--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9787521719512" library_document_id: "396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5" source_sha256: "e5d429a1fedfac2a13b0bd25057c39d818c33927767948a9bb41411f01413ced" pdf_physical_page_count: 3314 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 2520 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5?start=2520&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5.md?start=2520&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5.md?start=2510&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5.md?start=2530&limit=10" --- # 人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册） > 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2520 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 图7-4 系统基金与人工操作基金收益对比 资料来源：https://www.wired.com/2016/01/the-rise-of-the-artificiallyintelligenthedge-fund/#slide-1 不管什么样的算法和模型，都要尊重金融规律和投资逻辑，波动不是机器投资引起的，而是市场预期变化引起的。背后做出洞察和决策的还是人，至少在我们可以预见的未来，这一点不会改变。 目前，不少人工智能投资公司宣称，自己系统的股票交易已经完全不需要人的干预了。比如李嘉诚参与投资的Sentient公司的首席科学家Babak Hodjat（巴巴克·霍加特）就宣布“我们的系统可以让基金自动调整风险等级”。 以人工智能分析美股市场的对冲基金公司Aidyia的创始人Goertzel（戈策尔）则对自己的系统更加自信，“如果有一天我们都死了，这个系统仍然会自动交易”。 但实际上，我们很难想象一个完全由机器操控的投资市场。如果大部分基金都完全用人工智能，也许会出现我们不想要的结果。一方面，在精确的计算下，机器投资的节奏和标的越来越趋同，市场的波动越来越小，变得越来越无聊和乏味；另一方面，因为机器选择的投资对象越来越集中，也就同时埋下了市场失衡的种子。 在刘慈欣的短篇小说《镜子》中曾经描绘了这样的景象：当人类社会未来的一切都可以精确计算和预测，人类社会的发展也就走向停滞，最终便是文明的毁灭。 这样的联想可能有些扯远了，但它给我们的启示是：投资融合了人的本质欲望，甚至包含了助推人类社会不断发展的文化特质，投资过程带来的意义，远比最后的数字增长要大得多。 关于人工智能投资和人的投资决策的关系，百度副总裁张旭阳曾在一次研讨会上阐述了他的看法： ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2521 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 投资是技术、艺术和哲学的结合。百度领先的大数据和人工智能技术，可以解决一些技术层面的问题。但是，投资有时候是一个艺术层面的问题，否则就没有巴菲特这样的古典投资大师的存在了。对于一个市场信号，不同的分析师会有不同的解读方式和方法。比如，通过百度大数据分析，我们发现理发师和教师人群开始关注股票了。对于这个信息，有的分析师可能认为这是一个卖出信号，而另外一些分析师可能认为这是买入信号。这实际上是对投资经验提升的一种知觉，在这个决策判断的过程中，投资更多是一种只可意会不可言传的东西。 我们现在的人工智能技术可取得突破的地方，比如图像识别、语言识别、自然语义理解、用户画像、算法和辅助决策，这些都可以提炼出明确的信号，机器通过自我学习之后，可以做出判断。但投资决策最关键的部分是不明确的，是一些意中有、语中无的东西，我们目前的技术还没办法理解这种东西，也就没办法代替人做出洞察和判断。 