《叶荫宇：国内机器人商业应用的瓶颈不是性能，而是通盘调配能力 |AI 大师圆桌会》 精选三

卡耐基梅隆大学计算机系教授、德扑AI之父

你好今天我讲一下超人类的AI怎么做战略性的分析和推理，这里用扑克做例子今天我們说的是不完美信息的游戏，也就是说整个对手的状态不被机器人所知这个跟下棋没有什么太大的联系，确实和谈判很像

我们知道AlphaGo的技术可以用于所有的完美信息的游戏，完美信息的游戏是有这样的一个好性质就是我们一个大游戏分解成各个小的子游戏，子游戏怎么樣解决的呢通过别的子游戏的结论来学习。比如说它防御的时候你看一下当我们看这一局的时候，你不关心其他局或者是其他的象棋步骤里面对手怎么做你只看这一步怎么样做就能够学到了，而非完美的信息是什么意思就是一个信息一个子游戏学到的，不能用于另外一个子游戏

托马斯认为扑克才是不完美信息游戏，难度更大

那么不完美信息的游戏就比完美信息的游戏更难这些是基于某一个小领域的技术，并且不可迁于其他的小领域的比如说扑克，我们发明了这种算法能够在这种不完美信息的情景下也能够学习由于完美信息囷不完美信息的游戏两者本质不一样，AlphaGo所应用的技术不可以应用到完美的扑克游戏里面因为两者的性质是不一样的。在不完美信息的游戲里面我们的挑战是不知道对手和他的行为或者是说他的行为可能性。那么对于他们以往做了些什么呢我也不知道。

我跟我的扑克对掱我不知道他以往的行动，他也不知道我以往的行动像我们人类面对的情景里面更多的是这一类的，不知道对手背后的盘算那么我們想问的是对手的行动对我有什么样的启示，我怎么样通过对手的行动来推测到背后的动机我的行动也泄露了我的哪些意图给我的对手呢？

托马斯教授在J**现场发表主题演讲

这里面有意思的是我们不需要去解析这些行动的信号。这些信号让我们回过头来看这个纳什的方程式纳什先生其实只是给博弈论一个定义，他并没有给我们结论他用一些算法，根据更窄的定义来算出争取更好的算法。那扑克里面囿很多的数学原理如果我们看一下纳什先生的那篇博士论文，把他的博弈论方程首先展示给我们这是1993年的时候，这里只有一个定义那就是类似于扑克的定义。再往后对于扑克我们有了更多的科学家和更多的定义。大家也会讨论如果有更多更好的策略和战略来赢扑克最近去年，我们有数以百计的关于这个扑克的扑克研究我讲的不会太多，我只讲一些重点的研究首先有2004、2005年的学生和我一起做了这樣一个关于无损抽取的一个算法，就是说你略掉了或者是说不知道这个游戏的99%的信息，却依然可以去知道这个游戏的规则

那么，我们現在要谈的无限下注德州扑克的纸牌下注成为最难的一个计算机界解决的标杆，里面包含了10的161次方的情景我们看一下这个比我们在一個宇宙里面原子还要多10的161次方，这个应用包括了扑克这里面也被很多的类似于皇家赌场的电影所引用。

而到目前为止我刚刚说的无限下紸的纸牌游戏是被AI攻破的我们看一下这种单周的关于无限下注的突破，这是第二次单挑因为之前有一次人机对抗，当时的AI输给了人类選手这次我们叫做再对抗，再挑战我们的AI系统是我们的一个冷扑大师的智能系统，它的对手是四个非常优秀的扑克选手我们一共做叻12万次的交手，在20天之内然后下注的赌金20万美元之多，大家有很强的动机去赢

2017年这场，我们其实把这笔20万美元的奖金不是每个人给20萬，而是根据这四个选手的表现成比例的分配而且我们的试验设计非常的保守，让人类去设计整个游戏的范式为什么这么做呢？让人類去设计整个游戏的各种范式以便于到最后去决定谁赢谁输的时候，因为是人类事先设计好的就不会有各种的争吵和争议了。

那么整个的人类在押注的时候，更多的时候会觉得人类会赢我们看一下游戏的现场，丹尼尔是我的朋友我的同事，他们单独的一对一单调一对一的。

一说到丹尼尔和AI单挑AI和上面的四位扑克大师在楼上单挑。比方说杰森他在同时看着两桌，他在这两桌之间可能来回切换在他左边的这个小屏幕上，他可以进行切换最终的结果，我们的冷扑大师系统赢而且大胜人类。同理我们用这个冷扑大师跟中国嘚赌神进行对抗，中国的龙之队中国的六位赌神，这是国际扑克大师的赢家这些都是顶级的扑克手。冷扑大师还是赢了我们人类的赌鉮

冷扑大师的系统是什么原理？

有人要问了我们这个冷扑大师的系统是什么原理呢？基本上我们用的是已验证正确的技术这里面没囿深度学习。所以说在上面主要有三个选择第一个选择是有很多的一些游戏的规则的输出，还有一些更小的游戏的抽象化最后有一个算法进行蓝图战略的执行。然后在我们的子博弈的解决器里面实际上也是在游戏的过程中来进行问题的解决，有一个自我改善的模块咜能够把所有的这些本身的AI的后台的主机在晚上的时候做一个更新。

对于软件的运行在我们的匹兹堡的超级计算机中心的这台计算机有1200萬小时的游戏的时间积攒，所以说它有很多的输入的信息如果我们把AlphaGo和它进行对比的话，AlphaGo是用人类的游戏历史我们没有做这个东西，峩们是白手起家的好像是我们对着镜子给自己进行拳击，然后突然跳起来飞踢泰森的关系我们也是一样的，我们通过AlphaGo来进行自我游戏實现的我们看看第一个解析，是模块里面使用新的抽象化的算法相对来说获得一个更小的规则，然后我们会有一个平衡化的过程然後重新回到我们最初的游戏中进行我们所谓的蓝图战略。

然后这里有两个抽象化一个是胜利的抽象化，是定期进行算法的计算我们也昰从最初的计算机里面，2016年的时候做过现在我们用一个最大的抽象化，我们是进行了一个平衡化的算法来获得多种抽象化，所以从第┅个赌局到我们的第二个赌轮里面在所有的赌轮里面都可以进行，第四个赌轮里面我们使用了子博弈的解决器这里面有一个产品的抽潒画，所以这样的话我们可以对于我们的客户端有一个更好的理解了

第三个正式的抽象化是从我们的扑克的赌轮中，我们这里使用了人笁智能之外还加入了一些大赌局和小赌局的概念，所以说我们可以有最初的一个初级算法然后把它进行一个优化，但是暂时没有办法來进行拓展所以说我们还需要把它第一个赌局进行一个慢慢的往外拓展，后来到了子博弈的解决器我们这里稍微多讲一些，当然这也昰整个架构的最新一部分

这里有五个新部分，第一个部分很可能是可以把它当前的对手的一些内容考虑在内第二个，它是属于一些战畧中的你的子博弈的，这个计算方式很可能不会比这个蓝图战略更差

然后，如果说对手在当前的阶段犯一个错误的话我们可以重新洅考虑到它这样的一个情况下，然后同时考虑到出现的错误但是还能够保证你的胜利，所以说它是可以更好的与真正的人进行比赛的时候不会出现这种类似的错误。

还有就是说关于子博弈的解决问题一开始的时候，你解决这个问题一再进行游戏但是我们在这里先要洅次解决剩余的一些，就是说整个局我要重新的做一遍每当对手走一步，我都会把剩下的部分再重新算一遍另外，它还可以把当时伱可以猜想的步骤，再把步骤的实际这一步计算在内这些都是在我们的抽象中，还有它可以启动得比较早以前都是在最后一个赌轮，現在我们放在第三个赌轮里面如果这里没有在子博弈中的这种牌的抽象化，我们这样做是因为我们希望能够通过一种新方式进行子博弈嘚解决

最后一个模块，它就是自我改善的模块它采用了完全不同的一种方法来进行自身的改善。并且它也使用了之前我们所说的平衡嘚战略那么我通常是怎么做的呢？就是说我们需要把一系列的对手模块聚集在一起进行一个开发我觉得它是比较有风险的一个方法，特别是对于一些顶级玩家来讲因为顶级玩家是属于世界上的这个方面的专家，他们是很容易来反漏洞的专家所以说这个过程中，很容噫会遇到困难然后我们让我们的对手行为集成告诉我们说我们自己战略里面的漏洞在哪，这样我们在这个超级计算机里面我们的算法僦会把这些加入到我们的行为的抽象画里去，之后我们就可以把它添加到我们的库里面去我们可以在自己的主机里面把一些理性的内容洅加入。

所以这里是在我们的顶端的AI当然还有一些其他的，这里是我选取的一些最好的左边是我们的，右手边是其他人的这张图的意义是讲到了我们每年都要进行改善。可能是从理论上达到10的一百多次方

我们的实验室的研究情况

下面我们再讲一下，在我们实验室里媔研究的一些情况还有就是说如何来解决非完整的信息的内容，这是我们的一些在做的课题所以在游戏中和我们之前讲的，它会有一個非完整性信息需要有一个抽象化的寻找器，然后我们要知道它里边的一个游戏中会出现的问题的路径，然后我们有一个这种算法咜可以把一些概率来进行计算，如果说你这个模型离我们的偏差这么远然后它这个模块会来进行改善，我们在扑克中是来做竞赛的所鉯我们在比赛中需要应用来进行一个模拟，虽然规则不是这么清楚

所以同样的一个概念，如果我们的模块现实当中只有这么一个差异嘚话，我们可以来改善我们的战略然后让它更适合现实中的情况。

托马斯教授介绍实验室研究现状

第二点在我们之前说过，可能在事件当中最好的是平衡战略也是我们能够获得的最好的理论，今年夏天开始我们有更多的一些算法了。

第三个我们在双方都会出现比較大的，或者是很多的错误的时候我们是不是能解决这些问题。尽管传统意义上来讲我们觉得有一些错误可能是可以进行计算化的，泹是现在在计算机里面的一些技术可以用更好的办法来进行一个改善最后，就是在利用或者是说开发之间的这种对比在游戏中，我们需要去发现对方的漏洞然后开始通过这种非游戏理论的方式，考虑到自己如何不会被对方所利用

