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期權讓A股進入三維時代 阿爾法工場

來源: http://xueqiu.com/8818667120/35149645




本文為阿爾法工場線上活動分享內容

主講人:盈創世紀總裁 韓冬

整理人:廣州康達木業副總經理 魏長虎

非常榮幸,感謝阿爾法工場能給我這樣一個機會能給大家分享我對期權的理解,正好最近我現在也有一本書要出,書名《期權就這麽簡單》。

我們也是想無論是ETF期權、個股期權,還是股指期權,跟大家分享就像這本書名一樣,期權就是這麽簡單,它是一件很簡單的事情,我們今天用這種方法,讓大家簡單容易地去理解期權,並不是像理論書上那麽複雜。



以目前我們了解的消息,很有可能在1月28日,ETF期權會跟大家見面,我們現在也是在準備著當期權出來的時候,我們能看到市場會帶來一個什麽樣的變化。

我們今天開篇的一個題目,我想用這句話:期權讓中國資本市場進入三維的時代,通過這個角度我們要去了解、去學習期權的必要性。

去年年底的時侯有一個大片叫《星際穿越》,大家都去看了那個電影,很多人都知道講的是一個從一維到十二維的世界,大家在微博里面也轉了很多。

我記得有一個螞蟻的例子:說螞蟻是二維的生物,它只會走直線,如果你給它一張紙,螞蟻只會延著直線走從A點到B點,但是人類是三維的生物,人類告訴它把這張紙折在一起就可以從A點走到B點了,螞蟻會說:“唔,這麽神奇!”同樣的,期權也是讓中國的資本市場從一維到二維到三維的一個變化。

對於在過去二十幾年的資本市場里,摸爬打拼的各種投資者,牛市喜悅、熊市憂傷,好像我們很難逃脫這樣歷史的輪回;市場總是在一片歡騰中被套在了高點,然後要經歷慢長的熊市縮水痛苦。

作為中國的普通投資者,我覺得他們一直是這個市場的弱者,因為他們沒有機構的資金優勢,也沒有機構專業的投資能力,包括快速的信息獲取。所以在沒有股指期貨的時代,他們只能用自已的熱情,追逐市場的熱點。

但是當市場降溫的時侯,很多投資者都會因為過高的成本被套在高位,而風險來的時侯,如果他們沒有很好的資金管理,他們又會經歷漫長的熊市帶來的痛苦,如果他們沒有止損,會一直被套在很高的位置。

我個人認為,這種情況對於普通投資者來講,在股指期貨出現以後也沒有得到解決,雖然說股指期貨意味著這個市場從能夠單邊做多獲利轉變為可以做空獲利,可以對沖風險,但是對於普通投資者來說,似乎意義不大。

股指期貨的做空,對沖風險的功能,相對於機構更有優勢;股指門檻相對較高,而且股指跟部分個股是有弱相關性的,所以更加凸顯了這種對沖的武器是掌握在機構手中,普通投資者很難用股指期貨來對沖它的風險。

但是期權的出現可以改變這種情況,期權的本質相當於市場給普通投資者提供的一種金融保險,它可以保護投資者在這個市場里資金的安全。

期權將改變整個中國金融市場交易的結構,在沒有股指期貨的時代,市場的交易策略是以配置持股的品種,調結持倉的結構為主,被動地應對市場的變化。在股指期貨出現以後,市場的交易策略變得相對靈活,湧現出了各種基於股指期貨的對沖交易策略,通過配置不同的品種和比例的股票,同時持有一定比例的股指期貨。

但是期權出現以後,中國的金融市場將演化出無窮無盡的交易策略,你可以持有不同比例的股票,持有不同比例的個股期權,持有不同的價位的股指期貨的多倉或者空倉,你可以在不同的行權價、不同的合約月份、持有不同方向的期權。

那麽我們就可以這樣推導一個市場,如果說沒有股指期貨的市場是一條直線的一維市場,那麽有了股指期貨的市場就是由線及面的一個二維市場,期權出現以後將把中國金融市場推進一個三維立體的時代。


我們來看上面的圖,首先我們來看一下K線圖,K線就是我們做股票也好,做期貨也好,我們持倉根據這個K線的變化,我們的收益曲線會發生變化。

下面這個是一個三難立體的圖,這就是加入期權以後我們持倉的變化會變成一個三維立體的狀態。



所以在這里我們會說,期權能夠實現什麽呢?在一維和二維的資本市場里,我們很難實現穩賺不賠的交易策略,在期權出現的交易市場里穩賺不賠的策略非常多,可以說是無窮無盡的一種組合。

這種狀況就像是我們對螞蟻說,從A點到B點,只要你把紙對上去就可以了,螞蟻會覺得很神奇。如果我們了解期權的話,那麽在資本市場可以讓我們的資金曲線變得非常平緩,穩定盈利、穩賺不賠的策略可以非常容易地去實現。

如果你只是了解股票交易,或者是股票和期貨的一個結合,那麽你很難去理解有了期權以後的三維的金融市場;這就是今天我們大家坐在這里聽我講,為什麽我們要學習期期權,了解期權的必要性。

當中國的資本市場進入一個三維世界的時侯,如果你不了解期權,很容易被這個三維市場打敗了;我們今天拋開各種期權複雜的數據模型,拋開各種理論,我們想用最簡單的方式,把期權的本質和一些基本的交易的方式,還有期權可以做什麽,分享給大家;


首先我們了解期權是什麽,期權實際上就是你的權力。你有一個權力在某種價格買入,或者賣出一個標的的權力;你可以選擇行權,也可以選擇放棄行使這個權力。舉個簡單的例子:

假設現在我們渴了,手里拿一個杯子去喝水,那麽這個杯子現在市場的價格是10塊錢,我們擔心它未來的價格會變,可能明年這個杯子會漲到20,也可能會跌到5塊;

如果我們想買這個杯子,今年這個杯子10塊錢,我們不希望這個價格發生變化,我可以花1分錢,買一個10塊錢買這個杯子的權力。如果第二年這個杯子漲到了20塊錢,那我可以選擇行使這個權力,以10塊錢的價格買入這個杯子,我還可以把這個杯子以20塊錢的價格在市場上賣掉;那麽我的成本只有1分錢,我的收益卻達到了10塊錢。

如果明年這個杯子價格跌到了5塊錢,我要不要行使這個權力呢?當然是不要了,因為沒有必要,市場價已經是5塊了,我還要行使這個權力10塊錢去買這個杯子?我直接去市場上以5塊錢去買到這個杯子就好了,那麽我們的損失是什麽呢?我們的損失只是一分錢,非常非常的少。

但是如果沒有期權的話,我們可能要囤一個杯子,買了一個杯子如果漲了的話,我們會賺10塊錢,如果跌了的話,我們會虧5塊錢,一個杯子是5塊,十個杯子是50。

同樣的,如果你是一個手中持有杯子要去賣杯子的人,那麽你選擇買入一個賣出它的權力也是一樣的。如果明年這個市場漲了,現在這個杯子是10塊錢,我花一分錢買一個10塊錢賣這個杯子的權力。

那麽如果明年這個杯子漲價從10塊漲到20,我要不要去行施這個權力,當然不要,我直接20塊錢把我的杯子在市場上賣掉就好了,但是我花1分錢買的這個權力可能就沒用了。

但是如果明年這個杯子從10塊錢跌到5塊錢,對於我來講意味著什麽,市場價這個杯子只有5塊錢,但是我可以行使這個權力,以10塊錢把這個杯子賣掉,這樣的話我10塊錢買的杯子10塊錢賣出去,我一分錢也不賠。


我們知道了期權其實就一份權力,那麽我們現在來了解一下期權的本質,期權的本質實際上就是一份金融保險;舉個最簡單的例子,如果沒有期權的話,我們買了股票漲了賺錢,跌了賠很多,如果有了期權的話漲了賺錢,跌了的話賠很少,甚至不會賠錢,這就是期權可以達到的效果。


我們看這張圖,我們買保險花錢,發生風險被賠付,賣保險是收錢的,如果風險發生的時候你要賠錢給別人,期權也是一樣的,在期權的交易當中,作為期權的買方你是要花錢的,當風險發生的時候就會得到保護,作為期權的賣方是收錢的,發生風險的時候就要支付別人的風險。

我們舉一個股指期貨的例子,假設在2200點的時候,我買入一手股指期貨,那麽我怕市場下跌,我買一個在2200點的賣權,也就是說我2200點買了,我再買一個以2200點賣的權力,比如說花了20塊錢,那麽這個時候市場下跌了,市場從2200跌到了2100點,在沒有買期權的情況下,我虧了100個點,一個點300塊錢,那麽我虧了30000塊錢。

但是買了期權之後是什麽結果呢?我的虧損為零,我只付出了20塊錢的期權費用,因為我可以2200點買入再2200點賣出;那麽這3萬塊錢的虧損由誰來承擔,是由賣期權的人來承擔。

通過以上的例子,我們就能知道期權的保險功能,期權和你的持倉之間是一個正負的關系。如果你做多股指期貨,你就要買賣權、買PUT,如果你做空股指期貨,你就要買買權、買CALL,同樣在ETF的交易當中也是這樣的,如果我們買入ETF,我們就要買一個賣權、一個PUT,如果我們融券做空賣出ETF的話,我們就要買一個買權CALL。

在期權的交易概念當中有三種期權:平值期權、實值期權、虛值期權,我們在實際交易當中如何來判斷它們之間的區別呢?




我們還是用剛才水杯的例子,比方說你買水杯的這個權力,如果現在市場價是10塊,我們可以看到有不同價格購買水杯的權力,市場價是10塊。如果你擁有的是以10塊錢去買到的權力,它就是平值期權,如果市場價是10塊你以20塊去買這個杯子,這就是一個虛值期權,因為是以高於市場價的價格去買這個杯子的。如果你能夠以5塊錢買到市場價是10塊錢的杯子,那麽這個權力就是實值期權。

反過來也是一樣的,如果是賣出的話,你以市場價去賣出這個杯子就是平值期權,你以高於市場價來賣出這個杯子,可以賺到錢的,這就是一個實值期權,如果你是以低於市場價來賣出這個杯子的權力,它就是一個虛值期權。

我們可以看到這是一個大家在做期權交易時候的一個T形報價(如下圖),左邊是買權CALL也叫看漲期權、認購期權,右邊是賣權PUT,也叫認沽期權和看跌期權,根據這個圖我們可以看到紅色的部份是實值期權,綠色的部份是虛值期權,劃一條橫線藍色的部分是平值期權。


講到平值期權,我們現在要講的是一個根據平值期權而發生的期權行權價的合約生成,首先交易所的規則規定,如果標的資產的收盤價,例如50ETF它的收盤價離哪個行權價格最近,那麽第二天哪個價格就是平值期權。

在平值期權上下會各掛出一定數量行權價位的期權合約,如果標的資產50ETF的價格發生了變化,50ETF的平值期權的價格也會發生變化,這個時候它上下的行權價的報價合約就會不夠.根據交易所的規則,當平值期權價位發生變化的時候,就會新生成更多的行權價位的期權合約;大家來看這張圖:


我們來看最左邊一列,它是一個當月合約開始時的樣子(如上圖),最右邊豎列它是當月合約到期的樣子;當這個市場價格上漲的時候,它會形成新的行權價的合約,當標的資產價格下跌的時候,它生成了新的下面的行權價格的合約。

根據這張圖,我們可以想像,當50ETF的價格大幅波動的時候,你可以看到左邊是50ETF當月期權合約月初時的樣子,最右邊到期時的樣子,也就是開始的時候可能只有7個行權價位的合約,到了合約到期的時候有十幾個,甚至二十幾個、三十幾個行權價位的合約。

期權新的行權價格形成的過程大家一定要記住,當我們做期權交易的時候,我們上面這張圖會幫助大家去分析,我們賺錢的交易機會會在哪個點位出現,什麽樣的價格會讓你利益最大化。

期權最難即定價

我們說期權最難的就是定價,定什麽價呢?定的是期權的時間價值。下面我們來看一下期權價格的構成;通過上面這張圖我們可以看到,所有的期權報價都是由內含價值和時間價值構成的,內含價值是它標的資產和行權價格的差,實值期權有內在價值,虛值期權沒有內在價值,虛值期權全部都是時間價值。時間價值是期權價值減去內在價值的差。

我們可以看兩個例子,在這個交易的軟件當中我們可以看到時間價值和內含價值是如何計算的。



我們看這兩張圖,我們還是以CALL買權為例來看,標的資產性的價格是2272,我買一個2250的買權,也是就現在價格是2272,我以2250去買到它,那麽通過這個公式可以看到內含價值是22,時間價值是75.3。

目前在市場上除了Black-Scholes期權定價模型以外,還有一些其他的模型對期權進行定價,那麽我們可以看到標的資產的價格是確定的,內含價值也是很容易計算的,最難計算的就是期權內部所包含的時間價值,無論你是用Black-Scholes模型還是其他的模型,在我們做期權交易的時候,期權定價定的最難的就是它的時間價值。

了解完期權的本質、期權的特性、期權的時間價值之後,我們再來了解一下簡單的一些期權交易,在講交易的時候我們先講一講交易的軟件。古人說,“工欲善其事,必先利其器”,交易軟件是我們在這個市場上拼殺的一個基本的武器,但是目前來講,中國國內的軟件商給投資者用的這些軟件是參差不齊的。





首先來看這幾張圖,第一張圖是我們在韓國做期權交易時的一個軟件,它的好處是在於,右邊可以做期權的交易,我左邊可以做期貨和現貨同時對沖的交易,我可以同時在現貨、期貨和期權上同時下單,我可以看到它收益的曲線,還算一個不錯的軟件。

第二張和第三張是IB在國外的軟件,我們可以看到我們的收益曲線,倉位,持有的國債、期貨、黃金、股票、債券、外匯的總體的收益曲線。以及期權加入以後,我們收入曲線的一個變化。

還有就是在期權交易的時候,我可以看到市場波動率,根據它現在的報價、到期時間周期估算出來的,未來標的資產波動的一個範圍,每筆期權交易的收益曲線、盈虧平衡點,以及我賺錢賠錢的概率是多少,都是可以計算出來的。

在2013年期權模擬開始到2014年個股期權的模擬開始之後,我們對中國市場上出現的、所有軟件商提供給期貨公司、證券公司的交易軟件做了測試,以下我們能看到的是各家軟件公司的一個截圖。







當然現在這些公司也有一些改進,但是比較遺憾的是我們發現作為一個交易軟件的提供商,他們不懂得期權的特性,所以編出的軟件竟然還是按照一個交易股票、交易期貨的方式呈現期權的交易,這是一個痛苦的事情。

目前在ETF期權的交易市場上,有五六家公司,比如說像通達信、錢龍、匯點,還有我們最後看到這張圖的叫奇拳詠春。這個叫奇拳詠春的軟件是目前我們測試出來之後,覺得是一款最友好、簡單易操作的一種軟件。

就算是這樣,基本上目前國內的軟件還是不太滿足我們對於期權交易的需求,至少跟國外的軟件比起來差距還是很大的,但就目前來講至少奇拳詠春這款軟件已經算是非常不錯,可以滿足我們交易需求的一款軟件了。

為什麽要講軟件呢?這是我們今天接下來的重點,就是如何拋開期權的各種公式理論來看待期權的交易。

像我們說的期權就這麽簡單。我的理解就好比說,我們大家都不會特別精通編程,大家很難說我自己編一個WINDOWS出來操作的。那麽期權的這些複雜的理論、公式、模型也好,對普通的投資者來說是一個非常痛苦的事情,包括我們看這些期權的理論書籍,里面有非常複雜的高等數學公式,你讓普通的投資者去學這些複雜的公式,是很為難的。

所以我們只要會用WINDOWS就好了,不需要懂編程。那麽期權交易也是一樣的,我們接下要講一些簡單的期權交易,然後我們來接合我的一個手指操作,很容易記住期權的交易。那麽這個時候你會發現,其實交易期權就像玩遊戲一樣,你只需要對市場有一個判斷,那麽接下來根據你的判斷去點幾下鼠標,選擇合適的相應的策略就好了。





我們來看期權與其他品種的不同,股票是一個方向做多,期貨是兩個方向做多和做空,期權上是四個方向;如果大家現在有興趣的話,可以對著期權的T形報價,伸出你的雙手左右和右手,我們用最簡單的方式去練習記住這個期權的簡單交易;當我們面對T形報價的時候左手買權,右手賣權,拇指向上代表買入,拇指向下代表賣出,拇指向上代表的是獲利無限,拇指向下代表的是虧損無限。