AlphaGo打败李世石之后，很多人认为机器是不是可以替代人进行投资了。但实际上，投资与围棋的博弈完全不同。围棋是一个封闭的、信息充分的博弈环境，但投资有人的非理性，是开放式环境，这种情况下，技术要替代人去做决策，还需要极大的提升，这一过程至少以10年计。 实际上，目前用于投资的人工智能算法都大同小异，以前是逻辑回归、因果分析；后来有了深度神经网络，有了所谓的梯度决策树；再后来有了遗传算法。但这些算法的进步，都没有超出相关性分析的范畴，只可以实现一些短期记忆的东西，毕竟还没有达到人类大脑的反应程度，对于投资市场上一些可重复、可循环的投资决策，机器可以很好地去安排。但是，对于有一定缺陷的市场，或者说在投资艺术层面上有缺陷的市场，还需要人工干预。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2522 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 我觉得在艺术层面，机器至少现在还难以取代人。我们的智能投资背后也需要一个团队维护算法，对这个算法的逻辑要不断地做一些调整，来适应不同的投资环境下的安排。 投资的第三个层次就是哲学，也是自律。也即投资到底是为什么？我要有止损止盈的法则。这个方面可能机器反而可以更好地去掌握。其实，通过机器来止损止盈是很容易做到的。因为，人难免有情绪波动，有贪婪和自信。比如，总认为自己跟别人不一样，这次跟上次不一样，总是觉得，我这次能逃离，别人会接我最后一把，我能出手，我虽然知道泡沫很大，但我自信不是接最后一棒的。但历史往往是重复的。而通过机器的算法，完全可以给你设定，到某一阶段就要认输离场，或者到了某种程度就要止盈了，可能还有一个正反合的过程。 但是，目前机器即使是在艺术层面、还难以取代人，我们的智能投资，背后也需要一个团队维护算法，对这个算法的逻辑要不断地做出一些调整，来适应不同的投资环境下的安排。 总之，在金融投资市场，人仍然是最关键的决定性因素，尤其是在金融跟人工智能的融合创新正在加速的时期。 就像当年大批物理学、数学翘楚涌入华尔街，并给后者带来革命性的变化一样。如今，当华尔街面对金融科技浪潮惊呼“硅谷已至”的时候，人工智能与金融人才的跨界流动与融合，正在百度这样的技术性公司出现。 “Robin说欢迎硅谷的人回来。我就来了。”曾任职于微软研究院的吴建民这样回忆他来到百度的原因。他主要是在百度金融开展智能获客等相关研究。如果说他与更多的人工智能专家属于依靠技术解决金融问题的人，那么操盘资管理财的张旭阳、负责消费信贷的黄爽等来自传统金融机构的专业人士，则属于提出问题、定义问题的人。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2523 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 这种人才的跨界组合激荡着创新。人工智能与金融业务的融合，将在身份识别认证、大数据风控、智能投顾等方面，对金融服务带来怎样的革命性改变，我们拭目以待。对个人来说，人工智能金融工具将无可回避。5\~10年之后，当你去银行、证券公司、保险公司等机构接受理财、信贷、金融服务时，背后都有人工智能的身影。朱光将金融科技的未来状态称为“AI inside”（内嵌人工智能），我们希望自身的技术、数据、能力会支撑中国所有的金融机构，减少金融不确定性带来的冲击，发挥金融助力美好生活的力量，实现普惠金融的梦想。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2524 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2525 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2526 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2527 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 数据、算法与个人生活、社会治理、经济结构交相辉映的新文明呼之欲出。文明的进化不是靠纸上谈兵得来的，而是依靠千千万万创业者和劳动者的努力，以及有为者的均衡治理，自然演化出来的。这个过程充满了艰辛与不确定性。 中国的企业家们已经听见了来自物联网与人工智能的风声，但方向捉摸不定。企业有没有足够的数据资源储备？从哪个方向入手？更重要的，是否有可靠的人工智能人才？ 