstva, a Facebook i WhatsApp je napustio kako bi osnovao sopstveni biznis. Usput je investirao čak 50 miliona dolara u WhatsApp konkurenta, aplikaciju Signal.

Ovo nije prvi put da bivši zaposleni kritikuju Facebook, želeći na taj način da „pomognu svetu“. Isto je učinio i bivši direktor razvoja Facebook poslovanja, koji je rekao da žali zbog alata koje su stvorili u Facebook sistemu, koji uslovljavaju kako društvo funkcioniše.

Inače, početkom prošle godine svetska javnost je – opet zahvaljujući londonskom Gardijanu – doznala da je na aplikaciji WhatsApp pronađen bezbednosni propust koji omogućava Facebooku i drugima da presretnu i čitaju kodirane poruke.

Kompanija Facebook tvrdila je da niko ne može da presretne poruku u WhatsApp, pa čak ni sama kompanija i njeni zaposleni, čime, kako kažu, obezbeđuju više od milijardu korisnika ovog servisa za razmenu poruka.

Međutim, istraživanja su pokazala da ipak mogu da čitaju, i to zbog načina na koji je WhatsApp primenio protokol za kodirane poruke.

Aktivisti za zaštitu privatnosti kažu da je ovakav propust “velika pretnja slobodi govora”, upozoravajući da vladine agencije mogu da iskoriste situaciju i “špijuniraju” korisnike koji veruju da su poruke koje šalju bezbedne.

Fransoa Šole iz kompanije Google, inače glavni autor popularne biblioteke Keras duboko mrežno-neuralno učenje, insistirao je da praktikanti u oblasti AI ne bi trebalo da rade za Facebook.

Kao odgovor na skandal, generalni direktor Mark Zuckerberg priznao je da je ovaj skandal poljuljao poverenje između Fejsbuka i njegovih korisnika, FB je predstavio niz promena svoje platforme za aplikacije, uključujući i planove za reviziju aplikacija kojima je omogućen pristup velikim količinama korisničkih podataka.

Težak period za Facebook se nastavlja, a kraj aferi sa proneverom preko 50 miliona korisničkih naloga se ni ne nazire.

U prilog ovome treba pomenuti i da je Blekberi pre tri tedelje, u utorak 6. marta, predao tužbu zbog kršenja autorskih prava protiv Fejsbuka i njegovih aplikacija Whatsapp i Instagram. U tužbi, Blekberi tvrdi da su te aplikacije kopirale tehnologiju i funkcije koje je Blekberi razvio za svoju aplikaciju Blackberry Messenger.

Podizanje tužbe zbog kršenja patentnih prava deo je strategije Džona Čena (John Chen), Blekberijevog CEO-a, u kojem pokušava da skupi što više novca za svoju kompaniju.

Blekberi je bio jedna od dominantnih sila u mobilnom svetu –  početkom 2009. godine držali su 20,1 odsto tržišta, a u trećem kvartalu 2016. godine, pali su na samo 0,1%. Lansiranjem novih Android modela, prodaja je počela da raste, ali su prošle godine prodali samo 850.000 telefona.

“Optuženi su stvorili mobilne aplikacije za dopisivanje koje su koristile Blekberijeve inovacije. Koristili su veći broj rešenja i oblasti bezbednosti i zaštite i funkcija koje poboljšavaju njihove karakteristike”, napisao je kanadski Blekberi u dokumentima koje su predali federalnom sudu u Los Anđelesu.

“Zaštita intelektualnih prava i imovine deoničara posao je svakog CEO-a”, rekla je portparolka Blekberija Sara Mekini za Rojters. Međutim, istakla je kako tužbe nisu ključne za Blekberijevu strategiju poslovanja. Tužba je rezultat dugogodišnjih pregovora, a Blekberi se obavezao svojim deoničarima na pokretanje pravnih mera.

Zamenik Fejsbukovog glavnog pravnika izjavio je da se kompanija sprema da se bori protiv tužbe. Blekberi u stvari pokušava da prisili druge kompanije na plaćanje naknade za korišćenje njihovih preko 40.000 patenata koji pokrivaju tehnologiju za operativne sisteme, mrežnu infrastrukturu, akustiku, dopisivanje, sisteme za automobile, bezbednost i bežičnu komunikaciju. Blekberi trenutno takođe prodaje svoju bezbednosnu tehnologiju za samonavodeće automobile.sistem,

Blekberi je u februaru prošle godine tužio još jednog posrnulog giganta, finsku Nokiu, zbog kršenja patenata povezanih s 3G i 4G komunikacijom. Kompanije su trenutno još uvek na sudu oko te tužbe. Prošle godine, Qualcomm se nagodio sa Blekberijem, pa su im platili 940 miliona dolara zbog neplaćenih naknada za korišćenje patenata. Tokom septembra prošle godine, Blekberi je objavio da su sklopili tajni dogovor s proizvođačem mobilnih telefona Blu, ponovo zbog kršenja patentnih prava.