那麽變成最後一張圖就是我們對期權交易的四個方向的看法;買入買權看漲,買入賣權看跌,賣出買權看不漲,賣出賣權看不跌。


因為時間的關系我們就不做這個遊戲,大家有興趣的時候可以試一下用這個手勢,也就是說你在做期權交易的時候買方、賣方、買權、賣權、CALL和PUT,根據你對市場的看法不同,你可以選擇四種方向的操作:看漲、看跌、看不漲、看不跌;

我們說完了期權最簡單的四個交易方向,我們來把期權稍微結合一下,做一些期權簡單的組合。




我們可以看到,基本上這個市場上會有這樣的介紹,跨式、寬跨式、牛勢價差,熊市價差的策略、鷹式套利和蝶式套利;那麽實際上我們發現,如果要是把這些收益曲線和一些交易的策略方法,加入剛才我們講的這種通過手勢來去記憶和判斷交易的話,是一個非常容易和簡單的過程;

所以基於手勢的這種方式,相對於我們做期權的投資者來講,我們就是在用玩遊戲的方式,來做這種期權的簡單交易的操作。



我們來看這個圖片左邊的部分,它其實都在程序里已經設定好模塊,你對市場的看法漲、跌、不漲、不跌;包括突破,盤整、盤漲、盤跌,你只要選擇你對市場未來走勢的看法,相應的就會選擇一些期權報價的交易,然後你再根據盈虧平衡點和收益曲線,包括收益、賺錢、賠錢的概率就好了。

你可以選擇一個期權的交易,這是在交易初期最簡的一種交易方式;因為時間的關系,我們就不講太多的一些實戰當中的案例,如果有機會的話,未來我們跟大家分享這種實戰的案例。








我們今天想簡單分析一個期權的應用跟普通交易的不同,大家來看我發的最後面這幾張圖,這幾張圖講的一個是震蕩收窄的走勢、一個是震蕩突破、還有一個是這種震蕩期間上升下降的階梯式走勢。

在沒有期權的時候,我們做這樣的交易往往是很難賺錢的,比方說一個震蕩收窄的結構,可能我們是要等到它突破,我們再去做這筆交易,趨勢已經確定。

或者是說我們稍微激進一點,我們先做一個交易,比方說對這個市場看漲,我們先買入,那如果跌破了下面的支撐線,我們要賣出止損; 但是有了期權以後,我們就可以選擇突破的策略或者是盤整的策略,就可以賺到錢了。

基於這部分我們可以做一個總結,在沒有期權的市場里面,我們做交易其實是判斷價格的變化漲跌,就是你買入如果它漲了你才能賺錢,跌了你要止損,但如果有期權的交易,我們判斷的不是漲跌,判斷的是市場的結構,它是一個震蕩的結構,還是一個突破的結構,只要你把市場的結構判斷正確了,你就可以賺錢。

所以我們剛才看到的兩種:買入跨式和買入寬跨式的策略,它適合市場突破;賣出跨式和賣出寬跨式的策略適合市場盤整,尤其是我們看到的這種震蕩收窄的結構。

我們看到的這些價差策略,牛市價差牛市套利,或者熊市價差熊市套利,適合的是剛才我發的最後一張圖,這種震蕩區間像上臺階一樣,這種市場結構,特別適合牛市價差策略或熊市價差策略,

交易期權的三大要素

如果我們不做這種組合的策略,只是剛才我們說的那四種手勢簡單的策略,那麽我們在做期權交易的時候要註意三大要素:市場變化的方向、盈虧平衡點、還有風險收益的概率。

我們還要想講的是期權跟普通交易在交易邏輯上的不同,股票和期貨交易的是過程,期權交易的是結果。

交易的邏輯

無論是股票還是期貨,我們在做交易的時候,我們是判斷它上漲下跌,價格變化的一個過程,我們在交易的過程中希望是低點買入,高點賣出,低點做多,在高點賣空。但是我們交易期權,面對的只有兩種結果:行權,還是不行權。

我的理解,我們把期權跟易經做一個對比,我說期權就是易經,看到下面這張圖,這個圓形的期權的各個收益曲線的圖,它看上去就實際上就相當一個太極圖。






實際上,期權是一個像易經一樣無窮無盡的組合,道家說:“道生一、一生二,二生三,三生萬物。”期權也是這樣的,如果我們說股市生了股指,股指是一個方向做多,股指又生了股指期貨兩個方向做多和做空,股市期貨又生了股指期權,期權有四個方向,看漲、看跌、看不漲、看不跌。

那麽就像這張圖一樣,如果我們把買入做多買權看做是陽,我們把賣出做空賣權是陰的話,我們可以想象,就像我們現在發的這張圖一樣,它是一個太極八卦最基本的六爻的一種形式。我們可以想象,如果你把現貨、期貨和期權結合在一起,你就可以演化出無窮無盡的投資組合。

你在不同價位持有不同股票的現貨,你在不同的點位做多做空股指期貨,你在不同行權價、不同的合約、不同的點位價格、做多或做空期權的CALL和PUT,你可以想象這是一個無窮無盡的投資組合。

如果你沒有一個完整的模型,如果你這樣做的話,你甚至不知道你的倉位是做多還是做空,你甚至不知道當價格變化時,你的收益曲線會發生什麽樣的變化。所以今天這些朋友在剛剛接觸期權的時候,我們可以先學一些簡單的期權交易。



我分享個人對投資的理解,就是我把股票當做定存,期貨用程序化來做,期權當做固定的收易;股票作為定存是什麽呢?是因為這個市場有漲有跌,不可能有一直上漲的市場,所以它漲的時候你就做多,它跌的時候你就空倉,所以它像定存一樣,市場價格比較低的時候我買進去,市場價格比較高的時候我賣出來,相當於存了一筆錢一樣到期了我取出來;這是一個定存的概念。

期貨為什麽要用程序化呢?是因為期貨它加入了非常大的杠桿,它把人性的弱點充分暴露和加倍呈現出來,我經常看到身邊有一些人做期貨,虧了錢以後非常瘋狂地滿倉殺進殺出。

一個投資者可能一年365天里真正最虧錢也就那麽幾天,那幾天是他人性的缺點暴露的時候,可能有點理智失去的時候,瘋狂的時候很容易爆倉。

程序是可以摒棄掉這些人性的弱點的,所以我把期貨定義為程序化,並不是說用程序來跑,你可以通過程序的方式輔助你做一些回撤的設置,包括一些止盈止損的設置,這些都是可以摒棄掉人性弱點的東西,我們也是這樣做的。

期權叫固定收益,是因為期權的最大優勢一個是可以管理風險,一個是可以獲得無風險的利潤。在期權的世界里,你可以零風險的獲得回報。無論是用期權跟期權之間的投資組合,還是期權和期貨、期權跟現貨跟股票之間的投資組合,你都可以去獲得一些無風險利潤。


我們看到這張圖形,是我們現在一個模型,做的一個指數波動預估的一個情況,基本上我們每天會對上證指數、50ETF或者是滬深300股指期貨的波動有一個預估,基本上我們一年下來這個準確率還是非常高的;2014年的數據我們統計了一部分,基本上比2013年的準確度還要高。

交易前的定位

在大家最初做期權的時候,你一定要給你的交易的角色做一個定位,你是做期權的買方,還是做期權的賣方,定位你做買方還是賣方,接下來定位你賺什麽錢,最後定位你的風險在哪里,作為買方你希望你持有的ETF基金或者是股票當市場風險發生的時侯獲得保護,你扮演的是一個買保險的角色,風險發生的時侯有人來保護你。

作為期權的賣方,實際上你扮演的是一個保險公司的角色,比如說車險,賣了10輛車的車險,收了10個車的保費,可能一年當中10個車只有1輛車發生的剮蹭,它要賠付這1輛車,剩下9輛車沒有發生剮蹭,那麽它賺剩下這9輛車的保費的錢。

作為期權的賣方你要做的就是扮演保險公司的角色,哪些期權會不被行權,到期的時候你賺得大量的權利金,也就是說你賺得大量的時間價值。


我把期權的交易分成三層境界,第一個境界就是我們今天所學的只交易期權,第二層境界是期權加期貨,或者ETF期權和ETF的現貨,第三層境界就是剛才我們說的做市商、或者像我們這種專業機構,我們在不同價格持有不同的現貨期貨期權,用模型來計算我們的收益在哪里。

無論是哪一種都可以演化出無窮無盡的組合,都有無風險獲利、穩定的零風險獲利的交易機會。


其實做期權交易最簡單的獲利方法,是以下這四點:第一首先你判斷接下來會是一個什麽樣的行情結構,根據你判斷的行情結構來確定用什麽樣的策略方法去做這筆交易,你確定了獲利方法以後你確定通過對行情的判斷和策略方法去賺什麽錢,最後最重要的是評估這個策略的風險在哪里,投資一定是永遠要把控制風險放在第一位的。

今天我們用一些最簡單的方法,就像書名一樣期權就這麽簡單,把最簡的一些期權交易的方法跟大家分享,希望對大家有一些幫助,最後我想把我這本書第一頁寫下的這三句話跟大家分享,也是我這十幾年來做交易的一個心得的體會:Trading is simple, People is complex, So make it difficult!交易其實是很簡單的,只是因為人的思想太複雜了,所以讓它看起來很難!


因為時間的關系,我們只能是講的稍微簡單一些,然後我的這本書明天進印刷廠,這個月大家就可以在京東、當當、卓越、淘寶上買到,可以去看這本書里面寫的一些關於期權的一些比較簡單好理解的,就像書名一樣你可以很簡單去理解期權的交易。

如果以後有時間的話,我們可以分享稍微在深入一點,如何在不同的時間節點和時間段時候抓住不同的期權的交易機會,其實我們理想的狀態是期權是很容易獲利的,如果我們有一個比較簡單好的方法,其實每個月用3到7個交易日,賺取一個1%至2%的收益,一年下來20%是一個很容易實現的結果。

未來期權出來的話,我會跟媒體進行合作,到時候大家經常可以在節目上看到我對市場的一些解讀,包括期權一些交易的機會跟大家分享,因為我現在還想做的事情就是作為一個中國人,來把期權這種交易的方法在中國對所有的投資者做一個推廣,讓我們中國的金融市場更加繁榮。

真的非常感謝大家,聽我在這里講了這麽多,我還是真的希望大家能通過對期權的理解,去改變自己投資收益的曲線。

另外還想說的事情就是我在跟英國的投資機構做交流的時候,大家對期權的一個定義,其實期權是真正能讓普通投資者去賺機構錢的一個投資工具。

因為在市場大幅波動的時候,這些大的機構持的龐大持倉,需要用期權來對沖風險,所以這個時候每當市場有一個大波動的時候,期權的內含波動率會大幅上升,這個時候期權的時間價值非常巨大,報價都非常高,這個時候我們去賺機構的錢是很容易的事情。



最後這張圖是我十幾年交易的總結,我把它總結為三句話一個字,是“順勢而為,知足常樂,是為不爭”。

在所有的交易過程當中一個精神就是“讓”,我們不做市場里第一個抄底的,也不做市場里第一個摸頂的,我們把不確定的交易機會讓出去,只做那些我們能夠看的懂,能夠做的好的交易機會;希望這13個字對大家的投資也會有一些幫助。(阿爾法工場:alpworks)

期權 進入 三維 時代 阿爾法 阿爾 工場
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聽一個期權資深玩家談苦說樂 阿爾法工場

http://xueqiu.com/8818667120/36580394
本文作者畢老林,是香港知名財經專欄作者。慣以粵語落筆行文。為保留原文原汁原味,本編未做轉譯。

  2月11日,週三。本週一,首隻期權產品登陸A股市場,目標資產雖僅限於上證50 ETF,監管當局亦刻意「冷處理」,沒有為這個新的投資品種敲鑼打鼓,但期權時代降臨中國資本市場,意義非同小可。老畢跟期權向來有「緣」,不妨以用家身份談苦說樂。

  美國期權市場發展歷史悠久,在流動性、產品波動率、買賣價差以至用家參與積極性各方面早臻完善。期權剛在內地誕生,一切皆處摸索階段,能否逐步發展成一個具足夠深廣度的市場,與股票現貨市場相輔相成,尚待時間證明。

  老畢只買賣美國上市的期權產品,個股、ETF、商品期貨皆有涉獵,卻從未參與香港的期權市場,對這個領域在本港的發展一直十分好奇。印象中,同是股票生工具,期權受歡迎程度遠不如認股證(窩輪)和牛熊證。這從財經媒體評論/推介的衍生產品,不是窩輪便是牛熊證,甚少發現與期權相關的分析,足可窺一斑而知全豹。這中間牽涉期權與輪證一個很重要的分別,稍後再談。

  老畢原先以為,那是港交所(00388)考慮到引入期權加劇了衍生產品市場的競爭,有損輪證發行商(主要為投行)利益,推廣期權積極性不足有以致之;向從事證券業的朋友探問後方知,港交所在期權推廣方面做了不少工夫,而散戶參與期權買賣亦非老畢想像般冷淡,只是活躍程度比不上窩輪和牛熊證而已。

  期權vs輪證

  期權與輪證的分別,主要體現於兩方面:

  一、期權合約標準化,行使價水平、不同行使價之間的差距、到期日、每份合約背後代表的股數,俱由交易所統一制訂。反觀輪證,合約包含的各種元素,皆由發行商自行決定。

  二、期權沒有特定發行方,只要符合券商按風險評估釐定的資格,任何市場參與者都可賣出期權。反觀輪證,現在香港的產品基本上俱由投行這個第三方發行,零售投資者(散戶)是不能像期權般以賣方(sellers /writers)身份「創造」輪證的。

  老畢心裡原先有個老大疑問,作為買方,期權具備輪證以低成本享受正股上升利潤、透過槓桿效應谷大回報的功能;作為賣方,期權投資者可當上類似輪證發行商的角色,而這個角色是輪證投資者不能涉足的。期權為市場參與者提供多一個選擇,何以在香港反而不及輪證受愛戴?難道本港散戶給投行「宰割」慣了,唔畀人「劏」唔安樂?

  衍生工具港發展

  我起初估計,投行為了保護自身利益,並不希望期權市場遍地開花,搶走輪證在香港衍生產品市場的份額。後來發現,不少投行都退出了本地輪證市場,那顯然是利潤日趨微薄的結果。由此可見,不管有沒有期權,輪商之間競爭激烈,足以令投行不致做出視散戶為羊牯的行為。然而,回說文首提及的傳媒曝光率,窩輪、牛熊證在電子和印刷媒體鋪天蓋地,期權卻只有坐冷板凳的份兒,原因自然是輪證由第三方發行,媒體樂於推介相關產品,主要是基於商業上的考慮。

  期權並無特定發行方,且任何市場參與者都可以賣出合約,與傳媒機構不存在業務上的聯繫,因此只有少數熱心於此道的作者如本報「期權教室」欄主杜嘯鴻,才會花時間在這個領域教育公眾。

  老畢乃期權愛好者,但也許與其他人不同,我在充分瞭解賣方風險無限利潤有限(買方則反之)的前提下,大部分時間都以賣方身份參與期權交易。

  作為買方,期權的最大優點在於不論認購(calls)還是認沽(puts),輸盡也不過是期權金(premiums)的100%,且只有權利沒有義務。作為賣方,一旦正股升穿或跌穿行使價,便得履行交貨(delivery,適用於short calls)或接貨(take assignment,適用於short puts)義務。更大的風險是,賣方倘若押錯邊,潛在虧損可以高達所收期權金的許多倍。反過來看,即使順風順水,所賺亦不過是期權金的100%。

  買方由於虧盡亦只是期權金的全部,押錯邊也不愁遭券商追加保證金或強行平倉;賣方一旦看錯市,得面對追保、強平等風險。當然,short calls有covered與uncovered兩類,short puts則有cash-secured與naked puts兩種,視賣方開倉目的,「看錯市」對參與者的影響因人而異。

  運用策略控制風險

  既然利潤有限風險無限,老畢何以喜short 惡long?很大程度,這跟個人在實踐上的得失有關。做long的時候,我的經驗是十賭八輸。光是看對基本方向並不足夠,正股一天只要上落1%至3%,期權的槓桿威力隨時令long了calls或puts的投資者賬面虧蝕數十巴仙。過三數天股價若不掉頭,買方還有時間值(time value)損耗的考慮,不論賺蝕,都得速戰速決。

  賣方雖面對風險無限這個難關,惟short期權有不同策略可用,比如short一個行使價較高的價外put,同時long一個行使價較低、到期日相同的價外put,最大利潤(一short一long的期權金淨差額〔net credit〕)和最大虧損(兩個行使價差額減去期權金)皆有數得計。此法(put credit spread)使用者可在有效控制風險下追求預先知道的最大利潤,只要值博率合理,未嘗不值一試。(畢老林)
一個 期權 資深 玩家 談苦 苦說 說樂 阿爾法 阿爾 工場
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“阿爾法”與“貝塔” xuyk的博客

來源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_610b154e0102vrw5.html

    朋友T久沒音訊,今天突然來電,興致勃勃地談他一個打算:他想與人合作,用對沖方法做證券。他說,這叫“阿爾法方法”,收益可觀。

    他問我:“你看怎樣?”

