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2018年5月6日

華爾街教我長期貪婪,所以要做人工智能


閆安在北京出生、長大。他是1996年國際數學奧林匹克競賽(IMO)金牌得主。閆安1997年保送北京大學數學系,2000年本科畢業,進入美國史丹福大學,先後學習數學和金融。在Stanford攻讀金融博士學位期間安離校,前往高盛東京的Sales and Trading Desk工作。

「我對自己學的東西,特別是金融理論沒信心,想去行業內看看到底在發生什麼。」他這樣解釋當初的動機。

閆安在高盛東京工作了一年。他很快發現自己對金融業興趣不大,但高盛倡導的Long Term Greedy理念引發他深思。

我覺得這說法很有道理,但貪婪最終的目的是什麼?我在高盛沒有找到。我覺得他們的目的是把自己變成一堆錢。但是把人變成一堆錢之後呢,要做什麼?

這完全符合華爾街中Gordon GekkoGreed is Good

牛津神童鄧安銘說:「社會地位大部分都是裝出來的。人家說,哦,這位是高盛總裁。接下來呢?「那你要不要來我們這投資?」「你幫我兒子安排個工作吧?」

人工智能是未來社會的基礎設施,對於世界的重要性,將不亞於水、電、氣。就像每一個城市都有自己的醫院一樣,未來每一個城市都應該有自己的DeepMindDeepMind英國的一家人工智能公司,2014年被Google收購。

如果自己能在人工智能的任何一個方向取得突破,比如數學定理證明、深度強化學習,都會創造無法估量的價,就是我們可以集體走進一個更高級的社會。

就像一個徬徨許久的人終於在茫茫人海中發現真愛,閆安就這麼找到了人工智能。

今年424AI界有一個行業頂級會議,ICLRInternational Conference of Learning Representation), 去年11月份截止收論文。來自全世界的作者交了490篇論文,其中選出可以口頭去講的是15篇,佔到約3%。這15篇裡面,大部分都是GoogleFacebook這種很大的實驗室出的。但還有一篇Single Author的文章,是個大三的學生寫的。



這是個很開放的領域。你不需要是一個積累了十幾年二十幾年的專家,在一個方向上突破一兩年,有一定積累,你就可以走到世界前沿。可以作為一個不是內行的人,很快瞭解到前沿,很快看到前景是什麼。

怎麼推進投資、金融人工智能的研究,大家一開始並沒有清晰的線路。他一門心思要去做研究、讀論文。這個行業論文閱讀量巨大。ICLR一次發500篇論文。一個人可能要花兩個月時間讀完。剛讀完,下一波論文又出來了。

AI這個領域很大。對外行來講,細分一下,就是Deep Learning。再細分一點,叫Deep Reinforcement Learning。人工智能一旦成為社會的基礎設施,我們會生活在一個非常不一樣的投資世界。那個時候再來看現在的我們,會像我們現在去看工業革命之前的世界。


沿這個方向走下去,可以把人類智能做到投資及金融裡面去,就可以很快規模化、放量。本質上講我們面對的是一個潛在的、未來智能化的系統。像一個新的基礎設施一樣,把整個模型推到新的高度上。

比如說像Google這個網站,它有20億行代碼,25000名工程師(根據20159月的Wired數據),每天有很多個更新,代碼不斷擴張。這個事情對人的價值很大的,本質上也是個計算的過程。

在投資生活中把知識、常識轉換成代碼放進去。這件事本質上也可以數碼化。



一個好的、智能的基礎設施的時候。價值是巨大的。你可以自動生成GoogleFacebook的東西。如果20年能建成,你給它一個估值吧。Bill Gates曾經說誰要能突破Machine Learning,這個價值至少是10Microsoft

@交易門 , Diagram@小史Algo 308



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