补脑专题：人类智能、人工智能的应用、前景与潜力股
2017-08-19 桑东亮20世纪70年代以后的三大尖端领域是能源技术、空间技术和人工智能。
21世纪的三大绝对领域是基因技术、纳米技术和人工智能。
两个世纪尖端领域的交集是人工智能，足以显示，人工智能的重要性。
8月以来，伴随白马蓝筹和周期性资源股的降温，人工智能成为最为引人注目的投资主题，原因是补仅仅是概念，重要的是这些涉及或者主营业务与人工智能有关的上市公司，业绩开始大幅提升，估值水平在中小板和创业板中偏低，因此，具备兼具成长股和蓝筹股特征的一个特殊群体。
但是，在投资界，关于人工智能的认识还十分肤浅，处于概念化的水平，因此，多数投资者将人工智能的升温当做概念股去操作，事实上，兼具成长与蓝筹特征的成长股，才是真正意义上的十倍牛股策源地之一。
1）人类智能人类智能，是指人类特有的诸如 意识（CONSCIOUSNESS）、 自我（SELF）、 思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等能力。
这些能力发展为学习、复制、制造、计算、思维、修复等能力，是人工智能的基础。
2）人工智能人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”，是人工制造的智能，或者通常意义下的人工系统。
什么是“智能”？这涉及到其它诸如 意识（CONSCIOUSNESS）、 自我（SELF）、 思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等人类智能问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要 元素也了解有限，因此人工智能的基础和前提是及对人的智能本身的研究。
计算机和计算计算的发展，是人工智能研究和赖以发展的工具，借此，人工智能在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。
笼统低说，“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的 智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软 硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等），主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学等，几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。
人工智能与 思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展。
数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑、 模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
3）人工智能的研究意义
以往，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”。
机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”，还包括其他非数学学科。
这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”，但人工智能不具备这种能力，也不具备在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机 科学技术的发展史联系在一起的。除了 计算机科学以外，人工智能还涉及 信息论、 控制论、 自动化、 仿生学、 生物学、 心理学、 数理逻辑、 语言学、 医学和 哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括： 知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、 自然语言理解、 计算机视觉、 智能机器人、 自动程序设计等方面。
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟涉及以下领域： 指纹识别、人脸识别、视网膜识别、 虹膜识别、掌纹识别、专家系统、智能搜索、 定理证明、逻辑推理、博弈、信息感应与辨证处理。、
人工智能的应用领域包括：机器翻译，、智能控制、专家系统， 机器人学、语言和图像理解，、遗传编程、机器人工厂、自动程序设计、航天应用、庞大的信息处理、储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
4）人工智能的实现与安全问题
人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。
与人类智能相比，在于人工智能的规则执行能力和非情绪化，因此，可以对抗和消除人类情绪化和随意性的弱点，这些在投资决策和执行中非常重要，当下流行的量化交易和机器人交易，就是具体运用。
闪崩的频繁出现或者黑天鹅近年出现频率提高，也与人工智能有关。
积极的意义是，这样的智能交易系统在选股和避险上作用巨大。
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式：一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如 文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。
总的看来，人工智能的实现需要情境设计、算法模拟和智能实现三大环节。
5）成果与前景基于上述，人工智能具备人类智不具备的天然优势，在人机对弈等领域战胜人类，但实际运用前景更为广阔，涉及到以下领域：模式识别、人像识别、文字识别、驻波识别、自动驾驶、自动导航、智能制造、机器翻译、专家系统等。
6）潜力股
科大讯飞的表现，显示了具备核心技术的人工智能股票的潜力，类似具备核心人工智能技术的公司还有四维图新、汉王科技、浙大网新、川大智胜、东方网力、海康威视等。
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