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机器人炒股真的靠谱吗
作者：周艾琳
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【机器人炒股真的靠谱吗】从最初的记价板记录交易的1.0阶段，到K线图、基本面研究、各种技术指标等的2.0阶段，发展到了现在越来越依靠人工智能技术的3.0阶段。
　　从最初的记价板记录交易的1.0阶段，到K线图、基本面研究、各种技术指标等的2.0阶段，发展到了现在越来越依靠人工智能技术的3.0阶段。
　　当“阿尔法狗”横扫李世石，人工智能似已无所不能。
　　6月下旬，消息曾导致全球市场巨震。然而据《第一财经日报》记者获悉，国内某款炒股系统(“智能投顾”，Robo-advisors)布局黄金主题，当天获利逾10%；同样，在今年2~6月间，该系统所选择的一揽子“无人驾驶”主题累计收益达70.16%。
　　“智能投顾本质上就是投资系统，其投资能力和长期可持续业绩才是核心竞争力。其背后团队必须包括有多年投资经验的基金经理，并将策略人工智能化。”羽时金融董事长兼首席投资官李延刚在接受《第一财经日报》专访时表示。他也正是上述获得良好成绩的“羽时炼金术”智能投顾系统的创始人。
　　自2012年以来，智能投顾发展迅猛，海外则主要以的Betterment、Wealthfront和MotifInvesting为主。截至2015年末，智能投顾管理资产规模已达500亿美元(占总规模的近0.1%)，预计到2020年有望突破2.2万亿。
　　“机器人炒股”这一在中美大热的概念，究竟面临什么机遇与挑战？
　　李延刚表示，当前智能投顾系统主要依靠的是量化投资技术和大数据挖掘技术。中国股市发展从最初的记价板记录交易的1.0阶段，到K线图、基本面研究、各种技术指标等的2.0阶段，发展到了现在越来越依靠人工智能技术的3.0阶段，智能投顾大发展时代已经来临。
　　核心：人的经验+人工智能
　　野村证券在近期发布的金融科技专题报告中指出，智能投顾总体有几大功能：投资者评估(风险承受的能力和意愿)；建立投资组合，即筛选指数基金()、多元化策略等；模拟动态市场表现。
　　而较之传统的资产管理模式，智能投顾的优点首先在于提供更优惠的投资建议(投资顾问的平均费用为整体投资组合价值的1.3%，而机器人投顾则仅为0~0.5%)，且起投门槛更低(美国智能投顾的门槛为美元，一般的则需美元)；其次，采用基于算法的量化投资；第三，是能够更自由地获得可比数据。
　　但李延刚对记者强调，在中国，一个真正优秀的智能投顾系统背后，投资经验和人工智能是两大不可或缺的关键。
　　李延刚曾任加拿大伦敦资产管理有限公司基金经理以及副总裁，2010年和2011年他管理的中海量化基金业绩稳定在20多位，一度排名全市场第一。
　　他认为，智能投顾必须具备三大特质：团队必须有具备多年投资经验的基金经理，“要知道如何系统化管理投资研究过程，而且能够把投资经验总结成可复制的模式”；第二，要利用这一可复制模式做筛选及量化投资；最后，要借助先进工具，寻找团队将策略人工智能化。
　　当前，“羽时炼金术”系统的运作模式主要为——建立全方位的股票分析大数据系统对投资机会进行多角度的分析筛选，包括结构化和非结构数据，如实时抓取众多的公开信息，包括公告、年报、并购重组资讯等；搜集整理上市公司对外调研记录；监测投资者关系互动平台等。
　　有时因调研内容非常细碎，很难结构化，因此“机器+人工干预”仍是当下的主要模式。不过李延刚称：“将来随着挖掘技术不断优化，人工监控管理的必要性就会下降，成本也会下降。”
　　中美模式存差异
　　横向比较，中美智能投顾的差异仍十分明显。
　　“例如美国的Betterment和Wealthfront等侧重于大类资产配置，并以指数基金(ETF)为依托，而国内一般投资者的投资标的仍局限于股市和市场，因此当前中国智能投顾仍侧重布局A股。”李延刚介绍。
　　美国的智能投顾系统与国内相比，标的更为多元。作为世界上规模最大、增长最快的在线理财咨询公司，Wealthfront提供的主要产品和服务是自动化的投资组合理财咨询服务，包括为用户开设、管理账户，及进行投资组合的评估。