    對於做證券,我們簡單而通俗地來說,靠市場行情吃飯的叫做“貝塔方法”,其與整個市場平均收益率密切相關,是隨大勢的,屬於是被動型策略方法;而與市場整體無關,靠技巧獲取額外收益吃飯的,叫做“阿爾法方法”,這屬於是主動型策略方法,全靠真本事,典型的就是對沖基金。

    朋友T認為,不論股市是漲是跌,是牛是熊,運用對沖手段的“阿爾法方法”都可賺錢,收益基本不受市場走向影響,同時還可避免市場系統性風險呢。他前段時間潛心研究“阿爾法”,並在他想與之合作的兩個朋友那里試行了一個階段,嘿!效果還真不錯呢!T說,他準備再驗證一段時間,如果確實可行的話,叫我們也跟著他去做。

    朋友T還說,現在都什麽年代了?互聯網時代啦!人家國外先進的對沖基金都在運用最新的投資理論和先進的金融交易模型及技巧來操作,追求高收益。你瞧現在的美國,電腦越來越代替了人腦,股市越來越讓電腦占領去了呢!據說,美國證交會目前估計,程序化交易已占到美國全部股票交易額的一半以上了呢,在其他資本市場上也占到了很高比例。在華爾街,諸如“黑色周一”之類的情況出現,但高頻交易機構獲大利的事例有不少呢。現在有人還準備添置所謂的“機器人顧問”呢,以滿足消費者對於自動化投資組合管理不斷擴大的需求。“而我們市場里的散戶呢還傻不拉嘰的躺著不動,任人宰割!媽的這樣下去可不行啊!得靠自己想辦法啊!這也叫自救嘛!”T越說越起勁,“樊綱都說了,你散戶沒有4臺電腦就別想炒股。近日,投資名家金巖石大師也說道,怎樣在股市中賺大錢,秘訣只有一個——投資決策數據化,人腦+電腦。”

    朋友T在那頭一波又一波的說著,我在這頭聽得一楞又一楞的!我操!現在華爾街有了機器人顧問,什麽時候美國白宮高級顧問也都是機器人了,說不定哪天機器人當選總統了呢!我的媽呀!

    不過,我很是納悶:

    1、如果某款電腦或機器人交易模型及方法非常出色的話,那它很快就會被很多人複制,市場上相類似的程序操作也就到處都有,結果很快就形成了電腦或機器人羊群效應。是不是?那問:假如這樣做都賺錢了,誰輸錢呢?還有,要是某臺電腦或某個機器人一旦出現“恐慌情緒”,即刻就會閃電般地蔓延到市場各個角落,隨即就會發生迅雷不及掩耳的踩踏事故,大多數采用“阿爾法”的人還不是照樣遭殃嗎?

    2、你剛才提到投資名家金大師,這讓我突然想起以前在網上看到過一篇文章說的,當年他在索羅斯旗下工作,他創建了一套交易模型,模擬運行效果甚佳,於是乎,他向索羅斯提議,按照這套方法進行實盤操作,結果索羅斯斷然否決,索羅斯否定的道理很簡單:任何模型都不能覆蓋市場不確定性部分的。

    3、如今,互聯網日益發達,電腦或機器人越來越先進和聰明,照理說運用“阿爾法”的對沖基金應該更加遊刃有余、無往而不勝了吧?然而事實怎樣呢?就拿近期來說吧。今夏全球金融市場動蕩劇烈,一些頂級的對沖基金遭受重創,比如,據報道,8月份整個對沖基金行業損失高達780億美元呢。更叫人匪夷所思的是,該行業的表現已連續多年不佳,其中許多對沖基金甚至未能跑贏美國股票指數呢。之所以出現這種情況的原因之一恰恰就是對沖基金的運營空間日益擁擠而造成互相踩踏所致。

    有報道說,前幾天A股市場上有大單按照程序化交易自動拋出。現從今天的大漲走勢看,拋出的未必撈得到什麽便宜。是不是?

    當今,全球一體化進程加快,各個國家和地區的政治、經濟與文化越來越緊密相連,世界各個角落都有千絲萬縷的聯系,全球資本市場相關性更是與日俱增,不確定性也就日益增加,而所有這些不確定性勢必會不斷地顛覆對沖基金的計算模式。難道你真相信有哪個牛人的“阿爾法”可以窮盡所有的不確定性?事先能夠料到蝴蝶效應、黑天鵝什麽的?這本是上帝做的事情,你就不怕上帝知道了而惱火嗎?哈哈!

    4、在此,我們不妨看個知名的“阿爾法”與“貝塔”對決的實例。2008年1月1日,巴菲特與普羅蒂傑公司總裁特德·塞德斯立下100萬美金慈善捐款的十年賭約,屆時看誰的投資方法更優。前者選擇了以標普500指數基金為主的被動型投資策略(“貝塔方法”),而後者精心選擇5只對沖基金,采用主動型投資策略(“阿爾法方法”)。至今年初,7年剛過去,巴菲特贏利超過63%,而特德·塞德斯贏利20%都不到,於是乎,後者提前3年認輸。“貝塔”就這麽輕輕松松地擊敗了“阿爾法”!有點不可思議吧?

    將近6年來,巴菲特自己的投資業績連年跑輸標普500指數。最近表現還特別差呢。難怪他去年就立下遺囑,將把他個人財富的90%轉為標普500指數基金。巴菲特早在1996年就說過:“大部分投資者,包括機構投資者和個人投資者,早晚會發現,最好的投資股票方法是購買管理費很低的指數基金。”

    其實,早在上世紀80年代,紐約華爾街就有一項統計研究表明:各種積極的個股投資或套利的策略並非一定好於消極的指數投資的策略;而且還有,幾乎所有重大的投資失誤都由積極策略造成的呢。這就是說,“阿爾法”並非一定勝過“貝塔”。

    我們再來看個小插曲,電腦發明不知多少年了,據說,巴菲特大爺至今還不會用,也不想去用,這真是太“貝塔”了吧?

    現在,你還會認為“阿爾法”的對沖基金依靠先進的模型,運用電腦或機器人,利用各種各樣的金融衍生品,在不同的時段、不同的金融領域之間不斷地跳轉肯定能夠如願以償、大獲全勝嗎?

    老想著要超越市場,征服市場,駕馭市場,總與市場比高低,到頭來只恐怕贏得了一時,而贏不了一世。竊以為,對於我等後知後覺、平庸無能的小散來說,雖說學點、用點“阿爾法”未嘗不可,但還是立足於“貝塔”或許更好吧?唯其不爭,故天下莫能與之爭。不爭才會贏。

阿爾法 阿爾 貝塔 xuyk 博客
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2016年三大潛在投資風險 阿爾法策略更勝一籌

來源: http://www.yicai.com/news/2016/01/4736577.html

2016年三大潛在投資風險 阿爾法策略更勝一籌

一財網 秦偉 2016-01-08 16:13:00

2016年,全球經濟仍面臨美聯儲加息、新興市場疲軟、大宗商品價格下跌、中國經濟放緩等多重不確定因素,隨著美聯儲貨幣政策步入正常化,新加坡銀行預計,今年全球股市將出現大幅波動,建議投資者采取阿爾法(alpha)策略,增持創新科技個股,並持有包括新興市場高收益債券在內的多元化投資組合。

“美國收緊貨幣政策的方向標誌著發達市場已經逐漸從金融危機中複蘇,同時,發達市場周而複始推出刺激增長和穩定金融體系措施的日子將會結束。鑒於日本和歐洲經濟已經逐步穩定,預計2016年不會有新一輪的刺激措施。”新加坡銀行首席經濟師Richard Jerram表示。

新加坡銀行預計,今年全球經濟增幅為3.4%,略好於去年。其中,發達市場今年經濟增幅預計為2.2%,略高於去年的2.1%,新興市場經濟的增幅則有望從去年的3.9%增至4.4%。預計美聯儲今年每季度加息一次,每次0.25%,聯邦基金利率將於年底達到1.25%~1.5%的水平。

新興市場需要做出經濟改革。“存在貿易赤字和依賴於大宗商品出口的經濟體,匯率遠低於其過去十年的平均水平,反映出美國的極端貨幣政策及高商品價格已經不能發揮明顯效用,這些經濟體更需要推行經濟改革。”Jerram說,已在推進改革措施的中國,近期數據反映出經濟發展趨於穩定,政策在短期內能為經濟提供支持,不過還需要更多基礎性改革調整措施。

過去一段時間,尤其是去年下半年以來,新興經濟體一直被唱衰。新加坡銀行投資總監侯偉福認為,現在亞洲股票的估值已經低於發達市場,具有相當的吸引力,該行將其評級由負面上調至中性。此外,亞洲政府有加推寬松貨幣政策的空間,也是帶動股市上漲的催化劑。

“市場波動加劇的情況下,阿爾法策略將成為投資回報的主要來源。我們看好股票市場中的業務創新主題,以及出售認購期權的收益策略。此外,我們建議投資者考慮包括無相關性的策略,尤其是對沖基金。”侯偉福表示,該行建議增持新興市場高收益債券、減持投資級別債券,增持歐洲股票和減持美國股票。

侯偉福認為,投資者在2016年將面對三個潛在風險,建議投資者堅持多樣化的投資組合。第一個風險是中國能否在重新平衡經濟的過程中引導經濟軟著陸;其次是美國利率的走勢,如果美國經濟出乎意料地強勁,令通脹壓力上升,美聯儲可能被迫加快加息的步伐;第三個因素是債券市場的流動性風險,金融危機後全球監管改變,令銀行不可再作為做市商持有債券,令市場流動性大幅削減,如果投資者因負面消息撤資離場,可能令價格出現大幅波動。

編輯:薛皎

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2016 三大 潛在 投資 風險 阿爾法 阿爾 策略 更勝一籌
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“阿爾法狗”完勝李世石,人工智能將成資本熱點

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0314/154687.shtml

導讀 : 人工智能的崛起將會給當前的人類社會帶來根本性的改變,並將人類帶入到一個真正的“智能”時代。

這幾天谷歌AlphaGO與人類的挑戰賽,也就是人工智能與韓國圍棋手李世石之間的挑戰賽一直成為媒體、科技、體育界的熱門話題。今天這場比賽終於以3:1的結果呈現,李世石在連輸三盤後只取得了一次勝利。網絡上關於這次事件的討論異常激烈,一些網友認為在此次“人機大戰 ”中,李世石最後的獲勝終於為我們人類在人工智能面前贏回了面子。其實不然,這種面子心理,其實就是不穩定的攀比心理,對於人工智能而言毫無意義,只是我們人類單方面的心理因素。就單一從能力方面而言,人類在很多方面都不是機器的對手,比如在計算與儲存方面,電腦遠強於人腦;比如在搬運方面,起重機遠強於人類等。

這次不同的地方在於,過去在我們身邊出現的這些“超人類”的設施,完全由人類控制,或者說依賴於人類的指令才能進行工作。但谷歌AlphaGO則不同,它與傳統計算機之類的設備有個本質的差異就在於自我學習,借助於人類社會已經存在的知識數據進行自我學習,並與人類展開PK。結果卻發現我們似乎站在了輸的一面,這讓一直都具有控制欲的人類,從心理情感的接受度上產生了波動。其實比賽之前我已經就這次事件做了分析,可以說這場比賽的結果給我們帶來了五方面非常重要的啟示:

1、人工智能超越人類的必然性。

就如同計算機在計算、儲存方面的能力遠超人類,並開啟了互聯網的新時代,在很大的層面上改變了人類生活的形態與方式。但當我們人類社會不斷借助於互聯網,通過智能化進行連接之後,也就是人類所生存的地球不斷地進行智能化、數據化之後,我們就必然需要一種工具來協助我們處理龐大的數據信息,只不過我們將這種工具稱為“人工智能”。可以說,在即將到來的智能穿戴時代,其中一項決定性的技術就是“人工智能”。“人工智能“不僅重要,還需要以更快的速度發展,因為“人工智能”技術的成熟與否將決定著我們能否進入一個智能的社會,或是“偽智能”的社會。

2、人工智能的邊界在人類。

我之前一篇文章專門探討過了關於這方面的問題,可以說不論人工智能如何“智能”,決定其“智力”水平的關鍵要素在於人類自身,在於開發者,在於使用者。也就是說人工智能的自學習能力與自思考能力的本質來源於開發者的程序架構,其智力的演變方向則取決於使用者,也就是給予人工智能所輸入的數據,這就如同我們對於兒童的教育一樣,孩子的價值觀取決於成人世界對其的輸入。可以說,在即將到來的人工智能時代,如何“教育”好人工智能,這將會是對人類的一大挑戰。

3、摩爾定律將繼續適用於人工智能領域。

一方面是在人工智能技術的推動與影響下,計算機硬件設備本身的性能將會繼續朝更強大的方向突破,可能會出現一些新的替代材料增強硬件的運行能力;另外一方面是人工智能這項技術產業本身。盡管這次比賽中谷歌的AlphaGO取得了非常成功的表現,至少對於現階段的人工智能技術而言,已經取得了非常大的突破。但從比賽的3:1結果來看,一是應用領域相對局限,二是其技術距離實際應用還存在著一定的差距,因此就人工智能這項技術本身而言,接下來將會在一些特定領域開始進入代叠期。

4、促進智能穿戴時代的到來。

可以說,在即將到來的智能穿戴時代,當人與萬物都被智能穿戴設備數據化之後,並借助於網絡通訊技術進行信息流動並實現溝通,背後有個非常重要的協助因素就是人工智能。如果沒有人工智能,當萬物智能化之後,我們人類在面對海量的數據時,以我們大腦有限的生物能力是無法與龐大的數據之間建立直接的對話,因此必須要借助於人工智能。從這個層面來看,人工智能的不斷成熟,在很大程度上將有效地推動、促進整個智能穿戴產業的發展,同樣對於整個物聯網產業而言也是一種重大利好。

5VR之後的資本新浪潮。

在科技領域,向來不缺“方向”概念,從谷歌眼鏡引爆整個智能穿戴產業之後,整個新科技領域差不多每隔幾個月就會出現新的方向熱點。從去年的圍繞著可穿戴設備的產品應用方面,到近期向可穿戴設備的垂直技術方面衍生,也就是最近包括高盛在內都感興趣的投資熱點VR。這讓我們看到了近幾年的TMT領域的資本,很大一部分都是圍繞著智能穿戴產業及其產業鏈的相關技術在循序推動。隨著這次人機大戰3:1結果的出現,可以預見今年下半年的科技概念熱潮將會從當前的VR向人工智能轉移,並成為新的投資熱點。

總的來說,今天是人類歷史上非常重要的一天,人類借助於智能穿戴進入一個“超人”時代的夢想越來越近了。人工智能的崛起將會給當前的人類社會帶來根本性的改變,並將人類帶入到一個真正的“智能”時代。

阿爾法 阿爾 完勝 李世石 人工 智能 將成 資本 熱點
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17歲進入劍橋, 阿爾法圍棋之父被稱為地球上最聰男人

來源: http://www.iheima.com/news/2016/0313/154669.shtml

導讀 : 哈薩比斯又是一個“別人家的孩子”,1976年出生,父親希臘人,母親是新加坡華人。

互聯網之父 Web(WWW)創始人說

他是地球這個行星上最聰明的人

昨天,我們人類代表李世石又輸了

連輸兩場

真是讓鏟叔心碎

李世石投子落敗時的棋局

人機大戰還有三場

雖然最後結果暫時還沒有定論

但是鏟叔對歐巴還是比較沒有信心的

其實說到圍棋

鏟叔真的是一竅不通

但是賽場上的一個小細節卻引起了鏟叔的好奇

看這照片

李世石前面的國旗是韓國國旗

AlphaGo前面的國旗卻是英國的

但谷歌是美國的呀

經鏟叔查閱大量資料

終於發現其中奧秘

制造AlphaGo部門

是位於倫敦的的“Google DeepMind”

