中國基金報(bào) 泰勒 姚波
猝不及防。
AlphaGo再次登上世界頂級科學(xué)雜志——《自然》。
AlphaGo曾是2016年1月28日當(dāng)期的封面文章，Deepmind公司發(fā)表重磅論文，介紹了這個擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾的人工智能程序。
那時(shí)候人類還是那個人類。
現(xiàn)在的AlphaGo卻不再是那個AlphaGo。
新版的AI叫做AlphaGo Zero。
它更加智能，更加先進(jìn)，或者直接點(diǎn)，更嚇人。
它可以在不需要任何人類輸入的條件下，迅速自學(xué)圍棋。
僅用3天時(shí)間自學(xué)和訓(xùn)練，就擊敗了此前的AlphaGo，比分是100比0。
值得注意的是，之前的版本都參考學(xué)習(xí)了大量人類專業(yè)棋手的圍棋經(jīng)驗(yàn)，而新版的AlphaGo Zero則是自我對弈，即通過跟不同版本的自己下棋來學(xué)習(xí)。
鄙視鏈已經(jīng)一目了然：AlphaGo輕松打敗人類，AlphaGo Zero輕松碾壓AlphaGo，人類毫無勝算。
1、先來回顧一下AlphaGo的發(fā)展歷程
2016 年 3 月，AlphaGo 首次挑戰(zhàn)韓國棋手李世石時(shí)，整個世界都希望 AI 獲勝，結(jié)果AlphaGo真的贏了。
世界排名第一的中國圍棋選手柯潔當(dāng)時(shí)說，“就算阿法狗贏了李世石，它也贏不了我”，大家以看熱鬧的心態(tài)打量著新生者 AI。
2017 年 1 月，化身 Master 的 AlphaGo 在互聯(lián)網(wǎng)上連掃世界第一柯潔、韓國冠軍樸廷桓、日本冠軍井山裕太時(shí)，AI 似乎已經(jīng)不可戰(zhàn)勝，柯潔深夜感慨“人類千年的實(shí)戰(zhàn)演練進(jìn)化，計(jì)算機(jī)卻告訴我們，人類全都是錯的……”
2017年5月23日在風(fēng)景宜人的烏鎮(zhèn)，AlphaGo與柯潔將對弈三局比賽，柯潔在賽前說，“能夠代表人類出戰(zhàn)，是我以前不敢想象的事情，這次選擇我作為主角，我也會竭盡全力去一爭勝負(fù)”，但是，世界的選擇已經(jīng)變成了希望人類贏一盤。
然而終究又是一次壯烈的犧牲！
2017 年 5 月 23 日，在舉行于中國烏鎮(zhèn)的“人機(jī)終極對決”第一局中，當(dāng)今世界排名第一的中國圍棋選手柯潔，輸給了Google 旗下的人工智能程序 AlphaGo，AlphaGo贏四分之一子。與此同時(shí)，阿爾法圍棋團(tuán)隊(duì)宣布阿爾法圍棋將不再參加圍棋比賽。
到了今天10月19日，DeepMind今天發(fā)布新版本AlphaGo程序，經(jīng)過三天的訓(xùn)練，該系統(tǒng)能夠擊敗AlphaGo Lee，后者是去年擊敗了韓國選手李世石，勝率是100比0。經(jīng)過大約40天的訓(xùn)練后，AlphaGo Zero完勝AlphaGo Master。
2、對不起，這一次人類是多余的。
在今天的新聞中，DeepMind這篇最新的Nature，名字簡單直接：《不使用人類知識掌握圍棋》。
一臺機(jī)器在沒有人類玩家?guī)椭那闆r下，掌握了中國圍棋。
人工智能的一項(xiàng)重要目標(biāo)，是在沒有任何先驗(yàn)知識的前提下，通過完全的自學(xué)，在極具挑戰(zhàn)的領(lǐng)域，達(dá)到超人的境地。
前幾代AlphaGo最初通過分析成千上萬場優(yōu)秀人類玩家間的對決來發(fā)現(xiàn)制勝招數(shù)。新開發(fā)的AlphaGo Zero則根本不需要人類專長，只要知道游戲規(guī)則和目標(biāo)就可以投入游戲。
