剛剛過去的一周，真正刷爆投資者屏幕的是一臺名叫Alphago的人工智能程序。在AlphaGo和韓國棋手李世石之間的人機(jī)圍棋大戰(zhàn)中，AlphaGo連勝三局，雖然在第四場比賽中AlphaGo出現(xiàn)BUG，敗給了李世石。不過，所謂的戰(zhàn)敗，卻是AlphaGo另一種勝利。

　　據(jù)悉，AlphaGo在第四盤比賽輸給了李世石后，卻也因此成為了正兒八經(jīng)的世界職業(yè)圍棋選手。DeepMind的研發(fā)工程師Raia Hadesell在某社交網(wǎng)絡(luò)上也公開表示，AlphaGo如果一直贏的話就不能被排名算法統(tǒng)計(jì)，正因?yàn)槔钍朗A了一把，讓AlphaGo成為真正的“旗手”。這樣看，AlphaGo的失誤似乎是有意為之的。

　　目前在圍棋排名網(wǎng)站GoRatings.org上，AlphaGo已經(jīng)排名第四，積分是3533分。僅次于中國柯潔、韓國樸廷桓以及日本井山裕太。韓國李世石則被擠到世界第五的位置。有網(wǎng)友表示，李世石也夠心塞，比個(gè)賽結(jié)果排名掉了一位。

　　此外，據(jù)韓媒報(bào)道，由于在此次人機(jī)大戰(zhàn)圍棋比賽中，AlphaGo連勝3局的影響巨大，韓國未來創(chuàng)造科學(xué)部新設(shè)立了總管人工智能(AI)產(chǎn)業(yè)的專門小組。

　　該小組由未來部的四位公務(wù)員與韓國電子通信研究院(ETRI)派遣的一位工作人員，共計(jì)五人組成。今后將專門負(fù)責(zé)AI生態(tài)界建設(shè)、技術(shù)支持、規(guī)定完善、投資支持等。

　　實(shí)際上，人工智能早已在不斷進(jìn)化

　　從第一臺計(jì)算機(jī)問世以來，人們就夢想著發(fā)明創(chuàng)造出一種可以完美模擬甚至超越人腦的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。過去20年中，有4次人機(jī)大戰(zhàn)給人們留下格外深刻的印象，也成為人工智能發(fā)展的絕佳動力。當(dāng)然了如果加上這次的AlphaGo，應(yīng)該可以說是5次了。

　　1、1997年，IBM的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了人類有史以來最偉大的國際象棋名家卡斯帕羅夫。

　　2、2006年人機(jī)大戰(zhàn)， 浪潮超級計(jì)算機(jī)“天梭”與中國象棋特級大師許銀川戰(zhàn)和。

　　3、2011年，“深藍(lán)”的同門師弟“沃森”在美國老牌智力問答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中成功挑戰(zhàn)兩位人類冠軍。

　　4、2015年10月，“阿爾法圍棋”人工智能程序以5：0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾。

　　人工智能的發(fā)展令人咋舌，深度學(xué)習(xí)功不可沒，要想戰(zhàn)勝人類的頂尖棋手，就必須學(xué)會讓電腦像人腦一樣的思考。此次的比賽，谷歌為AlphaGo設(shè)計(jì)了兩個(gè)神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用“兩個(gè)大腦”來解決問題：“決策網(wǎng)絡(luò)”和“值網(wǎng)絡(luò)”。通俗來說就是，一個(gè)大腦用來決策當(dāng)前應(yīng)該如何落子，另一個(gè)大腦來預(yù)測比賽最終的勝利方。與 此同時(shí)，AlphaGo也自行研究新戰(zhàn)略，在它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間運(yùn)行了數(shù)千局圍棋，利用反復(fù)試驗(yàn)調(diào)整連接點(diǎn)，通過廣泛使用Google云平臺，完成了大量研 究工作。正是這種超強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，才是AlphaGo取勝的關(guān)鍵，通過AlphaGo的給力表現(xiàn)，相信大家也能看出了深度學(xué)習(xí)的重要性，通過建立、模擬人 腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓機(jī)器能夠像人一樣思考，可以說它是當(dāng)下最有希望實(shí)現(xiàn)人工智能的技術(shù)。