　　当前Wealthfront管理资金规模约20亿美元，咨询费率约为0~0.25%。值得一提的是，其税收损失收割服务(Tax-lossHarvesting)每年能为投资表现增效2.03%。诀窍是将当期亏损的证券卖出，用已经确认的损失来抵扣所获投资收益的应交税款(主要是资本利得税)，投资者可以将这些节省的税款再投资，从而使得投资者税后收益最大化。
　　智能投顾的中国机遇与挑战
　　中国智能投顾行业的发展空间大于美国，但挑战与机遇共存。
　　“基于市场研究预测，智能投顾行业在美国是500亿到600亿的美元，在中国市场规模可能会更大一点。这是因为中国有13亿人，通过的媒介，投资理财需求的市场前景是非常光明的。”中国人民大学汉青研究院教授、“长江学者”青年学者李勇指出。
　　目前，国内出现了弥财、平安一账通、股市通等主打机器人投顾概念的产品。
　　例如，弥财号称为中国版的Wealthfront，其于2015年4月获得高瓴资本、清流资本1000万人民币天使投资。较为特别的是，弥财的投资标的涵盖了175个国家，海外投资组合包含8只ETF(股市和债市)。据悉，其6只ETF来自领航(Vanguard)，另外两只是(BlackRock)旗下的安硕(iShares)ETFs.
　　此外，“羽时炼金术”系统旨在为投资者解决两大问题——“选策略”、“选股票”，以及“市场晴雨表”(又叫择时)。该系统通过智能化投资系统和事件驱动策略，分析市场海量资讯，智能匹配相关热门个股。据本报记者梳理“羽时炼金术”的过往表现，一般主题投资收益都在10%~30%，唯有于7月28日下架的“体育主题”跑输大盘(-6.23%).
　　李延刚表示，智能投顾预计将会改变投资者的投资理财方式，借助系统自主管理投资组合，摆脱了目前把资金交给基金管理机构不放心、不透明的问题，也解决了从证券交易中介机构得不到有效投资等的窘境。
　　不过肯阳资本中国区总经理李向辉也对《第一财经日报》记者指出，“智能投顾现在尚无统一定义，更不要说监管了。”
　　野村指出，长期来看，与个人理财顾问相比，机器人投资顾问还存在许多局限。
　　第一，人工智能所依赖的深度学习技术是一个“黑箱”。比如，即便是算法开发者本人，都无法预知机器人的下一个决定到底是什么。这给机器人投顾的工作带来了不确定性，也让投资者增加了不信任感。
　　其次，对于用于训练算法的数据而言，数据隐私和数据脱敏(datademasking)的监管框架仍然缺失。面对人工智能强大的数据挖掘和信息处理能力，个人隐私在机器人面前宛如一层薄纱。
(责任编辑：DF208)
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强国社区-人民网说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？涵菲财经百家号人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。首先是ReinforcementLearning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗?也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗?应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。股价 = f(政策因素, 公司情况，市场因素, 历史股价，上一年历史股价, 某个股民自杀的影响...)然而这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候会不准确，这是因为，你的模型很难把所有的 因素都考虑进来。而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图：一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。那么是不是预测股价是就是不可能的呢？