“它學(xué)游戲僅僅是通過跟自己玩，從完全的隨機(jī)玩游戲開始，”DeepMind首席執(zhí)行官杰米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)說?！霸谕娴倪^程中，它很快就超過了人類的水平，并以100比0的戰(zhàn)績擊敗了在論文中介紹過的上一代AlphaGo。”
他的同事、AlphaGo項(xiàng)目負(fù)責(zé)人戴維·西爾弗(David Silver)補(bǔ)充稱：“我們不以任何方式使用人類數(shù)據(jù)，就可以讓它從一塊白板創(chuàng)造知識?！痹趲滋鞎r(shí)間里，AlphaGo不僅學(xué)會了下圍棋，而且還勝過了人類歷經(jīng)數(shù)千年在該游戲上累積的智慧。
在這個過程中，簡而言之，AlphaGo Zero 成為自己的老師。
研發(fā)團(tuán)隊(duì)只是讓它自由隨意地在棋盤上下棋，然后進(jìn)行自我博弈。值得一提的是，AlphaGo Zero還非常“低碳”，只用到了一臺機(jī)器和4個TPU，極大地節(jié)省了資源。
AlphaGo Zero強(qiáng)化學(xué)習(xí)下的自我對弈。
經(jīng)過幾天的訓(xùn)練，AlphaGo Zero完成了近5百萬盤的自我博弈后，已經(jīng)可以超越人類，并擊敗了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind團(tuán)隊(duì)在官方博客上稱，Zero用更新后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和搜索算法重組，隨著訓(xùn)練地加深，系統(tǒng)的表現(xiàn)一點(diǎn)一點(diǎn)地在進(jìn)步。自我博弈的成績也越來越好，同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也變得更準(zhǔn)確。
AlphaGo Zero習(xí)得知識的過程
AlphaGo Zero使用新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，讓自己變成了老師。系統(tǒng)一開始甚至并不知道什么是圍棋，只是從單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的搜索算法，進(jìn)行了自我對弈。
隨著自我博弈的增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸調(diào)整，提升預(yù)測下一步的能力，最終贏得比賽。更為厲害的是，隨著訓(xùn)練的深入，DeepMind團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，AlphaGo Zero還獨(dú)立發(fā)現(xiàn)了游戲規(guī)則，并走出了新策略，為圍棋這項(xiàng)古老游戲帶來了新的見解。
自學(xué)3天，就打敗了舊版AlphaGo
AlphaGo-Zero的訓(xùn)練時(shí)間軸
經(jīng)過短短3天的自我訓(xùn)練，AlphaGo Zero就強(qiáng)勢打敗了此前戰(zhàn)勝李世石的舊版AlphaGo，戰(zhàn)績是100:0的。經(jīng)過40天的自我訓(xùn)練，AlphaGo Zero又打敗了AlphaGo Master版本?！癕aster”曾擊敗過世界頂尖的圍棋選手，甚至包括世界排名第一的柯潔。
在今天凌晨，曾與AlphaGo有過交戰(zhàn)的柯潔在第一時(shí)間做出回應(yīng)，柯潔表示，“對于AlphaGo的自我進(jìn)步來講...人類太多余了”。