這是一個英倫風十足的公司

這個公司原名叫做“DeepMind”

在倫敦成立

專門研究基於神經網絡的人工智能系統

2014年被谷歌以4億英鎊收購

改名“Google DeepMind”

而這個部門的老大就是鏟叔今天想要講的主人公

“AlphaGo之父”的傑米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)

如你所想

哈薩比斯又是一個“別人家的孩子”

1976年出生

父親希臘人,母親是新加坡華人

(有華人血統,鏟叔真替他驕傲)

他從小被稱作神童

1980年,哈薩比斯4歲,開始下國際象棋。

1984年,哈薩比斯8歲,靠自己得來的比賽獎金買了一臺電腦。

1989年,哈薩比斯13歲,獲得國際象棋大師頭銜。

1991年,哈薩比斯15歲,連跳兩級之後,提前從高中畢業。

1993年,哈薩比斯17歲,依靠自學編程開發的遊戲,獲得一個遊戲設計比賽的亞軍,進入頂尖遊戲公司“牛蛙“(Bullfrog)實習。並參與開發了在全世界賣出幾百萬個的虛擬遊戲《主題公園》。同年,傑米斯考入劍橋,學習計算機專業。

1997年,哈薩比斯21歲,從劍橋畢業。

1998年,哈薩比斯22歲,成立了自己的遊戲公司(Elixir Studios),這個遊戲公司發布了包括《革命》和《魔鬼天才》這樣風靡一時的遊戲,每款都能賣出幾百萬套。

1999年,哈薩比斯23歲,第一次參加了“智力奧林匹克運動會”,接下來哈薩比斯連續參加了4年,贏了5次。

2005年,哈薩比斯29歲,他關閉了公司,因為他認為:“在巨型遊戲公司掌控的市場上,獨立遊戲開發商沒有持續革新的余地。”然後他走進倫敦大學學院開始攻讀神經科學博士學位,並專心研究負責記憶、學習、空間導向的海馬體。

2007年,他的一項關於“海馬體受損也會影響規劃未來”的研究被《科學》雜誌評為“年度突破”。

2009年,哈薩比斯連33歲,取得了腦科學博士學位,並依靠自己在遊戲設計上的成就,被選為英國皇家藝術協會的成員。

2011年,哈薩比斯35歲,被遊戲、計算機和腦科學三重武裝起來的他,為制造模仿大腦的計算機系統——人工智能成立DeepMind Technologies。

但成立之處的DeepMind一直很低調

直到2013年12月

DeepMind高調亮相

一次業界領先的機器學習研究大會

當研究人員展示他們

可以“自己玩遊戲”的軟件時

全場驚艷

事先不給軟件任何有關如何玩遊戲的信息

只是提供給軟件控制器、顯示器、遊戲得分

並告訴它“盡可能得高分”

程序自己便通過不斷地試錯

最後成了遊戲高手

這種技術背後

是通過大概模擬神經元的網絡來處理數據

在DeepMind上場之前

沒人想到現階段能做到這種程度

一個月後

谷歌以4億英鎊收購了DeepMind

哈薩比斯從中凈賺約8000萬英鎊

再後來

就是我們現在看到的“人機大戰”

來自DeepMind的AlphaGo連續兩場

打敗了世界最頂尖的圍棋選手

3月9日哈薩比斯賽後激動發推

“AlphaGo贏了!登月成功!為我們的團隊感到驕傲,向同樣表現出色的李世石表示敬意。”

眾多網友紛紛留言

“恭喜你和整個團隊,激動人心的時刻。終於夢想成真!”

“這的確是一場具備里程碑式的勝利,就如同1997年深藍戰勝卡斯帕羅夫那場經典戰役一樣。”

“AlphaGo是人工智能的珠穆朗瑪峰。”

“這麽厲害,已經攻陷了人類最複雜的智慧有戲,下一步要向攻陷人類情感方向發展了嗎?”

“現在,我真的相信機器自身的深度學習能力了。”

“恭喜!......但是我很震驚......你是一個魔鬼!”

比賽還在繼續

這個一個年僅40歲的天才

未來將會給世界帶來怎樣的驚喜

值得整個世界

共同期待!

要相信,這世上真的有天才!

17 進入 劍橋 阿爾法 阿爾 圍棋 之父 父被 稱為 地球 上最 最聰 男人
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阿爾法狗的勝利,摩爾定律的終結:關於科技的 3 個啟示

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0316/154710.shtml

導讀 : 再也沒有一個「定律」去指引大家按部就班地升級,這種確定性正在被逐漸消除,迫使人們追尋新的思路和手段。

1

阿爾法狗與 iPhone 6

2014 年 9 月,蘋果發布新手機 iPhone 6。全球手機用戶都準備好了鈔票和腎。

然而在 iPhone 6 現身後,許多人一眼瞄到的是那個凸起的攝像頭:

2

有人感到很惱火:這是什麽玩意兒?我不能接受那一塊凸起的攝像頭。喬布斯要是還在,絕不會允許這種情況出現。

為了更好的手感,蘋果把 iPhone 6 做得非常薄,再搞個圓弧形的屏幕和機身邊緣。至於手機是不是容易滑倒馬桶里,他們才不在乎。但把手機做得更薄是一件難事,把攝像頭做扁更難。突出的攝像頭有複雜的電子原件:

3

為了手感和外觀可以做薄手機,但相機的成像原件需要一定的空間,否則照片的質量無法保證。於是,蘋果這家極度重視用戶體驗的公司做了這個突兀的攝像頭,讓無數的處女座和完美主義者茶飯不思。你想要不突出的攝像頭?去買個厚一點的手機吧。

其實還是有辦法的。比如優化鏡頭的光學結構,或者使用折射率更高的鏡片,理論上都能夠把攝像頭做得更扁。但能扁到什麽程度?最終總會到達一個極限值。

2014 年突出的攝像頭是風向變化的開始。2016 年,我們已經在新的風口。

最近 Google 的深度學習計算機 AlphaGo(人稱阿爾法狗)以 4:1 戰勝人類最好的棋手之一李世石,人工智能成為大家口中的熱詞,深度學習和神經網絡被熱烈討論。但問題的另一面被忽視了:阿爾法狗其實是人類發現擁有的計算能力不足後,研究出的解決方案。

這種情況並不多見。

以往人們面對許多困難問題時,總有一個終極點子:暴力法(Brute Force Attack),反正有摩爾定律帶來的大量計算資源,那就用這個海量計算能力去碾壓眼前的問題吧。想做出一個能贏人類的國際象棋軟件?用機器來暴力窮舉所有可能的棋局,戰勝人類冠軍的「深藍」電腦不就是這麽做出來的麽。

現在,圍棋棋局的可能數量是 10 的 170 次方,這個數字甚至超過整個宇宙中原子的數量。這麽誇張的複雜性,單憑暴力法已經不可能解決問題,突然之間,計算能力成了人類的限制。

然而,有了 Google 的大量資金在深度學習和神經網絡算法上,阿爾法狗的勝利意味著在現有計算資源掣肘的局面下,通過新的算法可以取得遠超想象的成果。相比起來,暴力法散發著一種原始的氣息。

習慣了的科技進步

過去的 10 年里,我們親身經歷了一波科技浪潮,每一個人的生活方式都發生了巨變。

習慣了網購,習慣了薄如記事本的手提電腦,習慣了視網膜高清顯示屏,習慣了掏出手機進行簡單操作,就能接到電話並條件反射般說出自己的地址就能有車來接,習慣了吃飯的時候刷一下朋友圈的爆款文章,還習慣了科技公司的新品發布會:從喬布斯開始到現在,沒開過個發布會都不好意思說自己是 CEO。

科技的劇烈發展似乎不像以往那樣刺激了,成為了一種理所應當的事情:理所應當每年都會有更好的手機和電腦,理所應當新的手機和電腦都會更快速性能更好。例如最近的蘋果公司發布會,雖然無論公司還是產品依舊偉大,我們已經沒了那份激動。

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所以要是我們告訴你,過不了幾年,你的新手機和電腦的性能可能也不會變得比現在好多少了,你會怎麽想?

並不是在誇大。再過一陣,全球半導體行業將正式宣布,摩爾定律很快就要結束它的生命和使命,成為歷史的一部分。

摩爾定律跟我有什麽關系?

摩爾定律是許多初次了解科技行業的人最先接觸的概念。1965年,因特爾公司的創始人之一高登摩爾(Gordon Moore)在文章中預測:集成電路上的晶體管數量每一年就會翻一倍。很快這個預測被大家稱為「摩爾定律」。

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你能用自己的電腦和手機看小視頻,上網,做 PPT,算財務模型,叫車叫外賣,約這個約那個,電腦和手機都在一刻不停地幫你做運算。這些運算的核心由設備的微處理器(Microprocessor)搞定,也常被叫做中央處理器(CPU)。它締造了現代人的幸福生活。

微處理器是集成電路(Integrated Circuits)的一種,顧名思義,是「把一堆電路集成到一小塊薄片上」。這塊薄片上鋪了大把大把的電路開關,用來執行電腦最基本的邏輯:開或關,1或0。這些電路開關是所有現代智能設備的最基礎的組成部分,他們還有個名字,叫做晶體管(Transistors)。

制作微處理器和晶體管需要的最基本材料是半導體,最常用的最經濟實惠的半導體就是矽。所以,微處理器、晶體管和矽是所有現代生活的發源和基石。所以,全球科技中心才會叫做矽谷而不是鈦谷鋁谷。

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摩爾本人後來將芯片升級的周期修訂為 2 年。1971 年,因特爾發布第一塊商用微處理器 4004。它包涵了 2300 個晶體管,每個晶體管大約為人體紅細胞的大小。從那時候開始,依照修訂後的摩爾定律,集成電路上的晶體管數量每 2 年左右翻一倍。隨後的 40 年,摩爾定律成了科技進步的核心推動力。一年一度晶體管數量的翻倍引起處理器運行速度的翻倍,進而帶來硬件設備性能的翻倍和成本的縮減,進而為更加強大的軟件、系統以及計算提供了可能。

今天,全世界已有 30 億人使用智能手機。你手中的 iPhone 的計算處理能力甚至強於當年 NASA 登月計劃的主計算機。(No offense, Android users.)

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過去的 40 年幾乎所有行業都被技術改造,源頭是摩爾定律引發的計算能力大爆炸。就連測試核彈爆炸的次數都減少了:因為人們可以利用巨量的計算能力,在電腦上進行逼真的爆炸模擬。

今天,我們在潛意識中認為每年一次的手機升級和產品發布是理所應當的。是摩爾定律讓我們有了這種近乎虛妄的感覺。

摩爾定律不是個定律

然而摩爾定律並不是個定律,它和「牛頓三定律」這種完全不是一回事。50年來,它的成立並不是由於物理上的局限,而是整個芯片行業的刻意選擇和協商。

一直以來,新一代處理器出來後,開發者程序員們搞出新的軟件,這些軟件更充分地利用新設備的性能,也毫無保留地耗盡了這些性能。很快消費者發現自己的電腦和手機卡了。於是因特爾們接著努力,搞出新一代的處理器。

從 1990 年起,每隔 2 年,全球半導體行業會發布一個計劃,他們自己把這個叫做路線圖 Roadmap。每個文件的大意是說:「未來三年我們還跟之前的幾十年一樣,按照摩爾定律走,具體來說是 blah blah blah。希望大家都自律。」就這樣,幾十年來,全球芯片行業所有生產商和供應商聯合起來,跟著摩爾定律走,這是在其他任何行業中都不曾見到的情景。

走到盡頭的摩爾定律

事情出現了變化。半導體行業已經宣布,即將面世的行業路線圖不會再依照摩爾定律。這意味著行業正式公開承認,摩爾定律很快就要結束了。

原因?原因是物理,就像是到一定程度就無法再薄的攝像頭一樣,是早已註定的結局。我們把這個叫做物理邊界,有 3 個問題:尺寸,散熱,成本。

尺寸

人類對尺度的理解能力是極弱的。例如,摩爾定律說芯片上的晶體管數量每兩年翻一番,這是什麽概念?大多數人無法從直覺上體會到。

舉個例子。1965 年的某一天,小明下決心按照摩爾定律的指引跑步。那麽他面臨的情況是這樣的:

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兩年之內,他每天只跑一個小型遊泳池的長度:

兩年後,他跑步的距離翻倍:

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10 年後:

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26 年後:

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50 年後(也就是 2015 年):

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1971年,微處理器上每個晶體管的造價是 150 美元,2015 年的價格為 0.0003 美元。1971 年的每個芯片上有 2300 個晶體管,2015 年有 13 億個。早期的晶體管將近有一個手掌大,如今最先進的因特爾芯片制造工藝中,晶體管的尺寸是14納米:

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實際上,14 納米這個尺寸已經不是你找一個好的顯微鏡就能用肉眼觀察到了。甚至可以說 14 納米的晶體管是不可見的,因為這個尺寸已經小於可見光的波長。

如果摩爾定律繼續生效,下一步會是什麽尺寸?可能 10 納米。如果因特爾要玩命,也許最終會達到 2 納米,也就是 10 個原子並排放的寬度。

到了這個尺寸,人類芯片制造行業的經驗已經不再適用了。這個尺寸屬於量子物理的世界,這個世界有人類無法控制的不確定性,有上帝投出的骰子,還有薛定諤那只不死不活的貓。

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散熱

尺寸小帶來的另一個問題是散熱。一位業內人士說:「曾經有一段時間日子超美好,那時候只要我們把尺寸縮小,好事兒自然來:芯片的計算能力會提升,能耗也會降低」。然而在 2000 年左右,晶體管尺寸縮減到 90 納米(一根頭發寬度的百分之一)的時候,芯片開始出現過熱的狀況,熟悉行業的人已經知道摩爾定律大勢已去了。

為了解決過熱的問題,芯片制造商采用了兩個辦法:

限制微處理器執行計算機指令的速度(Clock Speed),從而限制了芯片中電子的速度;

將集成電路分成多個核,這樣降低每一個核的功率和發熱。(所以其實你就沒想過,為什麽最近幾年來聽到這麽多「4 核」「8 核」這種莫名其妙又不明覺厲的描述?)

