Развитие искусственного интеллекта

Федеральное государственное образовательное бюджетное

учреждение высшего профессионального образования

«Финансовый университет

при Правительстве Российской Федерации»

(Финансовый университет)

 

                             

Кафедра «Моделирование экономических и информационных

систем»

 

 

 

 

Доклад

по дисциплине «Системный анализ в экономике»

 

на тему:

«Развитие искусственного интеллекта»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнила:

Студентка группы Э1-5

Усманова Камила Надировна                                             

Научный руководитель:

Заведующий кафедрой д.э.н., профессор

Дрогобыцкий Иван Николаевич

 

 

 

Москва 2014

 

Развитие искусственного интеллекта

 

Термин «интеллект» происходит от латинского intellectus – что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека.

Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Искусственный интеллект (artificial  intelligence) – воспроизведение интеллектуальных действий (процедур) компьютерными средствами.

Системы искусственного интеллекта – технические системы, воспроизводящие отдельные аспекты человеческого интеллекта, воплощенные в компьютерных программах посредством специальных логических систем.

Искусственный интеллект как самостоятельное научное направление появился во второй половине ХХ в. Во многом это было связано с развитием кибернетики, которая изучает управление и связь в сложных системах, в том числе управление (а также самоуправление, самоорганизацию) такой системы как человек. Управление связано с принятием решений на основе анализа, сравнения, переработки информации, выдвижением предположений, доказательством правильности гипотез, т.е. с теми операциями, которые традиционно относятся к области интеллектуальной деятельности.

В данном докладе мы рассмотрим следующие интеллектуальные системы, используемые в экономике:

I. Экспертные системы.

II. Торговые роботы.

III. Глобальная (региональная) компьютерно-телевизионная биржевая система.

 

I. Экспертные системы

 

Наиболее динамично развивающимся видом искусственного интеллекта являются экспертные системы и системы поддержки принятия решений.

Экспертная система (ЭС) – вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой конкретной предметной области и которая в пределах этой области способна принимать решения, качество которых соответствует решениям, принимаемым экспертами-людьми.

Экспертные системы имеют в своем составе обширную базу данных – факты выбранной предметной области, а также базу знаний, в которой отражены профессиональные навыки и умения специалистов высокого уровня в данной области.

Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики и с их помощью возможно решение следующих задач:

• анализ финансового состояния предприятия;
• оценка кредитоспособности предприятия;
• планирование финансовых ресурсов предприятия;
• формирование портфеля инвестиций;
• страхование коммерческих кредитов;
• выбор стратегии производства;
• оценка конкурентоспособности продукции;
• выбор поставщика продукции;
• подбор кадров;
• выбор стратегии маркетинга;
• кредитование физических и юридических лиц.

Приведем примеры экспертных систем.

1. FLiPSiDE – система логического программирования финансовой экспертизы. Разработка фирмы: Case Western Reserve University. Данная система позволяет решить следующие задачи:

• мониторинг состояния рынка ценных бумаг;
• мониторинг состояния текущего портфеля ценных бумаг;
• поддержка обзора будущих условий рынка;
• планирование и выполнение продаж.

2. Splendors – система управления портфелем ценных бумаг реального времени. Система решает задачу достижения разнообразных инвестиционных целей в условиях быстро меняющихся данных.

Особенности системы:

• работа в системе реального времени;
• использование языка высокого уровня Profit;
• большая гибкость в создании портфеля для опытных программистов на C;
• возможность предоставления непрограммирующему финансовому аналитику.

Система позволяет формировать оптимальные инвестиционные портфели в реальном масштабе за счет игры на учете быстрых изменений на фондовой бирже.

3. PMA – это система-советчик управляющему портфелем. Система РМА создана компанией Athena Group. Система формирует портфель и дает рекомендации по его сопровождению.

4. Система Intelligent Hedger (Information System Department, New York University) использует основанный на знаниях подход в задачах страхования от риска. Система с успехом решает проблему огромного количества постоянно растущих альтернатив страхования от рисков, обеспечивает быстрое принятие решений менеджерами по рискам в ускоряющемся потоке информации.

5. Система Le Courtier создана фирмой Cognitive System Inc. Система призвана помогать инвесторам в определении своих инвестиционных целей.

6. Система S&PCBRS – нейронный симулятор для оценки рейтинга ценных бумаг. Разработчики: Chase Manatten Bank, Standart & Poor’s Corp.

Решаемые задачи:

• оценка рейтинга ценных бумаг по данным о фирмах эмитентах;
• формирование корректной рейтинговой шкалы.

К основным характеристикам системы относят:

• представление задачи оценки рейтинга как задачи классификации;
• отбор данных о фирмах эмитентах и формирование обучающего материала;
• выбор нейроклассификатора, его обучение и тестирование;
• сравнение с оценками экспертов;
• использование нейросетевой парадигмы Couter-Propagation;
• вероятность правильного предсказания рейтинга 84%.

7. ISPMS – интеллектуальная система управления портфелем ценных бумаг. Данная система позволяет формировать портфель акций, обеспечивающий баланс между риском и предполагаемым доходом.

К основным характеристикам системы относят:

• использование оптимизационной модели квадратичного программирования Марковица;
• базы данных и базы знаний по фирмам-эмитентам и отраслям;
• наличие подсистемы обучения на прошлом опыте, основанной на извлечении правил из большого количества фактов;
• учет знаний эксперта и личных предпочтений инвестора в оптимизационной модели;
• вероятность правильного предсказания резкого изменения на фондовой бирже в пределах 68% - 84%.

