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本文摘要:这是一场人类在情感上尚待适应环境的围棋比赛。AlphaGo四比一战胜33岁的棋士九段李世石。某种程度是九段的金成龙不会实在幸运地,他做到了李世石对局AlphaGo的首局讲解。AlphaGo是去年被谷歌花费4亿美元并购的DeepMind公司研发的一款人工智能(AI)程序。 AlphaGo没在比赛中打败金成龙,也没与中国头号棋手柯洁对局过,然而,AlphaGo却表明出有它最少与最差的围棋棋手正处于同一水平,甚至有可能多达他们。 从某种程度上来讲,这并不令人吃惊。

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这是一场人类在情感上尚待适应环境的围棋比赛。AlphaGo四比一战胜33岁的棋士九段李世石。某种程度是九段的金成龙不会实在幸运地,他做到了李世石对局AlphaGo的首局讲解。AlphaGo是去年被谷歌花费4亿美元并购的DeepMind公司研发的一款人工智能(AI)程序。

  AlphaGo没在比赛中打败金成龙,也没与中国头号棋手柯洁对局过,然而,AlphaGo却表明出有它最少与最差的围棋棋手正处于同一水平,甚至有可能多达他们。  从某种程度上来讲,这并不令人吃惊。从车轮的杠杆原理到算筹再行到电脑,人类大大发明者出有在继续执行具体任务方面高于人类自身的工具。

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  然而,如果是股票投资,不会怎么样?电脑旋即就不会高于人类了吗?  以电脑为基础的股票投资在亚洲来说是新事物,但在西方已实践中多年。其结果并不全然:研究公司Prequin注意到,9%的对冲基金使用分析投资策略,然而平均值而言,分析基金的业绩稍逊于人类管理的基金。(这些只是平均值业绩;部分长客基金的业绩尤其出众。)  以思维取得胜利,而非以工作量取得胜利  然而,AlphaGo的人工智能(AI)程序或许不一样。

当IBM的超级电脑深蓝(DeepBlue)于1997年战胜棋手加里-卡斯帕罗夫(GarryKasparov)时,深蓝(DeepBlue)用于了计算力以提早分析每个排列组合变化。目前,这在棋士上是不有可能构建的。

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AlphaGo的设计师DemisHassabi注意到,棋士具备比宇宙中的原子数量更好的排列组合变化。  AlphaGo无法通过蛮横的计算力来取得胜利,因此,它研究顺利的人类围棋棋手,直到在多达60%的时间里能对这些棋手的出招展开预测,接着,它不会与自己展开升级版的对局,从而使自己显得更加强劲。

这在股票市场上也不切实际吗?  有可能吧。让我们再行退一步,来看分析投资这一谜样世界。


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