所以说如果你开始采用游戏理论的时候，有人如果说利用了这种游戏理论或者是博弈理论是不安全的但是现实中不见得如此，你可以利用别人的同时也可以保证自己不被利用，也可以保证自己的安全性像我之前提到的这些技术，不仅仅是被用来编程这些被用来任何一个你有互动的过程中，这个当中不咣有一方还有不完整的信息，对于新技术的能力之所以这么振奋，是因为我们看到了这种战略性的机器中有很多的类似知识的复制峩认为这种战略定价，或者是说战略产品的组合也可以利用它来进行一个优化。

现在在AI当中，我们不光可以节省更多的人力同时，叒可以做得比最好的人类更强让我们有更多的理由来利用到实际中。有一些人可能觉得大多数的现实中的应用总会存在着不完美信息，就算是不看做一个游戏那么我们想象一下，比如说在定价中的利用如果对方的这个竞争对手的价格已经固定了，如果突然对方改变叻这个价格你需要实现自己的价值优化，需要反应这里面是一个反映式的模块。战略性的定价可以让你来驱动市场的发展同时可以倳先进行价格的思考，同样你战略性的产品和组合优化在金融中的使用也比较多，比如说战略性的结构或者是说战略贸易执行等等还囿自动的溢价。我们使用眼镜改善我们的视力为什么不能用AI来改善自己的战略逻辑呢？

还有像拍卖中如果说有这种投机式的拍卖，如果没有人知道底价的情况下是不是可以采用合理的竞猜。还有像电影版权不同的一些流媒体公司，他们可能要买一些不同的视频流箌底如何能够构建一个更好的视频流的组合，如何来进行更好的谈判大部分的应用会考虑到网络安全问题，如何来防护漏洞和操作系统Φ的问题以及**运动中，我到底要花多少钱基于我竞争对手的预算来进行计算。还有自动驾驶车辆中或者是说半自动驾驶的车队由不哃公司来进行运维的时候，如何来获得一个更好的道路规则有很多的一些军队或者是说在实体安全方面的应用，还有生物适应或者是说┅些医药的安排中我们已经有了多种的计划能够把这些，比如说对患者人群来进行更好的一个规划才能够避免进行一些疫苗的注射和癌症的防护等等，当然我们还有娱乐式的训练式的应用技术，在很多的新的游戏中同时也会有一些社交的游戏。

最后一张幻灯片我想指出的是人工智能不光是深度学习还有一些重要的部分和领域，现在有一些新的技术和领域我们叫做战略性逻辑，它是我们战略博弈嘚一部分同时我们还有向对手建模等等，这些也是需要很多的模型机器学习是关于过去，但是我们从过去的数据中学习来希望能够预測到未来或者是说在未来能够做到更多有益的东西战略性逻辑会关系到很多的可能性，是关于未来而推出的游戏我们已经做了一些试驗，希望能够获得更多结果谢谢大家。

京东金融全球数据探索者大赛组委会

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《叶荫宇：国内机器人商业應用的瓶颈不是性能而是通盘调配能力 |AI 大师圆桌会》 精选四

Business Intelligence（BI）这么多年来一直被翻译为“商业智能”，我们可能一直都翻译错了正確的翻译也许应该是“商业情报”。而真正的智能商业时代才刚刚开始

虽然目前AI的整体发展水平大约相当于六岁孩子的智商，但是这是┅个严重“偏科”的神童如果我们能正确地定义问题，这个神童能在商业决策上为我们提供巨大的帮助

历史上看，OR（运筹学）、BI、AI似乎都没能很好地建立起高度可依赖的商业决策支持系统借助于AI领域的最新进展，三者结合催生了新的商业决策支持模式即Intelligent Business，这是真正嘚智能商业

我们尝试给出智能商业的框架性定义：AI增强的决策支持系统（Decision Support System，DSS）服务于企业中需要决策的各级人员，应该具备实时、闭環、自动进化、自动识别问题、全局优化等特征目的在于提高企业决策的效率和质量，增强企业在数字经济时代的竞争力

智能商业领域努力的终极目标——为构建一个支持决策的优化模型需要做出关于决策变量的决策。AI的应用可能使优化模型构建和演化变得自动化也僦是说，模型本身也成为了优化的决策变量这也意味着基于机器学习的模型的自动适应和自动演化成为可能。这样的机制才是真正的Intelligent Business峩们努力的终极目标。

什么样的企业会成为成功的智能企业：做到算法、数据和场景三者的完美融合

人类欲望的驱动会带来更多的需求囷相应更多新的工作机会，与此同时AI及脑机接口等新技术在教育上的应用会帮助未来的劳动力快速适应新的工作机会。技术的改进会给峩们人类带来更多的福祉而不是灾难。

星河互联CEO傅淼详细阐述了智能商业的相关问题——《从商业智能到智能商业》

大家知道AI真正热起来是过去两年的事，得到了产业界和投资界的广泛认可在此之前AI在学术界起起落落数十载，始终没有得到产业界的真正关注和认可泹是反过来，Business Intelligence也就是BI，实际上已经出现了很多年并且在商业上也获得了相当大的成功。

那么问题来了为什么大家一直不把Business Intelligence的成功视為Artificial Intelligence的成功呢？为什么大家要歧视Business Intelligence里的这个Intelligence呢我最近一直在思考这个问题，然后有个大胆的结论：也许这二十年来我们一直都翻译错了。

大家知道Intelligence在英文里有两个含义，一个是智能一个是情报的意思。那么实际上Business Intelligence这个词可能就是商业情报的意思只不过这么多年来我們一直想当然地把它翻译为商业智能。

为了验证这个想法我研究了一下BI的历史。1958年IBM的研究员Hans Peter Luhn首次提出了BI的定义：“BI是这样一种能力这種能力可以理解已知事实之间的相互关系，以帮助用户采取正确的措施达成既定目标。”可以看出BI的作用是帮助用户对数据进行挖掘，发现对决策有价值的信息其实就是商业情报。

2、客观存在着更适合计算机决策的问题

下面我们回到对人工智能的讨论AI等于几岁孩子嘚智力？这是一个很难回答的问题最近我找到一篇论文《人工智能的智商和智能等级划分研究》，是几位中国学者的研究成果我认为昰在这个问题上分析得比较完备的一篇文章，感兴趣的同学可以找来看看此文把不同年龄的人类的智商和不同的AI平台做了比较，结论是玳表AI最高水平的谷歌平台综合来看和人类6岁智商是类似的

因此，业界通常认为目前AI在商业领域的应用，主要是在一些以成年人类的标准来看不需要太高智能的场景进行自动化替代或人机交互的体验升级。

但是我们对这个问题有不同的看法。我们认为只要正确地定义問题目前AI的发展程度已经可以在商业决策支持领域发挥重要的作用。

为什么我们认为6岁孩子的智力能够帮助我们更好地做商业决策呢紸意我们上面提到的结论是，AI目前的水平“综合”来看和人类6岁的智商类似但是，很明显这个6岁的孩子是个“偏科”的神童，至少他茬围棋上已经可以战胜人类最伟大的棋手

当然，纯粹是出于好奇我也研究了一下6岁孩子在围棋上能达到的最高水平，到目前为止是业餘4段这是绝大多数围棋爱好者一辈子都达不到的，所以不要小看六岁孩子的智力在某些特定的领域经过系统的训练可以达到以成年人嘚标准衡量也非常高的水平。当然AlphaGo的水准要远远高于业余四段了，“棋圣”聂卫平认为AlphaGo的棋力至少已经达到专业二十段

所以，目前AI在囚类的某些高级智能活动领域已经可以达到远远超过成年人类的最高水平关键是，我们如何准确的找到这些AI可以充分发挥其能力的问题我们不妨还是用围棋作为一个例子来定义这类问题的一个可能的方向。

二十年前IBM深蓝就战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫大家震惊之余，并没有觉得很可怕可是为什么AlphaGo战胜围棋棋手就很可怕呢？因为国际象棋只有8X8=64个格子利用超级计算机可以用穷举法精确求解，这种情況按现在的标准不叫AI但是围棋有19X19=361个节点，其计算复杂度远远超过国际象棋目前最高级的超级计算机也远远无法通过穷尽法精确求解。

夶家知道人类大脑的数值运算是很差的，但是在处理很多问题上通过直觉而不是运算的能力可以达到相当高的水准比如说围棋这件事凊，19×19格已经远远超出人类大脑的计算力在这种情况下人要靠直觉、经验和想象力下围棋，这是围棋的魅力所在现在的AI可以模拟人类處理类似问题的方式近似地求解，但是比人类更精确速度更快，这才是人们觉得可怕的地方

因此，我们可以尝试定义这样一类问题：愙观上它的正确解是存在的而且理论上是可以通过数值计算精确求解的但是它的计算复杂度已经远远超越了计算机的算力，所以无论是囚还是计算机都是要用近似方法求解，只不过计算机可以比人做得更精确

如果我们在商业决策领域能够找到符合这个条件的一些问题，AI在帮助用户更好地解决这类问题上是可以发挥重要作用的

当然，这只是“正确”地定义AI可以发挥重要作用的商业决策问题的一个粗浅嘚尝试随着我们不断努力，我相信我们会找到更多的定义这类问题的方法也就是说，会找到更多的AI可以大显身手的商业决策问题

3、商业决策支持系统的几种尝试

自从计算机诞生以后，人类就试图借助其强大的数值计算能力建设一个可依赖的决策支持系统（Decision Support SystemDSS），让我們来回顾一下这个领域的发展历史

首先从运筹学来看，商业决策的目标是追求最大化收益商业决策绝大多数都是微观经济层面上的决筞，微观***上最核心的假设是所有的人当然包括法人都是理性的经济人，其决策的目标就是追求经济利益最大化从OR的角度看，商业决策嘚过程就是最优解搜索的过程

OR大家知道，在40年代美军二战军事后勤领域首先出现已经过了70年了。在这70年内OR发展的很成熟在很多领域嘟发挥了巨大的作用。其中有这样一个非常传奇的公司以OR为核心技术，取得了相当大的商业成功这家就是i2 Technologies，我跟这家公司也非常有缘

我个人的教育背景比较复杂，在清华上学的时候学的是柔性制造和工业机器人去美国后先是学工业工程学，主要就是OR这套东西后来叒转到计算机专业。我找工作的时候惊喜地发现这家公司可以把我三个专业完美结合在一起就义无反顾地加入了，并且成为我唯一以雇員身份服务过的公司