对于技术性企业，这个问题不算难解，前沿产业与高端企业的人工智能升级早已上路，很多大企业已经开始布局智能化工作，比如智能家电。但人工智能作为一项扎根人类普遍生活的技术，必须被广大企业接纳才会愈加焕发光彩，而广大企业也都应该享有从人工智能获利的机会。 传统国企正在经历艰苦改革。太原铁路局是中国铁路货运量最大、重载技术最先进的铁路局。铁轨、电气这种工业1.0和2.0时代的设施提升后，马上就会面对工业3.0甚至4.0时代的挑战。面对繁忙的运输，必须优化业务流程，提升运转效率。 人工智能科学家分析，一列火车从一个城市跑到另一个城市需要的时间是比较固定的，影响运输效率的是中转时间，即当一列火车到站，把货物从火车转到仓库，再从仓库转到火车需要的时间。降低中转时间对物流效率有很大影响。百度协同太原铁路局采集了很多物流数据，把这些数据放到百度云上，训练出了几个模型来精准预测火车的到达时间、未来的仓储需求、未来的运力需求，把中转时间降低了50%。 老国企的智能化革新虽然不容易，但毕竟具有积累多年的技术团队和资源。相比之下，我们更关心广大中小企业如何在智能浪潮中把握航向。我们可以肯定地说，人工智能对中小企业是普惠的，无论商业端还是消费端都有大量对人工智能的需求存在，普通企业尤其是中小企业在智能时代有很多的机会，时不我待。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2528 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 谁来突破产品升级的瓶颈 智能革命一定是发端于领先学科和领先企业的，短期内会拉大企业之间的差距。但人工智能方法是公开的，便于学习，如果企业努力，就可以习得。在这个过程中，我们认为传统企业尤其需要人工智能领域的专业人士来引导。 2015年发布的《中国制造2025》行动纲要指出，“制造业是支撑我国经济社会发展的重要基石和促进世界经济发展的重要力量”“各国都在加大科技创新力度，推动三维（3D）打印、移动互联网、云计算、大数据、生物工程、新能源、新材料等领域取得新突破。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。我国制造业转型升级、创新发展迎来重大机遇。” 并非只有《中国制造2025》中涉及的行业才适合智能升级，几乎所有企业都可以。剧场、电影院可以通过对观众购票规律的智能学习来优化票务工作；小超市、小店铺可以通过门店电子传感器和第三方数据（比如百度地图的客流数据）来分析访客规律；传统新闻单位可以考虑接入智能流来创新资讯生产和推送流程。 人们对升级的认识，往往局限在用料、工艺等方面，而人工智能带来了一个新的升级维度。以家居用品为例，人工智能在此领域已经赋予了许多新的场景：即便只是一副窗帘，也已经有人开发出智能化方案，让窗帘系统主动记录和学习户主的使用习惯，在适合的时间自动开合以调节光线，配合户主的作息习惯；智能马桶圈可以不必整日加热，而是根据户主上下班时间和传感器来决定加热时间；养老家居系统可以观测、学习老人的起居规律，调整各项家电状态，甚至在老人作息异常时向亲人发出预警信号。我们需要的只是更多的创意。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2529 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 历史经验：首席电力官的辉煌时代 众所周知，在人类工业时代的黎明时分，纺织机和蒸汽机的推广曾遭遇激烈反对。 在英国，由于纺织机械带来低成本产品，传统的手工纺织业被挤垮，遭到工业主和工人的反对，掀起所谓的“卢德运动”。珍妮机发明者哈格里夫斯多次遭到同行和邻居的驱逐。但珍妮机最终还是推广开来，助力英国统治全球纺纱业。而蒸汽火车一开始甚至速度还不如马车，从而被马车夫嘲笑。 到了电气革命时代，历史再次重复，比如马可尼在1895年研制出最早的无线电装置，并且利用这一装置成功进行了远距离摩斯电码通信实验。他成立无线电报与信号公司，推动无线电商用。但由于与海底电缆公司的利益相冲突，他想在纽芬兰设立无线电报局的事遭到反对。不过当时美国的现代市场体系和技术偏好已经初步建立，所以无线电还是很快发展起来。 电气革命与今天的智能革命有一些“基础质料”意义上的类似。与蒸汽动力无法远距离传输和统一布局不同，电力是一种无限流动的普适能源，正如今天的互联网是一种流动的，让用户可以随时接入的基础资源。“电+产业”正如今天的“互联网+产业”，颠覆了无数的传统产业。 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5.md?start=2530&limit=10)