這事情有多震撼？
果殼網(wǎng)編輯、美國加州伯克利大學(xué)博士生@Ent_evo在微博這么評論
這對人類驕傲感當(dāng)然是個很大的打擊。當(dāng)時(shí)大家就都在討論：拋棄人類經(jīng)驗(yàn)是不是AI進(jìn)步的必由之路呢？人類圍棋棋手積攢了這么多年的歷史是好事兒還是壞事兒呢？阿法狗畢竟還看了3000萬人類棋局，這些棋局對AI圍棋水平到底是什么影響呢？
現(xiàn)在有答案了。阿法狗·零根本就不需要這些東西。人類經(jīng)驗(yàn)是好是壞，對AI而言無關(guān)。完全無關(guān)。
我個人覺得，這是所有AI末世中最令人恐懼的一個場景。
每個棋手都知道，輸棋并不可怕，反而是成長的必經(jīng)之路。就算你一輩子都打不贏那個宿命的對手，你也在成長，幫助對手成長，讓所有人對棋的理解又邁出了微小的一步。國際象棋被AI橫掃已經(jīng)二十年了，世界大賽依然在順利舉行。一個無法動搖的第一或許會讓第二無比痛苦吧，但是我們剩下的這些人反正平常也輸習(xí)慣了，拿不到第一并不會否認(rèn)掉我們存在的意義。
但如果那個第一根本不需要你，根本不在乎你，你做的任何事情都對它的追求沒有影響，你失去了和它的世界的一切關(guān)聯(lián)呢？
這件事情其實(shí)已經(jīng)發(fā)生過一次。歐洲人曾經(jīng)認(rèn)為自己是世界的中心，萬事萬物圍繞自己的罪惡和救贖而展開；結(jié)果發(fā)現(xiàn)，人類只是宇宙里的一粒微塵，這世界上幾乎所有的東西甚至都不會被我們影響到，更別說在乎我們了。這個思想沖擊，至今還沒有完全消散。
那么如果這個事情不再停留在思想層面，如果AI拿走了人類和現(xiàn)實(shí)的關(guān)聯(lián)，讓人類發(fā)現(xiàn)自己甚至已經(jīng)無法影響自己的歷史進(jìn)程了呢？
我不太擔(dān)心AI會毀滅人類；總的來說它們沒有特別充分的理由這么做。我也對今天的圍棋界抱有信心，他們一定能尋找到新的意義來源。但是，隨著AI證明自己在越來越多的領(lǐng)域不再需要人，一定會有人反過來無法接受自己不再被需要的事實(shí)。當(dāng)一切創(chuàng)造都被接管的時(shí)候，如果你還要堅(jiān)持做什么的話，大概剩下的也只有
毀滅了吧。
金融圈怎么辦？
跟這個圈子離得很近的基金君突然想起，以后要人工智能占領(lǐng)股市？股民怎么辦？
告訴大家一個消息，人工智能正在重塑華爾街。
人工智能已不再是對沖基金的專用投資方式，除了文藝復(fù)興、雙西格瑪和元盛等老牌對沖基金，傳統(tǒng)的價(jià)值投資派也開始嘗試AI的新路子。巴美列捷福（Baillie Gifford）是英國一家老牌資產(chǎn)管理公司，管理規(guī)模超過1000億英鎊。近日，巴美列捷福公司決定聘任一名數(shù)學(xué)家組建團(tuán)隊(duì)設(shè)立AI項(xiàng)目，將AI技術(shù)應(yīng)用于資產(chǎn)管理運(yùn)作。該項(xiàng)目嘗試以AI技術(shù)將IT和投資領(lǐng)域的工作結(jié)合起來，現(xiàn)階段正在測試的內(nèi)容主要包括AI是否能夠減輕基金經(jīng)理日常的工作瑣事，使他們有時(shí)間能擴(kuò)大投資視野，提高績效。