事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它们都能表示复杂的hidden variables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。但是这里所说的将人工智能技术应用于股市，大部分不是说让人工智能代替人去做决策，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：1基本面分析简言之，就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V，（Volume数据大）,（Velocity更新快）,（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在第一时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。其他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。（2）利用Twitter Volume(相关Twitter的发帖数量）2. 技术分析传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道; 事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全世界关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟１８００天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。涵菲财经百家号最近更新：简介:观天下财经市场就在这里作者最新文章相关文章脑极体微信：ff
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315丨别骗我了，这些人工智能都是假的
[ 亿欧导读 ]
到了今年，很多跟风玩概念的投机者都去做区块链了，AI造假可能相对少了一些。但AI这东西有种天然优势，就是它本身的科幻色彩非常浓重，很容易让消费者产生各种“奇妙”的联想，最终忽悠一下钱就到别人口袋了。
就像其他互联网概念一样，AI火起来之后同样带来了无数跟风者。他们以千奇百怪的姿态把自己“AI化”，有的有名无实，有的干脆无名也无实。去年就有专家判断说市面上90%的AI是假的，这个比率大概没什么问题。
到了今年，很多跟风玩概念的投机者都去做了，AI造假可能相对少了一些。但AI这东西有种天然优势，就是它本身的科幻色彩非常浓重，很容易让消费者产生各种“奇妙”的联想，最终忽悠一下钱就到别人口袋了。
时值3·15，让我们来盘点一下，今天大家可能会碰上哪些假AI。需要说明的是，我们所列举的问题，绝不意味整个相关行业都是假的，就像“假奶粉”并不等于“所有奶粉都是假的”一样。只是我们需要留神一下这些已经有泛滥趋势的问题，不要轻易“以身试AI”。
尤其值得注意的，是很多打着AI名头的骗局，开始把目光转向了学生与儿童市场。这个就很过分了。
一、包教包会包分配的AI培训
今天，我们随便搜一下“”，或者在今日头条这类平台看过“人工智能”相关内容，马上就会被一大波广告找上来。没错，它们就是告诉你“学习30天～60天，月薪3万起”的人工智能培训。
整个AI产业现状确实面临人才严重匮乏，有编程经验的朋友转行做机器学习、NLP等热门行业天然就有优势，产业间的人才迁移合情合理，自我提高更是完全没有问题。
但是一定要注意的是，人工智能绝不是神奇的魔术棒。零基础学个几十天突然月薪几万，这个大概只有梦中才能出现。事实上，AI产业抛出高薪的大多是有研发能力的高端人才，学历和经验都不能少。虽然产业火了会带动收入普遍上升，但绝不会有企业给几个月速成的人才高薪的。
根据我们了解到的情况，目前AI培训机构，尤其是大打宣传战的，多半是IT培训机构临时拼凑的讲师和教程，缺乏体系教学能力，也不能授予有价值的资质。甚至很多教材都是东拼西凑，把通用Python教材加上一些AI开发社区分享的数据集和教程，弄出来好像什么都学了，但是什么也没学会。
没学会？人家还有办法呢，报名VIP课程和1对1培训呗。
