在MTS使用人工智能 - 页 28

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new_year_pine:

我一直在思考这个 思想实验。

...

我也无法理解那些试图通过研究生物的大脑来理解被称为 "心灵 "的现象的人。

思想只是一种技术...

为什么要研究实现该技术的 "设备"？这就像在研究计算机 "硬件 "的同时，试图理解一个存档者如何设法 "压缩 "文件一样

 

Я тоже никак не могу понять людей, которые пытаются понять суть явления, имеющего название "разум", изучая мозг живых существ 

思想只是一种技术...

我认为它比这更微妙和复杂。毕竟，动物有时也会表现出类似于神经网络的行为（尤其是接受训练的能力）。人类与他们的不同之处在于存在反身性：能够意识到自己行为的动机。相反，我的帖子证明了使用神经网络并不是万能的，无论使用哪一种：算法或动物。而两者之间可以做一个相当直接的类比（蟑螂的随机决定和价格图表的随机徘徊）。

我想对正在讨论的文章再做一些评论，为此我需要再次回忆一下蟑螂的情况。

蟑螂能经受多少次电击才会死亡或得到糖？ (显然，人们假设通过吃糖，它能恢复全部力量和健康。)这个问题其实并非空穴来风：毕竟，一只杀不死的蟑螂相当于一个 "杀不死的"（无限的）存款。当然，你可以在培训阶段使用一个非常大的（几乎是无限的）演示存款。另一方面，一只几乎无坚不摧的蟑螂会学到什么吗？他只会注意 "胡萝卜"，而不是 "大棒"，这已经违反了与外汇的类比，因为外汇不会原谅错误。 另一方面，如果蟑螂提前死亡，你将不得不训练一个新的。


尤里-雷舍托夫，在测试你的策略时，你首先应该证明的不是股权（可能是随机的正数或负数），而是线性过滤器系数向一些所谓的 "真实 "值的收敛。此外，收敛性应该是很明显的：训练样本的长度越大，实验值和真实值之间的距离就越小。

为什么股权可以是负数？你一直说，神经网络只能确定价格运动的方向，而不能确定其价值。想象一下，每10次成功的交易中就有一次不成功的交易，这就抵消了成功交易的所有利润。然后，一个有利可图的策略变成了一个失败的策略，尽管从形式上看，有利可图的交易比不成功的交易多。有必要为每笔交易设置相同的ST和TP（不是ST=TP的意思，而是每笔交易都相同）--只有这样，成功交易的数量才是决定性的，它可以被检验。我认为你在文章 中没有说过一个字。

最后，一旦放置了ST和TP，你需要以某种方式证明，图表上同一侧的 "幸运 "点总是比 "不成功 "点多。但我不知道如何能证明这一点。可能根本没有（因为可能没有）。

 
new_year_pine:

...即便如此，动物有时也会表现出类似于神经网络的行为...


这是可以理解的。

但是，你的帖子存在的事实表明，有些人出于某种原因，不是用有效的专业 "工具 "来检查数据中是否存在依赖性，而是花时间和精力来摆弄远非最好的 "设备"（大脑、神经网络）。

为什么？为什么......？(不清楚)

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