人工智能夯,可以讓機器人幫你理財投資嗎?

五月 08, 2018 No Comments by

近來,機器人理財投資的風潮十分火熱,甚至還出現「人工智能炒股」,甚至連主打機器人理財的指數型基金(ETF)也應運而生,但他們真的能達成人們的期待嗎?

要談機器人理財,得先回顧人工智能怎麼來的。1950年,在二戰期間破解德軍密碼的科學家艾倫.圖靈,率先提出「機器是否能思考」的大哉問後,便為人工智慧的發展播下種子。

歷經六十多年的演進,研究領域出現兩個明確的方向:強人工智慧、弱人工智慧。

AI

他們各有不同的風格。

強人工智慧 (Strong AI)意欲打造在任何領域都媲美人類的的人工智慧。它能「自我學習」,透過仿照生物的神經元運作,讓機器在接受外界資訊之後,可以根據不同刺激、改變內部函數,做出最佳反應,換句話說,它會不斷進化。

另一走向,弱人工智慧 (Weak AI) ,則打造特定領域的人類智慧,發揮於聲音圖像識別、圍棋這類有既定規則的領域。透過大量資料,讓機器快速掃描、儲存跟分辨資料,機器只要能分辨「這是什麼狀況」、提出判定的「最佳選項」,不需具備自主思考能力,就足以完成工作。

因此,機器學習的未來發展方向,是要設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器透過自動分析資料、建立規則,對未知情況,進行預測。
科技進展快速,隨著網絡基礎設施、雲端儲存、運算技術發展漸趨成熟,機器學習的效能也大幅提升。
目前機器學習已是人工智慧在商務應用上最廣泛的一種技術,例如當你開啟搜尋引擎、使用圖像辨識進行驗證、使用指紋甚至臉部解鎖、語音識別操作等,都是常見的應用。

有了這層了解,回過頭來思考:目前機器人理財,多是運用「弱人工智慧」這類技術,套用在金融、股票市場上,又會如何呢?
儘管金融業者都搭上人工智慧的順風車,推出理財機器人服務,但這其中有個顯而易見的問題存在:金融市場並非線性,基本上,很難預測。人工智能仰賴對歷史事件的分析模型,用來做機器學習的演算邏輯,真能勝任這項工作嗎?

市場不理性,眾人始料未及的「黑天鵝事件」(例如川普竟擊敗希拉蕊造成市場震撼)層出不窮。再加上市場並不是一對一的「賽局」,不像下棋具有遊戲規則,可以事先計算所有組合。因此,就連分析當前市場走勢是屬於大格局中的「什麼狀況」,都很困難。

順著市場資料分析不會讓你成功

市場最難以預料的因素,就是數以千萬計、擁有複雜心思的「人」,以及各市場之間的「跨市」干擾(像是2015年油價大幅下跌,引發各國股市重挫),都會隨時引發連鎖效應。也難怪投資大師巴菲特的恩師葛拉漢在1949年直言:「市場先生」擁有情緒上的不治之症,你可以跟它做交易,但卻不能巴望著從他它的行為、給你任何有效的指引。如果總是跟隨著他的舉動、做出反應,將會是一場大災難。

除非設計全知全能的演算邏輯,才有完美的人工智慧,但以目前科技水準,顯然不可能做到。

人工智慧在發展上,還是有些矛盾存在,一方面要使其「盡量像人」,但一方面又要「剔除人性盲點」。要符合前者,勢必得要在人工智慧中加入人性,但那些人性該被保留、哪些又應該被視為缺點加以排除,該如何取捨?況且,有些人性特質是優點還是缺點,端看面臨的是什麼情況,斷然取捨,可能都會引發不可預期的後果,而代價就是難以回溯的時光和財富。

事實上,投資的成功,並非來自於複雜公式、股市波動信號,而是具備良好的事業判斷力、情緒克制能力,建立起屬於自己的投資事業,掌握優質企業所帶來的產能。

役物,而不役於物。如果將人工智能,視為合作的夥伴,透過它篩選事業體質、明辨各事業產能高下,建置性能卓越的投資事業內容,是好事一件。但若要用人工智慧追逐市場交易的利潤,那就本末倒置了。

自主學習、明智決策才是關鍵

我們也可以從中反思,強、弱人工智能的最大差別,就在於能否「自主學習」、「主動思考」。這也形成了弱人工智能只能在既定規則運作的特性,而強人工智能則能追求更高層次的突破。機器如此,人不也是嗎?

若想把投資這件工作做好,不如從現在開始,培養自主學習思考的能力,不被市場震盪、消息面所左右,這才是第一要務。畢竟,等待新科技超越人類、解決問題,最有可能反受其害的反而是自己,因為市場唯一的不變就是它總是瞬息萬變,投資不靠強人工智慧,先讓自己做個投資強人吧。

 

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