所以说，想要学AI，一定要找正规专业的培训机构。另外其实很多大公司都有免费或者收费低廉的公开课分析，开发社区经常也有大神分享很全面的教程。好好了解一下这些，其实还增加了对AI行业的感悟。
总之一句话：风生水起的AI培训，承诺教学时间越短，许愿学成薪资越高，坑就越大。
二、神鬼莫测的大脑训练仪
中国家长的焦虑，那叫做一个值钱。只要孩子不输在起跑线，爹妈可以瞬间进入“钱就是大风刮来的”模式。
而这个起跑线在哪，那可就是个问题了。拼学习成绩之前，要拼多才多艺；拼才艺之前，要拼身体素质；身体素质都不够了，咱们直接拼大脑……
于是，如何让孩子更聪明，变成了一项可歌可泣的事业。早先有各种补品小药片，后来有各种智力开发训练营。到现在，干脆就有了用人工智能大脑训练仪，开发你家孩子的大脑。
说实话，大脑训练仪这种东西是如何跟AI扯上关系的，至今都是个谜。这类设备在电商已经被清理的差不多了，但很多小区里、胡同里神秘的店铺门面上，还是写着“用人工智能开发孩子大脑，八岁顶人家十八岁”。
这类仪器，玩法往往是让孩子带上一个头箍，用脑电波来控制玩具，或者是带上VR眼镜，看一段让人头晕目眩的动画。
其实用微电极收集脑电波来操纵玩具，目前技术已经比较成熟了。技术原理无非就是感知到人体微弱的脑电，然后触发玩具的遥控开关而已。作为一种游戏方式还是蛮酷的，但能开发大脑就基本靠胡扯了。看VR来开发大脑更是无稽之谈，把孩子看近视倒是有可能。
更有甚者，是用这类东西进行胎教，给怀孕母亲带上头箍、VR眼镜一通折腾，想想都觉得欠揍。人类对大脑的认识还非常有限，家长们还是别太着急的好。
三、换汤不换药的AI炒股
很多人都听说过，机器人理财、AI炒股是AI技术与金融结合的重点方向。华尔街和各大银行都斥巨资投入开发，这个总应该是靠谱的吧？
很抱歉，还是不靠谱。
尤其是在AI炒股这件事上，目前可以说人类的技术还非常初级，科技巨头和顶级学府研发的炒股机器人，放到模拟环境里基本都失败了。
很大程度上，这是因为机器炒股的根本逻辑是利用增长曲线的马尔可夫性，推测股票未来的波动情况。但这种逻辑的基础是股票一定会有规律的连跌或连涨，但影响股价的因素太多了，显然这是不可能实现的。
也有人尝试研发对信息进行及时跟进的机器学习系统，比如一旦出现相关利好消息就马上买进。但其实人类炒股也是这么操作的，用机器换来的几秒时差，对股市来说可以忽略不计。
AI这东西，更适合有规律的数据运动，而股票显然不是其中之一。那么今天我们能看到那么多“AI选股”“AI股票大师”都是什么呢？反正除了AI，是什么都有可能……
其实，机器选股在AI火热之前就流行了很多年，无非一种低劣骗术而已。所谓“AI炒股”，在今天只是这类骗局换个噱头——真要炒股稳赚，人家凭什么几百几千一套地卖给你？
也许未来有一天，真的能开发出只赚不赔的AI选股神器吧。但是大家都不赔，股市还玩什么呢？
四、各种“智慧”项目
前几年开始，各种各样的“智慧”突然进入到了我们生活之中。什么智慧医疗、智慧景区、智慧城市等等等等。当然不是说这类项目都是假的，只是“智慧”两个字太宽泛了，又加上有政策利好和地方政府支持，各种花样繁多的“智慧”就上马了。
到了今天，各种“智慧”项目的标准表达方式是这样的：以、、人工智能为驱动，结合什么什么，达到什么什么，积极实现什么什么什么。没错，人工智能已经是标准话术。
但是这里面到底有没有人工智能呢？不一定。
确实很多优质企业，正在尝试用各种AI解决方案来探索“智慧生活”相关项目。但也有很多产业相关企业，提供的AI技术徒有其表。比如耗资巨万，最后就弄了几台人脸识别或者语音打卡的机器，还经常性出故障……
还有一些企业，就是给景区、医院等地方做了个扫码支付，这也要叫人工智能那就真的令人费解了。
所谓的“人工智能”里，只有一点点“智能”我都忍了，但只有“人工”，就比较过分了。
五、培养不出AI原住民的少儿编程教育
人工智能发展带来的最坏结果是什么？大量自动化导致失业？人工智能觉醒占领地球？其实这些问题离我们都还很远，人工智能带来的最坏结果，显然是为小朋友们增负，让大量家长为孩子们报了少年编程班。