巴美列捷福是一家注重長期投資、擅長選股的資產(chǎn)管理公司，同時(shí)該公司還積極開展股權(quán)投資，是我國以及全球許多互聯(lián)網(wǎng)巨頭的投資人，該公司的投資對象包括阿里巴巴、百度以及美國的臉書和亞馬遜。巴美列捷福對于AI技術(shù)的嘗試也代表了眾多對AI浪潮持歡迎態(tài)度的公司的意愿。實(shí)際上，現(xiàn)在已經(jīng)有越來越多的海外資產(chǎn)管理公司開始將AI融入到投資管理中。在《養(yǎng)老金與投資》雜志發(fā)起的一項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)查中，有36.69%的投資者認(rèn)為，在未來3到5年內(nèi)，AI就能夠融入資產(chǎn)管理的主要環(huán)節(jié)，將成為投資界的主流。
從目前情況看，交易環(huán)節(jié)是AI進(jìn)軍資產(chǎn)管理領(lǐng)域的先行地帶，也是AI被認(rèn)為最有可能突破的領(lǐng)域。美國最大投行JP摩根就雇傭了一批AI專家重塑其全球交易中心。今年年初，JP摩根已經(jīng)在歐洲開始結(jié)合AI執(zhí)行交易，并計(jì)劃在今年年末推廣到亞洲和美洲機(jī)構(gòu)的交易中。
據(jù)了解，JP摩根利用的這種交易算法名為LOXM，其模式是以數(shù)十億筆歷史交易的模擬訓(xùn)練為基礎(chǔ)，使投行的交易能夠達(dá)到效率和價(jià)格的最優(yōu)化。JP摩根有關(guān)人士表示，LOXM系統(tǒng)為公司節(jié)省了大量交易成本，已經(jīng)明顯勝出人工交易和一些曾經(jīng)實(shí)驗(yàn)過的其他交易策略。JP摩根還表示，相信加以訓(xùn)練，這套交易系統(tǒng)還能結(jié)合客戶的交易習(xí)慣和風(fēng)險(xiǎn)承受水平，AI的交易行為將會更個性化和智能化。
管理著全球最大對沖基金橋水聯(lián)合的達(dá)里奧，雖然已經(jīng)年近古稀但也熱情擁抱AI新技術(shù)，他希望AI能夠在公司管理方面有所突破。他的目標(biāo)是即使他本人不再管理公司，仍能通過一套自動化的管理系統(tǒng)維持公司的正常運(yùn)作。這套自動管理系統(tǒng)通過同行評議、員工測試來評估員工的表現(xiàn)，并自動分配任務(wù)和工作指引以及輔助時(shí)間管理等方式來管理工作內(nèi)容，甚至員工的晉升、辭退等都可以由這套系統(tǒng)來完成。達(dá)里奧的管理邏輯就是將人視為復(fù)雜的機(jī)器，而盡量剔除情緒對工作的干擾。
此外，不少傳統(tǒng)金融集團(tuán)開始面向投資者推廣以AI作為輔助手段的自動選股投資系統(tǒng)，將其融合到現(xiàn)在火熱的智能投顧中。美林集團(tuán)正在嘗試通過人工智能的方式篩選小市值個股來推薦給客戶，旗下的美林優(yōu)勢投資服務(wù)在今年上線，這種方式往往能抓住傳統(tǒng)價(jià)值選股中的“漏網(wǎng)之魚”；摩根史坦利在6月份開始小范圍試水機(jī)器人投顧，并將在今年秋天推出與美林類似的服務(wù)系統(tǒng)，據(jù)稱大摩的系統(tǒng)更加智能化。
外界評價(jià)，摩根史坦利在財(cái)富管理方面對AI的應(yīng)用已經(jīng)超越了傳統(tǒng)“智能投顧”的領(lǐng)域。除了向客戶提供傳統(tǒng)的投資組合，提供基于ETF的投資組合建議，這些屬于傳統(tǒng)智能投顧所涉及的部分，摩根史坦利的系統(tǒng)還會提供交易預(yù)警，如提前預(yù)警英國退歐等事件發(fā)生的影響、及時(shí)發(fā)送客戶的戶頭急劇變動等突發(fā)狀況；同時(shí)，系統(tǒng)也會依據(jù)客戶個人生活的變動，如發(fā)生重大疾病后，如何處置資產(chǎn)最大化變現(xiàn)，并向客戶推薦醫(yī)院和醫(yī)生。最后這部分是其他智能投顧系統(tǒng)所缺乏的，也是最能體現(xiàn)服務(wù)附加值和加強(qiáng)公司與客戶信任度的地方。除此之外，法國巴黎銀行和德意志銀行也都在投資和銷售方面進(jìn)行了結(jié)合AI的探索。
