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担心智能家居泄露隐私？别怕，边缘AI来帮你

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ Alexa，你在偷听我吗？ 我总是会问我的Amazon Echo这个问题。虽然它很聪明很方便，但有时过于智能也让人毛骨悚然。因为这种智能设备通常是基于云上的，它会经常从智能门铃等设备将家里的音频或图片发送到互联网上。当然，这也会产生隐私泄露的风险，想想亚马逊或谷歌的转包商坐在一旁听我们家里传送过来的音频片段，或者黑客远程监视我们的孩子，这有多恐怖。 这个问题是结构性的。它融入了当今消费类人工智能的构建和部署方式。大型科技公司都是在这样的假设下运作的：人工智能要想最有效地识别人脸和声音等，就需要深入学习神经网络，而这需要强大的计算能力。我们被告知，这些神经网络需要大量的数据，需要源源不断地输入数据来提高它们的智能水平，所以它必须在云端发生，对吗？ 不是这样的。在20世纪20年代初，当复杂的消费者神经网络首次出现时，这些观点还能站得住脚。那时候，如果你想自动识别小猫，你确实需要谷歌“吞噬世界”的服务器的力量。 但摩尔定律就是摩尔定律，近年来人工智能硬件和软件都有了巨大的改进。如今，有了一种新的神经网络，它可以完全运行在廉价、低功耗的微处理器上，它可以完成我们需要的所有人工智能技巧，但永远不会将图片或声音发送到云端，它就是边缘AI。在接下来的一段时间里，如果我们足够幸运的话，我相信它可以给我们带来方便，而且不会损害我们的隐私。 一家边缘AI公司——Picovoice，它生产的软件可以识别语音命令，但你能想象，它只是运行在一个价格不超过几美元的小微处理器上吗？硬件是如此便宜，以至于智能语音技术可能会被应用于洗衣机或洗碗机等日常家居中。Picovoice表示，它已经在与各大家电公司合作开发语音控制设备。 这么小的AI是怎么运行的？ 这其实是一个巧妙的工程技术。传统的神经网络多使用长数位数的数字进行计算，而Picovoice使用的是非常短的数字，甚至二进制的1和0，这就使得AI可以在速度慢得多的芯片上运行。这种折中方案塑造出来的似乎是一个不那么雄心勃勃的机器人：一个咖啡机的语音识别人工智能只需要识别大约200个单词，所有这些都与java的酿造任务有关。 “你不能像使用Alexa那样跟它对话或者开玩笑，但谁在乎？它只是一个咖啡壶而已。” Picovoice创始人Alireza Kenarsari-Anhari说，你不会与咖啡机进行有意义的对话。 这是一个很有哲理意义的观点，它暗示了当今人工智能的另一个问题：公司不断创造语音助手，试图让他们表现得像C-3PO（《星球大战》中的机器人），它几乎能听懂你说的任何话。这很难，而且确实需要大量的云来实现。但是日常用品不需要通过图灵测试。我不需要一个会讲“爸爸笑话”的电灯开关或让它有什么自我意识。它们只需要听懂“开”和“关”或者“暗”就行了。 当涉及到和我“同床共寝”的小玩意时，我宁愿它们不那么聪明。 更重要的一点是，边缘AI反应很快。从设备发送你的声音请求，到在整个非洲大陆的中途播放Smash Mouth的“全明星”，再到亚马逊的服务器，NSA大量思想犯罪数据或任何最终结果的过程中，性能不会暂停，也不会损失几毫秒。 “边缘处理风驰电掣”，Todd Mozer说，他是sensor公司的首席执行官，这家公司为边缘设备制造视听识别软件。他演示了他为微波炉创建的一些神经网络代码，他发出的任何命令，比如“把我的爆米花加热2分36秒”，都能立即被识别出来。 这也使边缘AI更加节能。无需云计算可以减少为互联网数据包路由提供动力所需的碳燃烧量。确实，西雅图公司XNOR.ai公司苹果公司最近收购了一款图像识别神经网络，它的重量非常轻，可以由一个小型太阳能电池供电。（真正意义上的油炸面条，是用植物产生的微弱电压来制作的）。正如XNOR.ai联合创始人阿里·法哈迪（Ali Farhadi）指出的那样，边缘AI不仅环保，还能保护隐私：“我不想有一个能把我孩子卧室的照片发送到云端的设备，不管它宣称有多安全，他们似乎每隔一天就被黑客攻击一次。” 当然，传统的AI并不会消失，一些机器智能方面的创新可能需要云功能。毕竟，有些人可能真的想跟牙刷聊天，所以他们当然可以把自己的口腔清洁数据反馈给“索伦之眼”（《指环王》剧情），这也许很有趣。但对普通人来说，相信大多会选择边缘AI：少点智慧，多点隐私。 【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享！课程地址：https://yqh.aliyun.com/live 立即加入社群，与专家面对面，及时了解课程最新动态！【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK 原文发布时间：2020-06-22本文作者：李菁瑛本文来自：“雷锋网”，了解相关信息可以关注“雷锋网”
2020-06-21
优秀的个人博客,低调大师

