人工智能（Artificial Intelligence，英文AI），第一次出现在我们的生活中是在1956年。 在集体想象中，我们想到了前卫的机器人 能够做出自主决定，但实际上，它们更多地出现在日常生活的各个领域。 AI 被定义为开发的硬件和软件系统，以便它们能够执行通常与人类相关的操作，例如语音识别或识别图像中感兴趣的元素。 系统执行活动的方式也很重要，使系统智能化的最著名技术之一是“机器学习”，机器通过它从经验中学习，并且像智能人一样，纠正自己并学习从他的错误。
虽然最初开发人工智能是为了复制认知活动，但如今它们被广泛用于大数据分析（数据分析）。 大数据是大量数据的集合，无论是在数量上还是在单个数据中包含的信息方面。 不仅仅是像谷歌、亚马逊、IBM 和 Facebook 这样的 IT 公司，而且在医药和金融等其他领域，他们使用 AI 来分析这些海量数据并辨别有用的信息，以提高公司的生产力。 例如，产品零售商可以使用智能算法来识别其客户喜欢购买哪些产品，从而对这些产品进行更多投资。 大数据分析可以提前发现客户可能感兴趣的服务，预测他们的需求并确保他们不会参加竞争。
La 技术金融（金融科技） 包括用于财务目的的所有技术。 金融公司拥有大量数据，不仅来自客户，还来自整个市场情况。 此外，这些数据在质量上是有用的，因此它们包括有关市场和人类行为的信息：例如，可以研究特定全球市场情况如何影响不同人群与他们做出的选择之间的相关性某些投资而不是其他投资。 即使一方面，这种大量可用的数据是有用的，但如果没有适当的分析系统，它们就有可能保持无用。
出于这个原因，金融公司越来越多地投资于数据分析算法的研发，因为它们可以辨别真正需要的信息并推断出不那么明显的关系； 只是认为你期望 到 35.8 年底，全球对人工智能的投资将达到 2019 亿美元. 从 AI 服务中提取的信息有助于经纪人、交易员和金融分析师更好地了解当前的经济形势并制定投资策略。 这些算法的主要优势之一是计算速度，这使得可以在更短的时间内制定策略，这在不断变化的金融证券市场中是一个有用的方面。
人工智能的另一个用途是 机器人顾问，帮助客户管理投资组合的软件。 通过初始问卷调查，机器人顾问收集有关客户资产、财务账户和目标的信息； 这些信息用于根据客户的风险状况创建个性化的投资组合，有些公司声称他们的机器人顾问能够根据市场变化自动更新投资组合，以确保实现客户目标。 机器人顾问的发起人介绍了 机器分析市场和做出冷血决策的能力 作为他们的优势之一，降低受投资者当前心理状态影响的失败投资风险。
虽然这是一个合理的观察，但重要的是要记住，每个用户都对市场有影响，并不是每个人都一定会理性行事； 因此，软件所预见的最终结果可能无法实现，也正是由于这个原因，目前我们还没有实现投资流程的完全自动化。 因此，人工智能在金融领域的主要好处可以概括如下： 能够更有效地分析可用数据量，这样投资者就有可能增加他们的收益。 然而，采用人工智能系统也存在风险，特别是在这些技术的道德使用和客户隐私维护方面。
想想最近 Facebook 和 Cambridge Analytica 的案例，该社交平台因允许英国咨询公司以不道德和非法的方式使用美国选民的个人数据而被处以重罚。 这一事实表明需要制定法规和指南来指导该领域的研究，今年 XNUMX 月，经合组织规定了人工智能开发人员在创建此类机器和软件时必须遵守的五条诫命，包括第三条诫命“有应该围绕人工智能系统进行透明和负责任的披露，以确保人们了解与其使用相关的一切，并能够充分利用其结果”。
我认为经合组织试图保护人工智能作为人类开发的技术并为人类的利益而发展，设置限制以防止其不受控制的发展，直到它不再能够管理它； 这包含在第二点中，我们讨论的地方 “包括允许人为干预的保障措施”. 重要的是，有一个讨论来概述人工智能发展的指导方针，即使在第一次阅读后戒律并不完全清楚：例如，第四点谈到人工智能系统“必须以稳定和安全的方式工作在他们存在的整个过程中。 这种确定性很难，主要是因为使用机器学习的算法基于概率计算，本质上并不能给出绝对的确定性。
其次，似乎暗示企业使用的AI系统 不能有错误或进行升级，因为这意味着存在需要修复的错误。 但如果系统不再处于试验阶段，那么它应该已经“稳定和安全”了。 第五诫最为重要，因为它定义了人工智能系统的创造者和管理者的责任。 这有望引导人们不要随意推动进步，而是探索可用的选项和他们选择的效果。 此外，重要的是要有一个你可以信任或不信任的人对结果负责，你不能感谢或批评机器根据计算做出的选择。
因此，虽然现在很多领域都在使用人工智能技术，但我认为它不会压倒人类，在金融或医疗预后等领域不会有完全自动化的系统。 人工智能对数据分析的吸引力在于它可以应用在任何地方，因为信息可以在生活的方方面面积累。 人类对人工智能的潜力着迷 能够更好地理解我们可用的信息，使我们能够做出新发现或能够更有成效地执行任务，并减少必须尝试其他可能效率较低的方法的努力。
然而，重要的是要记住，参与和犯错可以让我们通过从经验中学习来取得进步，并让我们理解我们行为的重要性，因为我们必须对它们负责。 人类需要的是培养一种如何正确使用人工智能技术的文化， 保持好奇心并学会不要完全依赖机器，但始终保持问自己是否有其他方法可以实现目标的能力。
最后，我想对智能机器的准确定义发表评论； 虽然在过去十年中取得了令人难以置信的成就，包括开发出能够在国际象棋等游戏中与冠军竞争的软件，或者在识别图像中的某些元素等任务中与人类持平甚至不超过人类，但这些机器只是执行这些活动他们是专门为此编程的。
Penso che 一个“智能”生物也应该能够进行其他活动，不仅具有如何表现的知识，而且具有选择最适合自己利益的行为的良心。 意识到自己和自己的能力是人类的基本特征之一，我认为有必要能够谈论智力。 认知科学领域的研究人员有兴趣更好地理解它，即使它尚未在机器中复制。 在我看来，这将是一个关键目标，但在实现之前，我觉得无法将其中分析的系统定义为完全“智能”。