除了交易服務(wù)，金融資格認(rèn)證工作也在不斷提高持證人對大數(shù)據(jù)、人工智能、智能投顧等AI領(lǐng)域知識的了解程度。今年5月，特許金融分析師（CFA）組織聲明，從2019年開始，考生都需要掌握電腦編程、分析數(shù)據(jù)以及處理機(jī)器交易算法。CFA考試資質(zhì)管理項(xiàng)目負(fù)責(zé)人霍蘭稱，人工智能這種方法和工具現(xiàn)在已被許多從業(yè)人員使用，它的火熱程度讓他不得不重視這一現(xiàn)象。
普華永道在今年發(fā)布的人工智能分析報(bào)告中指出，一些老牌的量化對沖基金在使用人工智能方面已有很長時(shí)間，而現(xiàn)在的趨勢是整個資產(chǎn)管理行業(yè)都開始考慮廣泛采用人工智能技術(shù)，以更好地提高投資效率，更廣泛地覆蓋資產(chǎn)公司的投研范圍，獲得更多投資機(jī)會。
選股為價(jià)值突破口
回溯發(fā)現(xiàn)交易機(jī)會
如今，不管是傳統(tǒng)的價(jià)值投資、還是大型的共同基金公司甚至以交易為主的對沖基金，都在尋找AI帶來的新機(jī)遇。對于基金公司來說，他們最關(guān)注的還是投資。AI目前主要的應(yīng)用是輔助人工投資決策，這需要資產(chǎn)管理公司在數(shù)據(jù)處理、公司以及數(shù)據(jù)建模等方面具有較強(qiáng)的綜合實(shí)力。
巴美列捷福的投資分析師麥克恩利表示，考慮到目前數(shù)據(jù)爆炸性的增長以及計(jì)算機(jī)性能的提升，資產(chǎn)管理公司非常必要充分考慮AI具有的潛力。麥克恩利認(rèn)為，AI的潛力巨大，現(xiàn)在就有必要進(jìn)行透徹研究。據(jù)其介紹，巴美列捷福公司正在嘗試將投資研究過程進(jìn)行分解，探討哪些步驟可以由AI來完成。如果發(fā)現(xiàn)有人力完成耗時(shí)耗力而效果不如機(jī)器的情況，就會考慮使用AI。
而在擅長的選股環(huán)節(jié)上，巴美列捷福已經(jīng)開始了人工智能的探索。該公司正在測試一套算法體系來判斷某一個股更適合何種投資風(fēng)格，其國際股票投資小組正在考慮使用這套算法來篩選符合某些特定要求的個股，如是否滿足某一特定銷量或盈利要求的個股等。在股票篩選上，AI可以兼顧多個篩選條件，而且可以給每個篩選條件賦予權(quán)重，這些方面都優(yōu)于人工選股。通過這套算法篩選出來的個股可以帶給研究團(tuán)隊(duì)相當(dāng)多的靈感，并促使他們進(jìn)一步開展調(diào)研和討論。
還有一些對沖基金則著重希望AI能夠模擬他們過去的輝煌。被稱為“對沖基金之王”的72點(diǎn)資產(chǎn)管理公司創(chuàng)始人史蒂文·科恩，希望通過AI找到過去成功交易之間的關(guān)聯(lián)，幫助他在當(dāng)下市場中復(fù)制這些交易成果。他讓AI重新回顧每筆交易的頭寸、風(fēng)險(xiǎn)暴露度和杠桿水平，以及當(dāng)時(shí)的交易時(shí)機(jī)，同時(shí)評估當(dāng)時(shí)市場的定價(jià)水平和流動性，系統(tǒng)通過這種途徑找出類似的成功交易案例，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行后續(xù)的投資。