 

II. Торговые роботы.

 

В настоящее время активно используются такие интеллектуальные системы как «торговые роботы» (советники).

Торговые роботы – специальные компьютерные программы анализа финансово-биржевой информации и принятия решений.

При сравнении работы трейдеров и торговых роботов отмечаются следующие достоинства последних по сравнению с трейдерами:

1) Человек в состоянии отследить динамику всего лишь нескольких финансовых активов на рынке. А торговый робот отслеживает динамику активов на два-три порядка больше, его ограничивает только мощность компьютера. Но закон Мура утверждает, что вычислительные мощности компьютеров удваиваются каждые 18 месяцев.

2) Человек способен работать с ограниченным набором торговых стратегий. А торговый робот способен работать практически с неограниченным набором стратегий. Ограничителем опять же выступает мощность компьютера. Уже разработан торговый робот, который в состоянии вести операции по 150 стратегиям одновременно.

3) Человек физически ограничен в скорости выставления биржевых ордеров, а скорость их выставления торговым роботом ограничена лишь мощностью компьютера. Уже разработан и успешно испытывается торговый робот, который за один час может совершить до 4000 продаж и покупок.

4) Торговые роботы способны вести операции одновременно на нескольких биржах мира в течение 24 часов. Человеку такая нагрузка не под силу.

Такие результаты получены за счет того, что торговые роботы работают не по прогнозам или интуиции (как человек), а по алгоритмам. Это выгодно отличает их деятельность от деятельности биржевых спекулянтов. Дело в том, что попытки прогнозировать развитие финансового рынка с помощью экономических индексов не всегда оказываются успешными.

Примеры торговых роботов (рынок Форекс):

1) Безубыточный советник scalper.

Стратегия scalper является одним из самых популярных способов получения прибыли на рынке, именно по этой стратегии и торгует данный безубыточный советник. Он скальпирует прибыль всего по пару пунктов, но благодаря большому количеству открытых ордеров за день набегает довольно приличная сумма, от 50% в месяц от начального депозита.

2) Трендовый советник. Прибыльный робот – эксперт осуществляющий торговлю при наличии сильного тренда.

3) Советник для маленького депозита - Cobra.

Данный вариант робота позволяет торговать с маленьким депозитом всего лишь в 10 долларов, но это совсем не значит, что он не работает с большими суммами, Cobra прекрасно торгует и со счетом в 100 и 1000 долларов.

4) Forex Shocker. Последняя версия автоматического советника Forex Shocker предназначенная для торговли на форекс без участия трейдера, работа ведется на основании нейронных сетей, что позволяет эксперту самостоятельно обучаться и принимать более взвешенные решения. По итогам 2009 года именно этот торговый робот был признан самым эффективным советником, получение такого статуса говорит само за себя.

5) FapTurbo. Данная версия торгового робота предназначена для ночной торговли по стратегии скальпинг, он торгует в ночное время, открывая большое количество сделок, и быстро закрывая их с гарантированной прибылью. По отзывам пользователей это лучший советник для скальпинга, так как работает с минимальными убытками.

6) EA Better – искусственный интеллект. Советник EA Better является еще одной версией искусственного интеллекта для автоматической торговли на рынке форекс, он может обучатся в процессе работы. Робот запоминает все варианты развития событий после возникновения новых фигур на графиках валютных пар.

7) Торговый робот Piplaser. Предназначен для торговли по стратегии scalper, рабочая валютная пара USD/CAD, торговать лучше в ночное и утренние время на Азиатской торговой сессии, рекомендуемый таймфрейм для торговли составляет 15 минут. По заявлениям разработчиков данного продукта, это практически безубыточный вариант торговли, он открывает небольшое количество сделок, но практически все они являются прибыльными.

 

III. Глобальная (региональная) компьютерно-телевизионная биржевая система.

 

Данная система функционирует следующим образом. Существующие региональные банки данных, служащие биржевыми центрами, традиционным образом непрерывно накапливают биржевую информацию, поступающую в них из своих регионов по малоскоростным линиям связи (телефонным, в виде письменных сообщений и др.) через существующие недорогие устройства ввода/вывода информации (например, модемы) и из других регионов по высокоскоростным линиям связи. При этом первые, например, 24 часа поступающая информация находится в разделе (физическом или логическом) памяти для новых данных, а потом передается в архивную память. Компьютером администратора банка данных вся новая информация систематизируется, классифицируется, обеспечивается индексами соответствующих классификаторов, наилучшим образом отражающими ее содержание, дату поступления, собственников, язык оригинала и др. сведения, и периодическими выпусками подается на региональный приемно-передающий центр, откуда в конечном счете распространяется по своему региону и всему свету.

Такая информация будет транслироваться одновременно очень большому числу пользователей компьютеров. Пользователи компьютеров после соответствующей обработки полученной информации по линиям связи (например, телефонным) сообщат в региональные биржевые центры свои решения про покупку/продажу с указанием индексов соответствующих товаров, услуг и др. Они также по тем же линиям связи смогут вносить свои предложения для торгов. В биржевом центре на основании этой информации, принятой по линиям обратной связи, принимают решения в соответствии с указаниями собственников товаров, услуг и др. - про продажу/покупку первому пользователю, который предложит приемлемую цену, про организацию очередного раунда аукционных торгов и т. д.