AlphaGo 终于又来了!5 月 23 日，AlphaGo与世界第一围棋选手柯洁展开正式对决，人类与“智能”的较量再次展现在世人面前。人类是否能打败“智能”，如大岩资本汪义平博士早先所言，其实输赢早已注定！
AlphaGo和投资
“30多年前，有幸聆听了人工智能先驱赫伯特?西蒙(Herbert A．Simon)认知心理学的课程，开始接触人工智能。西蒙先生在60年前就预测机器不仅仅可以计算，而且还可以思考、学习与创造。但这个领域的进步并不算太快，在他预测的40年后，才有了IBM的深蓝（Deep Blue）战胜了国际象棋冠军加里?卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。又过了19年，才有了阿尔法狗（AlphaGo）战胜围棋名将李世石。”大岩资本CEO汪义平博士在讲到AlphaGo和投资的关系时这样说道！
阿尔法狗必胜
从一开始，我们对“智能”的定义就不清晰。其实围棋是中国人发明的一个二进制的确定性的游戏。中国人显然对二进制是情有独钟的，比如易经也是二进制。众所周知，电脑就是一个以二进制为基础的系统。后来，汪义平接触到神经学后发现，人脑也是一个二进制系统！
实际上，既然围棋是个二进制的系统，如果你有极速的计算机，战胜人类是必然且容易的事情——理论上只要计算机有足够计算能力去穷举所有路径就可以了。当然，AlphaGo显然用了许多台高速计算机，但仍然达不到这么快的要求，也无法穷举围棋所有路径，于是必然要用一些诸如“神经网络”之类的学习技术，而这些技术本质上所起到的作用是减少穷举所需要的计算量。不难看出，我们所谓的思考、学习、创造其实都与减少计算量有关。
“阿尔法狗”在投资界潜伏已久
阿尔法狗所代表的人工智能，与投资有什么样的关系呢？投资所需要面对的是一个大系统，它所涉及的参数和变量比围棋要大许多倍，而且投资系统中涉及巨大的随机性和广大参与者的集体情绪，所以，它与围棋相比难度要大很多，可解性也要差很多。尽管如此，投资中的智能系统——以量化投资为背景的自动决策与交易系统在几十年前就开始了，包括汪义平本人也从1997年起开始接触、研究和实践“智能投资”。在这个过程中，神经网络、随机过程与统计、混沌理论、认知心理学、自适应学习等都被大家用来尝试。从摩根士丹利（Morgan Stanley ）的物理学、数学博士们，到计算机专家戴维肖（David Shaw），当然还有数学家詹姆斯?西蒙斯(James Simons)和集众人智慧于一体的千禧年（Millenium），都因为成功地使用智能投资系统而获得了优秀的投资业绩。
其实智能投资已经打败人类
就在自动决策与交易系统应用于市场、走向成熟的同时，投资大家巴菲特的超额收益却逐年下降，从50年前的30%左右，下降到过去10年的平均2%左右，这无疑也是在投资领域机器对人类的宣战和胜利。
与AlphaGo同出一辙的是，投资系统之巨大，令创造智能投资者必须想办法减少计算量，并通过减少计算量来增加其“创造力”和确定性。办法之一是分割问题，把大问题分拆成小问题，而最简单有效的就是“对冲”，对冲让问题成数量级地简化了。在此简化基础上，智能投资又做了三件事情：一是避免人类情感带来的决策失误；二是对大量确定性信息的快速反应；三是人机智能的结合。
这里面简单的逻辑是：如同汽车为人类代步一样，机器早就在智能上帮助我们人类，并在局部上占有绝对优势，战胜了我们。但汪义平认为，谈论机器智能取代我们人类智能还为时尚早。
而在投资方面，把人类智能与机器智能最有效结合起来的，是“科学投资”。汪义平博士表示愿倾其全部精力继续过去20年来的努力，在理论和实践上，特别是在中国的金融市场里，展现这种力量，为投资者带来利益，给金融市场带来稳定性、有效性和流动性。
本次，在世界排名第一的棋手以开创性对局的方式再次为世人带来精彩绝伦的棋艺展示，AlphaGo也再次挑战人类智慧的极限，而且不出意料的是人工智能又赢了。所不同 之处在于，AlphaGo快速迭代后的这次胜出，其意义已经远远超出了围棋本身！
据了解，大岩资本由科学投资专家汪义平博士为首的专业团队创建，是科学投资理念的先行者、倡导者和实践者。在此之前，公司曾获得包括第七届金牛奖、2016东方财富风云榜“最佳私募基金奖”等诸多奖项。
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