NeuroRobo e os modelos da mente artificial

A realidade de máquinas executando operações de forma totalmente automática, que era um dos grandes sonhos dessa área, faz pensar no próximo desafio da tecnologia, que penso ser a  autonomia dos sistemas de trading, desde a fase de otimização e ajustes, até a escolha de estratégias e entrada/saída do mercado.

Acredito que esse seja um desafio para a inteligência artificial forte e genérica, e que, portanto, ainda é um campo aberto, com diversas frentes de pesquisa e busca de soluções.

Nesse post, apresento uma linha própria de pesquisa e tecnologia visando esse objetivo, utilizando o NeuroRobo, da Trajecta, que é um robô trader especializado em tomada de decisões utilizando inteligência artificial.

Um primeiro ponto a ser considerado é que autonomia exige níveis de abstração tão altos como o de um gestor humano, com capacidade de rápida mudança de visão, em diversos níveis de zoom e cenários de mercado.

As barreira para isso são grandes, mas se pensamos em modelos para nossa mente, como supervisores e controladores de um cérebro robô, ou em grande parte preparado para executar funções automatizadas, com redes neurais treinadas, e portanto com capacidade de aprendizado, fugimos do paradigma de limitação dos modelos do cérebro, onde talvez o mais avançado dele seja o de deep learning, ou aprendizado profundo.

Em um jogo de Xadrez, por exemplo, até que ponto as estratégias são criadas pela mente ou pelo cérebro?

E se as estratégias principais forem criadas pela mente e essa não for dependente de neurônios, sinapses ou redes neurais como os modelos atuais?

Note-se que, justamente o avanço dos programas que jogam Xadrez, ou os robôs programados para isso, como nosso cérebro, não é apenas na área de deep learning, mas de modelagem estratégica do problema, como por exemplo os métodos estocásticos e de estatísticas baseados em simulações randômicas ou de Monte Carlo.

E, em termos de mercado de capitais, podemos imaginar o cérebro apenas no nível tático do jogo, e a mente no nível estratégico, sem limitações dos modelos de redes neurais artificiais atuais.

Essa lógica faz parte do que chamo de arquitetura cognitiva do NeuroRobo, e de seus modelos de mente artificial, que ainda é muito mais baseada em desenho de modelos por pessoas do que por aprendizado de máquina, uma vez que grande parte do expertise para isso vem da experiência de mercado.

No caso específico do NeuroRobo, o maior desafio é ter em um mesmo robô os mais diversos perfis de operação e diversidade de tecnologias, competindo para identificar os melhores modelos, e os melhores treinamentos para eles.

Na verdade, não muito diferente do desafio dos gestores, principalmente quanto ao alinhamento sensório, operacional e cognitivo entre cérebro e mente, nos mais diversos níveis de propagação.

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Por Rogério Figurelli em 28/05/2019