新的一周，來給大家講一位天才的故事……
跨越2000英里的野心
400臺電腦主機發(fā)出嗡嗡聲，金融數(shù)據(jù)正被以每秒一千萬億次計算的高速度消化，這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄啻?000英里遠(yuǎn)的芝加哥，由電子交易員決定投資指令。
在西雅圖遠(yuǎn)郊的一個科技辦公園區(qū)，一臺超級電腦正在自學(xué)如何處理商務(wù)交易訂單和預(yù)測資股價走勢。“計算機終將跑贏股市。”杰夫·格利克曼 （Jeff Glikman）望著燈光閃爍的辦公樓，信心十足地說道。他也的確有底氣這么說，作為頭號研究計算機金融應(yīng)用的商人，即便是在世界經(jīng)濟(jì)衰退之際，他和他的投資公司J4 Capital仍在悄悄獲利。
金融數(shù)據(jù)太龐雜，太無規(guī)律，有人說它們根本無法預(yù)測。一開始，沒人看好這位投機商人的野心，更別談格利克曼本人對金融行業(yè)就知之甚少。這位59歲的計算機科學(xué)家從未在華爾街或哪家投行工作過。他也沒有專門編寫投資算法來指導(dǎo)計算機執(zhí)行預(yù)測任務(wù)。相反，他自稱J4已經(jīng)創(chuàng)造了一種自學(xué)成才的“超級智能”，可以針對金融數(shù)據(jù)自發(fā)編程。
超級電腦的顯示屏
從定理證明法打開的未來
他的軟件基于定理證明法而運行，可以查看數(shù)據(jù)集并生成相應(yīng)的解釋結(jié)果。就像人類大腦在處理信息時，會將信息分塊儲存、加工那樣，格利克曼的超級AI借助所學(xué)知識中不斷增加的數(shù)學(xué)抽象程度來測試待檢驗的定理。他神秘地說，定理證明的結(jié)果“取得了出人意料的成功”。
J4的辦公室內(nèi)部，靈感迸濺的發(fā)源地
市場的波動可能是隨機的。但歸根結(jié)底，大多數(shù)投資者的信息來源都是一樣的——它們都源自石油消費數(shù)據(jù)、原油價格信息和《華爾街日報》的頭條新聞報紙。大量的非目標(biāo)信息稱為“噪音”，而要從噪音中找到目標(biāo)信息，是格利克曼最頭疼的難題。
不過，他的言談總帶著一絲自信的神采：“這些數(shù)據(jù)包含有極大的復(fù)雜性，超出了人類的理解能力，但事實上，我相信它們?nèi)蕴幱诔売嬎銠C的理解能力之內(nèi)?！?/p>
“為什么不造個‘白盒子’？”
上世紀(jì)80年代初，格利克曼創(chuàng)辦了一家名為Thumb Scan的公司，最早取得了生物識別和指紋處理領(lǐng)域的部分專利。他又創(chuàng)辦了一家咨詢公司，為福特汽車服務(wù)。正是軍工復(fù)合的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗為格利克曼提供了靈感。
在當(dāng)時，格利克曼被指派訓(xùn)練AI系統(tǒng)來模擬外國軍隊的軍事能力。后來，軍方希望他使用無線電信號來識別導(dǎo)彈發(fā)射井的位置。他還曾被要求應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來改進(jìn)對敵方基礎(chǔ)設(shè)施的空中分析戰(zhàn)略。
他說，通過處理這些“對軍隊來說深奧的重要問題”，他得以有機會設(shè)計隨機數(shù)生成器，即從一個明顯的隨機序列出發(fā)去預(yù)測下一個數(shù)字，就像教AI做數(shù)獨。這成了他構(gòu)思AI發(fā)展方向的轉(zhuǎn)折點。它也讓格利克曼開始思考布朗運動（懸浮在流體中的粒子的隨機運動）和股票市場波動之間的動態(tài)關(guān)系。
多年來，他一直在嘗試解構(gòu)這個奇妙的相互關(guān)系，直到2004年，他才意識到要實現(xiàn)這樣的愿景，必須設(shè)計能重新編程以生成金融數(shù)據(jù)新模型的定理證明器。足足十一年后，格利克曼鼓起信心第一次啟動了這臺超級電腦。那一整天，這臺電腦都在計算金融數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和波動趨勢。
他曾希望能夠直接利用AI預(yù)測次日金融市場的走勢，但其實對此并不很有底氣?！昂谙洹眴栴}持續(xù)困擾著他：不得不承認(rèn)，AI與人類認(rèn)知幾乎沒有相似之處，在經(jīng)過數(shù)百萬甚至數(shù)十億次計算后，人們幾乎不可能再理解AI是如何產(chǎn)出數(shù)據(jù)和作出決定的。
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