Dalla scatola "nera" alla scatola bianca
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  1. #1
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    Dalla scatola "nera" alla scatola bianca

    Grandioso avanzamento nell'intelligenza artificiale in questi giorni. Il passo avanti, forse quello definitivo, dopo il quale non penso occorra piu' altro.

    Le implicazioni nel trading e negli investimenti sono facilmente immaginabili.

    Artificial intelligence beats eight world champions at bridge | Artificial intelligence (AI) | The Guardian

    Explainability is a hot topic in AI.

    “Most of what the general public have heard in recent years about machine learning is based on black box systems such as AlphaGo, which is unable to explain to human beings how decisions are being made,” said Muggleton.

    Instead, NooK represents a “white box” or “neurosymbolic” approach.

  2. #2
    L'avatar di bandit
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    Circa un anno fa, lessi un articolo di un gruppo di azioni selezionate dalla AI, grazie al cielo non le ho comprate ma le misi a fare un portafoglio da seguire sul sito “investing”, il risultato fu deludente a dire poco, perdite a due cifre percentuali dopo manco un mese, peccato che l'ho cancellato poi.

    Sinceramente comincio a dubitare un po' di questa AI applicata ai mercati.

    ------------------

    Anzi no!

    Ecco l’articolo, il portafoglio ricostruito immaginando di aver comprato le azioni in apertura il giorno seguente e quindi il 4 marzo 2021 registra al momento una performance positiva del 28.5%

    L'Intelligenza Artificiale indica le 5 azioni del Ftse Mib meglio posizionate per battere il mercato - FinanzaOnline
    Ultima modifica di bandit; 20-04-22 alle 08:08

  3. #3
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    Citazione Originariamente Scritto da bandit Visualizza Messaggio
    Circa un anno fa, lessi un articolo di un gruppo di azioni selezionate dalla AI, grazie al cielo non le ho comprate ma le misi a fare un portafoglio da seguire sul sito “investing”, il risultato fu deludente a dire poco, perdite a due cifre percentuali dopo manco un mese, peccato che l'ho cancellato poi.

    Sinceramente comincio a dubitare un po' di questa AI applicata ai mercati.

    ------------------

    Anzi no!

    Ecco l’articolo, il portafoglio ricostruito immaginando di aver comprato le azioni in apertura il giorno seguente e quindi il 4 marzo 2021 registra al momento una performance positiva del 28.5%

    L'Intelligenza Artificiale indica le 5 azioni del Ftse Mib meglio posizionate per battere il mercato - FinanzaOnline
    L'intelligenza artificiale spesso e' strumentalizzata per ragioni commerciali, oppure per ignoranza della matematica.
    Nel suo libro sull'AI, Wilmott inserisce -con una doverorsa premessa espressa a malincuore - temi come la regressione lineare, la retta dell'equazione, il metodo dei minimi quadrati perche' molti credono che una parte della matematica che non conoscono affatto costituisca anch'essa parte dell'intelligenza artificiale.

  4. #4
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    La grandissima novita' di questa macchina che gioca a bridge e' la sua capacita' di mostrare le tecniche di apprendimento, che precedentemente non era possibile nel caso delle macchine che hanno vinto a Go oppure a scacchi.

    Da qui si diceva che le reti neurali sono una scatola "nera", in quanto sono noti i risultati ma non i procedimenti.

    Nel caso di questa macchina che gioca a bridge emerge la possibilita' di insegnare agli umani come perfezionarsi nel gioco.

    Analogamente, le macchine che nasceranno in futuro ispirate da questa macchina che gioca a bridge potrebbero insegnare a noi trader le tattiche, dopo averci mostrato come le hanno scovato.

    E questa l'avrai capito, la parte piu' importante del processo di apprendimento: insegnare a pescare il pesce dandoti la canna in mano, non portarti la pescata in tavola pronta da cucinare.

  5. #5
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    Per i cultori dell'AI: c'e' stato in questi giorni un risultato che molti giudicano straordinario, sebbene io lo consideri inferiore a questo raggiunto nel bridge.

    Si tratta del programma GPT-3 che era stato acquisito da Microsoft in quanto capace di scrivere articoli in cui non si riesce a distinguere che in realta' il programma "ci gira intorno" al tema senza esprimere contenuti originali e pregevoli.

    Questo programma sarebbe uno strumento straordinario per scrivere tesine di laurea ingannando i relatori piu' ingenui.