算法交易的成长与未来

回顾原始时代，当火是人类最伟大的成就时，当时的他们谁能想到我们人类今天所取得的成就? 我经常对从公元前300年的基本欧几里德算法到现代算法的奇妙旅程感到惊讶。信息在地球上传播的速度是如此之快！ 算法交易的未来 今天，算法交易是近年来最热门的技术之一。它消除了人为失误，改变了当今金融市场相互联系的方式，使交易公司在快速发展的市场中拥有了更强大的力量。它使用于大多数市场，甚至是商品交易也有其应用。算法交易在交易中的使用如图所示: 我们很想知道与该主题有关的许多其他因素。我们想知道算法交易的未来会是什么样的。我们希望了解它能为我们提供的交易秘诀。 这正是我们在这个博客中探索的内容。 为什么要选择算法交易？ 过去的几年里，算法交易在卓越领域的崛起是无可挑剔的。市场上许多表现很好的对冲基金也主要是因为使用了算法交易。使用算法交易能够消除人类的情感和解决延迟问题。技术导向和快节奏是算法交易的特点，算法交易能够立即并且准确地执行交易命令。 目前，交易发生在微秒之间，并慢慢向纳秒级发展，在一毫秒内，便可以从市场交易中获得数百万美元的收益。除了易用性，定制化等特点之外，隐蔽性、成本和速度也是算法交易优质的特点。 当交易领域的地理位置加速变得无关紧要时，全球任何市场上发生的事件几乎同时被实现并产生积极的影响。 只有随着进化而进化才是公平的。 谁加入了这个行列？ 贸易公司经纪公司零售商具有高层次投资的跨国投资银行 这已经对所有领域产生了多米诺骨牌效应，因为这些方面是相互联系的，并且对彼此的机会，发展和进步产生了显著的影响。 算法交易极大地改变了交易场景，因为许多国家的大多数交易都变得自动化并且依赖于算法交易。毫无疑问，这让我们更有理由开始使用它。 令人惊讶的是，印度正迎来一场经济和技术革命，它将彻底改变数字场景！ 更快的速度意味着快速、高效的警惕、监控、安全以及健壮的体系结构。了解编程和构建系统、谨慎使用和彻底测试将有助于分析交易员以简单易行的方式实现正确的策略。即使这个系统变得自力更生，也需要对其进程和职能进行不断的评估，这将带来越来越多的职业机会。 量化研究员、衍生品交易员、商业分析师、顾问、金融分析师、策略分析师的工作将出现在衍生品、交易、电子做市和风险管理领域。 算法交易的规则 规章制度的设立在于消除对该特定市场的威胁。但在这样做的过程中，有时候会抑制创新，同时需要不断地检查，以避免不当行为或误用。监管机构对算法的精通，并且能够灵活的在有需要的地方进行新的立法变得尤为重要。 最近，欧洲的立法鼓励自动化，许多监管上的改进和改变都使他们倾向于算法交易和高频交易(HFT)，因为它带来了透明度和问责制。这为其增长和扩散铺平了道路。主要挑战是在本已支离破碎的市场中缺乏风险评估能力和操作效率。 机器学习和算法交易 机器学习在算法的基础上增加了一层智能，通过提供强大的工具从全球各地处理的数据中提取模式，让技术有机会实时研究它。智能机器可以很好地领导整个交易革命，因为它的进化和更新的技术日益占主导地位，例如: 量子计算加密货币区块链技术云计算金融科技大数据物联网 机器学习与以下技术的结合可以创造奇迹: 纳米技术在贸易中的应用能够在74纳秒内实现高频交易的定制芯片可以进一步发展，吸引价值数百万美元的投资超高速微波传输技术，以光速传输数据使用加密货币服务的公司数量可能会增加诸如将延迟进一步降低到小于20纳秒等成就 人工智能和算法交易 人工智能（A.I.）可能能够自行交易而不会产生任何影响，因为它将能够自行改进交易策略。 未来交易系统 未来的系统可以研究我们在整个交易历史中存档的所有历史数据，轻松地分析这些数据，找出趋势，并判断哪些行得通，哪些行不通。它还可以学会在交易多个账户和策略时，轻松预测未来市场，分散风险，拒绝或接受实时报价。 如果市场不支持你的交易策略规则，系统的自我学习算法将根据不同的模式调整交易，并根据市场情况修改规则。 它可以在检查全球多个市场情况的同时节省大量时间，并消除任何在时间上有微小差距或发生错误的可能性。 市场崩溃可能会成为过去式，因为交易变得敏感起来，它能够意识到买卖出错的影响，或者没有任何人为干预的情况下，预判市场波动在交易所内何时下跌，何时复苏。因此，我们可以期望消除如闪电崩盘的某些“灾难”，算法可以直接编程到芯片中，以提高效率，并使得通信变得更加容易。同时，还可以对特定的全局规则和终止开关进行编程。 想象一下，如果一个系统,具有广阔的大数据、诸如物联网和互联网速度以及gigaflops处理结构化和非结构化数据的能力，并且囊括全球实时新闻以及当前和全球历史股票数据于一个算法引擎中，那将会是多么强大！ 如今，算法交易应是我们值得重视的事。 原文发布时间为：2018-08-07本文作者：Viraj Bhagat本文来自云栖社区合作伙伴“BigQuant”，了解相关信息可以关注“BigQuant”
2018-08-07

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