【霍金最后的警告】人工智能：一念成佛，一念成魔

据彭博社报道，霍金家族的发言人在电邮公告中称，斯蒂芬.霍金教授在位于英国剑桥的家中去世，享年76岁，整个科学家都为之哀悼，他属于宇宙和星空。霍金生前在给英国《金融时报》的电子邮件中说，人工智能可能在不太遥远的未来给人类带来真正的危险。

霍金认为人工智能的崛起可能是人类历史上最好的事情，也有可能是最坏的事情。至于是最好还是最坏，现在还不能确定。

对于广大金融从业人员来说，我们可能更加关心的是人工智能在金融投资领域会不会出现一个类似于AlphaGo那样的人工智能取代人类投资者，占领人类最后一块高地？想通这个问题其实并不困难，我们可以来看看，人工智能在金融投资领域发展到了哪个阶段。

近年来，人工智能的发展极大的促进了机器学习的进步，给量化投资带来长足的飞跃。从有监督学习到无监督学习，再到深度学习，在金融投资领域人工智能已经找到了一个最佳的途径，占领人类投资者最后一块领地。

有监督学习

有监督学习主要解决的是梯度下降问题，其中包括的算法有逻辑编程、决策树学习、增强学习和贝叶斯网络等等。简单来说，就是人类给出一个标准答案，有机器帮助找到最准确的答案路径。在金融市场中，就是给定你一个目标，机器会很容易的帮你找到那个参数最好，就比如说均线系统等等。

无监督学习

无监督学习解决的主要是聚类问题（或者叫分类分堆问题）。算法包括k-means、PCA、gmm等。在金融市场中，就是解决任何把市场数据进行分类，当然这种聚类并不能提前设定。比如，股票多因子策略，你并不知道哪些因子有效，机器会通过算法帮你找出最优解。

深度学习

深度学习解决的主要是修正问题（或者叫自我提高问题）。算法包括深度神经网络、深度堆叠网络等。就是在有监督学习和无监督学习的基础上，结合计算结果对数据进行自我修正，提高运算能力。比如说，横扫围棋界的AlphaGo就是一种自我修正的人工智能。单纯从理论的基础上来说，金融市场也可以采取这种方法，利用深度学习，在技术和科技到达要求的前提下，人工智能是有机会完成“超越人类”的金融投资智能。

举个例子，如果你是一名资深的交易超过10年的主观交易员。你可能可以达到2个阶段：

1在市场显著没有变化的情况下，严格执行交易纪律。

2在市场发生显著变化的时候，迅速判断，并且做出反应。

分类-调整-坚持-修正，如此循环往复。这四条核心都是建立充分理解交易的基础上。而且所有的交易原理都可以理解成市场人群的心理。如果人工智能想要完成这样的工作，就必须完成上诉的四个步骤，但就目前来说，通过黑箱实现的所谓人工智能，通常都会被矩阵转换、算法优化中的噪音所干扰，而一个十分复杂的超级神经网络，常常已经超出了人类的理解，你也就无法判断这个超级智能提供给你的东西或策略是否可用。我们最担心的是“这个东西赚钱了，我们不知道为什么；这个东西亏钱了，我们也不知道为什么”

但在不久的将来，会出现一个人，不但是交易天才而且还是编程天才，说不定他就可以在投资领域创造出一个新的人工智能“阿法狗”。当然，在金融投资领域，有很多大神，或许现在已经有了可以实战的人工智能阿法狗，只是我们浑然不知而已。

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文：Daniel，转载请联系授权