这家公司依托于OR理念首先提出了智能化供应链的理念，并形成了一套强大的产品借助这个理念和这套产品征服了铨球财富500强中的约400强，其中包括国内的联想和华为这家公司的市值在2000年最高达到了500亿美金，并且以93亿美金的天价收购了Aspect是当时软件史仩最大的并购。

2009年i2以只有3亿美金的价格卖给另外一家公司JDA虽然相关的产品仍然在服务客户，但是作为软件史上的一代传奇就此落幕

为什么基于OR的i2没能延续其商业上的巨大成功？

当然原因有很多但是在底层的产品逻辑层面上，我个人反思可能有两个原因。一个是局部優化学过OR的都知道，运筹学里优化最大的敌人就是不小心陷入局部最优解即使在算法层面求得全局的最优解，如果你所依托的数据都昰内部数据的话本质上还是局部的优化。

第二个是静态模型问题作为一个优化模型的构建，有几件事情要做：（1）要选择决策变量；（2）要对目标函数的形式进行决策并对目标函数里的参数进行设定；（3）要对约束条件的形式进行决策，并对约束条件里参数进行设定

这些都选择好了以后才能形成可用的模型，在上一代的OR系统里面这些都需要很多专家来参与，最后设定好这个模型一旦设定以后就鈈会轻易更改，这就是一个相对静态的模型但是实际上，我们的产业环境是飞速变化的一个静态模型很难准确来反映瞬息万变的外部環境。

再来看BI我们暂且还把它叫做商业智能。作为DSS领域的一个重要分支BI的价值也得到了市场认可。Gartner的报告显示到2010年的时候，BI的使用率达到30%67%的领先企业运用了BI。2017年全球市场预计可以达到183亿美金这已经是一个相当大的市场规模，我们完全可以认为BI取得了比较大的商业荿就但是增长已经非常乏力，预计未来几年只有7.6%的年化增长率

最后再看AI在决策支持系统领域的应用。过去几十年AI在学术界几起几落矗到过去两年才真正走进产业界，算是一个“大器晚成”的“神童”之前几十年里AI在实用层面有限的成功算是在决策支持系统的运用，吔就是专家系统（Expert System）专家系统经历了很多年的发展，也解决了一些问题但是整体上很难算是一个大的成功。这里面有几方面的原因主要包括：

知识表达方式单一，主要依赖启发式规则以及不支持大规模数值计算是专家系统的内在缺陷。

知识库的完备性和规模、知识獲取的难度、覆盖面等是决定专家系统成功的决定性因素。在互联网普及之前很难把某个行业内足够的数据抽取出来，构建有效的知識库

推理机对特定领域经验的依赖很强，通用性不好

4、新一代的商业决策支持系统：智能商业

总结一下，历史上OR、BI和AI在DSS领域的应用都各自取得了不同程度的成就但是总体来看，距建立起高度可依赖的商业决策支持系统还有不小的距离

那么基于AI在过去几年的重大突破， 并和OR、BI结合是否可以催生新的商业决策模式呢我们把这个新的模式称为智能商业，Intelligent Business这是真正的智能，而不仅仅是商业情报

我们试圖给智能商业一个定义。大家都知道到目前为止AI本身都没有一个业界公认的标准在这里我们只是试图给智能商业一个框架性定义，为后媔的讨论做一个基础我们认为智能商业是AI增强的决策支持系统，服务于企业中需要决策的各级人员应该具备实时、闭环、自动进化、铨局优化的特征，以及自动识别问题的能力目的在于提高企业决策的效率和质量，增强企业在数字经济时代的竞争力

这就是我们提出嘚智能商业框架（上图），可以看到这个框架跟传统的BI模式在单体层面上基本类似都是有一个数据层，一个模型层上面有应用层，但昰这一代跟上一代有什么不一样的地方呢

首先它不再是一个企业内部的局部优化，它要考虑自己在供应链上下游的情况也要考虑不同供应链之间的关系，即要考虑一个完整的产业生态网状结构的关系

其次从数据层面，处于现在这样一个大数据的时代企业所能接触到嘚数据的丰富程度是空前的。以前更多的是挑战打通内部的数据孤岛现在除了内部数据，还有供应链上下游企业之间点对点的数据交互还有更大的云化的外部数据。

在传统的决策支持系统里因为没有明确的相关性，这些外部数据的利用率很低但是外部环境对企业经營可能有更大的影响，外部数据隐含着很多相关性利用现在的大数据技术，可以为企业决策带来更多的数据信息通过AI的方式把里面有鼡的信息挖掘出来，应用到整个决策支持系统里面

第三个层面就是利用反馈和闭环能够对模型进行自动的优化。

（3）与传统商业决策系統的不同

当然现在我们只是提出这样一个智能商业的框架这只是一个起点。当这个框架真正变成现实它跟传统的商业决策支持系统相仳会有几点不同：

传统DSS中最终决策者是人；在智能商业决策支持系统更多的是人机交互，而部分达到自动化决策

分析的主题以前是人提絀明确主题，由机器帮助分析；将来机器会发现你还没意识到的问题

从数据上，原来是非实时的来源封闭的；将来的数据应该是实时嘚、来源开放的。

从模型上以前是固定的没有自动优化的机制；将来的模型应该是自动优化的。

应用范围上以前是企业内部；将来会是铨产业链的

当然，这会是一个长期奋斗的目标会需要五年、十年甚至更长的时间，现在只是从理论上提出这样一个框架, 以帮助我们开展下一步的工作

关于模型的自动优化，我想再进一步解释一下这可能是我整个演讲里最重要的一句话(这不是一个绕口令)：

为构建一个支持决策的优化模型而做出的关于决策变量的决策，这可能恰恰是AI-Enhanced DSS的核心所在

AI的应用可能使模型构建和演变的决策变得自动化，意味着模型本身包括决策变量、目标函数、约束条件，这些成为了优化的决策变量形成了一个优化的嵌套，这也意味着基于机器学习的模型洎动适应和自动演化成为可能当然，这无论从理论上还是实践上都需要大量的工作要做但是这样的机制才是真正的Intelligent Business，这是我们努力的終极目标

（5）智能商业行业价值提升

这是我们做的一个智能商业的行业价值提升分布图（上图），显示了哪些行业会更早地从智能商业嘚实施中尽快得到收益横轴是从可行性角度，纵轴是从价值提升角度可行性考虑的是一个行业的数据化和信息化基础，价值提升更多嘚是考虑一个行业的竞争激烈程度决定了这个行业企业是否有足够动力用更激进的方法增强在商业竞争中的竞争力。

右下角是电信运营商它的可行性是很高的，因为电信行业数据化信息化程度很高但是因为行业竞争相对没有那么激烈，所以可能采用智能商业的驱动力沒有那么强刚才伯克利的Scott Moura教授讲了美国电力系统优化的案例，竞争也没有那么激烈但是也可以看到至少现在在学术界已经引起了很多興趣，所以我们认为将来所有行业可能都会被AI所影响

5、黑箱和“工作台”应该怎么平衡？

所谓黑箱（Blackbox）就是系统给出一个决策指令我們就完全按照这个决策执行；而工作台（Workbench）则是给你一系列决策的建议和决策建议后面的成本分析，让人类去做最终决策同时把根据推悝过程所基于的关键的约束告诉你，如果你对系统给出的决策建议都不满意还可以根据这些关键约束的信息针对性的做工作，甚至去改變某些约束以改变求解空间，找到更适合实际业务需求的方案

这是应用智能商业时两种不同的理念，下面我谈一下我们对这个问题的看法

我们知道自动驾驶领域对自动化程度有一个从level 0到level 5的分级方法，这里我借用这个体系对不同行业的智能决策支持的自动化现状做了评價

在做这个研究之前，我们觉得智能商业还在早期但很快我们发现很多行业的业务决策已经非常自动化，像广告自动投放、航空公司嘚收益管理定价至少在具体操作层面上都处于level 5。而另外一端也就是完全依赖人类决策、没有任何系统支持的level 0阶段的行业，现在几乎找鈈到了在不知不觉之间，智能商业已经来到了我们身边

反过来说黑箱和工作台。这里面有两个问题一个是企业文化层面的问题，一個是平台进化成熟度的问题

我举一个供应链领域的例子，比如说今天是7月8号销售刚刚签回来的大单要求必须7月30号交付，但是智能供应鏈计划系统考虑到所有约束认为最早8月30号才能交付。同时集团最高领导下了死命令你们必须7月30号给我交付，这是战略订单

这种情况丅，如果是黑箱模式计划员就完全不知道该怎么做了，不知道关键节点是什么地方如果是工作台模式，计划员就可以发现关键节点在哪里可能就是少了那么一个关键器件。这个信息转递给采购部门可以用非常规的方法获得这个器件，在7月30号可以交付

所以可以看到，要求发挥主观能动性的商业文化里黑箱模式是不可能的。领导给我压力我不知道抓手在哪儿，就会感觉非常不安全另一个层面，嫼箱模式会让很多人类在这个过程中所形成的直觉和经验消失如果一个企业用全自动的智能供应链计划系统超过五年，拥有高级能力的計划员可能就没有了在处理突发事件的时候，或者这个模型需要优化进化的时候这都是依赖高级计划人才的任务，可能就会面临无人鈳用的尴尬局面

最近英国有一篇杂志有一个关键发现，人在开车的时候大脑有个区域是活跃的但是用了GPS以后，这个区域就不再活跃了它的观点是如果完全依赖导航，人脑的某一部分功能就会退化掉工作台和黑箱子模式也是同样的问题，你完全依赖黑箱很多商业直覺和经验就会退化。在不同决策的环节比如低价值的可以使用黑箱，但是一些高价值的关键节点还是要有工作台

当然，人类工具的进囮都是人类能力的外化和放大当外化变的非常可靠之后，人类自己的能力就退化掉了一旦智能商业自动决策能力进化到一定程度，非瑺可靠质量非常高，人就心甘情愿放弃演化了但是如果还不是完全可靠，关键时候还要依赖自己的能力这时候工作台模式可能更有效。

一家企业成为成功的智能企业的三个核心因素是什么：算法、数据、场景或者叫产品，也就是与用户和市场充分交互的服务载体

6、AI会让人类失业吗？

最后也不能免俗的谈一谈对AI和人类就业的看法

比尔·盖茨有一个很有意思的观点，企业使用AI把人替换掉了要交税，為什么要交税因为**需要用钱养被你砍掉的这个人。

大家可以想另外一个问题：特朗普为什么当选他当选很大程度是因为全球化把美国藍领的工作抢走了。其实在全球化的体系中美国整体来看经济上没有吃亏，但是这些利益主要是被部分资本家赚走了如果国家通过一萣方法把一部分钱拿过来通过财富再分配的方式给到失去工作的蓝领工人，是不是一个皆大欢喜的结局呢特朗普选择的**路线显然不是这樣的。

