Uso de la inteligencia artificial en MTS - página 28
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He estado pensando en este experimento mental:
...
Yo tampoco puedo entender a las personas que intentan comprender el fenómeno llamado "mente" estudiando el cerebro de los seres vivos
La mente es sólo una tecnología...
¿Por qué estudiar el "equipo" que implementa la tecnología? Es como estudiar el "hardware" de los ordenadores y tratar de entender cómo un archivador consigue "comprimir" los archivos
Я тоже никак не могу понять людей, которые пытаются понять суть явления, имеющего название "разум", изучая мозг живых существ
La mente es sólo una tecnología...
Creo que es más sutil y complicado que eso. Al fin y al cabo, también los animales muestran a veces un comportamiento similar al de una red neuronal (en particular, la capacidad de ser entrenados). Los humanos se diferencian de ellos por la presencia de la reflexividad: la capacidad de tomar conciencia de los motivos de su comportamiento. Más bien, mi post demostró que el uso de una red neuronal no es la panacea, sea cual sea la que se utilice: un algoritmo o un animal. Y se puede establecer una analogía bastante directa entre ambos (las decisiones aleatorias de una cucaracha y el deambular aleatorio de un gráfico de precios).
Quiero hacer algunas observaciones más al artículo que se está debatiendo, y para ello tengo que volver a recordar lo de la cucaracha.
¿Cuántas descargas eléctricas puede soportar la cucaracha antes de morir o de tomar azúcar? (Se supone que, al comer azúcar, recupera toda su fuerza y salud). En realidad, la cuestión no es ociosa: al fin y al cabo, una cucaracha no matable equivale a un depósito "no matable" (infinito). Por supuesto, puede utilizar un depósito de demostración muy grande (casi infinito) en la etapa de formación. Por otro lado, ¿aprenderá algo una cucaracha prácticamente indestructible? Sólo prestará atención a la "zanahoria", no al "palo", lo que ya viola la analogía con el forex, que no perdona los errores. Por otro lado, si la cucaracha muere antes de tiempo, habrá que entrenar a una nueva.
Yuri Reshetov, al probar su estrategia, debería demostrar, en primer lugar, no la equidad (que puede ser positiva o negativa al azar), sino la convergencia de los coeficientes del filtro lineal a unos valores llamados "verdaderos". Además, la convergencia debe ser pronunciada: cuanto mayor sea la longitud de la muestra de entrenamiento, menor será la distancia entre el valor experimental y el valor verdadero.
¿Por qué el patrimonio puede ser negativo? Sigues diciendo que la red neuronal sólo puede determinar la dirección del movimiento del precio, pero no su valor. Imagine que por cada 10 operaciones exitosas hay una fallida, que anula todas las ganancias de las exitosas. Entonces una estrategia rentable se convierte en perdedora, a pesar de que formalmente hay más operaciones rentables que fallidas. Es necesario establecer para cada operación el mismo ST y TP (no en el sentido de ST=TP, sino el mismo para cada operación) - sólo entonces el número de operaciones exitosas será decisivo y se podrá comprobar. Creo que no has dicho ni una palabra sobre esto en tu artículo.
Por último, una vez colocados el ST y el TP, hay que demostrar de alguna manera que siempre habrá más puntos "afortunados" en la carta en el mismo lado del plano que puntos "fallidos". Pero no tengo ni idea de cómo se puede demostrar esto. Probablemente no (porque probablemente no lo sea).
... Aun así, los animales muestran a veces un comportamiento similar al de una red neuronal...
Eso es comprensible.
Pero, el mero hecho de la existencia de tu post demuestra que hay gente que, por alguna razón, en lugar de examinar los datos en busca de la presencia de dependencia en ellos con eficaces "herramientas" ESPECIALIZADAS, dedica el tiempo y el esfuerzo a juguetear con unos "equipos" que distan mucho de ser los mejores (cerebros, redes neuronales).
¿Por qué? ¿Por qué...? (no está claro
)