連死亡都能用人工智慧預測，股票走勢算什麼

AI技術近年來發展迅速，然而，要說它可以準確預測一個人的死亡時間，恐怕沒人相信。

谷歌作為一家專註於研究AI技術發展的公司，他們的人工智慧似乎先進的令人害怕。近來，谷歌Medical Brain團隊正在研究一項新型AI技術，用以預測人類死亡時間。

據IFL Science報道，谷歌所用的AI技術相當高級，預測一個人的死亡時間準確率高達95%。近來，在npj Digital Medicine發表的一篇學術文章證實了這一點。

這項技術目前已經處於試驗階段，其被用來預測病人進入醫院後有多大概率會活下來。

IFL Science在報告中表示，AI預測準確率比目前醫院所使用的評分系統準確得多。根據在醫院試驗，研究人員發現AI可以在病人入院後24小時預測死亡率，其中一家準確率為95%，而另一家則有93%，這明顯高於醫院傳統預警系統85%-86%的準確率。

不過，斯坦福大學副教授Nigam Shah在接受彭博社採訪時表示，雖然AI可以相對準確的預測死亡率，研究人員仍要耗費大量精力將數據整理成可閱讀模式。

當然，對於AI技術準確預測人類死亡率這件事，似乎也有一些負面的聲音。試想一下，若政府可以完全的控制醫療系統，那麼...谷歌的AI可能會冰冷的說，這個人不大可能活著走出去醫院了，去照顧其他人吧。

AI工程師們用獎勵和懲罰來引導人工智慧，就像訓練白老鼠來獲取食物一樣。從技術角度來說，他們會用到深度學習和強化學習。

通過深度學習，他們用歷史信息構成的數據集，來訓練演算法發現預測模式、規律。比如說，當演算法從股票和期貨的價格數據中發現相似點時，就會受到「激勵」。

通過強化學習，演算法會在運行過程中，根據某種行為的成敗來重新校準。他們會在演算法中設置懲罰機制，來阻止AI的某些行為，比如說不讓AI去創建人類已經用過的交易策略。

人工智慧不斷改變整個金融行業格局，各大投資銀行紛紛啟用交易機器人去執行股票買賣。人工智慧用歷史信息構成的大數據集 (Big Data)，來訓練演算法發現人類交易規律，並根據接收到的新信息進行調整和自我學習，優化模型。

想要做分析，必須得有數據。要麼從數據商(納斯達克或紐約證券交易所)手裡購買數據，或者自己收集免費數據。獲得數據後需要清洗，才能灌輸給人工智慧去訓練。

前紐約證券交易所母公司數據分析師Ken，精通大數據結構和人工智慧演算法，並擁有10多年美股技術面和財務基本面分析，熟悉編程在高科技界和金融業的運用，擅長構建基於數據挖掘／深度學習／量化交易平台。

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