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這兩個方法非常成功,至少摩爾定律沒有在 15 年前就失效。現在,行業的普遍預計是,摩爾定律會在 2020 年左右結束。

成本

第三個問題是成本。芯片尺寸越小,晶體管越多,對於制造商來說,成本就越高。如今,依照摩爾定律的芯片升級每發生一回,整個生產線,包括所有配套設施,光刻儀器,全部都要翻新。今天一個尖端芯片工廠的造價大約為 70 億美元,業內估計當芯片尺寸到 5 納米時,工廠的造價為 160 億美元,幾乎是因特爾年收入的三分之一。

如果翻新的成本高於可能的收益,傳統的微處理器升級就停滯了。從經濟角度看,摩爾定律已經結束了。

摩爾定律失效意味著什麽

摩爾定律失效,影響的絕不僅僅是芯片生產廠商,還包括其他所有在過去幾十年內被科技潛移默化影響的行業,以及所有享受到科技便利的普通人。所有對未來有遠大暢想的人,無論考慮的是人工智能、增強現實還是無人駕駛汽車,都要考慮這個問題。

Peter Thiel 有句名言說「我們多年前暢想的是會飛的汽車,但我們今天卻只擁有讓你輸入 140 個字的輸入框」。言下之意是我們期待的是足以影響現實生活的深層技術進步,但獲得的卻是一點線上的娛樂生活方式。

公平地說,雖然我們沒有看到 Peter Thiel 呼籲的那個層次的科技進步,現實生活還是獲得了極大改善,今天我們已經不能想象一個沒有科技支撐的生活方式了。

有趣的是,雖然科技的飛速進步的原始驅動力是摩爾定律,但更加吸引人註意的是軟件行業。

Peter Thiel 認為「140 字輸入框」屬於比特的進步,是互聯網技術的進步,而「會飛的汽車」是原子的進步,也就是人們對現實物理世界的駕馭。他認為我們已經看夠了互聯網和軟件的顛覆性,人們需要把一部分力量用在改善現實世界中。這是他自己的堅持,也是他做成如此多成功投資的重要原因:

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有趣的是,所謂比特的進步,說到底卻是由摩爾定律推動的,後者仍然是原子的進步,但人們往往忽略這一點,將目光集中在互聯網上。美國的科技圈對這一點更加先知先覺。尤其在最近五年來,中美兩國科技圈對同一事物的不同稱呼,能夠清楚反映這一點:在國內,人們更多會去談「互聯網」,而不是「科技」。國內說「互聯網金融」,美國說「科技金融(Fin-tech)」,國內說「O2O(Online-to-offline)」,美國說「按需經濟(On-demand Economy)」。

現在,我們總結出 3 個目前科技行業認同的解決辦法。這些辦法也是未來行業發展最重要的 3 個趨勢。

軟件行業的革新

暴力法的盛行其實是一種奢侈。就跟「何不食肉糜」一樣,何不用暴力計算去碾壓問題呢?反正有摩爾定律在,不愁機器性能不夠,而且用不了多久更加強大的設備又要出現。這是摩爾定律帶來負面心態,也造成了軟件開發的浪費和低效。在經濟上這很劃算,雖然我的代碼實現很糟糕,但沒關系,可以湊合著用啊,過兩年有了新設備就好辦了。

長期來說這不是好事。因為這樣看技術的進步更多是摩爾定律帶來的更強計算能力、數據存儲技術和網絡帶寬,軟件和算法則相對滯後。

摩爾定律的終結意味著我們可以迎來軟件行業的新時代。更多的資金和腦力會被用在像阿爾法狗這樣的東西上。有了資源投入,我們很快會迎來更高效的編程語言、編譯系統和應用設計。

我們預計軟件行業會真正迎來它的成熟時期,工程師將更加關註代碼的效率,以及如何更加聰明地利用現有資源做出不可思議的東西出來,例如阿爾法狗。

雲計算

雲計算這個詞似乎都被人說爛了。但在摩爾定律即將失效時,它不再是一個概念,而是一種必然(回複本公眾號「計算」查看我們的文章《下一代運算是什麽樣的?》)。越來越多的活動發生在移動端:手機、平板、智能手表和其他智能硬件,不僅要求設備更薄,芯片更加微小,而且要求移動設備不發熱、低能耗、省電。

同時,以前的「電腦」是獨立設備,所有計算能力都存在你的主機里面。軟件好不好用還要看你的電腦性能有多少盡量。現在移動設備劇增,越來越多的計算能力被轉移到雲端。雲計算曾經是一個流行語,現在卻同時是科技行業不得不做的一件事情。

於是芯片廠商需要考慮的人分成了兩部分:一方面是普通的消費者和他們越來越多的移動設備,再過一段時間,這一部分設備自身的計算性能很可能不會大幅提升了,但通過為需求和應用設計的芯片,可能會更加便攜、省電、易用。另一方面是雲計算的提供商,亞馬遜 Google 微軟們,他們不用考慮太多移動端的問題。對芯片廠商來說,這部分用戶的占比會越來越大,也會越來越受重視。

總而言之,未來幾年過了某一個時間點後,作為個人用戶,你的所有需求都可以通過「設備 + 雲端計算」這樣的模式滿足。你的隨身設備自身的性能不會更強,除非你願意接受更大的設備。

新硬件技術

也可以純粹從硬件找出路。有這麽幾種可能性:

新的芯片架構

全球半導體行業目前的新策略是,他們忍夠了,不打算像以前那樣從摩爾定律出發搞些新的芯片出來,然後陷入那個被新軟件剝削資源,然後被消費者罵,然後推出新芯片這個舊循環。

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相反,他們會從應用出發,考慮手機、電腦以及各種數據中心的需求,然後向底層延伸,最終確定需要什麽樣的芯片來滿足這些需求。所以會有越來越多具備特定功能的芯片,例如專門用作神經網絡計算、圖像識別、雲計算,或者預先內置各種消費端需求,比如高通的系統芯片(System on a Chip)。

材料科學

有許多備選,例如矽鍺合金(SiGe)和砷化銦鎵(InGaAs),或者設計全新的芯片結構,例如納米管、生物分子、自旋電子芯片。目前來看,難度都很大。

量子計算機

當然並不是沒有其它的選擇。剛才提到的晶體管最終縮小到2納米後,主宰機器性能的將是量子物理。Google 搞的量子計算機 D-Wave 就是想以此為出發點找到全新的範式。到目前為止,無論多麽高精尖的人類計算機,基本原件都是晶體管,相當於一個開關,有兩種狀態:1 和 0,或者開和關。而量子計算機的晶體管卻有3種狀態,0、1 以及「同時是 0 和 1」,或者說,開、關以及「同時是開和關」。

這個「同時是開和關」的狀態是量子物理的態疊加原理(Superposition)。上面提到半死不活的貓就是薛定諤本人所講的例子。顯然,有了疊加態(以及量子糾纏),運算能力會遠超普通計算機,前提是 Google 開發出有實用性的量子計算機。

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過去 50 年科技的穩定進步很美妙,當定律失效時,未來似乎顯得有些黯淡。我們認為摩爾定律即將失效不意味著科技進步的停滯,而意味著變化本身的性質發生改變。再也沒有一個「定律」去指引大家按部就班地升級。這種確定性正在被逐漸消除,這迫使人們追尋新的思路和手段。下一個爆發性的變化可能會發生在其他任何地方。未來有很多挑戰,但也會更有趣。

所以,摩爾定律的終結不是進步的終結。言下之意是,我並沒有說你沒辦法買到更好的手機了。

本文由微信公眾號「矽谷投委會」(id:vscouncil)原創。

阿爾法 阿爾 狗的 勝利 摩爾 定律 終結 關於 科技 啟示
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優必選稱阿爾法宣傳片遭抄襲 周劍斥機器人山寨虛火

來源: http://www.yicai.com/news/5027698.html

6月14日,優必選創始人周劍在微信朋友圈上發出一款國產機器人視頻,並爆出該視頻抄襲優必選旗下產品阿爾法2機器人美國宣傳片。

“我不知道背後是企業團隊被視頻制作方所騙還是本身為了有意而為之,總之很可笑。”周劍在朋友圈中稱這種做法讓人“啼笑皆非”。

據了解,周劍口中抄襲阿爾法2宣傳片的公司為北京遊爾有限公司(以下簡稱“遊爾”),記者對比兩段宣傳片發現在長達4分鐘左右的視頻中,人物、背景如出一轍,只是原來的阿爾法機器人被遊爾最近推出的家庭智能機器人YOBY所替代。

兩份宣傳片部分截圖:左為YOBY宣傳片,右為阿爾法2宣傳片

第一財經記者多次致電遊爾公司官網電話了解情況,但對方電話一直未能接通。優必選公關葉龑表示,遊爾宣傳片由不同公司宣傳剪接拼湊而成,不止抄襲優必選一家企業。事後優必選也與遊爾取得聯系,“他們稱並不知道該視頻素材來源為阿爾法機器人,並稱如果情況屬實,他們感到非常抱歉。”葉龑說道。

據了解,該視頻為阿爾法2去年11月在美國眾籌網站Indiegogo上眾籌時的推廣視頻。優必選表示這是公司美國團隊在去年10月拍攝制作的。

遊爾機器人登記信息

根據企業信用信息公示系統,遊爾公司成立於2015年9月,註冊資本3000萬元。記者對比兩個品牌機器人後,發現兩者技術並沒有太多共同點。達晨創投投資人任俊照告訴第一財經記者,在設備上遊爾尚不構成抄襲。“從硬件上看,優必選主要是運動關節與集成技術,技術門檻相對較高。”優必選的阿爾法2機器人於今年央視春晚與大疆無人機一同亮相廣州分會場,隨後為大眾熟知。

雖然此次事件是否惡意抄襲尚不明了,但隨著機器人產業興起,山寨之風不斷。“機器人技術壁壘比較很高,因此很多公司往往去山寨其他機器人外觀,核心技術還是沒辦法做到。”任俊照說道。

根據markets and markets報告顯示,2012年全球服務機器人市場規模為207.3億美元,預計2012-2017年年複合增長率將達到17.4%,到2017年達到461.8億美元。機器人產業迅速興起,加上資本與媒體熱捧,許多初創公司都迫不及待地進入市場分一杯羹,導致行業山寨之風不斷。與無人機產業所面臨的情況一樣,目前市面上大部分服務型機器人並不具備明顯差別化,擁有核心技術企業仍在少數。產業入門門檻不高導致市場湧現大量以組裝、效仿為主的企業。

機器人產業的虛火讓大部分廠商產生只要涉及機器人就能受到資本青睞的錯覺,而任俊照告訴第一財經記者,資本對於硬件技術門檻屬於中遊的廠商會更謹慎地選擇。“技術門檻不高的企業,(光靠硬件)很難被資本相中。但如果軟件交互做得好,類似於美國Jibo,也有價值,能夠成為市場主流產品,而軟硬件都處於中遊水平則很難獲得市場認可。”任俊照認為,YOBY目前的交互尚未達到Jibo的水平。

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阿爾法狗積分超柯潔 排名躍居世界第一

7月18日,世界職業圍棋排名網站GoRatings公布最新世界排名,谷歌旗下DeepMind的人工智能系統AlphaGo以3612分,超越3608分的柯潔成為新的世界第一,連續24個月霸占榜首的柯潔暫時退居世界第二的位置。

據騰訊科技7月18日消息,今年3月,圍棋人機大戰上演,AlphaGo挑戰獲得過14個世界冠軍頭銜的韓國名將李世石,並取得4-1的勝利。

按照GoRatings排名積分規則,如果一名新加入的棋手只贏不輸的話,是不能被算入正式排名的。因此,李世石贏了一盤棋,恰好給了AlphaGo入圍排名榜單的機會。

今年6月,柯潔表示,預計將在年內進行和AlphaGo的圍棋“人機大戰”,不過這場對決的具體時間地點目前尚未確定。雖然AlphaGo沒有再參加比賽,但隨著最近柯潔連戰連敗,這在一定程度上影響了柯潔的積分。

阿爾法 阿爾 積分 超柯 柯潔 排名 躍居 世界 第一
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這次誰來迎戰?“阿爾法狗”明年初複出棋力大增

據新華社報道,AlphaGo(阿爾法狗)團隊成員、歐洲圍棋冠軍樊麾7日通過社交媒體表示,“阿爾法狗”的棋力在過去半年里有巨大的進步,預計將在2017年初複出下棋,該團隊近期會公布更多訊息。樊麾表示,目前比賽細節尚未確定,包括對手在內的細節都在研究之中。

2016年“阿爾法狗”是圍棋界當之無愧的明星,這個由谷歌DeepMind公司研發的圍棋AI棋力驚人,去年10月5:0完勝樊麾二段,今年初消息傳出後一時引發震動。畢竟,圍棋被認為是電腦AI短期內無法超越人類智力的“最後堡壘”,在此之前即使是最強AI面對職業棋手也難以一戰。

今年3月,“阿爾法狗”和韓國天王李世石的“人機大戰”引起了全世界的廣泛關註,最終“阿爾法狗”4:1獲勝更令很多職業高手和圍棋愛好者吃驚。同時,很多人對“阿爾法狗”是否會繼續挑戰目前正處巔峰期的中國棋手柯潔頗為期待。

但在“人機大戰”後,“阿爾法狗”進入閉關狀態,而有意思的是,在最近的一些世界大賽中,不少高手開始在比賽中嘗試“人機大戰”中“阿爾法狗”的一些下法,可見“阿爾法狗”在“閉關修煉”的時候,人類高手們也在吸收借鑒電腦AI的下棋思路。

如今“阿爾法狗”宣告即將“出關”,而且明確表示棋力有了“巨大的進步”,不禁讓人再度對“人機大戰”充滿期待。

這次 誰來 迎戰 阿爾法 阿爾 明年初 明年 複出 棋力 大增
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精華制藥:因發生火災 終止收購江蘇阿爾法藥業公司

11月27日消息,精華制藥發布晚間公告,稱公司董事會於2016年11月26日決定終止發行股份及支付現金購買江蘇阿爾法藥業有限公司100%股權,同時終止非公開發行股份募集配套資金。

該公司此前披露的本次重大資產重組的初步方案為:公司擬采用非公開發行股份及支付現金的方式購買石振祥、寧波鼎亮嘉億股權投資中心(有限合夥)、 陳本順、石利平、石麗君、宿遷普惠管理咨詢有限公司、尹曉龍、萬新強所持  有的江蘇阿爾法藥業有限公司100%股權,同時,擬向 不超過10名特定投資者非公開發行股份募集配套資金。

終止此次重大資產重組的主要原因是:本次交易標的公司2016年3月發生火災,根據公司與有關中介機構掌握的標的公司截止2016年9月30日的經營情況及最新狀態,標的公司的生產經營恢複情況與其管理層之前的預計存在一定差距,繼續推進本次重大資產重組的條件尚不成 熟,經各方友好協商,一致同意終止本次重大資產重組事宜,待標的資產的盈利能力有所改善並穩定後再作考慮,以維護公司及中小股東的利益。

精華 制藥 發生 火災 終止 收購 江蘇 阿爾法 阿爾 藥業 公司
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為阿爾法狗打前站?谷歌CEO和創始人來北京和“棋聖”聶衛平下棋

根據微博Google黑板報消息,今天,谷歌CEO桑達爾·皮查伊、谷歌聯合創始人謝爾蓋·布林來到了中國棋院,觀摩了棋手訓練,還和“棋聖”聶衛平九段及中國圍棋隊總教練俞斌九段進行了切磋。目前對於他們的訪華行程未知。

而谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis曾在推特上公開宣稱AlphaGo將於2017年再度複出下棋。DeepMind是谷歌2014年以4億英鎊(約合4.97億美元)收購的人工智能部門,目前正在打造一系列能夠自主學習和思考的智能計算機系統。到目前為止,DeepMind的算法在某些方面已經能夠超越人類,如複雜的圍棋比賽。

上周,2016 Google開發者大會在北京國家會議中心舉辦。 在大會上,Google 推出了專門的中國開發者網頁。通過這些網站,開發者可以方便地學習到最新的技術開發資訊,包括Android、Firebase等。

阿爾法 阿爾 打前站 谷歌 CEO 創始人 創始 北京 棋聖 聶衛平 聶衛 下棋
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謎底揭曉!橫掃中日韓棋手的Master就是阿爾法狗

1月4日消息, 據CCTV5官微消息,在騰訊野狐圍棋網站上,神秘的Master拿下第59場勝利後,Master賬號突然宣布自己就是AlphaGo,而代替其執子的就是AlphaGo團隊中的黃士傑博士。

黃士傑是人機大戰時代替AlphaGo落子的“人肉臂”,也經常代表AlphaGo團隊發表聲音,Master的操作者承認自己是黃士傑,那麽下棋一方的身份呼之欲出。

從2016年12月29日晚起,一個註冊為“master”、標註為韓國九段的“網絡棋手”接連“踢館”著名在線圍棋網站弈城網和野狐網。截至2017年1月4日夜,master已經斬獲了59連勝,擊敗15位世界冠軍,其中包括中國、韓國、日本各自的“當今第一人”柯潔、樸廷桓和井山裕太。

在Master揭開面紗神秘面紗之後,先前敗給Master的世界圍棋第一人柯潔也隨即在微博上表示:“感謝Alphago最新版給我們棋界帶來的震撼,作為一開始就知道真身是誰的我來講,是多麽希望網上的快棋人類能贏一盤。若不是住院,我將用上那準備了一個星期的最後一招...略有遺憾,希望這網絡公測的最後一盤,古哥能發揮出人類的極限水平!@古力”

此前據新華社報道,AlphaGo(阿爾法狗)團隊成員、歐洲圍棋冠軍樊麾去年8月7日通過社交媒體表示,“阿爾法狗”的棋力在過去半年里有巨大的進步,預計將在2017年初複出下棋,該團隊近期會公布更多訊息。樊麾當時表示,目前比賽細節尚未確定,包括對手在內的細節都在研究之中。

謎底 揭曉 橫掃 日韓 棋手 Master 就是 阿爾法 阿爾
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“阿爾法狗”60連勝,但不等於機器擁有智慧

誰也沒料到,2017年最先刷新人類三觀的,是人工智能。

去年3月一戰成名的AlphaGo(阿爾法圍棋),在歲末年初化身為“Master”,進行60場互聯網棋局車輪大戰,挑落了幾乎所有的中日韓三國圍棋界的天才與泰鬥。

隨後在當地時間1月4日清晨,谷歌DeepMind創始人兼CEO戴米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)發布推文稱,Master就是AlphaGo,正式宣布升級版的AlphaGo問世。

劇情像極了電影《終結者》中,阿諾德·施瓦辛格狠狠地甩來了一句“I will be back!”

