人工智能是否可以击败投资专家成为投资高手？.doc

《人工智能是否可以击败投资专家成为投资高手？.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、人工智能是否可以击败投资专家成为投资高手？　　自从阿尔法狗(AlphaGo)在围棋“终极人机大战”完胜棋王柯洁，OPENAI的人工智能又在DOTA游戏中打败人类业余高手团队，并宣布即将挑战职业选手，关于“金融阿尔法狗”也将面世的说法就不绝于耳。内地市场还曾传出，研发阿尔法狗的DeepMind团队发表了一篇论文，指其人工智能投资系统“阿尔法股”（AlphaStock）在A股市场潜伏交易36个月，但最终亏损不断扩大，令团队决定暂停该领域研究。　　人工智能是否可以击败投资专家成为投资高手？　　自从阿尔

2、法狗(AlphaGo)在围棋“终极人机大战”完胜棋王柯洁，OPENAI的人工智能又在DOTA游戏中打败人类业余高手团队，并宣布即将挑战职业选手，关于“金融阿尔法狗”也将面世的说法就不绝于耳。内地市场还曾传出，研发阿尔法狗的DeepMind团队发表了一篇论文，指其人工智能投资系统“阿尔法股”（AlphaStock）在A股市场潜伏交易36个月，但最终亏损不断扩大，令团队决定暂停该领域研究。　　　　当然，这只是一个段子，“最强人工智能”在金融投资领域的尝试，至今依然在摸索中。然而一个普遍的疑问在于，与

3、围棋和电竞不同，金融市场投资是一个受宏观环境、市场波动、突发事件等等众多不可控因素影响的复杂决策，人工智能如何能像真人一样完成如此复杂的决策？它们最终能击败顶尖的人类基金经理和投资专家吗？　　人工智能是在模拟人脑吗？　　要解答这个疑问，首先我们需要了解人工智能到底是如何去“学习”下棋、电竞和其他技能的。　　今天外界对人工智能最大的误解，恐怕就是认为人工智能是对人脑的“模拟”，然而人工智能的工作和学习机制，事实上与人脑完全不同。当前被称为“人工智能”的，至少包括以下三种体系。　　首先，人工智能的起

4、步，在于人类最简单的一种思考能力：推断逻辑。逻辑学自古希腊开始对此已经深有研究，并且提出一系列明确简单的推断原则。以此为基础，人工智能的起步从具体“算法”开始，也就是让电脑遵循逻辑推理的命题和原则来完成任务。例如，向电脑输入某个知识体系，并且设定推理的算法，电脑就可以成为一套“专家系统”，通过自动推理来解答人们提出的问题，近年流行的人工智能医疗诊断，就是这样的“专家系统”。　　其后兴起的第二个人工智能体系叫做“搜索系统”，例如寻求迷宫的解法，以及在地图上寻找最短路径。这一系统目前普及度也很高，许

5、多家庭都在使用的“扫地机器人”就是这一系统的运用，能够找到清洁全家地板的最优化路线。　　然而真实的世界总是千变万化，逻辑远远无法涵盖。今天真正让世界震惊，能够击败人类围棋冠军和电竞高手的人工智能早已突破“逻辑”的范畴，它们诞生于第三套系统：通过统计学方法，用大量的数据统计和分析来作出最优的决策。可以说，统计学方法带来了当前真正强大的人工智能，我们称之为“机器学习”。　　还是从阿尔法狗说起，由于真正的围棋招数可能性远超于宇宙原子的数量，不可能通过逻辑来穷尽所有招数，因此在阿尔法狗以前，人工智能用逻

6、辑推论方法来解决围棋，耗费多年而毫无寸进。此时，统计学为人工智能带来了一个重要的启示：我们可以通过对一小部分的策略的抽样研究，归纳出有效的策略。这正如要知道一个国家的经济发展，并不需要知道每一个人在做什么，而只需要抽样调查来研究是一样的。　　简而言之，AlphaGo和OpenAI用来打败人类的能力，源自它们庞大而高速的统计能力，通过统计学抽样去模拟围棋手或游戏玩家每一步每一招的可能性，从而找到致胜的招数，而并不是它们真的“学会”模拟人类大脑来思考。　　人工智能是怎样自己“学习”的？　　人工智能今

7、天的强大，并不意味着他们开始“接近”人脑，刚好相反，他们的优势在于能够完成人脑根本无法处理的大量统计。以下围棋为例，每多一个决策，就增加了一个新的维度，需要计算的可能性也就呈指数级增加，所以在人工智能研究的早期，机器要通过如此大量的统计去“学习”也是困难的。　　早期机器学习中，由于数据量过于庞大难以处理，人类采取了提示一些“捷径”的方法。其中最主要的方式叫做“监督学习”，也就是机器在人类提供经验的“监督”下去统计分析数据。俗话说“依样画葫芦”，这就比如一个新员工来到公司，老板就教了他一套自己工作

8、的方法，让他有样学样去做，就是“监督学习”。此前版本的AlphaGo也是通过学习从古到今的大量棋谱数据来学习围棋，并先后打败了人类顶尖高手李世石和柯洁。　　然而，经验毕竟是有限的，而且需要大量人力和时间去总结和标签。真实世界的大多数决策毕竟不像围棋，拥有数千年的经验积累和现成棋谱。那么，机器是否能够具备自己去挖掘经验的能力呢？　　由此，机器学习进入了“无监督学习”领域，即让机器彻底去自己摸索，人类不给予任何总结的经验，不对任何数据进行标签。当前人工智能中的自然语言处理，让人工智能通过大量的语言输