机器人顾问技术发展受到哪些趋势刺激？

数据无处不在

每一天，人类会创造 25亿GB的数据。创新者和开发者从无穷无尽的来源访问数据。例如，美国各州和政府开始开放数据，就连美国国内收入署和美国人口统计局也打开数据。不只如此，教育、协会和非盈利组织也都参与进来。

正因如此，我们才会看到新的数据型业务模式越来越流行。有了新咨询服务的支持，消费者更加强大，这一点最让人兴奋。新咨询服务给消费者带来了决策制定工具，产品更精准、关联度更高。

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将这些数据放进机器人理财建议模型，这是一个机会。最终，下一代机器人顾问将会越来越强大，超越投资组合管理。

处理能力与存储能力越来越强

接下来，由于处理能力和存储能力越来越强，而且成本也在下降，这种趋势又创造一个机会，为下一代机器人理财建议模型的发展输送动力。

进步的消息一个接一个传来，过去2年更是好消息不断，例如，亚马逊与谷歌宣称自己取得了新突破，硬件公司Nvidia、华为优化产品，增强了AI计算力。

正是因为技术的突破，机器人顾问才能具备一些功能，比如数据模拟、自然语言交流、AR等等。

AI的进步

算法和建模技术越来越成熟，这是第三个趋势，它也刺激了机器人咨询模型的发展。

因为大学研究人员的努力，大企业分享研究成果，机器感知学习理论进一步完善。这些进步激动人心，1970年代，AI发展进入寒冬期，因为AI的商业化潜力让人失望，现在不一样了，企业确信AI有很大的潜能。

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深度学习的到来，模型的完善，使得机器学习应用突飞猛进。当中包括了设计概念，比如谷歌Capsule Network，它可以替代传统神经网络；还包括了重复和迁移学习，它可以发现个中模式，精准度极高，人类无法比拟。

基于图形和基于存在的学习是相当重要的一个环节。它们可以增强数据语义理解能力，将理解转化为可以执行的建议。封闭复发性单位(gated recurrent units)等机制成为架构的一部分，它们可以帮助AI感知模型记住之前学到的信息，然后重新利用信息。

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成果让人惊叹。例如，曼海姆大学研究人员已经证明，他们可以提高机器学习模型验证数据的速度，快50倍。谷歌的AutoAI 已经证明，它可以编写出色的机器学习代码，比AutoAI 研究人员编写的代码好很多。

将算法的进步融合起来，利用起来，就可以帮助人类在AI领域取得指数级的进步。