Khari Johnson,  Venture Beat

 

 

Hoće li veštačka inteligencija i hedž fondovi nadmudriti tržište?

Neki hedž-fondovi pohvalili su se da njihovi AI algoritmi donose odluku o tome kako će trgovati – ipak, ma koliko ekstravagantno zvučalo, ovi sistemi su daleko uobičajeniji nego što nam se na prvi pogled čini.

Svakoga dana kompjuteri obave više miliona elektronskih trgovina obavljanjem delikatnih kalkulacija, i to sve sa ciljem zadobijanja makar male prednosti u pogledu brzine i efikasnosti nad takmacima. Ono što je ovde, međutim, daleko značajnije jeste da se odluke u trgovini berzanskim papirima sve češće donose zahvaljujući razvoju još pametnijih, još autonomnijih algoritama.

Obe ove poslovno već dobro utvrđene firme koje se bave trgovinom akcijama na berzi, kao i nekolicina startup firmi istražuju da li bi takve tehnike trgovanja, pozajmljene iz oblasti veštačke inteligencije, mogle da im pomognu kako bi nadmudrili konkurenciju. A svakome ko negde ima uložen novac bi više nego dobrodošlo da sazna da li bi ovaj trend mogao da ozbiljnije izmeni dinamiku tržišta.

Kvantitativni hedž fondovi, uključujući Bridgewater Associates, Renaissance Technologies, ​​D.E. Shaw i Two Sigma, naravno, već nekoliko godina zdušno koriste pristup berzanskoj trgovini kroz napredne algoritme. Mnoge od metoda koje koje ove kompanije koriste mogu se identifikovati u oblasti istraživanja veštačke inteligencije (AI).

U poslednjih nekoliko godina, međutim, takođe je očigledno i ogromno oživljavanje interesovanja za rezultate u oblasti veštačke inteligencije, zahvaljujući novim tehnikama kojima mašine „uče“ kao i za metodu „dubokog učenja“ mašina (primereniji duhu srpskog jezika bio bi izraz „dubinski uvid“ ili, još bolje, „učenje s razumevanjem“; tzv „Deep Learning“) koji obuhvata obuku velikih virtuelnih neuronskih mreža za prepoznavanje obrazaca u podacima. Dubokim učenjem, koje su računari dosad savladali, mašine su trenutno u stanju za potpuno ljudski nivo percepcije slike, teksta i zvuka. Postavlja se pitanje da li današnja veštačka inteligencija može da uradi to isto ali za finansijske podatke: da ih percipira „na naš način“, s tim što bi brzina, referentnost i pouzdanost berzanskih kalkulacija/odluka (kako se naučnici nadaju) bili neslućeno veći.

Jasno je kako je ovaj nedavni napredak privukao pažnju inženjera i stručnjaka koji rade u finansijama. Prošlog decembra se u Montrealu, tokom veoma važnog akademskog događaja okupila svetska elita u istraživanju veštačke inteligencije, na skupu pod nazivom „Sistemi za procesiranje neuralnih informacija“ (Neural Information Processing Systems, NIPS): Nekoliko hiljada istraživača s brojnih univerziteta i iz najrazličitijih industrijskih oblasti tom je prilikom prisustvovalo kako bi razmotrili napredak u razvoju novih algoritama za mašinsko učenje. U oblasti rezervisanoj za slikovne tj poster-prezentacije diplomaca, tehnološki giganti poput Gugla, Fejsbuka, Epla, Majkrosofta, Amazona i IBM-a platili su svoje učešće da bi dobili svoje „stolove za regrutaciju“: prostor na kojem bi obavljali intervjue za zapošljavanje, u nadi da će najveće sveže talente privoleti da dođu da rade za njih. Ipak, ne treba smetnuti s uma da skoro polovina firmi koja je pokušala da regrutuje „mlade nade“ tokom NIPS-a nisu bile tehnološke kompanije već – hedž fondovi i finansijske kompanije.

Jedna od takvih kompanija bila je i velika britanska investiciona firma MAN AHL, koja je već godinama fokusirana na primenu statističkih pristupa radi osmišljavanja što bolje investicione strategije. Entoni Ledford, šef razvojnog sektora ove kompanije objašnjava načine kako se istražuje da li tehnike poput dubokog učenja mogu primeniti na investicije i finansije. “Sve to je još uvek u ranoj fazi”, kaže Ledford. “Obezbedili smo novac za testiranje AI berzanske trgovine. Uz primenu metoda dubokog učenja kod mašina, ukoliko sve bude u redu, započećemo test-trgovinu, kao i ostale primenama koje učenje mašina može naći (u berzanskoj trgovini).”

Brokerske operacije na berzi mogu izgledati kao očigledno mesto za primenu dubokog učenja, ali zapravo nije jasno koliko je uporediv izazov pronalaženja suptilnih obrazaca koji se tiču berzanskih podataka u realnom vremenu sa, recimo, prepoznavanjem lica na digitalnim fotografijama. “Ovaj problem je daleko drugačiji” priznaje Entoni Leford, šef razvoja u MAN AHL.

