作者丨小川  

来源丨川泽外汇 （ID：chuanzewaihui）

✎ 卷首语：

有两种事物，我们愈是沉思，愈感到它们的崇高与神圣，愈是增加虔敬与信仰，这就是头上的星空和心中的道德律。”

——康德

我最喜欢的颜色是……嗯……好难形容啊！是绿色，不过是有好多层次的绿！好有深度的绿！好有感觉的绿！好有灵魂的绿！”

——Siri

人与万物最大的区别，在于人会思考意义，会思考存在的意义，会思考自己的意义。

在收到这个问题的时候，小川马上认识到这不是一个可以简单地回答“有”或者“没有”的问题，只有把它放到一个更为宏大的背景下去考量，才对得起提问的人。

小川自知靠自己难以 hold 住这么大的主题，必须依赖更为强大的力量。这里有古圣先贤，有当世佼佼者，也有 AI 明星。

卷首语一半来自人类哲学家康德，一半来自 AI 语音助手 Siri，题图则来自于卷首语。星空下的地平线上，是连绵的山影；远山起伏的轮廓之上，是隐现的绿色北极光。这是旧世的余晖，还是新时代的曙光？

本期文章有五部分主要内容：

• 21世纪以来人类社会主要人工智能事件

• 主要的 AI 流派及其应用领域

• AI 背景下的人类发展

• 交易员地位问题

• 人有人的用处

1

余晖？曙光？

1997年，IBM 建造的“深蓝”计算机战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫的时候，小川正在读初中。彼时，谢军的棋手生涯正如日中天。中国女棋手战胜机器的故事在很多故事书里以不同的版本反复出现。卡斯帕罗夫败北的事件很快成了高中思想政治课堂上讨论的热门话题，小川是在高二的政治课上，学习马克思主义的认识论的时候，才知道了“深蓝”这个象棋机器。

这一年是2000年，对小川来说，这是真正严肃对待人工智能这一概念的开始。那个时候，互联网在国内正成兴起之势，“网民”的概念开始流行；短短几年，上网方式从modem到ISDN再到DSL；个人电脑的CPU频率突破了1GHz；佳能数码相机的广告登上央视……

世界处于数据爆炸的前夜，正是在头上无垠的星空中，人类打开了那扇门。

2000年，AMD 发布第一款1GHz Athlon CPU

2000年，斯隆数字巡天（SDSS）项目的望远镜在美国新墨西哥州投入使用，在短短几周内收集到的数据已经超过了项目启动前天文学历史上收集到的数据量的总和。“开门”的另一个领域是基因学，经过本世纪的第一个十年，基因仪15分钟产生的数据量已经可以和上个世纪90年代启动的人类基因组计划十年工作中产生的数据量相匹敌。

海量的数据为人工智能的引擎提供了充足的燃料。大数据处理技术、高性能硬件、机器学习算法不断推陈出新，孕育了人工智能历史上第三次高潮。2006年，以杰弗里•辛顿发表的两篇论文为标志，深度学习时代拉开了序幕。

2011年 IBM 的人工智能计算机 Watson（沃森）在危机边缘挑战赛上战胜了人类选手。苹果公司推出了 Siri。很快，科大讯飞推出了讯飞语点。

2012年，深度神经网络程序 AlexNet 在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上一战成名。

2013年，谷歌收购 DeepMind。3年后的2016年，DeepMind 发布的 AlphaGo 在围棋棋盘上以 4:1 击败李世石。越明年，AlphaGo Master 以 3:0 战胜柯洁。同年，AlphaGo Zero 仅通过 3 天训练就以100 : 0击败与李世石对弈的版本，经过40天训练后，以89:11击败了 AlphaGo Master。同时，Zero 已经摆脱了对于人类棋谱的依赖，完全依靠和自己对弈来训练自己下棋。

2017年的年初，百度人工智能“小度”登上《最强大脑》并晋级脑王决赛。李彦宏的无人驾驶汽车上了北京五环，交管部门介入调查。

2017年发生的一系列事件，让人们直呼“人工智能真地来了”。

而在刚刚过去的2018年，阿里巴巴数据科学技术研究院开发的人工智能程序，在斯坦福大学举行的阅读理解测试里以微弱优势战胜了人类对手。

人工智能带来很多积极改变，其蓬勃发展也引发人类被取代的担忧。

IBM 沃森现应用于医疗、法律等多个领域的专家系统

2

AI 星云

✎ 如果错过太阳时你流了泪，那么你也要错过群星了。

——《飞鸟集》

当前人工智能如此引人注目，很大程度上是由于深度学习的应用使得人工智能在视觉识别、自然语言处理和博弈上的多个细分领域在相对较短的时间内取得了超越人类的成绩造成的。但是在我们表达一个关于某件事物的观点之前，首先应该去了解它。