    Oppure per vincere concorsi statali senza aver studiato.

    Oppure per creare partiti politici "simil Chance il Giardiniere" attraverso comizi populisti dai contenuti all'apparenza irreprensibili.

    Per evitare tutti questi rischi e soprattutto i rischi di diffondere fake news a tappeto, Microsoft dopo l'acquisizione aveva deciso di non rendere pubblico il programma e nemmeno il codice.

    La novita' di questo programma e' che ora e' in grado di produrre autonomamente scritture per sceneggiati o riduzioni televisive. In pratica - se ho ben capito e nel caso non fosse cosi' mi scuso anticipatamente - il programma di intelligenza artificiale prende a caso un testo di un romanzo o di un qualsiasi testo e ci ricava automaticamente una sceneggiatura, ricostruendo ambienti, personaggi, costumi, luci, etc.

  6. #6
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    Capisco che quelli come me che non ne sanno nulla di AI, a parte una sfuocata e confusa idea di come potrebbe funzionare, di AI non dovrebbero nemmeno parlare.

    Tuttavia alcune considerazioni possono essere fatte anche da un profano credo.

    1. Immagino che nei grandi e famosi hedge found come Citadel e Reinassance coi soldi che hanno il livello di cui parli lo avranno superato da un pezzo e se ne guardano bene dal farci sapere che gioca bene anche a bridge.
    2. Se andate sul sito di Citadel per esempio vi sono una serie di figure richieste, nessuna di queste parla di AI. Attention Required! | Cloudflare ma neanche una dico, mi sembra strano.
    3. Sul sito di Renaissance invece ne cercano 1 che faccia ricerche in ML e 1 programmatore. Renaissance Institutional poi altri che gestiscano meglio le reti.

    Quindi di tutto di piu AI, ML, RN, AG ecc.. e poi Citadel viene multata dalla SEC per aver fatto “front running” ai suoi clienti.

    https://www.sec.gov/litigation/apdoc...hibits-1-6.pdf

    Pagina 5

    “Citadel has been fined for trading ahead of its clients, See FINRA letter of acceptance, waiver, and consent No. 2014041859401, July 16, 2020”

    Da qui mi taccio e lascio parlare chi sa sull’argomento.

  7. #7
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    Citazione Originariamente Scritto da bandit Visualizza Messaggio
    Se andate sul sito di Citadel per esempio vi sono una serie di figure richieste, nessuna di queste parla di AI
    Come accennavo sopra, l'attuale AI e' "black box", per cui non serve personale altamente specializzato. Basta immettere dati in entrata, possibilmente della miglior qualita', e le reti neurali massimizzeranno con facilita' il raggiungimento di qualsiasi funzione obiettivo. Nulla e' dato conoscere in una black box dei processi di analisi e trasformazione dei dati.

    Questa AI che hanno inventato per giocare e' bridge e che ha stracciato ben 8 campioni a Parigi, e' filosoficamente del tutto diversa da una black box: e' una white box. A differenza dell'altra e' capace di spiegare agli umani l'approccio empirico che ha utilizzato e le procedure e le trasformazioni effettuate, rendendo trasparente e comprensibile all'uomo ogni suo passaggio.

    Ne sparo una finale, nel tentativo di spiegare quanto tu hai rilevato. Dato che per quanto e' intuibibile dall'articolo postato non esistono (ancora) dei programmatori in grande numero di scatole bianche, Citadel e Renaissance non li troverebbero con delle semplici inserzioni alla ricerca di personale.

    Forse magari qui sul forum c'e' qualche esperto di intelligenza artificiale simbolica o, come la moda pretende di definire, intelligenza artificiale "neurosimbolica" che potra' smentirmi e ne sarei certamente lieto perche' imparerei una tassonomia piu' chiara del rapporto e della differenza esistente tra scatole bianche e scatole nere nel machine learning.

    Ciao

  8. #8
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    Il famoso computer Alpha Go che ha stracciato il supercampione coreano Lee See Dol a Go era una scatola nera.
    Anche l'altrettanto famoso computer Alpha Zero che ha stracciato il Re dell'algoritmo tradizionale fondato sull'architettura di Von Neumann, chiamato Stockfish (il pesce Baccala' in italiano) e diretta evoluzione del programma Deep Blue che sconfisse Kasparov e' una scatola nera.