AlphaGo曾向多位高手下“戰書”。韓國棋院的負責人向第一財經記者透露:“此前,Master背後團隊DeepMind曾表示,最後十局,想和曾經稱雄一時的各國圍棋界高手進行對決。應該是在這種情況下,‘棋聖’聶衛平九段和常昊九段等和Master進行了對決。”

而DeepMind也希望韓國的曹薰鉉九段和李昌鎬九段兩位“圍棋泰鬥”應戰。不過,曹薰鉉九段已成為韓國執政黨新國家黨的國會議員,因黨內事態混亂,未接受邀請。

而韓國圍棋界的另一位泰鬥李昌鎬九段拒絕的理由更為“直白”。他表示,自己並不喜歡下互聯網圍棋,拒絕了對決請求。

“如果只論勝負的話,畢竟人工智能沒有疲勞,也沒有任何失誤;這種不同於人類的絕對優勢,以及可以按照某種特定的規則進行不斷訓練的條件,都為它創造了良好的條件,人工智能獲得勝利,不見得是個意外。” 韓國女棋手尹英敏(音譯)四段說。

發展速度令人震驚

對於全新的AlphaGo繼續叱咤圍棋界,韓國網民和圍棋界人士也表達出了巨大的關註。

就在去年3月,AlphaGo曾經在韓國打敗了當時韓國專業圍棋手李世石,震驚世界;彼時尹英敏曾經確信李世石會獲得勝利,甚至表示“如果李世石真的輸掉,那麽我們這些圍棋指導者,可能就都會面臨失業了”。

尹英敏在韓國首爾運營一家圍棋培訓機構。

時隔近一年,第一財經記者再訪尹英敏,她正在接待來帶孩子學習圍棋的家長。

“事實上,世紀級人機大戰過去一年,不僅沒有使我失業,反而還使許多民眾的關註點放在了圍棋上,更多家長開始關註圍棋對於兒童智力發展的促進;這可能也是人機大戰給圍棋界帶來的好處吧。”尹英敏說。

而韓國棋院的負責人也證實說,“在去年人機大戰以後,咨詢觀看圍棋比賽,以及申請參加圍棋段位賽的人數也有了明顯增多”。

對於Master的頻傳捷報,尹英敏似乎也看開了很多。“雖然也曾經看到過李世石輸給AlphaGO,不過看到許許多多中日韓的頂級棋手都紛紛敗給AlphaGO,看著這些自己的偶像一個個失敗,心中還是有一些吃驚和失落的。”她坦言。

對於Master的棋風和水平,尹英敏承認“Master的水平要遠高於此前人機對戰時的AlphaGO,棋風穩健並極少失誤”,並表示“AlphaGo人工智能的發展速度著實令人吃驚”。

關於Master為何方神聖,在謎底未被揭曉前,地平線機器人CEO余凱曾向記者分析,“因為DeepMind在去年年初於《自然》雜誌上發表過論文,所以其他公司複現DeepMind年初的水平也是正常的,但是超過的概率不是很高,所以大概率還是DeepMind。”後來預判應驗,Master背後高人果真為AlphaGo。

哈薩比斯在推特上說,他的團隊一直在致力於提升AlphaGo的性能,過去幾天他們用新版測試了幾次非官方的圍棋遊戲,這要感謝網名為Magister和Master的賬號。兩者分別在Tygem(弈城圍棋網)和FoxGo(野狐)的服務器上運行,也要感謝所有觀看比賽的人。他們對比賽結果非常滿意。“更重要的是,新的AlphaGo在遊戲過程中為圍棋界提供了寶貴的經驗。”

哈薩比斯還特地提到了在對弈中失敗的古力,“古力發表博文稱,人類和人工智能一起將會很快發現深度學習的奧秘。”

“現在我們的非官方測試已經告一段落,我們期待官方的測試,並將於今年再次舉辦整場的圍棋比賽,挖掘AlphaGo博弈過程中所呈現出來的創造力。”他說。

圍棋還能這麽下?

2016年12月29日,Master首次出現在弈城,並在當晚就很快取得了對國內高水平職業棋手的十連勝;30日中午,它又在數次連勝後,拿下了當今的“韓國第一人”樸廷桓九段和疑似“中國第一人”柯潔。

柯潔此前在觀戰時曾驚嘆:“從來沒見過這樣的招法,圍棋還能這麽下?”後來又表示:“人類數千年的實戰演練進化,計算機卻告訴我們人類全都是錯的。我覺得,甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊。”

在12月31日休整一天後,今年1月1日晚11時,Master 轉戰騰訊野狐圍棋,與各路高手展開了新的對局。因為聲名鵲起,從李欽誠到古力、柯潔、黨毅飛、江維傑、辜梓豪、樸永訓、柁嘉熹、姜東潤、井山裕太等人紛紛申請與之對戰,但隨後紛紛負於這一神秘對手。

1月4日下午,在網絡圍棋中與Master對戰過的著名棋手包括柯潔、樸廷桓、井山裕太、周俊勛等人。1月4日下午3時,中國棋聖聶衛平在與Master的對戰中失利,這是Master的第 54 場勝利。1月4日晚,在連續對陣申真谞九段、周睿羊九段、古力九段後,AlphaGo的連勝紀錄擴大到了60場,按照事先的計劃,谷歌圍棋程序的非正式比賽測試暫時告一段落。

網絡快棋是目前職業選手練習的主要方式之一,因為每一步思考時間很短,與帶獎金的正式比賽相比,快棋賽中對決雙方更加容易出錯,所以這次升級版AlphaGo的實際圍棋水平如何還需要正式規則比賽的進一步檢驗。

Master展示了人類棋手無法企及的快棋水平。但如果給人類足夠的思考時間,是否結果會不同?

沖擊已經開始

值得一提的是,去年 12 月 13 日,谷歌聯合創始人、Alphabet總裁謝爾蓋·布林(Sergey Brin)和谷歌CEO皮查伊(Sundar Pichai)一同造訪中國棋院,觀摩了棋手訓練,並與“棋聖”聶衛平九段及中國圍棋隊總教練俞斌九段進行了交流。隨後在日本棋院Journalist Club的頒獎儀式上,哈薩比斯曾表示:“2017 年對AlphaGo和圍棋界都將是充滿興奮的一年。”人們沒有意識到,在新的一年還未到來時,人工智能對於這項流傳千年的古老技藝的沖擊已經開始。

芝麻科技創始人、CEO朱智對第一財經記者表示:“這次比賽相比上次和李世石的三局體現出了AlphaGo更好的穩定性和信心。在圍棋這個領域,人工智能證明了它確實表現得更好,但這並不意味著機器具有智慧。事實上,機器更擅長處理這些複雜的理性問題,因此在許多的特定領域,機器學習所帶來的智能將逐漸改變傳統的模式。”

而Master版本相較AlphaGO是否有升級與改進,又究竟是優化了什麽使其變得如此強大,具體的改進方案目前仍沒有公開。人工智能公司“第四範式”創始人兼CEO戴文淵猜測認為,“經過逾半年的訓練,數據量應該提升了不少,上回訓練了800萬盤棋,這次估計好幾億了。另外針對上回(對李世石)第四盤棋的弱點,估計在訓練方法上也有改進。”

知乎上同樣引發了Master是否升級的討論,一位備註為“未來知識圖譜創始人”的用戶表示,變強的原因在於,“Master是在AlphaGo的基礎上調整了算法和參數的,而不是它下過多少盤棋,畢竟機器不會真的‘學習’,它只是在重複使用人設定的算法,為優化參數提供數據。一個算法的框架是固定的,無論這個算法被使用了多少次,它也不會自我完善,即它不會變得更好也不會變得更壞。”

不過戴文淵認為,升級版的AlphaGo“在對弈中可能會有一些隨機或者非隨機的擾動,即選擇不是最優的位置落子,以嘗試新的可能,不會是很笨地自己和自己下”。

神奇的“樹搜索”算法

市場調研公司Canalys美國分析師馬特(Daniel Matte)對第一財經記者表示:“人工智能的範疇很廣,人們談論最多的是其中的機器學習,而近年來,機器學習中的深度學習又受到廣泛關註。”

DeepMind就是深度學習技術的典型代表。關鍵的應用是深度神經網絡,且在AlphaGo中應用了兩種不同的神經網絡:一種是策略網絡,用來預測下一步;另一種是價值網絡,用以預測棋盤上不同的分布會帶來怎樣的差異結果。這兩種方法將複雜的搜索樹降低到可操作的規模,無需每一步都考慮上百種步數,而是只考慮策略網絡提供的幾十種最有前景的步法。非常關鍵的一點是,搜索並不是靠蠻力,而是靠某種與想象力很相似的東西。

AlphaGo的發明者黃士傑的導師此前在接受媒體采訪時曾透露,黃就讀碩士時就鎖定圍棋為研究課題。為了寫程序,黃士傑有時在實驗室一呆就是 16 小時,並將他開發的圍棋程序以其妻子的英文名埃麗卡(Erica)命名。

電氣和電子工程師協會(IEEE)高級會員、英國厄爾斯特大學計算機科學專業教授柯倫(Kevin Curran)對第一財經記者表示:“AlphaGo的成功就連它的創造者們也大吃一驚。我們都知道AlphaGo已經非常先進了,但是沒想到它竟如此優秀。由此可見,增強學習加上‘樹搜索’而成的算法,的確有效增加了‘勝率’,這是AlphaGo優於最厲害的人類圍棋選手的地方。”

根據阿西莫夫的科幻小說改編的電影《我,機器人》

柯倫還提醒道,不應忘記當初谷歌的DeepMind團隊研究人工智能技術的目的——並不僅僅是為了研發一套圍棋比賽工具,而是為了在將來能夠更好地把人工智能科技應用到醫療、機器人、無人駕駛汽車、農業、金融等為人類服務的行業當中。“這才是如今科技發展最讓人驚艷的地方。”

詩人艾略特說過,“去年的話屬於去年的語言,明年的話等待另一種聲音。”在人工智能的變革洪流中,無須經年等待,分分秒秒都在應驗。

阿爾法 阿爾 60 連勝 但不 等於 機器 擁有 智慧
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人工智能有多“危險”?阿爾法狗是怎樣煉成的

來源: http://www.infzm.com/content/122442

有業內人士認為,韓國棋手李世石或許將是人類歷史上唯一贏過AlphaGo的人類棋手。(視覺中國/圖)

(本文首發於2017年1月19日《南方周末》)

“Aja學長(黃士傑)說他們每天都餵程序吃很多職業棋士的棋譜,那時我隱約覺得,只要程序吃的棋譜夠多,一定能比人類還要強。”

“它就像一臺永動機,在擁有龐大計算能力的谷歌雲端不停地練習,永不停歇。這意味著它很可能每一秒、每一天都在進步。”

如果說,發生在2016年春天的人機大戰給圍棋界帶來的是一次不小的震動。那麽2017年新年,圍棋界頂尖的人類棋手們算得上經歷了一次“飛蛾撲火”般的悲壯。

一個代號為Master的神秘棋手先後現身著名對弈網站弈城和野狐,毫不留情地“踢了場子”,在30秒一手的快棋中,除陳耀燁因電腦意外掉線而未完成比賽,系統自動判為和棋,其余數十位中日韓圍棋高手皆鎩羽而歸。最終Master以60場勝利的成績完勝人類。

Master的主人一開始似乎也未曾料到會出現如此令人興奮的戰果。在越來越高的關註下,才公開承認這位註冊ID的國籍上顯示為韓國的勇士正是2016年驚艷亮相的AlphaGo(阿爾法狗)。

當時,AlphaGo以4∶1的戰績拿下韓國圍棋頂尖高手李世石,技驚四座。而現在,它的成長速度開始令人恐懼。有業內人士甚至認為,李世石或許將是人類歷史上唯一贏過AlphaGo的人類棋手。

“人工智能方面取得的成功將會是人類歷史上最重要的事情。不幸的是,它也可能是最後一件。”向來對人工智能持以警惕的世界知名物理學家斯蒂芬·霍金不久前說。

所以,AlphaGo的主人——來自谷歌的Deep Mind團隊,是在“召喚惡魔”嗎?阿爾法狗到底是怎樣煉成的?

“吃”棋譜的阿爾法狗

臺灣圍棋教育推廣協會秘書長張曉茵關註到AlphaGo的時間可能比很多人都要早。

那是2015年,AlphaGo第一次向人類宣戰,它以5∶0橫掃三次斬獲歐洲圍棋冠軍的職業二段棋手樊麾。樊麾生於中國西安,現任法國圍棋隊總教練。2016年底,在中國一檔網絡節目中,樊麾講述了他第一次與AlphaGo比賽的感悟。樊麾當時並非沒有取勝的機會,在第五盤中他本來占據一定優勢,卻因一個低級失誤導致全敗,樊麾說這是他最痛苦的一個記憶。

不過在當時,AlphaGo的第一次亮相並沒有引起太多關註,至少在中國大陸,這條消息很快就被淹沒在快速滾動更叠的門戶新聞里。

但臺灣業余五段棋手張曉茵對這則新聞印象深刻,她除了對AlphaGo戰力如此之強感到意外,同時她也有一絲恐懼。更特別的原因是,這讓她的腦海中立刻浮現出一個人的名字:她的學長黃士傑博士(Aja Huang)。此人正是後來坐在李世石對面代替AlphaGo落子的那位男子,也是AlphaGo的開發者——谷歌Deep Mind團隊的核心人員。

黃士傑出生在臺灣,是谷歌設計團隊中最熟悉圍棋的工程師。黃士傑的導師、臺灣師範大學資訊工程系教授林順喜曾對媒體透露,黃士傑原本在交通大學學計算機專業,2001年到師範大學,成為他的研究生。因為成績優異,黃士傑畢業後先到加拿大當研究員,2012年到英國Deep Mind公司,成為兩位首席設計師之一。

張曉茵與黃士傑相識於臺灣師範大學,他們都是該校圍棋社最早的一批社員。黃士傑在社里年紀最長,且因他的專業是資訊工程,有關計算機圍棋(下稱圍棋AI)的知識都是由他向社里的學弟學妹傳授。張曉茵對南方周末記者說,當時黃在學校里就設計了一個圍棋AI程序,該程序還以他的妻子Erica命名。

張曉茵至今仍清楚地記得“吃棋譜”這個說法:“Aja學長說他們每天都餵程序吃很多職業棋士的棋譜,那時我隱約覺得,只要程序吃的棋譜夠多,一定能比人類還要強。”

AlphaGo的訓練模式之一就是盡可能多地“吃掉”人類棋手的棋譜。據有關報道,2015年10月阿爾法狗對陣樊麾時,“吃過”的棋譜是3000萬個,但到了挑戰世界棋壇16冠王李世石的時候,嚼進肚子里的棋譜已經達到1億。

樊麾在回憶他與AlphaGo的比賽時說,在與機器對弈的時候,你所發出去的信息被原封不動地反射回來,但因為你知道和你比賽的是一臺機器,所以你會對自己做出的選擇逐漸產生越來越多的疑問,這就好比是“自己被赤裸裸地扒光擺在自己面前”。

“太強了。”柯潔的父親對南方周末記者回憶,這是躋身當今世界圍棋頂尖高手之列的柯潔在看到Master一路破關斬將之後的感嘆。以至於柯潔發微博時都坦陳,“我雖然早就預計到AI遲早能戰勝人類,但那也是十年後啊……”

在《體壇周報》棋牌首席記者謝銳看來,這樣的感受絕不只是柯潔獨有,“棋手們都懵了”。誰也沒想到,圍棋AI戰勝人類的這一天,會來得這麽快。

永不停歇地學習

張曉茵認為,在AlphaGo完成60連勝以前,人類棋手對圍棋AI的忽略和輕視幾乎到了病入膏肓的地步。

1997年,代號“深藍”的計算機程序戰勝了世界第一的國際象棋大師,卻沒有讓在中國至少已有兩千多年歷史的圍棋感到絲毫的威脅。

當然,在當時圍棋界的自信並非盲目。這個號稱人類智力終極堡壘的古老遊戲,共有361個落子點(而國際象棋僅有64個),圍棋每一顆棋子的下法可能性大概有2的360次方,比宇宙的原子數還要多。如此龐大繁多的可能,對計算機的算力、算法和分析是極大的挑戰,它無法像對待象棋一樣,通過蠻力計算而得出結果。

