искусственный интеллект

В последние годы использование искусственного интеллекта (ИИ) стало популярной темой в трейдинге. Многие платформы обещают невероятные результаты благодаря ИИ, но насколько это соответствует действительности?

Недавняя новость от StockSharp, где команда рассказала о применении ИИ для создания коннекторов к криптобиржам, заставила меня задуматься: насколько искусственный интеллект действительно уместен и применим в трейдинге на текущий момент? С этой мыслью я решил изучить рынок и выяснить, что же на самом деле предлагают платформы, которые рекламируют использование ИИ.

Реальность: роботы, а не платформы

Большинство решений, которые я обнаружил в процессе исследования, оказались не полноценными платформами для анализа и разработки собственных стратегий, а готовыми продуктами — роботами. Примером таких решений являются продукты, описанные в статье на Techopedia. Эти роботы представляют собой закрытые системы, «черные ящики», где пользователю остается лишь верить, что в их основе лежит ИИ. Однако пользователю не предоставляется возможность исследовать, тестировать или как-то модифицировать эти стратегии.

( Читать дальше )

Ведущий конкурент и главный “убийца” ChatGPT от OpenAI. Так называют стартап из Сан-Франциско Anthropic, который, как и его знаменитый предшественник, специализируется на генеративном искусственном интеллекте.

ИИ-приложение Anthropic Claude для iOS и Android уже заработало более миллиона долларов выручки для своих разработчиков, выходцев из OpenAI и Instagram (запрещен на территории РФ).

Claude — один из чат-ботов Anthropic, популярность которых, как и у OpenAI ChatGPT, резко возросла в прошлом году. В компанию и его продукты верят и инвестируют такие гиганты, как Google, Amazon и Salesforce. Только за прошедший год она заключила пять сделок на общую сумму около 7,3 млрд долларов.

В своей работе Anthropic старается делать ставку на бизнес-клиентов и их удобство, а не только на массового пользователя, скорость и мощность работы чат-ботов, хотя, конечно, и этому уделяется немало внимания.

Так, например, Amazon для своего голосового помощника Alexa (обновление выйдет в октябре) собирается использовать не собственные ИИ-разработки, как это было ранее, а Claude от Anthropic.

( Читать дальше )

Мы выпустили новые версии наших программ, в которых внесли ряд улучшений, но основное обновление — это значительное расширение базы технических индикаторов. Теперь количество индикаторов на нашей платформе увеличилось более чем в два раза и составляет около 160.

С помощью ИИ мы мгновенно заняли нишу ведущих мировых платформ, обеспечив себе мощное конкурентное преимущество в инновациях и разработках. Мы уже сравняли кодовую базу по индикаторам с ведущими платформами и готовы в ближайшее время многократно её увеличить, благодаря использованию ИИ. Это даст нам возможность предложить ещё больше инструментов для анализа и работы на рынке.

Ранее разработка первой половины этих индикаторов требовала значительных усилий от наших пользователей, которые создавали их в рамках опен сорса. Эти разработки легли в основу обучения ИИ, который теперь генерирует новые индикаторы, полностью адаптированные под нашу платформу.

В ходе работы стало очевидно, что ИИ изначально испытывал трудности с нашим API индикаторов. Это привело к тому, что мы пересмотрели и упростили внутреннюю архитектуру кода, что помогло не только ИИ, но и улучшило гибкость всей системы. Примечательно, что ИИ сам предложил оптимальные решения, основываясь на лучших практиках программирования.

( Читать дальше )

Недавно провел небольшой очень простой эксперимент над Алисой.
Я- музыкант любитель.  На гитаре сыгал несколько композиций как в оригинале.
Задаю вопрос алисе: что за музыка играет?
А в ответ: не знаю, попробуйте еще раз, не могу распознать и т.п.
Собственно вывод: возможности ИИ сейчас несколько преувеличены )

Рост популярности генеративных нейросетей привел к снижению как количества вакансий на должности копирайтера и редактора, так и зарплат, предлагаемых таким специалистам. Представители фриланс-бирж признают, что из-за нейросетей уменьшилось количество заказов на расшифровку и перевод текстов. Тем не менее нельзя говорить о полной замене труда копирайтеров и редакторов генеративными сервисами, отмечают участники рынка, просто их стали активнее искать в специализированных сообществах.

Подробнее — в материале «Ъ».

Или как ИИ может сэкономить вам часы работы, но не спасёт от необходимости проверять каждый шаг.

Сентябрь 2024 года. Мы, команда StockSharp, активно используем ИИ для написания коннекторов к криптобиржам. Но спешу вас предупредить — если вы читаете эту статью в 2025 году или позже, всё это может уже устареть. Если вы из будущего, добро пожаловать в прошлое! И не забудьте проверить, актуальны ли наши методы.

 

Наш путь с ИИ начался с ChatGPT 3.5, который, откровенно говоря, не мог бы написать не то что коннектор для криптобиржи, а даже простую торговую стратегию. Однако с приходом ChatGPT 4.0 и Claude Sonnet 3.5 ситуация резко изменилась. Теперь ИИ может писать сложные модули кода, хотя и с оговорками: приходится вмешиваться, уточнять и исправлять ошибки, что, впрочем, стало уже нормой в нашем процессе.