    Ovviamente i giocatori di go e quelli di scacchi non si accontentano di una macchina basata su una scatola nera che sappia analizzare le loro partite e consigliare mosse migliori di quelle che hanno giocato in partite del passato. Vorrebbero apprendere dalla macchina come si puo' migliorare il proprio livello quantitativo di gioco.
    Purtroppo questo obiettivo non e' possibile attraverso una scatola nera e da quanto leggo sembra che sia un obiettivo che non sara' mai raggiungibile, a meno che non inventino reti neurali che sappiano esprimersi attraverso simbolismi comprensibili all'uomo.

    Si e' suggerito ad esempio che negli scacchi bisognerebbe giocare prematuramente l'apertura di pedone di torre "h2-h4", nel tentativo di emulare Alpha Zero che gioca tale mossa spessissimo, in contraddizione ai principi classici del gioco che si sono cumulati in centinaia di anni di pratica di gioco tra umani. Ebbene, spesso chi gioca la mossa di apertura di pedone di torre consigliata in talune posizioni dal computer Alpha Zero finisce per perdere la partita, perche' non possiede una comprensione cosi' sofisticata come possiede la rete neurale.

    E' come se tu ti mettessi le scarpe da football e cercassi di tirare le punizioni dalla distanza in cui le calciava Roberto Carlos nella speranza che il pallone possa prendere le sue stesse traiettorie micidiali. Avrai una delusione totale.

    Altrettanto e' accaduto anche con il Go, con i campioni del mondo cinesi che nulla capiscono della strategia della macchina fino a quando si rendono conto che la loro posizione e' meritevole di abbandono. Questo e' esattamente l'effetto "black box".

  9. #9

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    Vorrei portare un piccolo contributo ricordando alcuni elementi interessanti emersi quando la creatura di DeepMind si confrontò con alcuni giocatori umani a StarCraft II invece che a giochi più "rigidi" come quelli menzionati; la differenza in questo caso è che il giocatore deve agire su due livelli distinti: una microgestione delle proprie pedine che è un frenetico gioco di riflessi e una macrogestione della partita che è invece incentrata sul raccogliere risorse naturali, costruire un esercito e manutenerlo al meglio in attesa di trovare il momento opportuno per annientare l'esercito avversario.

    Se non ricordo male, la versione finale di "AlphaStar" (questo il nome dell'IA) si dimostrò ovviamente fortissima: capace di microgestire ogni singola pedina e ovviamente di rendere massimamente efficiente la gestione dell'economia; allo stesso tempo, però, ricordo che DeepMind non riuscì a far imparare per apprendimento rinforzato ad AlphaStar alcuno schema vincente come invece accade nelle classiche "gym" in cui il pupazzo deve evitare di finire nel fosso o la macchina deve parcheggiare senza fare il paraurti agli altri autoveicoli.

    Alla fine DeepMind fu costretta a ricorrere a una tecnica diversa: invece di lasciare che l'IA imparasse in autonomia come affrontare un gioco con fin troppi gradi di libertà, AlphaStar fu addestrata su una enorme base dati di partite giocate da giocatori umani, quindi di fatto imparando da essi regole non scritte e che difficilmente potevano essere codificate allo stesso modo con cui si codificano quelle di giochi da tavolo tradizionali.

    Questo può dirci qualcosa sui limiti dell'applicazione alla Borsa: per quanto l'apprendimento per rinforzo possa approssimare meravigliosamente bene tabelle di stato-azione-ricompensa su sistemi molto complessi, è pur sempre richiesto che delle regole esistano e siano definite; dopodiché la complessità del sistema può essere gestita mediante deep learning invece di codificare una enorme quantità di scenari e combinazioni di stato-azione-ricompensa come avviene nelle catene di Markov o di invetare funzioni da interpolare nei problemi economici classici di Value Function Iteration.

    Ma, quando nemmeno le regole di base esistono, trovare una policy comportamentale ottimale non è banale.

    A mio modesto avviso la Borsa non è troppo diversa da un gioco come StarCraft II: la microgestione degli ingressi e delle uscite deve andare a braccetto con la "comprensione" del contesto in cui queste avvengono se non ci sono vantaggi iniqui e tecnologici come la colocazione; una IA può imparare e migliore schemi vincenti di terzi a patto di poterli apprendere, eppure è proprio la ricerca di quegli schemi a essere il vero obiettivo... come una IA lasciata a se stessa non è stata in grado di capire come giocare a un gioco senza regole prima di aver potuto copiare gli esseri umani, allo stesso modo mi chiedo se una IA lasciata a se stessa possa capire delle regole "nascoste" nei mercati a forza di prendere ricompense sbagliando ingressi e uscite.

