不玩扑克玩股票，DeepMind又一团队出走实业

科技网站TheNextWeb已对撰文喻为，“罗马教会AI听音乐桥牌够吃一天，罗马教会AI掌权行情够吃一辈子。”（Teach an AI to win at poker and you’ll eat for a day, teach an AI to dominate the stock market and you’ll be set for life.）

“我们的想法是，我们的正则表达式将听音乐正则表达式交割，而不是听音乐桥牌，”DeepMind前裁员，现EquiLibre Technologies联合先驱Martin Schmid已对在放弃CNBC美联社时回应。

不了解DeepMind的人也一般问道过AlphaGo。2016年，DeepMind开发的AlphaGo取得胜利进化世界棋艺冠军李世石，激起当今世界对AI的关注浪潮。2020年，在第14届核酸结构设计预测核心技术最重要评估（CASP）中，AlphaFold的预测远超了与Laboratory核心技术相当的准确度分数，预测核酸如何折叠的缺陷被认为已“理论上解决”。

Martin Schmid与Rudolf Kadlec、Matej Moravcik是打败进化的达拉斯桥牌AI（DeepStack）的Linux，他们已于1月回到DeepMind，创办人了EquiLibre Technologies（的公司用正则表达式挑选出股票和SSL本国货币的母公司）。

这之前不知道是近期从DeepMind亡命企业的第几家母公司，《The Next Web》甚至称DeepMind正在成为一个人才流失的企业工厂。这其中的EquiLibre Technologies之所以广受关注，情况在于创设开发团队的故真的节，也在于他们用DeepStack的核心技术路径进入行情。

大多数人可能会问道过打败世界棋艺冠军的AlphaGo，但不了解第一个在“一对一无限掷骰子达拉斯桥牌”击败职业拳击手的AI程序DeepStack。

与棋艺相同，达拉斯桥牌归入非完整数据博弈论应用领域。在某种程度上，AI更难在达拉斯桥牌球赛中取得胜利进化。因为棋艺特别是在僵持可见的落子，但达拉斯桥牌不仅底牌僵持不可见，同时还都有诈唬这样的心理战术。但DeepStack还是找到了超过顶尖德扑职业拳击手的路径，甚至让AI也该学会了诈唬。

在行情和SSL本国货币应用领域，通过AI同步进行选股、投资者、现金流十分可口，EquiLibre Technologies绝非第一个为了让用人工智能揭开行情神秘面纱的母公司，但他们实行的作法众所周知。

“那里的几乎交割之前是正则表达式，”Schmid回应，“我们只想继续做比现有正则表达式更好的正则表达式。”

典型的选股人工智能试图根据在历史上渐进“传闻”市场在此之后会发生什么。但Equilibre开发团队以创建极其复杂的正则表达式而闻名，十分需要大量数据即可获得成功最重要在于。他们将博弈论论与人工直觉结合，以获得优于其他基于计算器或人工交割作法的理论模型优势。

可以用一个简单的举例来说理解这一点。棋艺AI，包括十代AlphaGo，都需要通过学习在历史上上功夫的棋谱来不断强化自己的灵活性。但DeepStack十分需要大量数据，甚至十分需要计算海量的牌局可能会性就可以最重要在于。

Schmid回应，他十分担心监管机构会限制这项核心技术，因为其他母公司之前在继续做类似的真的。事实上，EquiLibre Technologies将与AI正则表达式选股新产品Candlestick和Yuyostox等竞争。

EquiLibre Technologies已取得许多私募者人的关注。施密德回应，迄今之前筹集资金了捷克共和国（母公司创办人于此地）迄今为止影响力也最大的种子轮融资，但拒绝谈及确切数字。“我的理解是，钱也许比初创企业更多的，风投却很难找到好的企业母公司。”