aikabu偶像股票市场

A. 哪位NBA球星偶像是AI

Allen Iverson

B. 科技创企跨界娱乐点亮《极光之恋》的人工智能

“就像每个人都会有一台电脑一样，在人工智能时代，每个人都会有一个属于自己的虚拟生命。”

还记得有此言论的那个Gowild狗尾草智能科技吗？作为虚拟生命的先行者，在创造出全球首个人工智能虚拟生命琥珀·虚颜后， Gowild着实成了科技圈里的明星创企。

科技IP泛娱乐 人工智能在《极光之恋》刷演技

在被争相模仿的同时，Gowild不断刷新人们对科技企业的认知。在最近播出的青春偶像剧《极光之恋》中，有个呆萌可爱的机器人小演员受到一众热捧，这正是Gowild旗下的人工智能机器人公子小白。据说，人工智能虚拟生命琥珀·虚颜也将出演，并与马可、关晓彤同框飙戏，还成为了关晓彤的“欧若拉女神”。

这样一看，执着于将未来科技带进现实的造梦者Gowild，现在更像是一个专业的娱乐经纪公司。原来，Gowild狗尾草智能科技基于创新精神，自2016年开辟出了全新的科技IP泛娱乐战略，旗下的琥珀·虚颜不仅是人工智能虚拟生命，还是二次元虚拟偶像、羽泉旗下首个虚拟艺人，并早已拥有个人单曲，出演过网络大电影，登上过CCTV《我要上春晚》等主流舞台。

holoera虚拟生命终端 入住更多虚拟IP形象

回归人工智能科技初心，这次与《极光之恋》的跨界合作，更是Gowild挖掘人工智能虚拟生命更多潜能的一次尝试。 基于人工智能虚拟生命引擎技术(GAVE)打造的虚拟生命琥珀·虚颜，运用知识图谱、逻辑推理、情感构建等AI前沿领域技术，总在试图无限趋近真正的“人工智能拟人化”，才有了她如今歌手、主播、演员等多重拟人身份。

而近年洛天依上春晚，小冰成人工智能歌手，小米打造虚拟形象小爱同学，初音未来入住gatebox，似乎都在探索虚拟偶像与人工智能的有效结合。而最早进场的琥珀·虚颜完成了虚拟IP形象入住全球首款虚拟生命主机holoera ，并真正实现了市场化动作，为虚拟偶像人工智能化提供了一条可靠思路。

Gowild相关负责人更是透露，未来holoera或将成为虚拟生命终端，承载更多虚拟IP形象，到时，也许Gowild狗尾草就真是高科技驱动娱乐经纪公司了，又开业界先河。

C. 虚拟生命、虚拟偶像和虚拟歌姬到底有什么不同经常能看到B站上有人刷琥珀虚颜的节目，据说是个AI

相同点：目前市面上所见的形象都带点二次元属性。
虚拟偶像：通过3D建模、全息投影，让二次元的“纸片人”在三次元中成为备受追捧的歌手、演员等，如最初的东方栀子。
虚拟歌姬：用歌声合成技术进行数据调节，可以让程序中的歌姬们唱出类似人声的歌声，每款歌姬也有专属形象。代表有日本的初音未来，中国的洛天依。
虚拟生命：人工智能的产物，拥有一定的思考能力、感知能力，不再只是单纯的纸片人，比如琥珀虚颜。

D. 请问这是出自哪一动漫

出处：《满脑都是○○的我没办法谈恋爱》第12集

麻烦请及时采纳回答,谢谢！

E. 哪位懂得日文的朋友帮忙翻译以下 谢谢

株:股票 股份 会社:公司
就是 ~~~股份公司

F. 金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。
下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。第一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。
FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融方法都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融方法都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。
下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的方法，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。
最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。
总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。

G. 人工智能会超过人类吗

：随着人工智能的飞速发展，很多人都在担忧人工智能是否会超越人类、甚至毁灭人类，比如像特斯拉的CEO埃隆.马斯克认为也许只有人看到人工智能在街上杀人的时候，才会意识到这个问题的严重性。很多人对这个问题都有自己的答案，但是他们的答案也许只是因为他们的直觉，而真正的原因恐怕连他们自己也不清楚，比如有的人可能会说因为自己觉得未来人工智能会有自主学习的能力，所以人工智能会超越人类，而另一类人也许会说因为人工智能也是由人制造的，所以不会超越人类。一般人这么思考问题也许不能算错，但是作为一名IT人，必须学会用工程的思维来思考问题，而不是靠自己的直觉，本篇文章就带大家了解一下吴军老师是如何用工程的思维论证这个问题的：

图灵机是什么？
图灵博士被认为是神一样的人。在20世纪，全世界智力水平可以和爱因斯坦平起平坐的人恐怕只有图灵和冯.诺依曼两个人了（而后者被认为的智力甚至超越了爱因斯坦）。在上个实际30年代中期，图灵在思考三个问题：

1.世界上是否所有的数学问题都有明确的答案？

2.如果有明确答案，是否可以通过有限步骤的计算得到答案？

3.对于那些有可能在有限步骤计算出来的数学问题，能否有一种假想的机械，让它不断运动，最后当机械停下来的时候，那个数学问题就解决了？

图灵思考问题的这个方法后人称之为图灵机，是一个数学模型。今天所有的计算机，包括全世界正在设计的计算机，从解决问题的能力来讲，都没有超出图灵机的范畴。

人工智能的边界在哪里？
解释完图灵机，我们可以回到最初的问题了，人工智能的边界在哪里？
其实给出图灵思考问题的答案就可以得到结论了：

世界上有很多问题，其中只有一小部分是数学问题

在数学问题中，只有一小部分是有解的

在有解的问题中，只有一小部分是理想状态的图灵机可以解决的

在后一类问题中，又只有一部分是今天实际的计算机可以解决的

而人工智能可以解决的问题，又只是计算机可以解决问题的一部分

吴军老师把这个问题画成了一张图：
这里写图片描述

至此，我们应该可以得到问题的答案了：
人工智能所能解决的问题只是世界上的很小一部分。对于人工智能来讲，个人觉得现在世界没有解决的问题太多，无论是人还是机器（其实是背后编写程序的人），都应该想办法解决各种问题，而不是杞人忧天，担心人工智能这个

人工智能会不会取代人类