人工智能能否取代明星操盘手

2017年01月26日 08:00
来源: 期货日报
编辑:东方财富网

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摘要
在实盘交易中,人工智能与明星操盘手并非像棋手那样对阵博弈,他们之间并非“零和”。

  随着市场的不断发展,主观交易、程序化交易、人工智能交易将日趋交叉覆盖

  人工智能的发展

  生命的成长需要营养,人工智能的营养来自于大数据和互联网

  所谓“大数据”,本质就是一个领域、一个范畴中的全部数据(当然这只是相对的全部、渐进的过程)。有了全部数据,就只须知其然而不需知其所以然,就可以依葫芦画瓢,做出最科学、最合理或至少是最接近的正确决策。

  可想而知,1997年5月,IBM研发的超级电脑“深蓝”一胜五和力克前苏联国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫之前,2017新年伊始Master即升级版“阿尔法狗”连胜60盘,横扫中日韩围棋名将打遍天下无敌手之前,肯定“背熟”了后者所有的参赛棋局,对其每一步落子了如指掌,并且几乎全球所有国际象棋、围棋高手的参赛棋局,都早已成为“深蓝”和“阿尔法狗”死记硬背的饕餮大餐。而IBM新开发的超级电脑“沃森”,以超出第二名分数两倍多的绝对优势,在美国智力问答竞赛节目《危险》中击败人类对手,连赛三天大获全胜之前,鲸吞了约100万册书籍共约2亿页的内容,这些海量的“营养”从互联网、图书馆、博物馆、高校以及图文、音像等各通道流入“沃森”。

  生命的成熟依靠经验智慧,人工智能的经验智慧取决于数学模型和算法。

  在死记硬背的基础上,“深蓝”和“阿尔法狗”下棋时的“思考方式”和人类基本相似,一是判断局部,二是把握全局。不同的是,人类只有一个大脑,而“深蓝”和“阿尔法狗”分别由两个不同功能的“大脑”网络组成:策略网络(Policy network)和价值网络(Value network).

  对弈中,两个“大脑”协同合作:策略网络充当“落子选择器”,负责在当前局面下提供最佳可选的若干个“下一步”;价值网络充当“局势评估器”,负责评估每个“下一步”落子后影响整体盘面优劣的种种可能,优胜劣汰相得益彰;然后两个“大脑”互动择取各自的平均值,筛选对冲后做出最终决策。

  知识竞赛中超级电脑“沃森”面对某个问题时,100多种运算法则立刻通过各种方式同步分析,马上搜索出一大堆备选答案。紧接着另一组算法对所有答案评估打分,分别找出支持或反对的证据。而每一条证据又会再次引出数百条证据,再由数百套算法对这些证据支持答案的程度打分,优胜劣汰。证据评估的结果越好,“沃森”树立的信心指数就越高。层层筛选后评估成绩最高的答案即用于竞赛答题。如果评估成绩最高的答案都无法满足预设的信心指数底线,“沃森”就避而不答以免被扣分。至于这一切都必须在3秒钟内完成,对于“沃森”来说倒是不在话下。

  人工智能与人类思维的本质区别:依据规律VS依据数据

  如果将各项能力归纳列表,则人工智能和明星操盘手的优劣势一目了然。

  为什么人工智能综合实力远超人类?因为人类选手实际上对阵的是一个由顶尖的交叉领域专家组成的明星团队。与此同时,计算机的硬件也在不断升级换代。中央处理器、存储器、芯片、电子电路、光纤、原材料……都在快速更新,使人工智能得以依靠大大超过人类强化学习的速度长大成“人”,故人类选手实际上对阵的还有整个计算机行业。

  人类思维的科学性,可归纳为“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”,然而从千差万别的数据中总结出抽象的“规律”,再到千差万别的主客观条件下去灵活运用,实在是电脑不可承受之痛。

  人类思维“找规律用规律”;人工智能“找数据用数据”。无论赛棋、抢答、工作还是训练,对于“深蓝”、“阿尔法狗”和“沃森”们来说,都是见招拆招、见问解题,自己跟自己“玩游戏”而已。它们对“规律”不感兴趣,从来不屑于发现、提炼和理解、运用“规律”,只管从海量的数据库中比照筛选计算出最佳数据即可。

  正如“棋圣”聂卫平赛后感慨:“阿尔法狗”颠覆了围棋传统,“没有它不敢下的棋,棋盘上也没有它不能落子的地方”。近年在投资交易中,我们也越来越多地听到操盘手们抱怨:市场走势越来越“看不懂”了!这背后是不是人工智能在作怪呢?

  人工智能的缺陷,同样也是明星操盘手的缺陷

  2013年8月20日,美国股市开盘几分钟,高盛一个交易系统发生故障,误将客户对某些期权的交易兴趣当成实际交易指令发往交易所,其中部分交易指令价格以默认价格发出,导致部分股票期权价格暴跌;22日纳斯达克指数陡然间变成一条长长的直线,交易紧急中断3小时。

  这类因操作系统不完善引发的灾难,在人工交易中同样存在。

  2005年12月8日,日本瑞穗证券交易员误将客户“以61万日元卖出1股”指令打为“以每股1日元卖出61万股”,下单后股价一路狂跌,为挽回损失瑞穗证券被迫大量回购补仓,顷刻间股价又直线上升,从开盘每股67.2万日元涨到收盘77.2万日元。场内纷传证券公司操盘失误而竞相抛售,各证券公司股票无一幸免。当天日本股市大跌,瑞穗证券损失400亿日元,远超上年利润280亿日元。

  2010年5月6日,一名花旗银行交易员执行自动交易策略时忘记设置交易价格与交易时间限额,短短数分钟导致道指狂跌1000点(9%的市值),“闪电崩盘”创历史最大单日跌幅。

  发展人工智能的切入点

  “阿尔法狗”背后的“最强大脑”DeepMind研发团队中,核心成员包括英国著名神童、神经系统科学家、电脑游戏设计师与世界级游戏选手,包括人工智能领域的博士和明星企业家。“阿尔法狗”不是专门为下棋而设计的,而是专门设计来“学习”的。据透露,在问鼎“棋王”之后,DeepMind的下一个目标很可能是“神医”。

  Master连胜60盘,唯独一盘以和棋告终。该场比赛对阵的中国围棋九段、世界冠军陈耀烨盘中断线,30秒没见落子,系统判为和棋。当天下午续战,Master无悬念续胜。不过这盘和棋表明:至少人类还能靠断电、关机、拔网线来制约人工智能。

  虽然人工智能神通广大无所不能,但在它们背后,从构思到设计、开发、更新、升级、检修、维护,每一环节都离不开人,是人创造了人工智能。近年来,不少明星操盘手也纷纷开始“向机器学习,与人工智能共舞”。这种双向互动的结果,是人工智能与明星操盘手的双赢。

  人工智能究竟能否取代明星操盘手?纠结这个问题其实并不重要。因为在实盘交易中,人工智能与明星操盘手并非像棋手那样对阵博弈,他们之间并非“零和”,其共同的对手都是大盘。而随着市场的不断发展,主观交易、程序化交易、人工智能交易将日趋交叉覆盖——目标都是跑赢大盘。

(责任编辑:DF306)

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