　　看來，人機(jī)對戰(zhàn)時(shí)代已正式到來！我們不妨來猜猜下一個(gè)“Alphago”會來自哪里，又能搞定神馬？

　　下一個(gè)“Alphago”可能會來自哪里？

　　能夠做出AlphaGo的科技巨頭絕對不會只有Google一家，至少這些公司均有實(shí)力研發(fā)出AlphaGo：

　　IBM：1997年IBM用深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋冠軍，它在人工智能領(lǐng)域同樣表現(xiàn)突出，其與美國德克薩斯大學(xué)聯(lián)合打造的“沃森”基于單機(jī)，并不聯(lián)網(wǎng)，但能夠進(jìn)行大量的自然語言處理，并且回答各種人類問題。2011年，它在一檔智力競猜節(jié)目中戰(zhàn)勝了人類。

　　微軟：微軟擁有類似于Cortana的人工智能助理，還在中國推出了一個(gè)“小冰”，與Siri不同，微軟的AI助理可以根據(jù)基于上下文的“長程情感對話能力”，Cortana具有自我學(xué)習(xí)能力，能夠在與人類交互中變得越來越聰明。

　　Facebook：Facebook擁有三個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室，其中美國兩個(gè)，巴黎一個(gè)。招募了大量世界頂級AI專家。其正在內(nèi)測名為“M”的數(shù)字助理，可基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，鑒于用戶醉酒照片并禁止其發(fā)布。同時(shí)它還可幫助用戶完成諸多任務(wù)，例如預(yù)訂行程、給好友送生日禮物等等。其外它的社交搜索算法可以借助于用戶好友關(guān)系去過濾和排序結(jié)果，給到用戶最想要的答案。就算AlphaGo勝出，F(xiàn)acebook依然可跟Google在AI上一較高下。

　　百度：在Google取得任何進(jìn)展之后，嗆聲百度成為政治正確的事情，這是段子手們的基本邏輯。事實(shí)卻是，百度并沒有只是在做外賣，它在人工智能領(lǐng)域同樣投入巨大。除了力邀吳恩達(dá)等頂級AI專家加盟之外，百度在硅谷開設(shè)了深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室，擁有百度大腦項(xiàng)目已達(dá)到三歲嬰兒的智力，并建立了“深盟”人工智能開源平臺，將人工智能成果開放給行業(yè)。

　　它又能搞定神馬？

　　如果讓“Alphago”打麻將.....

　　“AlphaGo打麻將能贏嗎?”這并不是一個(gè)無厘頭的問題，上海腦科學(xué)與人工智能重大項(xiàng)目首席科學(xué)家馮建峰認(rèn)真思索后回答記者：“未必?！?/p>

　　除了可計(jì)算的數(shù)據(jù)之外，麻將更多地體現(xiàn)對弈時(shí)人的心理和情緒，還有運(yùn)氣，比如段子里提到的“人工智能扔出三筒又抓了三筒后會怎樣?”

　　“如果說圍棋是一堂數(shù)學(xué)課，麻將就是一堂人生哲學(xué)課?！本W(wǎng)友風(fēng)趣的話多少折射出人工智能與人類智能的差距?！癆lphaGo依賴的結(jié)構(gòu)和算法只是模擬了人腦的一些初級功能，但是如情感、決策、注意力、創(chuàng)造性等它都沒有涉及?！瘪T建峰說。

　　中國人工智能學(xué)會副理事長、東華大學(xué)校長蔣昌俊教授對記者說，AlphaGo的本質(zhì)還是以計(jì)算為核心，其所擅長的領(lǐng)域有三個(gè)條件：一是可以程式化表達(dá)的;二是需要具有明確的規(guī)則;三是搜索空間是有限的，可枚舉的。

　　如果讓“Alphago”去開車.....

　　既然有了棋感，不免讓人聯(lián)想到駕控感。假如人類駕駛員面對一個(gè)彎道，操控時(shí)擰過方向盤的角度，踩下剎車的力度判斷，都會包含著一種人類駕駛經(jīng)驗(yàn)。阿爾法狗的“棋感”，有沒有辦法遷移到自動駕駛中去?

　　黃暢給出的答案是，“很有可能”。

　　如果用阿爾法狗“棋感”部分的算法框架訓(xùn)練自動駕駛汽車，應(yīng)該也能在規(guī)劃控制上大大提升。但是和阿爾法狗的訓(xùn)練過程一樣，自動駕駛車的人工智能需要一遍又一遍地在各種情況下開車駕駛，通過增強(qiáng)式學(xué)習(xí)，直到像小狗看到食物伸出爪子一樣，處理每個(gè)彎道像老司機(jī)一樣自然。