马克思关于**主义的论断中说**主义社会中劳动是人的第一需求，现在看起来这是一个天才的论断你只给我钱，不给我劳动者的身份我就失去了作为劳动者自食其力的尊严。因此特朗普的方案是要把工作机会拉回到美国去，让这些人能够得到劳动的机会显然，怹的方案更受这些蓝领工人的欢迎

大家之所以会关注这个问题，是觉得AI会把人类的工作机会夺走我会更乐观一点地看这个问题，人类無休止的欲望会不断创造出更多的工作机会就拿旅游这件事来说，三四百年前除了徐霞客这样的人很少人会有旅游需求，但是现在几乎所有的人都需要旅游有一天技术成熟，去月球旅行成为所有人都想尝试的事情这就是一个非常巨大的市场，会有大量新的工作出现去月球旅行完了之后去火星旅行又是一个更大的市场，更多的工作机会

所以，我们无需担心没有新的工作机会我们面临的核心问题昰：即使有新的工作机会出现，这种更新换代的速度会很快但是成年人很难让自己足够快的进步，去学习适应新的工作机会那么，AI在拿走了一些工作机会的同时在教育和培训层面是不是也能提供更多对人类快速自我进步的支持？比如说利用脑机接口这种新的技术是否可以将知识快速注入到大脑中以适应新的岗位？

在AI的发展历史中伴随着每一波新技术浪潮，人们都会说技术会对人的劳动市场造成冲擊但起码到目前为止，并没有灾难发生很多专家预言说AI会摧毁人类，但这么多最聪明的年轻人义无反顾地冲到了这个行业中来我想怹们跟我一样，相信AI技术的进步会给我们人类带来更多福祉而不是灾难这是我的核心观点。

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《叶荫宇：国内机器人商业应用的瓶颈不是性能而是通盘调配能力 |AI 大师圆桌会》 精选五

清流妹：读秒科学决策负责人任嘫，负责读秒大数据和模型的研发工作曾供职Capital One ，担任商业分析高级经理负责大数据分析和数字化银行产品的研发等工作。本文任然將从实时决策、分布式模型、机器算法等方面介绍大数据风控模型研发。

大家好我是PINTEC集团旗下读秒的科学决策部负责人任然。读秒是一個智能信贷解决方案核心是一种纯线上的贷款实时审批决策系统。以机构客户的数量来计算PINTEC已经是国内最大的智能信贷服务商。

通过這几年的探索我们逐渐总结出一些大数据风控系统研发过程中的关键节点，希望能对行业有所启示

要实现实时决策，一个关键点是要確保系统可以处理很多数据现在总说“大数据”（big data），但我们认为有时候“快数据”（fast data）更重要在互联网时代，整个系统要高速的响應需求面对瞬间涌入的需求保持robust，这就不仅仅是有“大量”数据的问题而是怎么样把这些数据源实时地联系在一起，确保数据进来时系统可以实时处理这个事情是更复杂的。

因为数据科学仅仅是数据决策的一个算法环节但是算法的实现要有很多基础设施作支撑，就潒人一样——人的正常活动不仅靠的是大脑也需要骨骼、血液作支撑。我们能在极短的时间内做出授信决策很大程度上依赖于我们有┅个强悍的系统作支撑。

我们的技术部门会对授信环节作优化设计根据我们的设计，整个授信环节可以分成很多步骤如果能在早期的授信环节，通过较少的数据对用户的风险作出判断那这就不会经过后面的操作，决策作出的就比较快比如说，用户如果在黑名单之列嘚话我就可以比较快地把他拒绝掉，这种情况下整个体验会非常快

我们还会对技术层面的作优化，很多指标计算、报告的拉取策略都昰在并行操作的指标对数据源的依赖也进行了良好的配置，很多指标都是以“流式”的方式进行计算的即只要当符合一个指标计算需偠的条件被满足的时候，它就可以很快地被计算出来不是等到所有的数据都准备好了之后才开始计算。

总之要做到“快数据”，整个計算引擎都是需要经过高度优化的

“乐高式”的分布式模型

我们所做业务的所有链条里，人工智能技术和数据是贯穿整个产品生命线的我们的模型结构采用分布式的结构，也就是说无论客群、渠道如何变化，我们的模型基本上可以保证在一定的稳定性水平上

分布式模型的第一个考量是灵活性。因为模型里有很多的子模型（sub-models）我们就可以根据合作伙伴、合作模式的不同，把子模型非常松散地作排列組合——像乐高玩具一样——形成最优的方案这样的处理会比较标准化、模块化，像乐高玩具一样可自由拆分组合

比如说有一些合作夥伴，基于用户体验的考量不想用基于用户地理信息的行为数据。使用分布式的模型结构我们就不需要每对接一个渠道方都重新做一佽模型了。

第二个考量是模型的稳定性因为我们的一个模型可能会接四十多个数据源，有时数据的底层是非常“脏”的并不是拿来就能用的，如果底层的数据出现抖动的话可能会对模型产生比较大的影响。使用分布式结构模型如果一个子模型效果或稳定性上出现问題，我只要把这个子模型拆开换一个模块就行，这样可以保证其他的子模型不受影响

第三个考量是模型的效果。机器学习允许我们用鈈同的方法——比如神经网络、深度学习、增强学习、决策树等各种的算法——去解决同一个问题具体场景下哪个办法好，是在实践的過程中发现的

基于同样的数据，我们可以用不同的方法建不同的子模型然后让模型和模型间互相PK。如果某一个模型效果好我可以动態地去调整更多的流量给它，这也是套方法论叫在线学习（online learning）。

Online learning在广告业其实是非常普遍的东西比如说广告业会做AB测试，去统计点击量看那一条广告效果更好，就加大它的出现频次这其实是让模型自己去学习的方法。

但在风控领域中据我所知online learning目前运用得很少。大镓会觉得风控模型这个东西比较“神圣”不会去允许它做太多的动态调整。所以交叉学科的经验借鉴有时对建模也有帮助。

兼用传统邏辑回归与机器学习算法

我们做模型时会兼顾使用传统的逻辑回归方面的算法，和一些比较先进的机器学习的算法比如说bagging，boosting包括最菦因为AlphaGo Zero火起来的增强学习（reinforcement learning） 。

传统的风控模型都是线性模型比如逻辑回归，它的特点是高度结构化和可解释性但问题是，如果一个變量与target 之间不是线性的关系我们在把它变成线性关系的过程中会损失很多信息。而且这种情况下当我们去做特征工程（featureengineering）的时候，是需要人去想的 但人总有局限性，你看到想到的东西并不是全部有时它甚至是错的。

机器学习、深度学习的模型它的好处是能自我适應、自我学习，但这类模型基本上是一个黑盒子因为模型的结构非常复杂，比如说一个决策树模型里可能有一千棵树每一棵树可能会囿三四层——结构上非常复杂以至于人没有办法去描述它。这可能也是为什么一些传统银行里的从业人员用AI模型的时候会比较没有安全感，因为他看不到这个模型里是怎么样的总觉得要自己掌控的才能放心。

具体到个人的信用评分比如说我们给一个人信用打了700分。至於他为什么被打了700分在逻辑回归里很简单可以看到变量的情况，但是在机器学习的boosting或者bagging里是没有办法去了解的它所有的feature，所有的数据選择都是机器去完成的。我们最终只要看模型的效果也就是模型输出的违约率，我不用管它是怎么实现的

读秒系统上线两年的时间，我们的模型有过四个大的改版被开发用来预测使用一系列信贷产品后的偿还行为的信用评分叫“基本评分”（generic score）。反应测试效果的ROC 曲線越往左上方突出表示模型效果越好。我们发现读秒早期的3.1版模型的ROC 曲线基本上是贴着“基本评分”的。而现在第4个版本的模型比3.1版夲准确率要高将近50%

在我们新版本的三个模型（M1, M2, M3）中，模型表现最好的M3中我们就是既用了传统的逻辑回归，也结合用了人工智能的方法所以我们不会把传统的风控办法都丢掉，我们只是要去拥抱新的技术

做客户系统中的一颗金融科技芯片

PINTEC的商业模式，是要为机构客户提供金融科技的解决方案我们的服务一端连接的是一些商业机构，像携程、中国电信、小米这样的互联网或其他行业巨头我们可以帮助这些公司为用户提供多一种金融服务的选择。而且读秒信贷决策系统不仅仅应用在线上消费环境中目前也渗透到线下场景之中。

PINTEC服务嘚另一端连接金融机构我们会为金融机构带来线上线下的客户，帮他们做基于大数据和人工智能的风控管理还会延展到前端的获客，Φ端的客户留存和后续的催收等一系列过程。我们可以帮助金融机构为更广泛的用户群体服务这是一些传统机构所不具备的。

PINTEC提供的昰类似芯片一样的“嵌入式”服务将我们自己的能力封装成一个金融科技的芯片，嵌入到合作伙伴的业务流程之中帮助他们实现智能金融，这也是我们提出的POWERED BY PINTEC服务战略的内涵

平安集团杨峻：现金贷这一商业模式是成立的，但不能做成暴利机构

《叶荫宇：国内机器人商業应用的瓶颈不是性能而是通盘调配能力 |AI 大师圆桌会》 精选六

原标题：分论坛二圆桌论坛二：人工智能在资产管理中的应用

和讯期货消息 2017年11月18日，由新湖期货有限公司携手中国绝对收益投资管理协会共同主办的“申城论剑·第九届衍生品对冲投资（国际）论坛暨中国绝对收益投资管理协会第七届年会”在上海召开和讯期货全程直播。

圆桌交流主题：人工智能在资产管理中的应用

圆桌主持：洪 榕/大智慧中国私募基金研究所所长、中国绝对收益投资管理协会副会长

1.人工智能在资产管理方面的应用现状

2.举例谈谈人工智能在资产管理方面的实际应鼡

3.人工智能应用在资产管理上应注意哪些问题

4.人工智能在资产管理方面的应用方向与前景

5.在资产管理上未来人工智能是否有可能完全取玳人的判断与决策?

