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機器人
我們隻知大勢將至，卻不知未來已來！人工智能，未來將打破金融投資疆界？
驚喜或陣痛，
將貫穿我們的餘生。
1
九寨溝地震發生18分鍾後，中國地震台網的機器，寫了篇新聞稿，寫作用時25秒。
稿件用詞準確，行文流暢，且地形天氣麵麵俱到，即便專業記者臨陣受命，成品也不過如此。
再考慮到25秒寫作時間，人類完敗。
幾年前，機器寫作概念剛出現，朋友圈一片調侃。調侃中難掩驕傲：機器怎麼能寫新聞？
而今，當讀到科技、財經或體育類簡訊時，我們已很難分辨，報道背後的作者，到底是不是人類。
在今日頭條上，一個名叫小明的機器人去年上線。截至今年5月，它已完成5139篇體育類報道，總閱讀超1800萬，並收獲過單篇十萬加。
在每篇開頭，小明會很老實地寫上“機器人寫作”字樣。如果刪掉這句話，它可以完美掩飾AI血統。
當然，小明還不會花式調侃國足，目前僅處於采集數據，填寫模板階段。
然而，就如其他許多行業中，正在成長的人工智能一樣，它們一旦出現於賽道，人類終將望其項背。
人工智能在混沌中，慢慢睜開雙眼，它模仿我們寫作，模仿我們說話，並把感官觸角，蔓延至更冷門領域。
去年10月，西甲賽場，皇馬在主場被意外逼平。比賽結束時，噓聲四起，憤怒的C羅嘟囔著回應，這一幕被攝像機拍下。
全世界都在猜他說了什麼。最後，唇語專家解密，C羅在說：“Qué poca calma!”，大意為“能不能安靜點！”
然而，這極可能是唇語專家最後的高光時刻。他們的職業突然瀕危。
去年春天，開發出阿爾法狗的穀歌DeepMind，開始訓練人工智能解讀唇語。他們給機器觀看了5000小時BBC新聞，然後找來人類專家對決。
測試結果，人類專家完全正確率為12.4%，而AI的完全正確率為46.8%，超過人類3倍，這僅是初步學習的結果。
在中國，相關公司也進行了類似開發。他們給機器看了一萬小時新聞聯播。因為漢字一字一音等便利，中文讀唇更為簡單，機器識別準確率已超70%。
這意味著，嘴唇輕動，人工智能便知心意的日子，很快就會到來。事實上，人工智能讀唇，在軍事情報、公共安全等領域有著廣闊應用。
比如，借助已經遍布中國城市的天網係統，人工智能讀唇，或將提供更多破案線索。
你說的每一句話，不會消散在時空，而是成為可以回溯的痕跡。
在這樣嚴肅的功用之外，讀唇還有更多妙用。
在業界，為影音自動生成字幕的難點在於，AI很難將人聲和背景音剝離。但配合上AI讀唇後，準確率將大為提高。
我們攜帶翻譯APP行走異國，瀏覽翻譯軟件處理的網頁，觀看自動生成字幕的電影，語言的界限越來越模煳。
遠古，神靈為了阻止人類窺伺神國，用語言分割族群，巴比倫塔就此荒頹。
而今，人工智能正在重建巴比倫塔，重建的速度，或許已快過神明。
電影《人工智能》
2
錢塘江大潮時，有段視頻網上走紅。
視頻中的人們，江邊觀潮，前一秒還在拍照嬉鬧，下一秒就遇濁浪如山，隻得尖叫逃跑。
這和我們將要麵臨的人工智能浪潮何其相似。我們極有可能低估了新時代的力量，以及新時代到來的速度。
過去，AI封存在科幻電影中的未來。阿爾法狗亮相後，AI等候在“不久的將來”。直到生活中的AI痕跡越來越多，我們才明白AI已在“明天”，甚至“今天”。
我們隻知大勢將至，卻不知未來已來。
演唱會開場之際，萬人體育館低語喧囂；郭德綱尚未出場，小茶館內杯盤作響；炎熱的夏夜，烏雲蓄勢了整個黃昏。人人皆等雨來，隻有少數人，看到雲中繚繞的電光。
我們正處於一個躁動的調試時刻，人工智能正在調試自己的神魂和硬件，以待全麵登場。
在穀歌、在亞馬遜、在阿裏和百度、在各領域大大小小公司內，無數工程師正在從不同維度，完善人工智能的神魂。
他們的做法，其實和傳說中苗疆養蠱相似。
養蠱人尋多種毒蟲，投入陶罐，擇日深埋土下，最後罐中勝者成聖，以血肉定期供養。
對AI而言，它所需打敗的對手，便是各類訓練用AI，而它所放養的陶罐，則是整個互聯網。
AI遊走在巨大陶罐內，觀察人類，並日夜不息地迭代進化。
對於那些擁有海量用戶的互聯網巨頭而言，我們正充當著他們訓練AI的人肉樣本。
醫療AI正在識別龍飛鳳舞的病曆報告，駕駛AI正在模擬複雜多變的突發狀況。
寫作AI早已看完了金庸全集，並已經能流利寫出郭靖和楊康的打鬥。當然，它尚需學習人類的文學喜好，明白哪類句子在感覺上更好。
牛津的學者，給出AI神魂健全時限：十年之內，AI將變得足夠聰明，並消滅40%以上的職業。
如果說神魂健全的時間線尚顯模煳，那麼從硬件上判斷，AI全麵降臨的速度可能更快。
未來學家Kurzweil認為，當我們用1000美元購買的電腦產品，能達到人腦的計算速度時，人工智能時代將全麵到來。
1985年時，1000美元能買到人腦計算速度的萬億分之一，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬分之一，而2015年已經是千分之一了。
按此速度，2025年，個人電腦便可和人腦運算速度匹敵。
持類似觀點的還有軟銀的孫正義。
