AD
在高盛看来，出现这种情况并不难理解，正因为同样的道理，销售人员以及交易员等岗位短期内还不到能被取代的时候。
美国媒体援引高盛风险管理系统SecDB的首席架构师Michael Dubno称，这些人脑中对现实世界的“精神图谱”要远比绝大多数计算机系统所能构建的要复杂。他认为，短期来看，AI的发展并不像人们普遍预期的那样快。他称：
它（AI）会经历一些起起伏伏，最初看上去好像能够解决所有问题，但实际上后来只能解决很少的一部分，再后来就趋于沉寂了。
然而从现实世界来看，人们对机器学习的期待似乎仍然处在“能够解决所有问题”这个阶段，这也是对冲基金对机器学习投入乐此不疲的一个重要原因。
华尔街见闻此前曾提到，摩根大通全球股票电子交易负责人Daniel Ciment表示，内部代号为LOXM的AI程序从今年一季度起已在欧洲股票算法业务中投入使用，计划在四季度将其运用扩大至亚洲及美国地区。
据他介绍，LOXM并非只是机械地执行，它的特色在于能够利用“深度强化学习”方法，从过去几十亿条实盘和模拟盘的历史交易中进行学习总结，归纳经验和教训，以解决更加复杂的问题，比如怎样才能在不惊扰市场价格的情况下大量抛售股票。
早在今年3月，全球最大资产管理公司贝莱德做的更加激进。该公司一次开掉了7个基金经理，并用计算机算法取而代之去做量化投资策略。
这些事实都让机器学习吸足了注意力，也成为其持续火热的重要推手。但是和上述高盛观点一样，知名市场研究公司Gartner也认为，尽管机器学习如日中天，但过度的期待和冰冷的现实之间的差距，意味着这个概念的火热终将走向幻灭。
Gartner在8月发布的报告中表示，作为一种新兴技术，机器学习已经走到了“期待膨胀的顶部”，如今正朝着“幻灭的底部”移动。