Iz redova akademskih stručnjaka čuju se tonovi upozorenja. Stiven Roberts, profesor mašinskog učenja na Univerzitetu Oksford kaže da duboko učenje može biti dobro “za ekstrahovanje skrivenih trendova, informacija i odnosa”, ali dodaje da je “još uvek suviše krhko kada je reč o baratanju ishodima visoke neizvesnosti, uz semantički tj značenjski šum na relaciji mašinačovek, koji prevladavaju u finansijama. ”

Roberts takođe primećuje da duboko učenje može biti proces koji se odvija relativno sporo i koji ne može ponuditi one tipove zagarantovanog tj predvidljivog ponašanja koje drugi statistički pristupi nude. U principu, kako kaže, postoji izvesna medijska bukla oko ideje primene AI u oblasti finansija. “AI je veoma široka tema”, kaže on. “A mnoge standardne statističke tehnike koje se koriste su, shodno tom donekle pomodnom trendu, preimenovani u veštačku inteligenciju i mašinsko učenje.”

Ipak, nove finansijske firme koje se reklamiraju kao AI-orijentisane mogu biti nešto drukčije i unikatne. Ovo uključuje firmu Sentient Technologies iz San Franciska, Rebellion Research u Njujorku, i investicionu kompaniju Aidyia iz Hong Konga.

Jedna od najperspektivnijih upotreba relativno novih AI tehnika mogla bi da se primeni u procesu obrade nestrukturiranih podataka prirodnog jezika, u obliku novinskih članaka, poslovnih izveštaja kompanije i poruka u društvenim medijima, u nastojanju da prikupe uvid u buduće perspektive funkcionisanja preduzeća, valute, robe ili finansijskih instrumenata.

Kompaniju za finansijski AI po imenu osnovao je čuveni istraživač veštačke inteligencije, Ben Goertzel, koji je ujedno i osnivač kompanije Hanson Robotics i Aidyia Holdings, kao i predsednik jednog AI projekta s otvorenim kodom  koji se zove OpenCog. Aidyia je otpočela AI berzansku trgovinu prošle godine, a Goertzel kaže da je pristup njegove kompanije daleko ambiciozniji nego što su to tehnike koje se koriste u većini hedž fondova danas, uzimajući inspiraciju iz evolutivnog programiranja, probabilističke logike, i dinamike haotičnih sistema.

“Naš sistem sadrži niz računarskih unosa, uključujući cene i obim berzanskih transakcija širom sveta, vesti iz različitih izvora na više jezika, makroekonomske i kompanijske računovodstvene podatke i još mnogo toga”, rekao je Goertzel za MIT Technology Review.  “Potom proučava kako su ovi različiti faktori istorijski povezani,  učeći celine sastavljene od desetina hiljada prediktivnih modela koji mogu da poseduju prediktivnu vrednost (stabilno predviđanje budućih kretanja na berzi), a na osnovu svojih istraživanja ranije prikupljenih podataka”, što doprinosi upravljanju ulaganjima kompanije.

Svakako da je prisutan trend ka povećanju automatizacije među finansijskim firmama. Preqin, kompanija koja obezbeđuje podatke iz oblasti finansijske industrije, navodi da je 40 odsto hedž fondova nastalih prošle godine bilo “sistematično”, što znači da se u donošenju svojih odluka oslanjaju na računarski generisane modele.

Međutim, ne dele baš svi uverenje da je AI revolucija u oblasti finansija neminovna. Dejvid Harding, osnivač-milijarder i direktor druge britanske trgovačke kompanije, Winton Capital Management, uglavnom je skeptičan prema svoj toj trendovskoj buci oko mašinskog učenja i veštačke inteligencije. “Ako se malo bolje udubite”, kaže Vinton, “rekao bih da je to manje-više ono što smo radili i u proteklih 30 godina”.

Harding se isto tako seća još jednog sličnog buma čiji su interes i fokus bili na neuronskim mrežama, a koji je rezultirao pojavom brojnih startup firmi tokom ranih 1990-ih.

“Ljudi su počeli da govore kako ‘Postoji neverovatna nova računarska tehnika koje će oduvati sve što je postojalo ranije.” Tu je i moda u primeni genetskih algoritama “, priseća se on. “Pa, mogu da vam kažem da nijedno od tih preduzeća danas ne postoji.”

Ledford, koji radi u kući Man AHL za alternativne vidove investiranja i menadžmenta, takođe ima nekoliko reči upozorenja za svakoga ko misli da najnovije tehnike mašinskog učenja mogu ponuditi neku čudesnu prečicu do bogatstva . “Važno je da zapamtite kako stanje na tržištima može biti nevažno i čak ponižavajuće”, kaže on. “Rekao bih samo još i to da vam je bolje da sebe ne pohvalite previše, ali se isto tako nemojte ni previše obeshrabriti.”

 

Technology Review