孫正義認為，人腦中有300億個神經元，當芯片的晶體管數量超過300億時，新時代即將到來。
雖然摩爾定律已垂垂老矣，但芯片上的晶體管數量仍在增加。
孫正義說，20年前，他判斷超越之年為2018年，幾年前，他又重新估算了一下，依舊是2018年。
為此，軟銀成立了一個規模達到1000億美元的軟銀願景基金，規模超過全球所有風險投資總和。此前，全球風投投資總和為650億美元。
在7月29日軟銀世界大會上，孫正義說，“我非常激動，真的感覺連睡覺都是在浪費時間。”
3
並非所有人都對未來滿懷期待。
Facebook的項目經理馬丁內斯，對人工智能主導的未來深度悲哀。
他認為，接下來30年內，一半的人類沒有工作，大革命即將發生。
他為此辭職，帶著獵槍，隱居在西雅圖北部的森林。
他的一些矽穀同行們，則與之觀點相反。這些高管熱衷於健身和服用營養藥物，以保證能活到超人工智能誕生之日。
在他們眼中，人工智能將帶來永生。
毀滅和永生，幾乎是人類對人工智能兩大終極想象。即便這些太過遙遠，僅從工具角度，人工智能依然有著雙麵性。
比如人工智能解讀唇語，如果用在監控領域，那麼我們或將迎來一個比《1984》更窒息的世界。
無論結局是憂是喜，我們都無力阻擋其發生。新時代的洪流已至，你我皆被裹挾其中。
我們能做的，隻是在洪流中，盡量抓住一切帶有想象和創造元素的稻草，盡量逃避被淹沒的命運。
從今日起，盡量讓自己的工作更多創造性內容，盡量掌握一門以想象力為核心的技能，盡量觀察信息的風口，並不斷迭代自己的認知儲備。
舊職業的消亡，隻是開始訊號，在新時代的巨震中，每個人都將被重新判斷價值。
九寨溝地震時，風景區正上演汶川大地震情景劇。大地震顫之際，許多遊客尚以為是演出特效。巨變總在猝不及防時到來。
同樣，我們已身在大時代地震的震中，當我們以為人工智能不過是流行演出時，巨變或許即將發生。
AI，一個熟悉又陌生的字眼。隨著AlphaGo在圍棋領域大殺四方，Aidam與數名高考狀元同台PK震動整個教育行業，AI正在一次又一次的打破疆界。
“
264小時是我們目前不眠不休前行的極限
124°是我們目前雙眼所見的最廣範圍
0.1秒是我們目前最短的應激反應時間
”
但追求永無止境，這一連串近乎極限的數據，將因為人類開啟AI時代而迎來改變，AI異軍突起，這一次，AI更“有用”，更“務實”，更加貼近產業和生活。
你知道，智能駕駛若商業化，駕駛這個產值數千億的產業或將完全顛覆嗎？
你知道，有AI企業級服務公司業績累累，已登錄新三板嗎？
你知道，有百億級基金在用AI做投資，超越頂級分析師嗎？
如今，AI正在悄悄地改變著人類的工作、生活甚至思維方式。但今天我們隻談最實際的——AI如何賺錢？
AI隻是量化投資的助手
AI作為工具，脫離人員和市場就如同巧婦無米，難為炊食、無法生錢。但AI作為量化助手，能為量化投資帶來無可比擬的優勢。
清華大學教授林健武先生曾表示，量化投資可以抽象成三個部分的環節。第一個部分是多種金融的時間序列，也就是金融數據。第二個部分被叫做自適應的交易算法；第三個部分是策略師，不斷優化出好的策略。
那麼，AI是如何成為量化投資的得力助手的呢？
具體來看：第一，金融數據。金融數據通常是投資經理根據金融數據的時序序列來尋找二維模式，並以此預估股票漲跌。量化投資則能通過AI技術可以依托大數據去尋找更加客觀和有效的時空模式來指導交易。
第二，自適應的交易算法。自適應算法，是指處理和分析過程中，根據處理數據的數據特征自動調整處理方法、處理順序、處理參數、邊界條件或約束條件，使其與所處理數據的統計分布特征、結構特征相適應，來最佳的處理效果，但要做到這一點就離不開AI對海量數據進行實時分析推理的能力。
第三，策略師。一般而言，策略師需要根據市場的反饋不斷地調整他之前既定的一個決策投資方案。而AI能夠幫助策略師實時、快速地根據市場變化做出反應。
量化投資攜手AI，打破金融投資僵界
AI有快速的對偶學習能力，海量的信息處理能力，以及嚴謹的邏輯推理能力，加上不動情感的穩定持續的工作能力，這就決定了它能夠高效而精準的進行工作。隨著整個人類社會的不斷發展，數據在不斷積累，投資需要從定性分析發展到定量分析。投資交易模型也從線性逐漸變成非線性，從簡單到複雜，而量化投資借助著AI處理更多的數據。
此外，依附於AI強大的數據處理能力，整個金融的成本變的更低，金融可以更加親切，更加普惠。“未來量化投資有三大趨勢，分別是全球化、智能化、機構化。整個智能投顧的發展，其實是量化投資利潤的發展，與降低人工服務的成本息息相關。”林健武先生如是說。因此，在金融界，將高效、低成本、自動化三項合一的量化投資，無疑是打破金融投資現狀的最終贏家。
所以，正如世界首富比爾蓋茨所說的：AI有著改變世界的潛力。AI技術風潮正以摧枯拉朽之勢席卷全球，顛覆行行業業，改變你我的生活，而智能金融、量化投資正是金融的未來。
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最後更新：2017-10-08 03:17:53