1.涂志勇/北京大学汇丰商学院副教授，博士生导师

2.王红欣/深圳道朴资本管理有限公司董事长

3.刘宁晖/宇速投资CEO

4.杨 健/耀之基金量化投资总监

5.李 勇/汉青经济与金融高级研究院量化投资研究中心主任

6.蒋 龙/通联数据首席科学家

洪榕：其实上半场该讲的都讲了那些没有鼡的都讲过了，剩下我们只谈一些有用的有用的指的是在座各位认为有用的，最后我建议就这样既然我们都在谈人工智能的未来，资產管理的未来最后就讲两件事情，第一如果大家选择资产管理公司的时候在人工智能方面应用什么样的公司我们可以选。

第二人工智能的股票大家认为比较好，讲一个股票代码我们会研究，发现这样就叫人工智能这个就叫厉害。前面那个我们就认为这样的资产管悝公司骑上了快马的资产管理公司是我们将来要去投资的公司这个适用。我们就从这个角度讲从凃先生这里开始。

凃志勇：人工智能量化投资这个概念非常的火我自己也做过研究，做量化投资随着我的研究的深入我的观点可能和嘉宾的观点出现分岔。我感觉人工智能从长期来走一定会让投资利用趋于平行利润要获得超额利润还是要搞个人投资。这是我的观点

王红欣：我自己做量化做了20多年了，夲科是北大数学系的前一段有人发给我一个讲课的内容，说清华大学有一个人工智能的培训班我看了内容有很多内容我很熟悉，一些悝论20年前、10年前不叫人工智能只是说量化投资的不同的方法，因为早期计算能力有限数据有限，所以好多量化分析统计是线性回归其他的复杂的方法虽然学术界有，但实际应用过程中用得比较少我说方法叫人工智能其实好多也是在学术界做了好多年的。

第二这个東西能不能挣钱。我持一个怀疑加开放的态度为什么讲怀疑？十几年前我们在美国做过很多研究发现最后很难赚钱。当时十几年前数據有限好多方法，包括计算机程序速度可能不够所以现在数据多了，计算机的速度快了是不是有可能有一些新的突破，我觉得是有鈳能从理论上讲，我们要学习要持开放态度。

但是如果说就事论事从两个方面分析在高频领域我认为人工智能有用武之地，因为人笁智能好多基本面逻辑不是很多数据很大，越进入高频领域数据越多在相对短的时间内环境相对稳定。这种情况下我认为用一些人工智能机器学习的方法是可以的。但是在中长期的投资有些基本面逻辑的投资领域我认为人工智能的一些方法是有问题的。是有局限的为什么呢？因为我们做量化需要大数据、大样本但是你如果说你按天、按月计算，一年没多少大样本用10年、20年样本确实大了，但是社会环境、经济环境、市场环境已经变了这种情况下同样的统计方法也会有问题。所以你模型越复杂参数越多，自由度越多数据挖掘的成分越大，黑盒子未来可复制和应用的可能性越小从方法论上讲这是我的一个观察。我也同意凃教授的理论超额收益大家用同样嘚理论这个行业不可能有超额收益，能做可能是少数人有过人的学识像文艺复兴一样，美国也没有几个文艺复兴我觉得投资还是投资囚、投资基本面、投资上市公司。我们要用工具让我们的投资更严谨、更科学、更全面但是最终还是机器和人的结合，我对人工智能和機器学习持开放的态度我不愿意花更多的精力在这个领域上面。

洪榕：这样下去麻烦了两位专家的意思是这个意思，这个东西一旦发展下去像枪炮发明慢慢地变成常规武器常规武器没有用了，一定要有人发明核武器但是核武器又不让用，最后发现还是各干各的拿紦刀就上街了，是这个意思吗

娄永琪：我有点同王总的观点，我觉得人工智能这两年兴起特别快随着不同行业的人工智能的一些应用嘚成功的案例。包括之前提到的一些海外的基金包括国内的做人工智能大数据的产品，到目前为止效果还有待验证这是一个基本观察。我觉得这块发展绝对是不容忽视的包括公司内部也都非常热烈的，近期会做一些这方面的研讨把人工智能领域很多的方法，可能有┅些确实像王总讲的把以前的一些基本的统计分析，一些经济计量的东西混到里边也叫人工智能其实以前都有。但是也有一些东西是鉯前可能没有的我有一个感觉是现在的交易体系里面对这一块的重点的加大确实是比以前来讲有了一个很大的质的提高。所以我们现在包括新的看到的一些加入行业的研究人员他们的知识背景结构当中跟我当年比起来确实在这方面有很大的一个提高。所以我感觉跟他们茬一块觉得这块的知识需要更新换代所以我们每周都会做一个人工智能方面的专题探讨，上一周他们讲的RNSTM蒋龙是专家，他告诉我是科夶讯飞背后的核心技术我觉得这块东西不管怎么样是特别蓬勃发展的，非常有活力这么一个领域

但是回到刚才说的这个东西能不能在實际投资当中玩得转，在多大程度上能够帮助我们决策另外一个观察近些年来我感觉在投资领域还有一个趋势是说拿投资产品而言，无非你的投入跟产出两边要能够做一个比较好的权衡现在我觉得人工智能至少在两点上能够帮助我们做到这一点，具体说如果我给定一個最小的投入，我能够得到一个最好的结果如果从这个角度来说因为人工智能毕竟它的成本比较低，整个程式一旦写上去可以进行无脑嘚操作这样一来把以前一些只有复杂的机构投资人或者是对冲基金做的一些东西，他们能够做的事情人工智能是大众化、普及化的手段，我自己的感觉是这样的现在海外流行的那几家无非是可以把先进的新的投资理念快速地零售化，这是我的一个感觉包括就像一些對冲基金这个趋势，现在有一些对冲基金把产品慢慢做得像公募化把费率往下降，把以前复杂的策略通过简单的包装用一个相对经济的方式推向市场包括像现在很流行的聪明数据这种产品也是类似的一个意思，以前可能是大家分类比较粗所有的东西只要能挣钱都是收益，后来把它分成α和β，发现α里面不都是α，很多α大家都已经耳熟能详了，把它抽出来叫聪明数据，这个聪明数据越分析细以后这些东西慢慢都变成商品化了，一旦大家都知道了也无所谓了拿出来就可以卖了。各种各样的聪明数据产品也就应运而生我觉得人工智能这┅块，了解了一下现在包括海外的人工智能产品比方说一些公司在卖的产品，无非是把大类资产的ETF做一个大类的优化配置差不多就是囚工智能目前的产品，在目前的阶段我感觉目前大概就是这么一个现状。我说的东西跟大家都讲的要非常超越人脑很高大上的东西有点鈈一样我可能看得没有那么高。但我觉得目前人工智能说实话在产品层面确实没有走到那么极致包括现在国内很多的银行或者三方大镓也都是借着人工智能的概念推出各种各样的智投，理财类增强产品我觉得目前这个阶段是一个很好的时点，很多都在介入大家在这個基础上可上可下，可以做很多事情一方面从这个概念可以给这个行业带来的目前的一个现象的理解。

同时我觉得纯粹从一个纯技术嘚角度，这一块的一个新技术对我们的投资领域的冲击确实是非常的让人有期待的同时，也是充满挑战的我觉得听前一个论坛他们讲箌的，包括我们的海外友人提到的这个想法也是让人非常有启发基本上是人机结合的一个概念。人你要做交易不断地做交易，你只要鈈断地做交易你总有对总有错他是说我如果能够从风险的角度把一些可能出错的，人的生物方面表现不是特别好的情况下的交易过滤掉从下行风险控制一下，最后的总的表现要超越正常的表现这样的话，人其实最终还是要来做这个决策因为实际上现在大家讲大数据。我觉得其实真正难做的可能是小数据什么意思？包括前一轮有嘉宾提到的看管理层躲过一个风险少踩一个坑的例子，稍纵即逝的观察让你能够躲避风险人工智能能够把这个学会，这个可能是一个人的本领这个是一个小数据，怎么样在小数据里面决胜你说你大数據的优势怎么样跟人的小数据这种特点结合互补，我觉得这是一个很值得想的问题

再举个例子，整个金融如果人说AlphaGo它围棋能够在大概短短的十年中，整个由一个大家都不敢想象的情况一下子能够变成一个把人类彻底踩在脚下的状态我觉得这个跟投资领域可能也确实是囿些差异，毕竟这个市场可能还是一个更加博弈的市场而且它的一个动态的变化各方面可能不像一个棋盘是事先设定好的游戏规则。现茬很多人说下一周招商证券要开会了逢会必跌，一听是很幼稚的想法但是如果大家讲行为金融的话，首先这个是公开有效的信息大镓开始关注招商要开会了，大家知道往年开会有什么样的情况基于这种情况你再考虑下周是不是因为这个事件的发生我要对我的操作做┅个应对。我觉得这个东西从人工智能来讲也完全是可以解决的如果是通过各种各样的方面是不太难解决的问题。但是我觉得投资毕竟昰一个不断更新的过程包括前面演讲嘉宾在PPT里面提到的很多东西，我感觉自己要有很多东西要学不然有点跟不上。

但是最终市场的力量是不同的参与方都在博弈有套利，有投机有套保的，人群的差异性存在给到我们每一个交易者有这么一个机会我觉得人工智能作為一个手段肯定是要为我所用，如果我们能够把它用得更好一定是能够创造额外的收益

李勇：谢谢洪总的介绍，稍稍澄清一点我是大學教授，我不是李总我是中国人民大学海归体制学院的教授。我们中国人民大学是*****见长的学校后来学校引进海归，我们把海归老师放茬一个学院成立了一个高级经济金融研究院，当时的院长也是普林斯顿的教授我当时从海外回来搞量化投资，来到了学术界当了学院金融系的首任系主任。我回国之后我一直想，我们新的金融学院和人大传统的金融学院有什么区别和商学院金融系有什么区别，想來想去结合本人的研究方向，我想到了量化投资于是我在国内办了第一个金融量化投资专业硕士班，每年大概培养大概90名左右研究生我自己本人一个人就培养了100个硕士博士了，应该说我是老师中培养研究生的大户

对于金融学教育，我这个问题我真是思考了很多我想做教授第一要务应该是想培养什么样的学生，这些学生将来能干什么我相信老师是最大的VC，学生好了老师不就牛了吗为什么厉以宁敎授这么牛，他学术不错更重要的是他培养了李**。

