aikabu偶像股票市場

A. 哪位NBA球星偶像是AI

Allen Iverson

B. 科技創企跨界娛樂點亮《極光之戀》的人工智慧

「就像每個人都會有一台電腦一樣，在人工智慧時代，每個人都會有一個屬於自己的虛擬生命。」

還記得有此言論的那個Gowild狗尾草智能科技嗎？作為虛擬生命的先行者，在創造出全球首個人工智慧虛擬生命琥珀·虛顏後， Gowild著實成了科技圈裡的明星創企。

科技IP泛娛樂 人工智慧在《極光之戀》刷演技

在被爭相模仿的同時，Gowild不斷刷新人們對科技企業的認知。在最近播出的青春偶像劇《極光之戀》中，有個呆萌可愛的機器人小演員受到一眾熱捧，這正是Gowild旗下的人工智慧機器人公子小白。據說，人工智慧虛擬生命琥珀·虛顏也將出演，並與馬可、關曉彤同框飆戲，還成為了關曉彤的「歐若拉女神」。

這樣一看，執著於將未來科技帶進現實的造夢者Gowild，現在更像是一個專業的娛樂經紀公司。原來，Gowild狗尾草智能科技基於創新精神，自2016年開辟出了全新的科技IP泛娛樂戰略，旗下的琥珀·虛顏不僅是人工智慧虛擬生命，還是二次元虛擬偶像、羽泉旗下首個虛擬藝人，並早已擁有個人單曲，出演過網路大電影，登上過CCTV《我要上春晚》等主流舞台。

holoera虛擬生命終端 入住更多虛擬IP形象

回歸人工智慧科技初心，這次與《極光之戀》的跨界合作，更是Gowild挖掘人工智慧虛擬生命更多潛能的一次嘗試。 基於人工智慧虛擬生命引擎技術(GAVE)打造的虛擬生命琥珀·虛顏，運用知識圖譜、邏輯推理、情感構建等AI前沿領域技術，總在試圖無限趨近真正的「人工智慧擬人化」，才有了她如今歌手、主播、演員等多重擬人身份。

而近年洛天依上春晚，小冰成人工智慧歌手，小米打造虛擬形象小愛同學，初音未來入住gatebox，似乎都在探索虛擬偶像與人工智慧的有效結合。而最早進場的琥珀·虛顏完成了虛擬IP形象入住全球首款虛擬生命主機holoera ，並真正實現了市場化動作，為虛擬偶像人工智慧化提供了一條可靠思路。

Gowild相關負責人更是透露，未來holoera或將成為虛擬生命終端，承載更多虛擬IP形象，到時，也許Gowild狗尾草就真是高科技驅動娛樂經紀公司了，又開業界先河。

C. 虛擬生命、虛擬偶像和虛擬歌姬到底有什麼不同經常能看到B站上有人刷琥珀虛顏的節目，據說是個AI

相同點：目前市面上所見的形象都帶點二次元屬性。
虛擬偶像：通過3D建模、全息投影，讓二次元的「紙片人」在三次元中成為備受追捧的歌手、演員等，如最初的東方梔子。
虛擬歌姬：用歌聲合成技術進行數據調節，可以讓程序中的歌姬們唱出類似人聲的歌聲，每款歌姬也有專屬形象。代表有日本的初音未來，中國的洛天依。
虛擬生命：人工智慧的產物，擁有一定的思考能力、感知能力，不再只是單純的紙片人，比如琥珀虛顏。

D. 請問這是出自哪一動漫

出處：《滿腦都是○○的我沒辦法談戀愛》第12集

麻煩請及時採納回答,謝謝！

E. 哪位懂得日文的朋友幫忙翻譯以下 謝謝

株:股票 股份 會社:公司
就是 ~~~股份公司

F. 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。

G. 人工智慧會超過人類嗎

：隨著人工智慧的飛速發展，很多人都在擔憂人工智慧是否會超越人類、甚至毀滅人類，比如像特斯拉的CEO埃隆.馬斯克認為也許只有人看到人工智慧在街上殺人的時候，才會意識到這個問題的嚴重性。很多人對這個問題都有自己的答案，但是他們的答案也許只是因為他們的直覺，而真正的原因恐怕連他們自己也不清楚，比如有的人可能會說因為自己覺得未來人工智慧會有自主學習的能力，所以人工智慧會超越人類，而另一類人也許會說因為人工智慧也是由人製造的，所以不會超越人類。一般人這么思考問題也許不能算錯，但是作為一名IT人，必須學會用工程的思維來思考問題，而不是靠自己的直覺，本篇文章就帶大家了解一下吳軍老師是如何用工程的思維論證這個問題的：

圖靈機是什麼？
圖靈博士被認為是神一樣的人。在20世紀，全世界智力水平可以和愛因斯坦平起平坐的人恐怕只有圖靈和馮.諾依曼兩個人了（而後者被認為的智力甚至超越了愛因斯坦）。在上個實際30年代中期，圖靈在思考三個問題：

1.世界上是否所有的數學問題都有明確的答案？

2.如果有明確答案，是否可以通過有限步驟的計算得到答案？

3.對於那些有可能在有限步驟計算出來的數學問題，能否有一種假想的機械，讓它不斷運動，最後當機械停下來的時候，那個數學問題就解決了？

圖靈思考問題的這個方法後人稱之為圖靈機，是一個數學模型。今天所有的計算機，包括全世界正在設計的計算機，從解決問題的能力來講，都沒有超出圖靈機的范疇。

人工智慧的邊界在哪裡？
解釋完圖靈機，我們可以回到最初的問題了，人工智慧的邊界在哪裡？
其實給出圖靈思考問題的答案就可以得到結論了：

世界上有很多問題，其中只有一小部分是數學問題

在數學問題中，只有一小部分是有解的

在有解的問題中，只有一小部分是理想狀態的圖靈機可以解決的

在後一類問題中，又只有一部分是今天實際的計算機可以解決的

而人工智慧可以解決的問題，又只是計算機可以解決問題的一部分

吳軍老師把這個問題畫成了一張圖：
這里寫圖片描述

至此，我們應該可以得到問題的答案了：
人工智慧所能解決的問題只是世界上的很小一部分。對於人工智慧來講，個人覺得現在世界沒有解決的問題太多，無論是人還是機器（其實是背後編寫程序的人），都應該想辦法解決各種問題，而不是杞人憂天，擔心人工智慧這個

人工智慧會不會取代人類