 

---

 

Шаг 1. Запуск проекта в Claude.ai

 

Прежде чем начать писать новый коннектор, первым делом мы создаём проект в Claude.ai. Это не просто чат, который забудет всё, как только вы его закроете. Проект позволяет сохранять всё, что вы туда загружаете: коды, документы, комментарии. Это аналог настроек Custom GPT, где ИИ «учится» на ваших примерах и указаниях, а не просто отвечает на вопросы.

( Читать дальше )

Представьте себе мир, где технологии обещают революцию в производительности труда. Теперь представьте, что половина населения отказывается их использовать. Фантастика? Увы, это наша реальность.




Недавние исследования раскрыли удивительный факт: женщины на 16-20% реже используют ChatGPT, чем их коллеги-мужчины. И это не зависит от профессии или уровня образования!

Казалось бы, в эпоху равных возможностей такого разрыва быть не должно. Но цифры говорят об обратном. Что же стоит за этой загадкой?

Синдром «хорошей девочки»: Исследователи обнаружили, что успешные студентки чаще отказываются от использования ИИ, даже когда это разрешено. Похоже, они сами себе запрещают «читерить».

Кризис уверенности: Женщины чаще говорят о необходимости обучения для работы с ИИ. Возможно, дело в недостатке уверенности?
Ловушка перфекционизма: Стремление «сделать всё самой» может играть злую шутку, лишая женщин преимуществ новых технологий.

Но так ли безобидна эта осторожность? Оказывается, нет. Менеджеры по найму готовы платить на 8% больше женщинам с опытом работы с ИИ. Для мужчин такой премии не существует!

( Читать дальше )

⚠️Крупные компании готовятся к тому, что скоро в мире искусственного интеллекта (ИИ) может наступить час «X». Всё из-за того, что 27% компаний из списка Fortune 500 видят в этом потенциальный риск для своего бизнеса. Похоже, в предвкушении, как обойти новые правила, они не понимают, с чем имеют дело!

🌐Регулирование ИИ — это процесс управления и развития интеллекта, который становится частью борьбы с алгоритмами, порой ведущими себя как «программы из 90-х». Юридические аспекты ИИ представляют головную боль для стран и международных организаций, пытающихся разобраться, как подойти к проблеме.

🍿Без регулирования в США компаниям грозят неопределенности и неприятности. Регуляции могут замедлить внедрение новинок и усложнить обмен информацией. В Калифорнии и других штатах уже рассматривают законопроекты о регулировании ИИ, так что запасайтесь попкорном!

📊Некоторые компании стремятся предусмотреть возможные действия регуляторов, разрабатывая собственные рекомендации по использованию ИИ. Но это может увеличить затраты и ответственность. Финансовые и страховые компании, привыкшие адаптироваться, скорее всего, смогут легче справиться с законами об ИИ. Для них это может быть всего лишь очередной понедельник в офисе.

( Читать дальше )

GameNGen, игровой движок на основе нейронной модели, демонстрирует потенциал для революционного изменения того, как генерируются и воспроизводятся видеоигры. Инновационный подход, разработанный исследователями #Google Research и Тель-Авивского университета, позволяет взаимодействовать в реальном времени со сложными игровыми средами, не полагаясь на традиционные игровые движки.

Как сообщают авторы, #GameNGen может имитировать классическую игру #DOOM со скоростью более 20 кадров в секунду, достигая визуального качества, сопоставимого с оригинальной игрой.

Основа функциональности GameNGen заключается в использовании диффузионных моделей, типа генеративного ИИ, который стал стандартом в создании медиа. Процесс начинается с обучения агента с подкреплением (RL) для игры в игру, записи его действий и наблюдений. Затем эти данные используются для обучения диффузионной модели для прогнозирования следующего кадра на основе последовательности прошлых кадров и действий. Этот метод позволяет модели имитировать сложные обновления состояния игры, такие как управление здоровьем и боеприпасами, атака врагов и взаимодействие с окружающей средой по длинным траекториям.

( Читать дальше )

Революция ИИ только начинается, поэтому есть необходимость внести больше ясности в эту технологию и понять, где мы находимся сейчас и куда будем двигаться.

Выделю 2 больших этапа в развитии ИИ:

1. Инфраструктура.
Этот этап уже на пике, и он привел к успеху компаний, которые работают в сфере чипов, нейросетей, облачных вычислений и хранения данных.

Бенефициары:
$NVDA $AMD $GOOGL $SMCI $AMZN $ORCL 

2. Обработка данных.
Следующий этап, который только набирает обороты. На первое место выходят те, кто занимается управлением, сортировкой и защитой данных. А также соединяет их с нейросетями и другими технологиями.

Бенефициары: $PLTR $SNOW $CRWD $PAWN $MDB $DDOG $ESTC $PATH

Логично, что искать будущие большие иксы надо не в инфраструктурных, а именно в дата компаниях. Рынок еще не полностью оценил их потенциал. Не все эти бумаги мне нравятся по фундаментальным показателям, поэтому добавил их в свой лист ожидания.

Продолжаю мониторить. Нужно больше акций ИИ в моем портфеле.