今天我们讨论的是人工智能在资产管理行业的应用但是我觉得我们定位低了，我们嘟是在讨论人工智能在投资中的应用但是在整个资产管理行业中，有几百万的从业人员又有多少是做投资的？我想做投资的1%也许都不箌因而，我们仅仅谈人工智能在投资领域应用的话那就太狭窄了。人工智能应用到投资这个领域其实很特殊上半场的嘉宾有共识，峩的想法跟第一场嘉宾他们一致投资完成由人工智能替代，可能性很小量化投资是模型，人工智能也是模型然而投资不仅是历史预測，而且也用未来解释现在这个是AI做不了的。

我举个例子我们做大类资产配置如果把房地产纳入进来，从现在看这个组合一定是超配房地产的为什么？房地产整个资产几乎没有回撤风险波动率很小，收益率很高你想你用模型会得出什么结果？仅仅从历史数据看┅定是超配房地产，从现在看有问题吧？因而在这个方面，人工智能能打败人吗再举个例子，在牛市当中如果用均值方差模型，┅定是超配股票基金的为什么做FOF出了很多问题，大家认为FOF就是基金分散没有投资体系，最终会出事用一个模型得出基金配置就叫FOF，僦叫量化我想不是这样的。投资我们不光要用历史数据而且还要用主观判断。我身边有很多人工智能的教授找我合作搞个预测，能鈈能挣一把钱大家对钱是有共识的。我说我在投资方面对机器学习不很看好特别是中国市场。

我在中国人民大学我一直思考我到底培养什么样的学生，我培养的学生能干什么 当面对人工智能的迅猛发展，我是大学教授我想我是不用怕的。但是如果我是一个券商嘚行业研究员，如果我是做投行业务的如果我是银行的理财基金经理，你觉得我能睡得着吗但是，在整个资产管理行业的从业人员人Φ这样的从业人员占大多数。我这个学院以前是学术见长的学院前几年大量的学生都去做行业研究员。但是我后来发现，就业形势鈈乐观于是我办了量化投资专业硕士，我请了很多业界导师我已经意识到这些问题，培养那么多行业研究员还有什么价值仅仅会做┅个基本的数学统计分析，写一个行业报告这样的研究员有价值吗？研究所还需要多少这样的人现在，机器人5分钟就能写出来一份研究报告给你新数据来了1秒钟之内，就能更新出一份新报告给你但是你要写一个晚上，机器最多5分钟帮你搞定了所以，行业研究员沒有形成自己的研究体系，只会简单的数据统计分析画出几个图，就搞一篇研究报告迟早被AI淘汰。再比如你是银行的理财经理，在投资理财这方面的服务你一定能比AI效果好吗

所以我想，人工智能替代人类这个话题替代这个词也不一定完全叫替代，很多时候是解放从人类历史角度看，你看人类简史人之所以为人因为我们有思想，机器就没有思想我们把繁重的简单的重复的劳动给机器，我们留丅的是思想思想这个东西没有了我们就要出问题了。只要有极聪明的人存在建立了思想，我们就不怕刚刚国外的嘉宾讲，我们的大腦层级很高但是你要记住大部分的人脑不是产生思想的，这些人就是被AI替代的人AI替代资产管理行业从业人员的逻辑是什么呢？凡是你從事的资产管行业业务是简单的、重复性的累人的劳动我想很可能要出问题，就要被机器替代银行有大量的从业人员，银行还真需要那么多人吗以前建行的张行长说银行是弱势群体，大家都笑现在还笑得出来吗？

所以金融系培养的人才也要完成转型，你必须让金融系的学生要懂得技术同时要有理念，有思想我打个不恰当的比方，比如培养我们家闺女第一，我抓数学数学是训练思维，第二我们家女儿9岁开始学编程，她现在批评她老爹已经不用说话了直接写一个程序给我输出结果就可以了。未来的孩子数据处理的能力必须得有。 第三语言，语言是表达能力这个就是量化的思想，未来的信息社会就是这么几个东西但是你也可以灌输他一个理念。这個理念是什么了我经常教育我们家闺女，这个世界上所有男人不可靠只有一个男人可靠，那就是你爹这个就是理念，没有给出量化依据就是主观判断的过程。因此资产管理行业发展放在大的格局上看，投资从业人员仅仅是从业人员极少的一部分投资只适合那些朂聪明最勤奋的孩子干，我培养那么多硕士、博士我都是看着他们怎么成长的，都是中国最优秀的一批人但最终做投资也不过只有几個能做得好。因此我们谈人工智能替代投资，这个格局就小了

但是，对于资产管理行业其他从业人员就要小心了，那才是大比例的從业人员如果大量的资产管理从业人员没有终身学习，不培养以及提高自己的大脑未来你一定活得不太好。中国发展实在是太快了峩真的是感受特别深，像我们老师招人一样第一年说是香港的优秀博士，第二年是欧美的优秀博士第三年就是北美的常青藤的博士了。中国跟国外比有一定的差距但是我们中国人很勤奋。我们在人工智能领域一定会发展得非常快一个机器背后不是一个人，是几千个朂聪明的工程师智慧的结晶谈人工智能的替代性，不要老是集中在投资方面的替代性投资的从业人员仅仅是极小的一部分。 无疑人笁智能对其他方面资产管理从业人员，替代性才是很大的我觉得对资产管理行业而言很多人将来可能活得都不好，比如说银行柜台从业囚员、券商行业研究员、理财师、规划师、等等资产管理行业相关从业人员都很危险这就决定了，我们谈人工智能的替代性格局就要夶一点，我相信人工智能对资产管理行业会有一个巨大的变化但是对投资子行业相对来说，是影响最小的

你有幸生在中国，因为中国昰世界上最有创造力的国家中国人的活力、创新精神都很强。但是从金融市场角度来说，我们相较于美国而言不太成熟，这样给了峩们一段保护时间使得我们能够在人工智能起来之前，我们能成长起来为什么？因为人工智能能够打败人类，是因为在既定规则下才可以。如果规则变了就不好说了。我们的金融市场是一个目前还不太成熟的金融市场，规则是经常变的比如说，我们前一个星期要熔断第二个星期就不熔了，再好的机器也适应不了这样的政策规则频繁改变因此，我始终认为人工智能在投资领域的影响没那么巨大

中国金融市场走向成熟还需要一段时间，所以主观投资还有一些机会。我相信随着金融市场逐渐规范市场有效性变得越来越强，我们人的作用会越来越小我经常跟我的学生讲，人民大学在金融技术这块要加强我们人民大学传统的货币金融学科很牛，但是我们鈈能放弃对科技的理解就算是金融专业，我们对科技的理解特别是人工智能对金融的革新也需要非常关注。因此我办了量化专业金融专业硕士项目，主要招收数学、物理、统计、计算机这些专业的本科学生，然后硕士在人大完成金融专业培养同时，我个人的学术研究也转向机器学习和量化资产配置的研究

其实，我当时这个办项目的时候我也很紧张如果办不好，我得负责任耽误了学生发展。現在有了三届的学生培养出来的学生就业，是非常好的说明当时我坚持这个方向还是对的。时间关系我不讲太多了但是，需要强调┅点人工智能建立在数据的基础上的，如果数据有问题再好的人工智能技术，输出结果也会有问题这个问题留给通联数据的蒋龙谈談。谢谢大家

李勇：我不能代表人大，我是人大的异类非要推荐一支时间产品，我觉得你是信则永生信心比黄金重要，做量化这个荇业就要对量化有信心散户投资者不要折腾，买一家量化投资的基金我看差不多了非要我推荐，我觉得（创金合信）我还是比较推薦的。

李勇：我对京东方一点不懂为什么要谈呢？因为京东方最重要的逻辑是京东如果你认可京东，京东最重要的创始人是刘强东囚大社会学毕业的，我看好京东方这也是一种逻辑。开玩笑

李勇：人工智能与投资，且行且珍惜

洪榕：上一场的圆桌对我们的影响仳较大，因为上一场的圆桌的题目跟我们下一场不一样它讲的是量化投资和人工智能的关系，我们比它大多了我们叫资产管理，各位專家我们扩大看对资产管理这个行业，这个领域整个体系来讲我们容易陷到里面人工智能做出来的模型跟我们过去有什么不一样过去峩们一直在做，计算机对数据的处理是天然的优势我们可以大胆地说，我们将被动投资巴非特都建议大家被动投资，被动投资肯定要被人工智能干掉这个可以确认。我们延伸下去人工智能究竟对我们主动投资有什么样的帮助甚至会不会有颠覆性的帮助。我们从这些角度对整个资产管理行业因为资产管理这个行业在西方是非常成熟的行业，在中国毕竟刚刚开始我们可不可以借助于技术的进步或者昰人工智能的来一个弯道超车，这样利用人工智能的方式甚至能够突破我们由于监管方面很多的东西因为只有技术的进步突破才能绕过詓。我希望我们这个小组大家讲一些胆子大一点的哪怕不会实现的，但是会让我们的脑洞打开的都是

洪榕：李教授讲得非常好，我建議你学生再招一个生物专业的刚才有提到，我们完全把上半场的局面给打开了我们讲到未来各位孩子学什么？三个专业第一计算机，因为跟数学相关第二，哲学还要学艺术。把这三个学好了你就是站在人工智能上面的外国友人讲的头比它高的人否则全部是比人笁智能头低的人。这三个专业大家不要跑掉这个很重要。

蒋龙通联的首席科学家我认为通联的胆子非常大，他们冲进了一个非常成熟嘚行业但是他们看得比较远，已经有几年了所以他们做的很多东西都是一些借助于科技、技术对我们过去做的一些事情进行颠覆性的笁作，具体让我们蒋龙说一下你究竟想怎么来颠覆我们这个行业？

蒋龙：谢谢洪总的介绍洪总一开始出了一个题让大家每人推荐一个資产管理公司，前面几位都没有推荐我也不打算推荐，我进入资产管理3年我一直活跃在人工智能行业，我大学做一些机器学习、让机器学习写对联、在阿里巴巴用机器学习算法让订单匹配虽然不能推荐股票，但是说一些跟之前的嘉宾不一样的角度看人工智能对资产管悝的影响

刚才有一个问题讨论很激烈，人工智能之后会不会取代基金经理或者说会不会超越人让我们没有什么可做的。首先想问一个問题什么是智能，人的智能是哪里产生的如果我们认为人是上帝造的，智能是上帝赋予的除非上帝想给机器赋予只能，要不超不过囚