    Con la differenza che in Borsa di umani capaci di prevedere ingressi e uscite da cui copiare non ce ne sono.

  10. #10
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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    Vorrei portare un piccolo contributo ricordando alcuni elementi interessanti emersi quando la creatura di DeepMind si confrontò con alcuni giocatori umani a StarCraft II invece che a giochi più "rigidi" come quelli menzionati; la differenza in questo caso è che il giocatore deve agire su due livelli distinti: una microgestione delle proprie pedine che è un frenetico gioco di riflessi e una macrogestione della partita che è invece incentrata sul raccogliere risorse naturali, costruire un esercito e manutenerlo al meglio in attesa di trovare il momento opportuno per annientare l'esercito avversario.

    Se non ricordo male, la versione finale di "AlphaStar" (questo il nome dell'IA) si dimostrò ovviamente fortissima: capace di microgestire ogni singola pedina e ovviamente di rendere massimamente efficiente la gestione dell'economia; allo stesso tempo, però, ricordo che DeepMind non riuscì a far imparare per apprendimento rinforzato ad AlphaStar alcuno schema vincente come invece accade nelle classiche "gym" in cui il pupazzo deve evitare di finire nel fosso o la macchina deve parcheggiare senza fare il paraurti agli altri autoveicoli.

    Alla fine DeepMind fu costretta a ricorrere a una tecnica diversa: invece di lasciare che l'IA imparasse in autonomia come affrontare un gioco con fin troppi gradi di libertà, AlphaStar fu addestrata su una enorme base dati di partite giocate da giocatori umani, quindi di fatto imparando da essi regole non scritte e che difficilmente potevano essere codificate allo stesso modo con cui si codificano quelle di giochi da tavolo tradizionali.

    Questo può dirci qualcosa sui limiti dell'applicazione alla Borsa: per quanto l'apprendimento per rinforzo possa approssimare meravigliosamente bene tabelle di stato-azione-ricompensa su sistemi molto complessi, è pur sempre richiesto che delle regole esistano e siano definite; dopodiché la complessità del sistema può essere gestita mediante deep learning invece di codificare una enorme quantità di scenari e combinazioni di stato-azione-ricompensa come avviene nelle catene di Markov o di invetare funzioni da interpolare nei problemi economici classici di Value Function Iteration.

    Ma, quando nemmeno le regole di base esistono, trovare una policy comportamentale ottimale non è banale.

    A mio modesto avviso la Borsa non è troppo diversa da un gioco come StarCraft II: la microgestione degli ingressi e delle uscite deve andare a braccetto con la "comprensione" del contesto in cui queste avvengono se non ci sono vantaggi iniqui e tecnologici come la colocazione; una IA può imparare e migliore schemi vincenti di terzi a patto di poterli apprendere, eppure è proprio la ricerca di quegli schemi a essere il vero obiettivo... come una IA lasciata a se stessa non è stata in grado di capire come giocare a un gioco senza regole prima di aver potuto copiare gli esseri umani, allo stesso modo mi chiedo se una IA lasciata a se stessa possa capire delle regole "nascoste" nei mercati a forza di prendere ricompense sbagliando ingressi e uscite.

    Con la differenza che in Borsa di umani capaci di prevedere ingressi e uscite da cui copiare non ce ne sono.
    Wow che sponda!

    Non conosco StarCraft nello specifico, ma immagino che i motori RTS siano simili a quelli della serie Age of Empires.

    Io programmavo i file AI di Age of Kings ("Blacksmith" era il luogo di sviluppo delle tecnologie militari); un anno ci fu proprio un contest fra università europee.

    Per chi conosce il gioco, io mi confrontavo in multiplayer contro le AI di Cosmos e Alliance Empire al livello massimo.

    Per la mia esperienza, a parte la maggior efficienza nell'approvvigionamento e nello sviluppo, il vero plus delle AI è nella capacità illimitata di "spionaggio e intelligence" rispetto agli umani che hanno solo due occhi. Dagli umani devono apprendere a quali obiettivi nemici dare le priorità.

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