值得指出的是，对于机器智能，存在两种观点：强人工智能观点和弱人工智能观点。而人工智能领域目前所取得的成就和当前理论体系及技术路线发展下去的前景，都属于弱人工智能的范畴。

作为一门学科，学术界研究人工智能从方法上主要有三个学派：从逻辑角度出发的符号主义学派，以神经网络为代表的连接主义学派和强调与环境间关系的行为主义学派。这些学派都曾在人工智能发展的不同阶段作为主流，也都取得了丰硕的成果。

基于本文的主题，我们不必也无力对人工智能的来龙去脉做详细解说。但是我们可以通过人工智能的应用场景，对它进行直观的了解。

智能搜索：

• 很多游戏的设计中已经纳入了 AI，从而让游戏更加真实

• 很多地图产品使用了启发式搜索技术以规划路线

• 用于找到难题的近似解

模糊控制：

• 摄像头的防抖技术

• 汽车的牵引力控制装置

• 洗衣机和其它家用电器的控制

专家系统：

• 专家系统可以帮助消费者选车、购物，为消费者推荐网页

• 用于分析、控制、诊断疾病、指导和预测

小川最常请教的“专家”WolframAlpha，涵盖数学、科学和技术、社会和文化、日常生活等各个领域，2009年上线

神经网络：

• 汽车的自动泊车功能应用了神经网络技术

• 能够自动驾驶的Google 汽车 

• 自动语音识别系统

• 在机场识别出敏感人员和被限制消费的禁飞人员

• 协助医学诊断和经济预测

• 生成式对抗网络（GAN）可以根据要求设计广告海报，甚至从随机噪声中生成不可思议的作品

遗传算法：

• 用于通讯卫星的轨道调试，以防止地面信号减弱或消失

• 优化超大规模集成电路的设计

• 电磁兼容性设计

• 应用于数据挖掘，能够使数据更有价值

自然语言处理（NLP）：

• 聊天机器人可以为个人提供旅游信息，协助预约酒店等

• Siri 等智能语音助手不仅能够“听懂”问题，还能对“离我最近的披萨店”这类难以直接编程的问题提供答案

• 我们熟悉的“下一个路口，左转”也应用了这些技术

• 可靠的消费级会话翻译

• 为儿童学习阅读提供帮助

人工智能用于改善生活、减轻工作负担的前景非常广阔。

利用GAN生成动漫头像，从左到右依次为：从随机噪声中初次生成的图像、经过50次、200次迭代的结果

3

人类恒星

✎ 每一位企业家都应该花时间研究列昂纳多•达•芬奇

——比尔•盖茨领英首页

作为达•芬奇逝世500周年纪念活动的一部分，莱斯特手稿（Codex Leicester）正在欧洲的多个博物馆间进行巡展，目前它正在意大利佛罗伦萨的乌菲齐美术馆中，直到1月20日。与手稿一同穿越欧洲的，是一个叫作Codescope的项目，让你可以通过触摸屏，在浏览这些手稿的同时，了解它们的历史，查看译文，还能让达•芬奇的手绘动起来。这个项目得到了比尔•盖茨的支持。

比尔•盖茨在1994年以3000万美元的价格买下了哈默手稿。传记作家麦克尔•怀特问他为什么要这样做，盖茨苦笑着说：“因为我需要它。”

哈默手稿并没有按照惯例更名为“盖茨手稿”，比尔•盖茨恢复了它本来的名字：莱斯特手稿。这份手稿记录了达•芬奇在多个领域的研究成就，其中记载了他关注人体结构的原因。盖茨在自己的领英主页上说：每个企业家都应该花些时间研究列昂纳多•达•芬奇。

如果我告诉你历史上的达•芬奇其实是个AI，你肯定会觉得我是在讲这个世纪最大的笑话。事实上，达•芬奇遗留下来的手稿超过5000页，如果再多一些，利用这些手稿训练生成式对抗网络（GAN）以生成一些新的“手稿”，是完全可能的。