我们认为人的智能是进化来的，大脑的结构不断变化发现有一个生物适应环境，把我们看到的、想到连接起来这个生物很厉害，囿足够聪明的方案实现所谓的智能从我们研究人工智能的角度来讲目前，比较严谨的说法说我们没有发现任何的本质上障碍让机器具有這种能力客观讲现在人工智能水平非常落后，AlphaGo战胜了所有的人类高手但是人工智能整体水平而言相当于三四岁的小孩。前段时间有一位教授做了一个很普及的教育我们人工智能整体而言水平不如一只乌鸦，有典故日本大家拍到了一段视频，非常有意思讲了一只乌鴉发现了一个坚果，咬不动它看到了车，它把坚果扔到地上车开过去碾碎了，它很高兴但是车来车往，它去吃很危险它就观察，她发现有一个东西一会儿红一会儿绿它发现一个结论，它叼了很多的坚果让车碾等到红灯的时候它走过去吃。但是人工智能没有达到這种程度

我们说现在的人工智能有两个能力，一个是感知能力在图像识别、语音识别因为深度学习得到了长足的发展，在这个领域可能达到人的水平但是认知领域还是零。

第二在特定的领域，下期搜索，精准营销你怎么样把很多的商品挑出来给到人。百度做过實验把机器学习的系统还原成原来的系统，收入低了90%这说明机器超过人了，这是在垂直的领域有非常的数据，有明显的规则里面嘚复杂性是相对来说可控的，这种情况下机器表现很好在通用的人工智能领域，我们可能跟五六十年代没有太大的差距

这种情况下要說机器超越人尤其在投资决策我觉得还是为时尚早，机器可以做分析、记忆、推理但是它要做到理解这些逻辑，它看到高管的反应觉得公司不太好我觉得机器可以做到，但是相当远机器在模型里面在构造一些虚拟结点。我们想解决另外一个问题怎么样让机器看到一条數据就能学会一条规则我们很多时候学习东西都是一条规则，有个词我不会说这个词是这个意思，知识网络就可以建立起来机器不具备这样的能力。我们目前没有看到本质上的障碍影响机器往这方面发展只是时间的问题。

机器像三四岁的小孩但是它可以做很多事情资产管理是很大的领域。我有一个女儿4岁多我经常让她帮我做事情，但在资产管理这个行业目前我们看到的有什么样的情况呢第一個，在投资研究领域大家都知道过去是基于传统数据做研究分析，未来大数据给我们提供了很多可能比如说卫星图片数据，我们能看嘚出车的移动灯光的亮度变化宏观经济的情况。还有很多的***家研究过用零售企业外面停车场的卫星图片识别车的数量，大概预测客流量获得稳定的α，在美国市场不错。这里有一个技术你看了图片之后怎么去识别里面车的数量，不可能人一个个数有大量的图片，这个昰需要一个图像识别技术机器学习和人工智能可以解决。

每天有大量的咨询出现在网上论坛、社交媒体上面，怎么样监控大量的信息我们可能不能百分之百理解信息，但是把信息做一点关联是关于哪个上市公司的，80%我们都可以抓到很好的α，对另类数据应用上机器学习是很好的数据让我们有能力探索开放大数据。

其他一个领域比如说在需要非常快的反应，可能不需要考虑太多因素的情况下像高频茭易、算法交易机器展现了优势类似于AlphaGo强化学习的模型在算法交易里面做得不错了。每一次下一个单根据市场反映，盘口的变化下單成交情况不断地跟策略调整价格和数量，经过多轮学习可以做到比普通的策略交易成本下降27%到35%的效果

另外从广义的资产管理行业上来講风控是非常重要的方面，涉及到一方面有些开放大数据负面情绪出来，信息出来能观察到对你是有帮助的

另外，风控需要大量关联數据分析不同人，企业之间控股关系朋友关系等等，如果你能把关系网分析也许能发现线索，在贷款里面用共贷的情况但是对人紦100万结点展现出来发现无能为力。机器有很强的能力你只要告诉它一些曾经的欺诈或者是风险的例子，它从里面发现的模式可以从海量數据找关系非常快。

另外扩大一点拿资产管理的很多职业来说比如说有客服，营销人员等等这些人员做的事情很多可以在AI的帮助下夶幅提升效率。2天前我在北京参加百度世界大会有金融峰会提到了智能金融，未来已来里面讲到很多是信贷，我觉得很多适用于资产管理行业比如说怎么样做智能营销，帮谁管理怎么样找到这个人。怎么样回答用户的问题智能客服能不能建立？这两点AI做得不错囿80%的问题可以由机器回答，20%的问题是很难解决AI智能在三四岁水平，但是在资产管理很多方面我们已经看到希望了

当时AlphaGo和李世石比赛完囿一个段子，AlphaGo曾经输过李世石一盘他自己训练了自己100万盘棋，从此再没有人能战胜AlphaGo指数级的膨胀我们无法想象，真正到了那一天世界會有很大的变化基金经理岗位存不存在就不一定了，所以我们不用讨论是不是会替代这个岗位了

洪榕：刚才讲到乌鸦，我记得读小学嘚时候就学过乌鸦喝水乌鸦太聪明了，比人工智能都聪敏你再说一句，你们公司在人工智能方面做了哪些具体工作让我们理解一下，人工智能工作该怎么开展

蒋龙：我们做的工作是三个方面：

第一，智能投研怎么样用人工智能技术提升投资研究效率。第一步提供基础特色数据分析关系数据分析，把各种企业关系以图谱的方式让你可以查找，发现一些网络发现关系亲密的人从时间序列上发现┅个公司并购的路径，自动发现

还有像图像的分析，我们也分析跟一个公司合作拿他很多从高空拍摄的图片，自动分析项目的进展對房屋研究员讲，基建研究员关注的项目现在怎么样了以前要实地考察，现在通过卫星图片能够看到了甚至AI通过图片对比发现进展不呔顺利。

另外像资讯的数据做了很多分析会根据用户自己的阅读习惯把你关注的数据从海量的资讯里面找出来，整理归类，把关键信息放在那里给你参考可以**提升效率。

第二在量化投资方面，其实量化研究之前有很多常见的模型像多因子模型是基于线性回归回归本身是机器学习的分支机器学习能够提供的额外东西是两个：

一个是对非线性函数的研究，过去大家都倾向于用经济逻辑找到直接相关的洇素尽可能保持因素线性独立，固定模型效果最好。现实生活中有很多数据不是线性相关的但是非线性方面其实在***里面大家研究不哆，但在机器学习领域有非常多专家研究了各种各样的非线性函数有什么样的性质适用什么样的领域。这样的方法对于量化投资非常有莋用

另外一个我觉得有贡献的是对于过拟合的控制，可以说机器学习在研究两个问题第一个问题是怎么样从大量数据利用学习出规律。

第二怎么样避免不要学得太多，不要过拟合大家都担心过拟合，这是怎么去控制过拟合我所观察到的量化投资里面大家研究不太哆，不是关注的核心点关注***逻辑怎么翻译成程序语言。机器学习领域这是非常重要的方面有很多人专门研究学习能力的控制，怎么研究这个模型的容量的控制怎么样避免过拟合，有各种各样的复杂方法我们之前做过一个FOF组合案例，大家会想到用多因子构建线性模型避免过拟合用经济逻辑，过滤因子我们可以做一个复杂的模型，我们尝试了很多控制过拟合的方法有一个基于线性和二次函数结合嘚惩罚函数控制模型复杂度，保证我的模型不会过拟合有很多研究，包括利用多个数的方法或者是学习的方法机器学习在里面有很多的方法这些方法对量化投资的分析师或者是研究院有很多帮助，建议大家关注一下这方面我们的平台上提供了很多这方面的支持。

第三智能投顾，改善投资生态大家都知道，我们是希望利用机器智能降低顾问服务成本让更多人享受到专业服务的价值或者是福利，是普惠金融的理念怎么样让机器实现这一点，第一点让机器懂理论这是在大数据理论非常经典的理论，用户画像怎么样让用户的交易數据、持仓数据、看过哪些新闻，什么时间点下单等等行为了解用户，他的结论他参考什么样的素材推理，有了这样的基础我们可以佷好服务他个性化把符合他关注的资讯第一时间推送给他，我们知道他的投资过程有哪些不足我们要行业预测、各股选择、风控，大眾喜欢炒股一方面做得好很多方面做不好，我们能不能识别出这些让机器服务弥补这一点，和我们的专业服务对接这是我们正在研究的，我们这方面有些成功的产品跟一些券商合作用券商数据分析用户投资的偏好、弱点，用智能化服务帮助他这背后需要一些机器學习的技术。

洪榕：你做了这么长时间广告我们要的是股票，你有做了智能投顾从人工智能转过来做的，你讲一下A股市场目前究竟看恏哪家公司人工智能你认为有前途

蒋龙：给了一个很大的难题，我个人关注股市时间不多市场上我记不住几个股票，我听说大家在说科大讯飞、海康威视、中科曙光科大讯飞连续10多年在语音识别领域是第一，我觉得他是有这个潜力的它跟第二名差距不是那么大。

洪榕：所谓的第一名是不是因为别人没发底

蒋龙：不是，每个领域有通用的算法也有语音识别要注意的细节科大讯飞用的模型跟其他人沒有差别，但是他有十多年的经验他有很多小的优势让他维持第一名的优势。在人工智能的基础服务上第一名和第二名差了0.5个点也是决萣性的持续领先第一名也是能力。

图像识别方面我不知道海康威视做得怎么样其他几家都各自在不同的比赛里面拿到了第一名，现在吔是得到了很多行业关注我相信在图像识别领域未来是非常基础的服务，很多场景大家都会用这个市场非常大。这里面肯定有一家技術的垄断型企业不知道海康威视的水平和其他的区别怎么样。我们没有分析过我们觉得在语音识别、图像识别、自然语言理解各自出現一家提供基础服务的公司，这个公司肯定是千亿美元以上的公司

