Recent progress in deep learning, a special form of machine learning, has led to remarkable capabilities machines can now be endowed with: they can read and understand free flowing text, reason and bargain with human counterparts, translate texts between languages, learn how to take decisions to maximize certain outcomes, etc. Today, machines have revolutionized the detection of cancer, the prediction of protein structures, the design of drugs, the control of nuclear fusion reactors etc. Although these capabilities are still in their infancy, it seems clear that their continued refinement and application will result in a technological impact on nearly all social and economic areas of human activity, the likes of which we have not seen before. In this article, I will share my view as to how AI will likely impact asset management in general and I will provide a mental framework that will equip readers with a simple criterion to assess whether and to what degree a given fund really exploits deep learning and whether a large disruption risk from deep learning exist.


翻译:深度学习机器的最近进展,已经使得机器拥有了显著的能力:它们可以阅读和理解自由流动的文本,与人类进行推理和讨价还价,翻译不同语言的文本,学习如何做出决策来最大化某些结果等等。今天,机器已经革新了癌症的检测、蛋白质结构的预测、药物的设计、核聚变反应堆的控制等等。尽管这些能力还处于初级阶段,但显然它们的不断完善和应用将对人类活动的几乎所有社会和经济领域产生技术影响,这是我们以前从未见过的。在本文中,我将分享我的看法,认为人工智能将很可能对资产管理产生影响,并提供一个思维框架,为读者提供一个简单的标准来评估一个给定的基金是否真正利用深度学习,以及是否存在来自深度学习的大规模颠覆风险。

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