就連AlphaGo所在團隊Deep Mind的創始人哈薩比斯(Demis Hassabis)都曾對媒體說,“寫出圍棋的評估函數是一件不可能的事情”。因為更多時候,圍棋與棋手的一些類似於“直覺”的東西有關。這也是為何哈薩比斯要說,“圍棋遊戲更像是藝術,而非科學”。

Deep Mind公司是2014年1月谷歌收購的人工智能(AI)研究機構,總部位於倫敦。Deep Mind公司致力於構建基於神經網絡和“深度學習”系統的強力泛用型的學習算法。

Deep Mind團隊曾向媒體透露,之所以選擇圍棋作為攻關項目,是因為,“如果想研發出與‘人類相似’的,彈性智能的算法,以解決種種問題,就沒有比遊戲更好的測試工具了。計算機最早攻克的遊戲是三目棋(Noughts and Crosses,井字棋),之後是西洋跳棋和國際象棋。圍棋和國際象棋不同,博弈的空間更寬闊,變化更是繁多,而且很難判斷棋子所處位置的價值,所以一直被認為是人工智能領域的最大挑戰。所以Deep Mind團隊的優先目標就是征服這一領域。”

為此,哈薩比斯和他的團隊做的是,用一種叫做神經網絡的研究方法,為程序註入像人類一樣的深度學習的能力,即它可通過不斷地練習,從而調整並學習掌握圍棋的下法,這比起深藍,與人類運用大腦解決問題的方式更加類似。

張曉茵對南方周末記者分析說,黃士傑博士和他的隊友們在AlphaGo程序中應該加入了“策略網絡(Policy Network)”和“值網絡(Value Network)”的技術。所謂策略網絡,是指程序在吃下上千萬甚至過億的棋譜後,能夠分析出下一步棋在不同下法時得出的不同勝率。而值網絡是對盤面優勢的判斷機制,以便及時止損和改變下法。

根據外媒報道,在練習時,Deep Mind團隊讓兩臺幾乎沒有區別的阿爾法狗對弈,即兩方能力相當,但下棋的路數有別,最合適下法的一方將勝出。這樣的原理,可將之理解為習武之人采取雙手左右互搏的練功方法,不斷地積累經驗。“就是自己和自己下。”《成都商報》記者歐鵬認為。

英國《衛報》一則對Deep Mind創始人哈薩比斯的采訪報道中寫道,“哈薩比斯說阿爾法狗不休息,即便在聖誕節期間也沒有。它就像一臺永動機,在擁有龐大計算能力的谷歌雲端不停地練習,永不停歇。這意味著它很可能每一秒、每一天都在進步。”

根據以下快棋聞名的中國知名職業棋手羅洗河的分析,Master其實下的都是最簡單明了的棋,懂得規避複雜大型的定式。

這和謝銳的觀察一致,“現在看來,局部對殺人類根本不是阿爾法狗的對手。人類棋手必須在棋局一開始就特別註重全局的布局,制造出大規模對決的局面”。謝銳以Master此次非正式測驗為例,95後棋手普遍輸得比較慘,而第54局Master碰到長於全局把控的聶衛平,反而贏得比較艱難。

危險的人工智能?

2016年1月27日,一篇有關AlphaGo的論文發表在《Nature》學術期刊上,張曉茵一眼就瞥見了作者一欄第二個就是黃士傑的名字。張曉茵迅速在臉書上聯系學長黃士傑,向他探尋更多有關AlphaGo的信息。

當時,黃士傑回複師妹,很多事情仍需保密,要等到3月與李世石九段比賽後才能說。

至今為止,關於AlphaGo的信息少之又少。對外發布信息時對媒體、內容和時機的謹慎挑選,使整個團隊沿襲了谷歌甚至同類科技公司慣有的一種神秘感。南方周末記者曾就AlphaGo的相關研發問題發郵件給Deep Mind團隊,但未獲對方回應。

但是,AlphaGo主要創始人之一哈薩比斯(Demis Hassabis)給外人的感覺卻是再普通不過。多家海外媒體記者在報道AlphaGo時都特別提到,在該團隊贏得世界矚目和驚嘆的時候,迎面走來的哈薩比斯是謙遜溫和的形象。甚至於,他身上那容易讓人誤會是實習生的極為普通的上衣、褲子和鞋子,也會成為報道中的一抹亮色。反差之大,很難讓觀者將他與“象棋神童”“遊戲設計大師”“名牌大學學霸”,以及僅他個人就拿到谷歌8000萬英鎊收入聯系在一起。

哈薩比斯1976年出生在英國北倫敦,在別的孩子還在撒嬌的年齡,他就展示出非凡的能力。哈薩比斯4歲學習國際象棋,13歲成為全世界排名第二的少年象棋大師。在象棋界譽滿天下的同時“染指”視頻遊戲,8歲開始寫電腦遊戲,17歲就創造了第一款包含人工智能的遊戲《主題公園》,後成立自己的視頻遊戲公司Elixir。

哈薩比斯做了這麽多事情也沒有落下學習,他20歲就獲得了劍橋大學計算機科學兩個一等榮譽學士學位。在遊戲領域感到觸及天花板時,他又重回學府,拿到倫敦大學學院的認知神經科學博士學位。

按照他自己的說法,無論是曾經嘗試過的棋盤遊戲、視頻遊戲、計算機編程還是現在縱身於人工智能,這些經歷都有千絲萬縷的聯系。譬如在16到17歲著眼於開發視頻遊戲《主題公園》期間,他開始意識到人工智能可以多麽強大。他將之稱為“至關重要的具有里程碑式的經歷”。而他身上與同代人相比少見的超強智力,將他在不同學科中累積的經驗和經歷,有意識地糅合在了一起。

當媒體問他創造出阿爾法狗的原因,他總是一次又一次有耐心地講述團隊組建的初衷:創造一個通用學習機器,“一套能像生物系統一樣學習的靈活並且能自我適應的算法,僅僅憑借原始數據就能掌握任何任務”。

在阿爾法狗橫空出世之後,關於人工智能把下圍棋的人類逼入絕境的擔憂開始不絕於耳。事實上,阿爾法狗對人類的輾軋,並沒有打擊到人們對圍棋的熱愛,反而掀起了“圍棋熱”。據統計,去年阿爾法狗與李世石的人機大戰每局都有1億左右的人觀看,網絡直播平臺對比賽進行全方位直播。各大媒體均推出專題,對比賽進行跟蹤報道。而中國國家圍棋隊的高手們也被各大網站“搶購一空”去進行解讀。韓國棋院的負責人也對媒體證實,在去年人機大戰以後,咨詢觀看圍棋比賽,以及申請參加圍棋段位賽的人數也有了明顯增多。

不過,圍棋從來都不是Deep Mind團隊的終點,而是開始;通用人工智能才是終極目標,“通用”才是關鍵詞。這也是為什麽謙遜的哈薩比斯在阿爾法狗贏了李世石的時候會說,“阿爾法狗從來都不是我們的唯一,甚至不是我們最重要的研發。”正如他對The Verge (一個美國的科技新聞及媒體網絡)的記者說的那樣,“我們希望將此應用於更大的真實世界的問題。”

這正是學界對人工智能的擔憂之處。斯蒂芬·霍金、比爾·蓋茨、埃隆·馬斯克這樣大名鼎鼎的人物不止一次公開表達過對超級人工智能的恐慌。微軟創始人比爾·蓋茨曾公開表示,人工智能帶給人們便利的生活之余終歸存在威脅。矽谷狂人埃隆·馬斯克在推特上說過,“我們需要十分小心人工智能,它可能比核武器更危險。”

哈薩比斯當然知道這些,在回答這些問題時,他會皺起眉頭變得嚴肅。“我發現那些沒有真正研究人工智能的人們並不完全理解這些。他們通常沒有跟很多人工智能專家深入交談。”

“我們距離那種能夠達到人類級別的通用智能還得好幾十年”,他公開自己的想法,並認為“吃瓜群眾”對人工智能的危言聳聽會阻礙極具潛力的近期受益,譬如醫療健康、智能手機助手等領域的革新。

客觀來說,“吃瓜群眾”很大程度上受到電影市場上各式腦洞清奇的科幻電影影響。比如在探討人工智能倫理的電影《機械姬》中,女機器人意識覺醒,並最終報複殺死創造出她的人類“上帝”。

事實上,哈薩比斯的團隊內部依然有專門的倫理委員會,用於管控通用人工智能技術的未來應用。當Deep Mind2014年被谷歌用四億英鎊收購時,雙方協議中就有一項:“禁止將該技術應用於軍事或情報用途。”

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柯潔等頂尖棋手將與“阿爾法狗”在烏鎮對決

據新華社報道,記者7日從國家體育總局有關方面獲悉,圍棋人工智能程序“阿爾法狗”(AlphaGo,直譯阿爾法圍棋)將於今年5月下旬在浙江烏鎮與包括柯潔在內的中國頂尖棋手進行對決。

據悉,目前世界棋壇實力、人氣最炙手可熱的柯潔將與阿爾法狗進行三番棋對抗,這也極有可能是人類頂尖棋手與人工智能程序的終極對抗。

去年在韓國進行的“人機大戰”中,由DeepMind團隊研發的阿爾法狗出人意料地以4:1戰勝了韓國著名棋手李世石九段。不過,很多圍棋界人士認為,19歲的中國棋手柯潔更能代表目前人類棋手的最高水平。

今年年初,“網絡棋手”Master在幾個對弈網站對人類高手創下了60:0的戰績。隨後,DeepMind團隊證實,Master就是“阿爾法狗”。

4月10日,有關各方將就這次“人機大戰”召開新聞發布會。

柯潔 潔等 頂尖 棋手 將與 阿爾法 阿爾 烏鎮 對決
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人機大戰硝煙再起:阿爾法狗升級了 ,柯潔拼了 !

“我不會輕易地妥協,不會說什麽輸了也無所謂、人機共贏,無論多強大,我都抱有必勝的心態和必死的信念。”4月10日下午,中國棋院會議廳里,世界棋壇積分排名上唯一排在AlphaGo之前的人類棋手柯潔九段這樣說。

說到“必死”,講起話來有些靦腆的柯潔笑了一下,又補充道:“我一定要擊敗AlphaGo。”

5月23日,代表“人類棋手最後尊嚴”的柯潔將與最新版本的AlphaGo進行三番棋比賽。相較於去年跟李世石的快棋比賽,這一次是慢棋。

在柯潔不遠處,一則“王質爛柯”的皮影雕刻掛在墻上。晉朝時王質入山伐木,偶遇神仙對弈,待他取斧,柄已盡爛。這個典故常常被用來形容“人世的滄桑巨變”。現在看來,圍棋這項流傳千年的古老技藝,正因為人工智能的沖擊而經歷一場史無前例的巨變。

從去年戰勝李世石的AlphaGo,到歲末年初AlphaGo化身“Master”挑落幾乎所有中日韓圍棋界高手,再到向柯潔下戰書。看上去,人機對戰似乎已經沒有太多懸念。就連一直布道人工智能的創新工場創始人李開複也在當天直言, AlphaGo與柯潔的對戰已經不再具有科學意義,而是應該更加關註商業領域的人工智能。

對人工智能和圍棋界來說,勝負或許早已不再重要。此時再戰AlphaGo,人類棋手還有哪些大招?人工智能將為探索圍棋的奧秘以及未來人類的生活帶來什麽變化?

古力九段在接受第一財經記者采訪時說,對於這場人機大戰,人類勝率比10%低一些,“我不知道這樣說是低調還是高調”。

柯潔:不惜一切拼了!

在Gorating所列的世界圍棋排名里,柯潔是如今世界棋壇積分排名第一的選手,也是榜單上唯一一名排在AlphaGo之前的棋手。一位接近比賽的人士對第一財經透露,柯潔的出場費是30萬美金,如果獲勝,他將獲得1000萬人民幣的獎勵。

去年3月,那場最著名的人機大戰過後,柯潔曾在微博上隔空喊話:“你(阿爾法狗)打敗李世石,但你贏不了我!”

但以AlphaGo為代表的圍棋AI接下來的表現,讓柯潔不得不重新審視這個陌生的對手。

柯潔在現場坦言,此前自己以為圍棋類人工智能只是計算力強一點,但後來發現它有大局觀,有藍圖有想法來壓制棋手,感到非常震撼。“我們以為圍棋是人類智慧的聖殿,不太可能會有機器來擊敗我們,原來從未想到會輸。AlphaGo的出現深深震撼了我們,改變了棋手生態環境。”

“和它對弈,你會感覺它來自未來。” 曾在與Master的對抗中敗下陣來的柯潔這樣說。

而就在人機大戰的過去一年里,谷歌也把目光從最初與李世石的對弈,轉向和圍棋誕生地中國的頂尖棋手切磋技藝。

從去年3月谷歌全球CEO桑達爾•皮查伊來北京參觀中國棋院,到去年12 月,谷歌聯合創始人、Alphabet總裁謝爾蓋•布林(Sergey Brin)和谷歌CEO皮查伊(Sundar Pichai)一同造訪中國棋院觀摩棋手訓練,並與“棋聖”聶衛平九段及中國圍棋隊總教練俞斌九段進行了交流。在業界猜測中,柯潔終於要坐在AlphaGo的“面前”。

相較於去年跟李世石的快棋比賽,今年AlphaGo與柯潔進行的是慢棋比賽,無論輸贏雙方都下滿3盤,比賽每方3小時,5次1分鐘讀秒。

慢棋意味著人類棋手有更多思考時間去做出更好的判斷。柯潔在不久前接受采訪時稱,下慢棋肯定對人類棋手相對有利。“我們下20、30秒一步的網上快棋,對人類棋手來說,有時差幾秒都會是‘要命’的。所以時間多一點,對人類棋手肯定是有利的。”

不過,人工智能早已展現出超越人類棋手固有思維和套路的招法,此次和柯潔對戰的 AlphaGo在“棋藝”上遠勝此前挑落中日韓三國圍棋高手的Master。

對戰AlphaGo,柯潔會像去年李世石“神之一手”一樣亮出絕招嗎?他在此前接受采訪時透露,自己還有一種戰法沒有亮相,到時看看AlphaGo是不是真的無懈可擊。

“作為職業棋手,從來只有輸和贏。輸棋的痛苦外人是無法想象的,只有勝利是唯一真諦,所以我會不惜一切手段去爭取勝利,不惜我的一切,真的,去拼了!”柯潔說。

人機大戰看點在哪兒?

AlphaGo有弱點嗎?古力九段對第一財經記者說,AlphaGo有弱點,只是棋手們目前還沒有觸碰到它的弱點,或者說還沒觸發出來。“隨著局數越來越多,有可能發現它的弱點。”

去年與李世石的對弈中,AlphaGo被李世石的迷惑性落子所影響。因為人工智能是以概率為依據進行落子判斷,而李世石的一招棋是完全出離常規判斷範圍的,導致AlphaGo的應對失誤。此外,去年比賽時,AlphaGo在局勢落後的情況下急功近利,反而被李世石抓住機會扳回一城。

一位接近比賽的人士對第一財經記者分析道,由於目前為止AlphaGo所參加的對弈大多都處於優勢局面,本次對弈AlphaGo是否還會應對像去年那樣面臨不利的局面,以及是否能更有效地判斷人類棋手具有迷惑性的著法,目前還不好說。

值得一提的是,在今年5月的中國烏鎮•圍棋峰會上,除了柯潔與AlphaGo的人機大戰引人註目外,還新增配對賽和團隊賽。

其中,中國職業棋手古力將與 AlphaGo 組隊並交替落子,對抗棋手八段連笑與 AlphaGo的組合。在這次過程中,將能觀察到AlphaGo與人類棋手的協同配合以及共同學習的能力。

事實上,人類曾在圍棋著法之上形成了長久以來的固定定式,職業棋手之間對棋藝的理解與造詣已經差距很小,比拼更多的是天賦和努力程度以及臨場發揮。而人工智能的許多著法是脫離人類之前的定式,為人類帶來了更多可探索的領域。

“我參加配對賽很榮幸,希望能通過親自對局第一時間感受AlphaGo的想法,自己親自面對和打譜是不一樣的,心理感受更重要,希望得到啟發。”古力對第一財經記者說,人類棋手的思維還是有慣性,認為不行的著法可能會在腦海里直接pass掉,而AlphaGo有很多著法很多奇思妙想,為棋手們開拓思路。

“比如,二間高跳、開局點角等著法其實都是和Master學的,以前我們棋手這麽下是要被打屁股的。”

而在AlphaGo表現出的絕對實力下,團隊賽中將有5位中國頂尖棋手組成“神經網絡”對戰,面對組合風格,AlphaGo將表現出怎樣的創造力和適應性,也是比賽的看點之一。

除了人機大戰之外,外界關註的焦點還有,AlphaGo是否會與剛剛獲得UEC杯計算機圍棋大賽冠軍的騰訊絕藝,以及日本的DeepZenGo(深度天頂圍棋)來一場“機機大戰”?