去年夏天，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》其中提到了重视中小学编程教育，并为一些机器人竞赛加入了应试加分机制。一下子大量培训机构伺机而动，推出了少儿编程、少儿机器人教育、少儿创客教育等等一系列课程。
可目前这些培训机构之中尚未出现统一的行业标准，执教人员素质良莠不齐，很多培训机构主要的盈利方式是加盟费、卖教具（编程软件以及机器人等），甚至还打出让客户付费3年、40天实现创业梦等等夸张的宣传话术。
一位曾经上过两年乐高编程的学生告诉我们，培训机构很少会让学生做自己想做的，大部分时候是在针对竞赛题目进行教学。编程教育本意是培养学生的创造性和动手能力，这样针对应试的教学是否本末倒置，搞错了根本目的？
而知乎上也有匿名用户表示，自己曾经面试过三线城市的少儿编程教育机构，领导、同事几乎都没有受过相关教育，工作考核指标是课程、教具的售卖数量，因为儿童的家长大多数对编程毫无认识和了解，所以这是一门“怎样都不会露馅”的生意。
这样的伪编程教育，真的能为我们培养出AI原住民吗？
六、令人怀疑AI智商的伪人工智能电影
我们此前介绍过很多跟人工智能有关的科幻作品，让我们恨的《终结者》，让我们爱的《超能陆战队》，还有让我们想对Siri如此这般那般的《Her》。可以说相比自动驾驶和移动AI，我们对于影视中人工智能形象的记忆更加清晰。
在人工智能浪潮来临，又有一批新的相关题材影视剧进入了我们的视野，其中不乏一些经典作品，比如《西部世界》和《黑镜》。
当然，这时候少不了我国的网大、网剧参与，毕竟他们才是最会、最敢也是最舍得蹭热点的人，让我们这些自媒体人自愧不如。
如今人工智能大热，网络影视人们怎么会放过这个大热点？加上网络影视一贯熟悉的魔幻、玄幻题材很容易踩上“建国以后不能成精”的广电红线。去年3月国务院也提出了“繁荣科普创作，推动制定对科幻创作”的扶持政策，2018年网络影视显然把科幻题材当初了重头戏。数据显示，目前由优酷、爱奇艺等筹拍的科幻题材影视剧就达到了20余部，更别提那些游荡在横店和高碑店的野生影视公司了。
可目前大多数涉及到人工智能题材的网络影视，都充分暴露了我国网络影视从业者对人工智能的无知。这类影视都有一个共同点，AI一定要以人类形态出现，基本都是大胸美女，唯一能体现出科技感的就是银色紧身服和诡异的发型（女演员脸上的玻尿酸和假体一定程度上也体现了广州的整形科技）。AI一定是不苟言笑、不能理解感情的，但最后又一定要对男主产生感情从而觉醒。如果看过日本电影《我的机器人女友》，一天就能写出无数个这样的剧本。
就拿最近正在大力宣传的《超级App》来说，超级人工智能是个“活在”电脑里的App这一设定本身就充满了BUG，同时人工智能本来已经上天入地无所不能了，最后还要通过帮助主角追求女孩，并在过程中“学会了爱”。而这一切居然是人工智能的阴谋，目的是让主角帮助其升级好让它统治地球？其实你直接去统治地球也没什么阻碍的好不好！
这样强行的爱情戏和反转结尾让这部粗制滥造的科幻片更加尴尬，把片中的人工智能换成妖精、魔鬼都毫无违和感。如果2018中国科幻电影元年要从这样的电影开始，我希望各位影视人手下留情，多关注关注宇宙题材，不要再让人工智能丢人了。
其实看过上面的案例就会发现，这些“假”AI项目和一切的假货一样，本质上体现的就是造假者的又坏又懒。造假者擅长出产一切粗制滥造的东西，不管是技术、产品、教育还是影视，而为了卖出这些这些劣质商品，他们跟随着一个又一个风口，把同样的劣质商品撞到不同的框架出去。
我们也要反思自己，为什么会中了这些换汤不换药的骗术。别的领域不敢说，在AI领域中多半是来自于新技术信息差带来的焦虑与好奇。我们因为不懂AI，却又被AI风潮落下，只好在缺乏基本分辨能力的前提下一次次步入造假者构建的貌似高科技的AI陷阱中。
5月25日，相约北京·千禧酒店，与安防大咖共话安防AI创新千人峰会，人脉、资源、投资人都在这里！亿欧呈献一场安防行业盛宴。
在安防、警务、刑侦、交通场景，AI无论在视频、图片、语音、文本等方向的突破，还是在资本和需求的推动下，都展示了创新改造者姿态。这次浪潮来得尤其猛烈，我们相信，AI正改变安防，AI正为安防带来创新。
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