　　在現(xiàn)實(shí)中，讓自動駕駛汽車實(shí)地訓(xùn)練極其危險(xiǎn)且成本高昂，因此需要借助自動駕駛模擬器。黃暢介紹，目前有很多做得非常不錯(cuò)的模擬器，只要讓負(fù)責(zé)自動駕駛的人工智能在其中不斷演練，也能進(jìn)行學(xué)習(xí)?！按蛸愜囯妱印币材苡?xùn)練，這和真實(shí)路測相比更加安全高效。

　　BUT，就像開車不全靠是駕控感一樣，阿爾法狗這項(xiàng)意義非凡的能力，還不足以讓它完成整套自動駕駛。假如用阿爾法狗的整個(gè)框架作為底層，設(shè)計(jì)出的無人駕駛系統(tǒng)，未必強(qiáng)于人類。因?yàn)槟壳白詣玉{駛的瓶頸，在于感知部分而非控制。黃暢認(rèn)為，目前自動駕駛研究的感知能力才僅僅接近技術(shù)可用，尚未考慮成本、量產(chǎn)等因素。

　　如果讓“Alphago”去投資.....

　　首先，人工智能完全主宰的程序化投資，目前還不大可能獨(dú)立操作。換言之，投資界的“阿爾法狗”的真正誕生，可能還需要很長的時(shí)間。

　　圍棋和國際象棋中，人工智能已經(jīng)證明了其在數(shù)據(jù)計(jì)算和邏輯判斷中的巨大潛力，但投資界為何還沒有辦法達(dá)到呢?

　　一些業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，其中的重要原因在于通常的資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)所需要容納計(jì)算的信息量和維度，遠(yuǎn)較棋類運(yùn)動來得復(fù)雜多樣。同時(shí)，投資界的很多準(zhǔn)則和成功邏輯，又是不穩(wěn)定的，這又增加了一層的復(fù)雜性。雙重復(fù)雜性使得目前來看完全人工智能的投資還很難鋪開。

　　除此以外，不定期出現(xiàn)的黑天鵝事件，通常也會令得整個(gè)投資程序的安全運(yùn)行變得成倍的復(fù)雜。而在許多方面，程序化運(yùn)算還涉及了硬件的穩(wěn)定性，這個(gè)運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，也是阿爾法狗實(shí)時(shí)操縱投資的一個(gè)障礙。

　　換言之，現(xiàn)實(shí)生活的復(fù)雜性和易變性，是投資界中產(chǎn)生一個(gè)聰明的“阿爾法狗”最大的障礙。

　　結(jié)論二，人工智能的一些原理和技術(shù)，早已在投資界中得到了成功應(yīng)用。

　　雖然完全智能的操作投資的“阿爾法狗”還不夠力量。但在許多領(lǐng)域，人工智能或者說程序化交易的能量早已得到了發(fā)揮。

　　比如，在高頻交易的套利操作中，事實(shí)上已經(jīng)廣泛地應(yīng)用了程序化的交易手段。由計(jì)算機(jī)來捕捉那些市場內(nèi)廣泛存在的、偶發(fā)的套利機(jī)會，并及時(shí)下單交易。這樣的程序在幾十年前，已經(jīng)在西方發(fā)達(dá)市場存在了。

　　另一個(gè)人工智能表現(xiàn)出色的領(lǐng)域是量化投資領(lǐng)域。量化投資通常指由程序部分參與的投資行為，而這是和人工主導(dǎo)的主觀定性的投資手段相對應(yīng)。

　　通常認(rèn)為，量化投資在投資決策的客觀性、紀(jì)律性、思維的系統(tǒng)性、覆蓋標(biāo)的廣泛性上都具備明顯優(yōu)勢。解讀起來的意思是，量化投資并不容易受投資情緒的干擾，因此，通常能夠更冷靜客觀地判斷形勢，同時(shí)也能不折不扣地執(zhí)行交易紀(jì)律，這兩者對于日常投資而言，都是有很大裨益的。此外，程序計(jì)算的速度之快，使得它足以覆蓋廣泛的投資市場和標(biāo)的，海量地處理各方面暴露出的投資機(jī)會，并且進(jìn)行投資。這亦使得它在金融品種日益增多的今天優(yōu)勢有所增長。

　　當(dāng)然，量化投資的最大的特點(diǎn)，是作為程序本身，目前還難以像人類一樣具備自動的“學(xué)習(xí)”功能。這導(dǎo)致它在策略有效性的判斷、優(yōu)化方面存在明顯劣勢。另外，它也缺乏人類所具備的模糊的定性處理的能力，對于突發(fā)事件的處理，對于重大風(fēng)險(xiǎn)的控制難以同人類思考那樣有效。

　　因此，即便是在量化領(lǐng)域，人腦的參與和決策，仍然是不可缺少的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。

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