【霍金最后的警告】人工智能：一念成佛，一念成魔
2018-03-14 15:22:49 牛錢網(wǎng)據(jù)彭博社報道，霍金家族的發(fā)言人在電郵公告中稱，斯蒂芬.霍金教授在位于英國劍橋的家中去世，享年76歲，整個科學家都為之哀悼，他屬于宇宙和星空?；艚鹕霸诮o英國《金融時報》的電子郵件中說，人工智能可能在不太遙遠的未來給人類帶來真正的危險。
據(jù)彭博社報道，霍金家族的發(fā)言人在電郵公告中稱，斯蒂芬.霍金教授在位于英國劍橋的家中去世，享年76歲，整個科學家都為之哀悼，他屬于宇宙和星空。霍金生前在給英國《金融時報》的電子郵件中說，人工智能可能在不太遙遠的未來給人類帶來真正的危險。
霍金認為人工智能的崛起可能是人類歷史上最好的事情，也有可能是最壞的事情。至于是最好還是最壞，現(xiàn)在還不能確定。
對于廣大金融從業(yè)人員來說，我們可能更加關心的是人工智能在金融投資領域會不會出現(xiàn)一個類似于AlphaGo那樣的人工智能取代人類投資者，占領人類最后一塊高地？想通這個問題其實并不困難，我們可以來看看，人工智能在金融投資領域發(fā)展到了哪個階段。
近年來，人工智能的發(fā)展極大的促進了機器學習的進步，給量化投資帶來長足的飛躍。從有監(jiān)督學習到無監(jiān)督學習，再到深度學習，在金融投資領域人工智能已經(jīng)找到了一個最佳的途徑，占領人類投資者最后一塊領地。
有監(jiān)督學習
有監(jiān)督學習主要解決的是梯度下降問題，其中包括的算法有邏輯編程、決策樹學習、增強學習和貝葉斯網(wǎng)絡等等。簡單來說，就是人類給出一個標準答案，有機器幫助找到最準確的答案路徑。在金融市場中，就是給定你一個目標，機器會很容易的幫你找到那個參數(shù)最好，就比如說均線系統(tǒng)等等。
無監(jiān)督學習
無監(jiān)督學習解決的主要是聚類問題（或者叫分類分堆問題）。算法包括k-means、PCA、gmm等。在金融市場中，就是解決任何把市場數(shù)據(jù)進行分類，當然這種聚類并不能提前設定。比如，股票多因子策略，你并不知道哪些因子有效，機器會通過算法幫你找出最優(yōu)解。
深度學習
深度學習解決的主要是修正問題（或者叫自我提高問題）。算法包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡、深度堆疊網(wǎng)絡等。就是在有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的基礎上，結(jié)合計算結(jié)果對數(shù)據(jù)進行自我修正，提高運算能力。比如說，橫掃圍棋界的AlphaGo就是一種自我修正的人工智能。單純從理論的基礎上來說，金融市場也可以采取這種方法，利用深度學習，在技術和科技到達要求的前提下，人工智能是有機會完成“超越人類”的金融投資智能。
舉個例子，如果你是一名資深的交易超過10年的主觀交易員。你可能可以達到2個階段：
1在市場顯著沒有變化的情況下，嚴格執(zhí)行交易紀律。
2在市場發(fā)生顯著變化的時候，迅速判斷，并且做出反應。
分類-調(diào)整-堅持-修正，如此循環(huán)往復。這四條核心都是建立充分理解交易的基礎上。而且所有的交易原理都可以理解成市場人群的心理。如果人工智能想要完成這樣的工作，就必須完成上訴的四個步驟，但就目前來說，通過黑箱實現(xiàn)的所謂人工智能，通常都會被矩陣轉(zhuǎn)換、算法優(yōu)化中的噪音所干擾，而一個十分復雜的超級神經(jīng)網(wǎng)絡，常常已經(jīng)超出了人類的理解，你也就無法判斷這個超級智能提供給你的東西或策略是否可用。我們最擔心的是“這個東西賺錢了，我們不知道為什么；這個東西虧錢了，我們也不知道為什么”
但在不久的將來，會出現(xiàn)一個人，不但是交易天才而且還是編程天才，說不定他就可以在投資領域創(chuàng)造出一個新的人工智能“阿法狗”。當然，在金融投資領域，有很多大神，或許現(xiàn)在已經(jīng)有了可以實戰(zhàn)的人工智能阿法狗，只是我們渾然不知而已。
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文：Daniel，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系授權(quán)
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