同理，我们通过训练生成网络写诗，让李白“复活”，也并非不可能。

比尔•盖茨和莱斯特手稿

人工智能在写作领域最先取得的成果可能就是诗歌。那么，诗人会不会更快地被取代？

我们不妨试着想像一下，一个人工智能诗人写出的“抽刀断水水更流，举杯消愁愁更愁。”和李白的诗读起来感觉有什么差别？如果一本《刘白唱和集》是两个人工智能写出来的，又是什么效果？

矫情啊……

子曰：《诗》三百，一言以蔽之，曰：思无邪。

——《论语》

这不仅仅是因为李杜苏辛是文化大 IP，有光环加成。更是因为诗是诗人情感的真诚流露，有诗人然后有诗。人工智能的硬伤是没有人生经历，即使学习过全世界的诗歌、读过全世界的历史和小说，看完全世界的电影也没有用；即使作出来的诗看不出一点机器的痕迹也没有用；因为人工智能作出的诗，没有情感依托。

《刘白唱和集》，刘禹锡与白居易二人的唱和诗集。“沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春”，“莫道桑榆晚，为霞尚满天”

达•芬奇的手稿略同。其珍贵并不是因为世上所存稀少，而是因为在文艺复兴时期的社会文明背景下，在自己亚里士多德式世界观的框架中，达•芬奇的手稿中闪现出的突破思想桎梏的光芒。只有达•芬奇这个人在当时的世界上实实在在存在过，这份手稿才有如此力量。

与 AlphaGo 的对战曾让柯洁彻夜难眠，泪洒棋局。无法战胜AlphaGo 会降低柯洁的价值吗？完全不会。比柯洁早一年与AlphaGo 对战的李世石，更早的认清了这一点。

我会看人类选手之间对弈，会看人类棋手挑战人工智能，但是我不是棋迷，我不会对 AlphoGo Zero自己和自己下棋有什么兴趣。

总有那么一些人，看着他们就会想到“更好的自己”，而这恰好是人工智能的弱项。

除去这些耀眼的明星，普通人的前景如何呢？

2018年，李开复博士在 TED 上进行了一场演讲。他将人类从事的工作按照属于操作性还是创造/战略性这个维度进行了分类。

并做出预言：在未来5年，由于自然语言处理技术、机器人技术和专家系统的发展，电销、清洗、客户支持等重复性工作将能够为人工智能所胜任。即使是对人类来说需要进行培训的，相对复杂的操作性工作，在未来10~15年，人工智能也将可以胜任。公司管理、企业并购、制订经济政策等复杂战略性工作和科学家、作家、艺术家等创造性工作目前安全。

这听起来挺让人绝望的。但是，在整个演讲过程中，李开复博士都在引导听众思考一个问题：工作是人类价值的唯一体现吗？加上情感维度，或者说共情能力，工作的地图马上变得立体了，并且为一些新行业，或者说新的工作岗位，打开了空间。

最后，除了不需要共情能力的操作性工作，在其它三个象限中人类仍然有很大的发挥空间。

所以，堂堂人类为什么要和 AI 抢饭碗呢？

那么问题来了，人工交易员，在李开复博士的坐标系中到底位于哪个象限呢？

这有点复杂。不过幸好，金融市场并非只是为了单纯的交易而存在。因此，很多在未来不好确定的因素我们可以当做事实来处理。比如，我们可以认为在货币消灭之前，市场中将始终存在人类参与者。因此，共情能力可以作为人类交易员的加分项；同时，如果可以给战略性打分，在市场中有人类参与者的情况下，交易这项工作能获得更高的分数。

这样看来情况还是比较乐观的，只是这样的思考对于一篇公众号文章来说过于烧脑了，我们换个角度来讨论这个问题。

4

三类交易员

在谈及交易的意义的时候，有交易员这样说：交易不是为了钱，而是未了自我实现。

对这样的交易员来说，交易这件事可能会显得更轻松一些，然而今天的话题可能就要沉重一些。因为这已经不是发挥空间的问题，而是与存在的意义相关了。

事实上，人工智能已经在金融市场中发挥作用很久了——至少比我们相像得要久。

IBM 沃森的首席研究员 David Ferrucci 在2013年离开 IBM 公司后很快就被桥水公司收入旗下。我们或许以为，桥水应用人工智能的历史不会早于2013年。诚然，说人工智能已经在市场中活跃了五六年可能已经远远超出大多数人的直觉，但是这仍然是一个错觉。

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