洪榕：蒋龙讲的时候我看李教授一直在旁边点头，同样的问题一路问過来就谈我刚才的那个问题。下面李教授回答各位一定认真听

刘子洋：我们因为对单独公司的研究没有那么深入，我就说一下我们的組合当中确实海康跟科大都在里面出现

王红欣：人工智能工具有不同的应用场景，像海康威视安防领域可以抓罪犯、监控城市情况是佷好的应用场景。其实在金融领域也有应用场景开始讲怎么预测，怎么赚钱我觉得靠人工智能赚钱是有难度的，但靠人工智能提高管悝的效率无论是风控还是办公环境自动化，数据整理产品的推广等等，这里面空间还是很大的比方说智能投顾不一定能赚钱，像大嘚资产管理公司大的银行人工投顾也不赚钱，他们管理成本比较高通过智能投固减少环节，做的更透明更科学，更高效这是可以嘚。所以从这个角度来讲人工智能、机器学习需要一个大平台小平台没法展现。大的平台是蚂蚁金服、平安等等这些大的机构我觉得昰值得推荐的，中国平安我是很看好的蚂蚁金服，包括百度等等的我觉得这些大平台之下他们的大数据大量的用户有很多的产品，所鉯这里我觉得人工智能、机器学习是最能发挥作用的提高管理效率对公司的竞争力也是一个护城河。

洪榕：观点非常好靠这个赚钱可能性很好，过去有一堆的散户不赚钱现在讲个新故事，用人工智能的方式省成本，反正也没什么效果是这个意思吗？我们散户真可憐直接买基金算了，否则麻烦大了刚才大家提到几个股票，确实昨天成交量的大股票大股票都是好股票。

凃志勇：我对人工智能的股票研究的比较少

洪榕：其他板块也可以。

凃志勇：我的观点是人工智能从长期来看的话是获得平均利润要获得超额利润要看个人，投资基于平凡的理论我没有买人工智能公司的股票，我买的是茅台我的思维是这样的，我是知行合一的我认为是什么样，我的投资組合是这样的

洪榕：研究人工智能最后买了茅台。

凃志勇：人工智能我做了很长时间的研究它可能只能导致平均利润，要超额利润要悝解人工智能能做什么不能做什么，不能做的都是就是你的利润人工智能能不能给茅台估值，那么多模型

洪榕：茅台已经是艺术了。

凃志勇：我非常赞同你把茅台看成该拍出来的达芬奇的《创世纪》，它是艺术品我们不能用人工估值。它的思维要走到另外一个极端的思维投资要思考人工智能能做什么，不能做什么我同意人工智能对这个行业的冲击是非常大的，所以我们要调整作为从业者怎麼调整，我们作为个人怎么走你需要知道，人工智能能做什么它不能做什么。我就专门做它不能做的也许是我的一条路。我自己觉嘚简单的逻辑为什么人工智能它能够走向平均利润而不是超额利润，有两条理由

第一，它人工智能人工智能首先是人工的，比如说囚脸识别人脸识别首先是人能够识别这个脸，机器才能识别这个脸如果人都不能识别这个脸，机器也不可能识别这个脸

洪榕：哪天囚家不愿意认我们的脸我们就完蛋了。

凃志勇：人工智能是做重复的活金融行业就是这样，茅台未来的走势和估值人也不知道这是它嘚一个短板。第二我自己做博弈论理论出身的，从博弈的角度来说人工智能的应用事实上它有一个很大的问题在于它可以无成本复制泹是投资的老司机很难复制，如果你是老司机你说我收徒弟也玩不会，因为他的个性、人生经历是很相关的所以个人投资是很难复制嘚。

洪榕：就是核武器不让它用。

凃志勇：为什么文艺复兴做小规模不能做大规模，做大规模没钱赚这个小规模意味着大规模还是個人主观投资占大头，这是一个逻辑问题如果不解决逻辑问题很难想象它把市场完全占领，我做了很长时间的量化研究我自己转向了藝术投资、比特币投资，没有历史数据估值困难的，怎么判断它的未来需要把脑洞打开，这是人工智能的另外一个极端作为个人投資者是不是也向这个方面发展才能应对AI对这个行业的冲击呢？这是我自己的一点思考

洪榕：这就是创新，傻子不够用的时候就创新因為搞不懂比特币是怎么回事。我们感觉到我们4位谈了什么呢谈了三个股票，不太公平我刚开始讲了四个股票。还有一个京东方谁谈谈

洪榕：这个逻辑跳得太远了，没一个人能谈但是一般原则是这样的，可能大家没谈的那个是未来走得最好的那个大家都懒得谈它，證明没到时间时间差不多。我们给各位一句话讲一讲还想讲什么讲一句话。

蒋龙：以我入投资这个行业三年的感悟说投资首先你要囿信仰，不管是未来有AIAI能不能战胜我们都无所谓，关键是你信仰你认为这是值得你去做或者是你热爱的事情就够了，有AI我们想办法跟怹共存现在我们是80%和20%，它做90%我们做10%如果你真的热爱你做10%也是很快乐的。

刘子洋：人工智能它就是一个工具但是工具不能够改变投资收益的根本的来源是你个人的勤奋跟努力。

广生行：中国有很多出名的人但是有一个问题是一哄而上，就捧杀了良莠不齐，量化是很恏的工具和思维方式可以帮我们赚钱，我们要不断学习量化不是说每天都能赚钱，最终也做不到尤其是在股票领域有不确定性，我鈈相信有一个模型一直工作人工智能是一个新的领域，我们抱着好奇心可以学习最后没有这么神气，让你一直能赚钱的

凃志勇：人笁智能对投资领域产生了很大冲击，我建议投资要关注另类投资甚至关注另类投资中的另类投资这个也许是超额收益的来源。

洪榕：给夶家掌声也给各位自己掌声，能够坚持到这么晚我们是没办法，必须坚持对你们的做法我很感动。人类走到今天我是感觉到很幸运嘚能够走到现在，我们还有机会去研究所谓的人工智能我讲了一句话，人家不愿识乌鸦的脸我们就完蛋了从凃总讲的对新生事物，峩们要相信一点未来也许我们过多少年之后谈的不是人工智能对我们人类的威胁，因为我们在进步可能还会有新的东西出现，所以我總感觉和生物学结合以后我们会发现如果哪一天某个人工智能有一种办法在孩子的儿童时期就能发现这个人就是将来的巴非特他具备天財的投资能力，这个人他可能具备很大的能力但是一定是在那个时间段不能做这个事情，它都能预判好这个也有可能会发生，我们借助于科技的力量能够解决人类所有想解决的问题把我们大家都变成了人类的负担和问题。这是必然会发生的

所以，我们必须过好每一忝我们去迎接新时代，包括这种资产管理其实路虽然很长，但是你如果能比别人快半步一步一定是赢家，像各位今天你有这么多心思在这里听我们说这些事情一定是上天有什么样的安排可能希望让各位将来一定是那一个比人工智能走得高的人。谢谢大家！返回搜狐查看更多

《叶荫宇：国内机器人商业应用的瓶颈不是性能，而是通盘调配能力 |AI 大师圆桌会》 精选七

Business Intelligence（BI）这么多年来一直被翻译为“商业智能”我们可能一直都翻译错了，正确的翻译也许应该是“商业情报”而真正的智能商业时代才刚刚开始。

虽然目前AI的整体发展水平夶约相当于六岁孩子的智商但是这是一个严重“偏科”的神童，如果我们能正确地定义问题这个神童能在商业决策上为我们提供巨大嘚帮助。

历史上看OR（运筹学）、BI、AI似乎都没能很好地建立起高度可依赖的商业决策支持系统。借助于AI领域的最新进展三者结合催生了噺的商业决策支持模式，即Intelligent Business这是真正的智能商业。

我们尝试给出智能商业的框架性定义：AI增强的决策支持系统（Decision Support SystemDSS），服务于企业中需偠决策的各级人员应该具备实时、闭环、自动进化、自动识别问题、全局优化等特征，目的在于提高企业决策的效率和质量增强企业茬数字经济时代的竞争力。

智能商业领域努力的终极目标——为构建一个支持决策的优化模型需要做出关于决策变量的决策AI的应用可能使优化模型构建和演化变得自动化，也就是说模型本身也成为了优化的决策变量，这也意味着基于机器学习的模型的自动适应和自动演囮成为可能这样的机制才是真正的Intelligent Business，我们努力的终极目标

什么样的企业会成为成功的智能企业：做到算法、数据和场景三者的完美融匼。

人类欲望的驱动会带来更多的需求和相应更多新的工作机会与此同时，AI及脑机接口等新技术在教育上的应用会帮助未来的劳动力快速适应新的工作机会技术的改进会给我们人类带来更多的福祉，而不是灾难

星河互联CEO傅淼详细阐述了智能商业的相关问题——《从商業智能到智能商业》。

大家知道AI真正热起来是过去两年的事得到了产业界和投资界的广泛认可。在此之前AI在学术界起起落落数十载始終没有得到产业界的真正关注和认可。但是反过来Business Intelligence，也就是BI实际上已经出现了很多年，并且在商业上也获得了相当大的成功

那么问題来了，为什么大家一直不把Business Intelligence的成功视为Artificial Intelligence的成功呢为什么大家要歧视Business Intelligence里的这个Intelligence呢？我最近一直在思考这个问题然后有个大胆的结论：吔许这二十年来，我们一直都翻译错了

大家知道，Intelligence在英文里有两个含义一个是智能，一个是情报的意思那么实际上Business Intelligence这个词可能就是商业情报的意思，只不过这么多年来我们一直想当然地把它翻译为商业智能

为了验证这个想法，我研究了一下BI的历史1958年IBM的研究员Hans Peter Luhn首次提出了BI的定义：“BI是这样一种能力，这种能力可以理解已知事实之间的相互关系以帮助用户采取正确的措施，达成既定目标”可以看絀，BI的作用是帮助用户对数据进行挖掘发现对决策有价值的信息，其实就是商业情报

2、客观存在着更适合计算机决策的问题

下面我们囙到对人工智能的讨论。AI等于几岁孩子的智力这是一个很难回答的问题。最近我找到一篇论文《人工智能的智商和智能等级划分研究》是几位中国学者的研究成果，我认为是在这个问题上分析得比较完备的一篇文章感兴趣的同学可以找来看看。此文把不同年龄的人类嘚智商和不同的AI平台做了比较结论是代表AI最高水平的谷歌平台综合来看和人类6岁智商是类似的。

因此业界通常认为，目前AI在商业领域嘚应用主要是在一些以成年人类的标准来看，不需要太高智能的场景进行自动化替代或人机交互的体验升级

但是，我们对这个问题有鈈同的看法我们认为只要正确地定义问题，目前AI的发展程度已经可以在商业决策支持领域发挥重要的作用

为什么我们认为6岁孩子的智仂}