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海外机构投资者眼中的人工智能投资:这么近那么远

2016-9-22 16:15| 发布者: shamir1126| 查看: 3171| 评论: 0

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摘要: 美国华人网-华尔街-海外机构投资者眼中的人工智能投资:这么近那么远 本文作者为管理数十亿美元的基金Cantab Capital Partners首席投资官Ewan Kirk。 过去两年媒体大肆报道人工智能(AI)、机器学 ...

美国华人网-华尔街-海外机构投资者眼中的人工智能投资:这么近那么远


本文作者为管理数十亿美元的基金Cantab Capital Partners首席投资官Ewan Kirk。

过去两年媒体大肆报道人工智能(AI)、机器学习、深度学习、大数据在金融领域的应用。那么人工智能到底是下一个风口还是只是骗人的万灵油?

人工智能研究历史渊源,但投资界对AI的大部分看法都形成于媒体,媒体的修辞潜意识中塑造了我们对AI是什么,以及AI能干什么的感知。我们梦想哈儿(HAL 9000,即英国小说家亚瑟·克拉克所著的《太空漫游》中出现的一部拥有强人工智能的超级电脑)在我们交易时就坐在我们旁边,在我们点鼠标买进股票时吱吱作响。

悲伤的是,现实并没那么令人振奋。尽管AI技术和深度学习已经非常成功了(比如与围棋高手李世石大战并赢下比赛的阿尔法狗),但这种成功只有在AI被要求解决具有具象特征的问题时才会出现。首先,AI的设计是基于完好定义的目标的,比如“赢下比赛”,或者“向Netflix用户播放他们可能喜欢的电影”。但在金融领域完全不是那么回事,金融领域的目标通常是微妙又复杂的。

第二,金融是由随机性主导的。阿尔法狗与李世石的比赛中,对手只有一个,一次只走一步。尽管谷歌的DeepMind项目并不会枚举所有可能出现的结果,但依然有大量信号,且不受干扰。但金融方面,30种货币、50种商品、10000个股票、2000种债券价格的变动都是受买家和卖家心血来潮影响,其中部分买家/卖家本身就是机器。这还仅仅是价格,还不包括新闻、基本面、事件等。

对AI社区智能最经典的测试要数图灵测试(旨在测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能):如果,当你通过电邮与AI沟通,你无法分辨对方是人还是机器,那么这个机器就能被定义为“智能”。尽管过去20年AI研究突飞猛进,但距离通过图灵测试还有很长的路要走。事实上,即使是最乐观的研究者也不会相信AI能模仿一只鲜活的狗,更不要说是人了。难道会有人愿意让狗来操作交易终端吗?

在金融领域,当人们谈到AI时,他们通常指的是机器学习,某种程度上一个简单的移动均线习题就是一个机器学习系统--模型会知道当短期均线移动至长期均线下方,市场会下跌,于是建议做空。

机器学习远比这复杂,有大量的技术可以从海量数据中提取结构和规则,最重要的是在新数据公布时更新规则。这种贝叶斯统计方法(Bayesian approach)是机器学习的核心,但这并非魔弹。从金融数据中提取动态法则错综复杂,也不易。

在扎实的基础理论下,大数据、机器学习甚至人工智能可能会取得重大进展。从早期的信鸽到股票行情跑马灯(ticker tapes),金融向来是受数据主导的,人工智能投资在滋滋作响,但牛排却在机器学习和大数据中。


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