2018年12月13日，由fx168財經集團主辦的“智能·未來”fx168第七屆年度峰會將在上海雅居樂萬豪酒店正式舉行。本次峰會將圍繞"人工智能驅動下的金融創新與實踐"、"區塊鏈cfd流動性如何拯救交易市場"、"中美貿易摩擦與世界大宗商品新格局"以及 "人工智能新形勢下的交易市場"等議題，邀請人工智能專家和金融行業領袖共同探討人工智能和金融未來。這也將會是一次了解前沿科技、洞察金融趨勢的絕佳機會。

下午的峰會現場，清華大學電子系本碩，赫爾辛基理工大學計算工程專業博士，中國計算機會普適計算專家委員會委員汪浩博士首先為大家帶來了“人工智能驅動下的金融創新與實踐”的主題演講。演講中，汪浩博士首先就人工智能的概念和發展現狀進行了介紹。

什么是人工智能？汪浩博士指出，人工智能在最開始，主要解決的是“是什么和不是什么”的問題。但這并不是真正的智能，真正的智能是識別兩種事物之間的活動及他們的相互關系，比如說有了a就應該得到b，這個過程才是真正的智能。

為幫助大家更好的理解人工智能，汪浩博士分別以人工智能在圖像識別、對弈領域的邏輯應用為例進行了講解，指出現在的人工智能不僅解決了圖象識別的問題，還解決了對弈的領域。與此同時，提出深度神經網絡的概念，并指出人工智能可以把所有的問題都想象成一種識別的問題，做與不做這么一個簡單的過程。

在講解了人工智能的概念后，汪浩博士介紹了人工智能的發展時間軸。指出2012年人工智能領域雖然沒有任何理論上的突破，但可以認為是深度學習的元年，因人工智能領域在2012年發生了一件有意義的大事。

2012年，一個稱之為“alexnet”的深度神經網絡在一項人工智能圖像識別的競賽中取得了第一名，其性能甚至超過了人類，這對于人工智能網絡有著里程碑的意義。但理論上在1969年就已提出神經網絡的學習框架，1985年出現后向傳播的神經網絡方式，2006年提出深度神經網絡，2012年其在圖象識別上才超越了人類。這就是因為大數據和云計算，2012年就云計算的基礎框架及掌握的有效數據而言，已經完全可以支撐人工智能做更復雜的運算。因此，本質上人工智能是分析優化的問題，這里面有著大量的數據支撐，本質上就是大數據和云計算對于算力的支撐，從而使得2012年取得第一次突破，之后便迅猛發展。

雖然人工智能迅猛發展并取得了不小的成績，但也是有邊界的。

汪浩博士指出，人工智能的優勢集中體現在大數據，int移動互聯網的發展使我們獲得低成本，高質量的數據也沒有瓶頸了，因此積累了大量的圖片和語音文本，包括交易以及算力的提高，硬件的發展。

但汪浩博士指出，人工智能和人類還是有差別的，人類在認知和判斷世界的時候，認知的是因果關系，而人工智能是通過數據學習而來的相關性，其并不能理解問題的真正含義。其次就是人類可以輕易做推理，但目前為止人工智能研究的最前沿試圖解決推理問題，目前也尚未出現有效的成果。

在對人工智能進行了上述詳細介紹后，回到本次演講的核心主題，人工智能與交易。

汪浩博士指出，交易的本質就是博弈的關系，而目前還沒有哪一個具有超級人工智能的系統可以處理好“交易”這樣一個看似簡單的游戲，因人工智能交易是完全隨機的。人工智能解決不了市場的邊界，場內交易的人工智能系統不可能受其框架之外的“噪音”所干擾。

汪浩博士并指出，目前為止很少有全部采用人工智能進行決策的系統在交易市場上穩定運行，因做人工智能系統的人沒有對交易市場的本質有過深入的思考。交易不是一個自然現象，是由人的行為、群體博弈所導致的，所以不是可控的實驗環境，不能通過傳統的對照來判斷。

因此，汪浩博士認為，要比較務實解決標準化和自動化交易的問題，不能完全靠人工智能，但可以替代做幾個高效率的事，拓寬我們投資的寬度，解決認知寬度和效率，最終是人工和智能的結合，“智能干臟活累活，人工干最高的價值的事”。

汪浩博士因此提出量化交易的概念，并舉例指出可以用人工智能的方式來做股票交易，試圖用少量的股票去模擬一個組合。比如說滬深300，中證，這兩個都有300-支成分股，但以后幾十支股票模擬一個指數的走勢，相當于可以用任意的股票組合擬合指數。通過少量的股票池模擬一個指數，通過估值期貨進行對沖，鎖定大宗場外交易獲得的折價率，同樣的方式可以用在任何事件的驅動上。

汪浩博士指出，分享案例是希望幫助大家打開視角，人工智能的時代，我們不需要靠人工智能解決所有的問題，但是可以解決人類不擅長的關鍵點，這些點恰恰就是我們穩定收益的點。

最后汪浩博士就金融科技領域，結合人工智能進行智能化交易談到了自己的看法。

汪浩博士認為，人工智能時代，天下沒有難做的交易，靠人工智能擴大投資寬度，通過我們被人工智能反訓練出的大腦在市場上穩定的存活。2019年是非常關鍵的一年，是未來10-20年為數不多有大機會的一年，我們可以采用更先進的工具，用各種降維的認知，進行更智能化的交易。

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