大型基金管理公司則可以通過中心化的AI處理系統(tǒng)，來更加智能化、系統(tǒng)化的處理資產(chǎn)管理、交易和運(yùn)營。目前最知名的項(xiàng)目是全球最大資產(chǎn)管理公司貝萊德的阿拉丁平臺(Aladdin)。作為一個集資產(chǎn)管理大成的平臺，阿拉丁能夠使機(jī)構(gòu)的投資、交易、運(yùn)營、風(fēng)控在一個平臺完成決策和管理風(fēng)險(xiǎn)，甚至可以在流程上實(shí)現(xiàn)全自動化。這一平臺上線時(shí)間較早，不僅在支持貝萊德這個龐大機(jī)構(gòu)的運(yùn)轉(zhuǎn)，也吸引了嘉信理財(cái)?shù)榷嗉屹Y產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)，意欲向其購置這一系統(tǒng)的使用權(quán)。
深度學(xué)習(xí)成為探索前沿
大公司趨之若鶩
一些大型資產(chǎn)管理公司已經(jīng)意識到，對大數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘程度決定著在未來競爭格局中的地位，那些更好采用深度學(xué)習(xí)等人工智能方式的資產(chǎn)管理公司，將比傳統(tǒng)公司有機(jī)會更好地把握金融市場脈動。
近兩年，谷歌的阿爾法GO在圍棋領(lǐng)域高奏凱歌，深度學(xué)習(xí)也藉此被大眾熟知。谷歌的成功嘗試顯示出機(jī)器在對圖像、文本乃至邏輯的處理能力上已經(jīng)能夠達(dá)到甚至超出普通人的水平。不少業(yè)內(nèi)人士對于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用前景、以及進(jìn)一步用于投資決策充滿信心。
貝萊德是應(yīng)對變革反應(yīng)最為迅速的大型基金公司。今年4月，貝萊德加強(qiáng)了公司量化團(tuán)隊(duì)的權(quán)重，以量化投資方式替代部分傳統(tǒng)選股的投資經(jīng)理，此舉在整個華爾街引起轟動，有報(bào)道也隨之發(fā)出基金經(jīng)理將被機(jī)器替代的預(yù)測。據(jù)了解，在量化團(tuán)隊(duì)中，貝萊德就采用了深度學(xué)習(xí)的方式，利用社交媒體和網(wǎng)頁搜索功能獲取更多具有投資價(jià)值的信息。這套深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)一旦發(fā)現(xiàn)能夠創(chuàng)造超額收益的信號，公司就會制定出相應(yīng)的智能貝塔產(chǎn)品，或?qū)⒔Y(jié)果用于組合的投資因子，打造被動量化產(chǎn)品。
英仕曼集團(tuán)旗下的量化研究團(tuán)隊(duì)GLG也正在將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到選股運(yùn)作之中。GLG總裁德因·約翰遜表示，機(jī)器學(xué)習(xí)為他的團(tuán)隊(duì)在執(zhí)行決策時(shí)提供了非常好的分析工具。目前，GLG通過深度學(xué)習(xí)對新聞、社交媒體、市場事件等多方面信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從中得出有助于投資決策的信號。
高盛則是使用一套利用深度學(xué)習(xí)的自然語言處理系統(tǒng)來處置研究報(bào)告，并對報(bào)告的正面或負(fù)面訊息進(jìn)行評分，這個評分最終會用來指導(dǎo)有效選股。高盛還投資了一家創(chuàng)業(yè)企業(yè)肯碩（Kenshuo），這家公司會利用深度學(xué)習(xí)處理一些突發(fā)事件，如自然災(zāi)害等，并用以預(yù)測市場價(jià)格變動。
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