谷歌大中華區總裁石博盟告訴記者,谷歌並不看重機器與機器之前的對戰,機器跟人類智慧的交鋒才更能推動人工智能和人類社會的發展。

人工智能的下一步

對人工智能和圍棋界來說,勝負或許早已不再重要。

站在人工智能發展如火如荼的今天,這場圍棋對決的終極要義是:人工智能為探索圍棋的奧秘將帶來什麽?它的極限在哪里?它將怎樣更好地造福人類?

或是因為此,李開複直言:“我們應該更加關註商業領域的人工智能,在金融、醫療、教育等領域產生商業價值,讓世界變得更美好。”

而不久前的 IT 領袖峰會上,馬雲更稱“AI下棋” 並不是人工智能應該體現的能力。“機器比人聰明,大家承不承認,我覺得我們人類聰明無非幾個,這個人背書過目不忘,計算機比你厲害多了,這個人算數算得很快,計算機算得不知道比你快多少,計算機還沒有情緒。我們下圍棋本來的樂趣就是對方下一步臭棋,搞一把,結果對方臭棋也不下了,有什麽意思呢?機器如果做人能夠做好的事情,不算什麽,圍棋打敗了人,只是侮辱了一下人而已,機器要做的是人類做不到的事情,這才叫本事。”

在當天,創造出AlphaGo的DeepMind創始人及CEO戴米斯•哈薩比斯(Demis Hassabis)通過視頻表示,AlphaGo為圍棋帶來了豐厚的遺產,職業棋手在與AlphaGo的對弈中,獲得了豐富的啟發,為人類更好地研究、開發和使用人工智能做出有益嘗試;而李世石也因為去年的比賽重新激發了對圍棋的激情,樂於更深入地探索圍棋的真諦。

在石博盟看來,要打贏柯潔並非易事,人工智能與棋手結合來探索棋道,是件美好的事。圍棋是非常複雜的遊戲, DeepMind團隊就是在探討如何用人工智能來應用作出更好選擇,這種科學可以應用到多個領域,包括醫療、癌癥等難題。“在棋手和科學家的努力下,AlphaGo不斷進步完善,在其他領域也會為人類帶來幫助。”

他拿谷歌翻譯對記者舉例,通過人工智能在這一產品的應用,結果顯示,使用人工智能一步的進展,已經超越過去十年所取得的成就。

人機 大戰 硝煙 再起 阿爾法 阿爾 升級 柯潔 潔拼 拼了
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“阿爾法狗”真的懂圍棋嗎?

來源: http://www.infzm.com/content/131989

還記得幾個月前完勝人類圍棋冠軍柯潔的“阿爾法狗”(Alpha Go Master)嗎?今年還沒過完,阿爾法狗的制作團隊又公布了最強版Alpha Go Zero,它只花了40天就以100:0的戰績實力碾壓了舊版“阿爾法狗”。人工智能在棋盤上的計算能力早已完勝人類大腦,人們不禁開始發問:“阿爾法狗出來之後,我們還要繼續下圍棋嗎?”事實上,圍棋的意義遠不止於競技。

圍棋人工智能程序Alpha Go於2017年5月下旬在浙江烏鎮與包括柯潔在內的中國頂尖棋手進行對決。(視覺中國/圖)

一場棋局的誕生不僅出於數學頭腦的對決,弈具、弈子乃至對弈者的精神無一不在局中。班固《弈旨》中道:“局必方正,象地則也;道必正直,神明德也;棋有白黑,陰陽分也。”圍棋在中國經歷了數千年的發展,一向樂於動腦勤於動手的中國古代勞動人民不僅給圍棋註入了深厚的思辨內涵,同時也產生了一大批堪稱藝術傑作的棋具。

好的棋具並不是對局中的制勝法寶——動輒價值百萬的榧木棋盤和雲子並不能讓你在“阿爾法狗”手下多撈一個子——但醉翁之意不在酒,這些觀之令人心安、撫之讓人手軟的圍棋用具本身即指向了圍棋的另一個維度,那是脫身於廝殺成敗之外的“和”的美學意境。

盤中乾坤有幾何?

棋局中,棋手往往需要從布局、攻勢、防禦等多方面加以考量權衡,宛如一場盤上的“戰爭“。(資料圖/圖)

趙治勛九段曾說,在沒有腳的棋盤上下棋不叫下棋。一張好的棋盤有多重要,這恐怕得從棋盤的形象說起。

我們今天所見的棋盤大多是木制,上有19道縱橫交叉的平行線。不過,早些時候棋盤的形象更為簡單。在1974年甘肅出土的幾只仰韶文化陶罐上,考古學家們發現了一種條紋縱橫交叉並繪有四邊的方形圖案,每邊橫線有11至13道,考古學家們因此將這種花紋稱為“棋盤紋”,也是目前所知最早的類似圖形。

從13道棋盤到19道棋盤,棋盤道數的變化讓圍棋變得更複雜和有趣。1952年河北望都東漢墓中發掘了一件完整的石質棋盤,盤形方正有四足,盤上縱橫各有17道,這一形制與東漢邯鄲淳《藝經》中所描述的“棋局縱橫十七道,合二百八十九道,白、黑棋子各一百五十枚“恰好吻合,可見17道棋盤在東漢時期已經完全成熟。由於中國地區發展的不平衡,17道棋盤在很長時間通行於地方,但是至晚在南北朝時期,19道棋盤已經出現了。

圍棋博士何雲波先生曾分析:“19路盤是最佳路數,因為它在3、4路間落子,其子效差最為接近,在守地與取勢之間最為均衡。”也就是說,在19道盤中,每顆棋子的效用處於最為平衡的狀態,可以最合理地演繹出圍棋中的無數巧變。

19道棋盤也展現了弈“易”同源的奧妙所在。《易傳·系辭上傳》:“易有太極,是生兩儀,兩儀生四象,四象生八卦,八卦定吉兇,吉兇生大業。”對應到圍棋盤上——19道縱橫平行線交錯形成361個棋點,“一者,生數之主,據其極而運四方也;三百六十,以象周天之數”;盤上有九星,中間“天元”為太極,四周按八卦之位分列八個“星位”;黑白子象征陰陽,在盤中交錯環抱,生出無窮變化。

圍棋中傳達的理念也通過棋盤的形制得以表達:在一個固定的空間中,黑白雙方為了得到生存空間(即圍的數目)進行著博弈與制衡,類似於原始自然的生存鬥爭,棋盤上的黑白子最終將達到一種混沌中的平衡共生狀態——“和”的境界。

實際上,圍棋與太極圖在形制、顏色、轉化形態上都存在著內在的聯系。(資料圖/圖)

圍棋的這一“玄學氣質”首先在魏晉時期被發現。當時,曾經被儒家大拿孔夫子視為遊手好閑的圍棋,開始與習佛道、好清談的魏晉文人們打成一片——圍棋又被稱為“手談”,即通過手來進行的清談;而弈棋時心無旁騖,猶如隱居之身的狀態就被稱為“坐隱”。嗜好玄易的魏晉文人們顯然在弈棋的過程中體會到了其中相互鬥爭又包容共生的玄妙境界,以及置身世外放飛自我的精神快感。

從古到今棋盤的制作材料一直靈活豐富,最簡陋者如杜甫詩中所言——“老妻畫紙為棋局”——不過一張紙罷了。從常見的木料、原生態且耐用的石料到中國獨有的瓷質棋盤,再到炫富般的金玉、象牙棋盤,甚至特別如織錦棋盤,都成為盛行一時的棋盤選料。

在這些材料之中,榧木是眾所公認的最適合做圍棋棋盤的木料:榧木富有彈性,落子其上會發出悅耳的聲音,同時輕輕下陷,隨後複原,手臂不會酸累;榧木清晰優美的木紋、豐富的油脂、清雅的色調使制成的棋盤非常美觀,且使用多年盤身都不會變色。但制作非常不易,只有樹齡300以上的香榧才可以用來制作棋盤, 而這些高齡老材切割後還需要花十年時間進行自然幹燥,才能真正為工匠們所使用。這麽算下來,幾代人都不夠等的,因此即使在今天,一張榧木棋盤的價格都高達百萬。

中國古人還喜歡用楸木制成的棋盤對弈。唐劉存《事始·側楸棋盤》中記載了這種棋盤的起源:“側楸,出齊武陵王曄,始今破楸木為片,縱橫側排,以為棋局之圖。”楸木質堅而輕,色金黃,紋理細膩又不易變形,於上投子有金石聲,因此一出現便很快在士大夫階層中流行開來。除此之外,紫檀木、杉木也是制作圍棋棋盤的珍貴材料。

一張好的棋盤本身就是一件難得的藝術佳品,唐代詩人上官儀曾作詠棋詩道:“寶居光仙岫,瑤棋掩帝臺”、“金枰自韞粹,玉帳豈能傳”。除了棋盤本身的觀賞與收藏價值,在實用性方面,它給棋手們帶來的最大享受莫過於“棋敲石面碎雲生”的落子聲。

在曾經大熱的日本動漫《棋魂》中,主人公進藤光第一次感受到圍棋的魅力,就是在聽到、看到國手塔矢洋行在棋盤上落子的瞬間。落子聲可以說是提高棋手對弈幸福度的重要角色,在肅穆的對弈場中,常常只有此起彼伏的落子之聲,似乎在代替著對弈者們在進行交流。

木制棋墩厚重大氣、顏色悅目、木紋優美,是被接受度最廣的貴重棋具之一。(資料圖/圖)

靜極子有聲

圍棋又名“手談”,《世說新語·巧藝》中道:“王中郎以圍棋是坐隱,支公以圍棋為手談。” 如果說字句是構成語言溝通的棋子,那麽弈者手中的棋子則是這場對話的聚焦點。

棋子是對弈過程中棋手們接觸最多的東西, 我們時常可以看到焦灼中的對弈者們不自覺地不斷把玩揉捏手中的棋子,在孤獨的對弈中,棋具像是中立的裁判,而手中棋子卻是和對弈者生死與共的“隊友”。

要制作一副好棋子並不簡單。圍棋子又稱“冷玉”,相比於眾目共賞的棋盤來說,它更加強調良好的用戶體驗:舒適的觸感,最好是冬暖夏涼,四季皆宜;一定的重量加上質地堅固,可打可摔,以承載棋手們的嬉笑怒罵;顏值也不能低,棋子的顏色必須純正悅目,不可耀眼。看起來簡單的黑白子中,其實也暗含了不少的巧思與汗水。

現在的棋子多以圓形為主,但在早期,木制的方形棋子也並不少見。中國現存最早的棋譜《忘憂清樂集》中所繪制的棋子就呈方形。由於木棋硬度不大、容易磨損等缺陷,在石棋子出現之後漸漸被淘汰,石料便於打磨的特質也使得棋子的形狀由方轉圓。

石質棋子的出現給圍棋界打開了新的大門,好做耐用的石質棋子迅速風行,從此,打棋再也不用擔心會把棋子打壞了。石子中最常見的天然石料是鵝卵石,在1974年發掘西晉劉寶墓中,考古人員們曾出土過一副完整的圍棋子,共289顆,由黑白卵石打磨制成。元代詩人周之翰曾題詠道:“棋子灣頭千丈渦,沈星出世恐無多。自慚黑白分明見,天巧團圓不用磨。”

隨著圍棋在中上層階級的盛行,玉石、貝殼、水晶等材料都開始被用來制作棋子,明代李東陽曾描寫水晶制成的棋子:“雪月光中夜未闌,楸枰亂落水精寒”。這些貴重的棋子不僅外觀質地上文雅細潤,更重要的是契合了文人在圍棋中所追求的“清”、“寂”、“玄”的境界,可足把,棋子本身工藝與收藏價值有時甚至遠超於實用價值。

中國雲南所產的圍棋子“雲子”,在20世紀初由於戰亂一度失傳,直到20世紀70年代才重新開始生產。(視覺中國/圖)

不過,要說到真正的實用與審美兼備的“神隊友”,不得不提到“雲子”。

唐代傅夢求《圍棋賦》中寫道:“平設文楸之木,子出滇南之爐。”這後半句說的,就是產自雲南的圍棋子“雲子”。雲子又稱永子,《明一統誌》中稱:“永昌之棋甲天下”,永昌即是雲南省的永昌府,最負盛名的圍棋子產地。《永昌府誌》中詳細記述了雲子的制作過程:“以瑪瑙石合紫英石英研為粉,加以鉛硝,投以藥料合煉之。用長鐵蘸其汁,滴以成棋。”這樣生產出來的棋子,上等的“白如蛋清,黑如鴉膏”,質地細糯卻異常堅硬,入手圓潤如天然玉石——從外觀、觸感、使用體驗、產量全方位滿足了客戶需求,被視為棋子中的極品。

當我們欣賞一場棋局時,也許不會想到,這小小的棋子和看似尋常的棋盤中也有如此多的智慧。但對於棋手來說,這些美的質素早已超越了競技的場域,通過對弈試圖抵達的“和”的境界,就隱藏在這些細節之中。邯鄲淳《藝經》:“夫圍棋之品有九:一曰入神,二曰坐照,三曰具體,四曰通幽,五曰用智,六曰小巧,七曰鬥力,八曰若愚,九曰守拙。九品之外,今不複雲。”圍棋最高境界在於“入神”,而優良的棋具恰恰使棋手們得以感受到由實體到虛境、完整的美的體驗。在這一維度上,專註於理性計算的“阿爾法狗”恐怕是不能理解的了。

北京時間12月1日,據日本媒體《讀賣新聞》報道,對圍棋做出革命性貢獻的吳清源大師因搶救無效,在30日淩晨1時11分於日本神奈川縣小田原市內去世,享年100歲。對於吳清源,日本媒體盛贊其是“昭和棋聖”。(央視新聞視頻截圖/圖)

被譽為“昭和棋聖”的吳清源在回憶錄中說道:“我從沒有把圍棋當成勝負去看待。圍棋是爭勝負的競技項目,但我覺得不能忘記圍棋最開始是來自於陰陽思想的。陰陽思想的最高境界是陰和陽的中和,所以圍棋的目標也應該是中和。”

在人生的晚年,早已離開了職業棋士競技場的吳清源老人依然日日對弈,他所使用的正是一方香榧木棋盤,面對著棋盤,他期待的只是下一次勝利嗎?有人說,吳清源是唯一可能打敗“阿爾法狗”的人類,然而對他來說,勝負也許已是太狹隘了。

阿爾法 阿爾 真的 圍棋
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重發《“阿爾法”與“貝塔”》 xuyk的博客

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    上周六,巴菲特發布了他第53封《巴菲特致股東的信》,其中講到他投資指數基金贏取“十年賭約”之事。這是“被動型投資”戰勝“主動型投資”的經典案例,人們津津樂道。這還讓我想起本人2015年10月15日寫的小文:


“阿爾法”與“貝塔”

(2015-10-15)

    朋友T久沒音訊,今天突然來電,興致勃勃地談他一個打算:他想與人合作,用對沖方法做證券。他說,這叫“阿爾法方法”,收益可觀。

    他問我:“你看怎樣?”

    對於做證券,我們簡單而通俗地來說,靠市場行情吃飯的叫做“貝塔方法”,其與整個市場平均收益率密切相關,是隨大勢的,屬於是被動型策略方法;而與市場整體無關,靠技巧獲取額外收益吃飯的,叫做“阿爾法方法”,這屬於是主動型策略方法,全靠真本事,典型的就是對沖基金。

    朋友T認為,不論股市是漲是跌,是牛是熊,運用對沖手段的“阿爾法方法”都可賺錢,收益基本不受市場走向影響,同時還可避免市場系統性風險呢。他前段時間潛心研究“阿爾法”,並在他想與之合作的兩個朋友那里試行了一個階段,嘿!效果還真不錯呢!T說,他準備再驗證一段時間,如果確實可行的話,叫我們也跟著他去做。

    朋友T還說,現在都什麽年代了?互聯網時代啦!人家國外先進的對沖基金都在運用最新的投資理論和先進的金融交易模型及技巧來操作,追求高收益。你瞧現在的美國,電腦越來越代替了人腦,股市越來越讓電腦占領去了呢!據說,美國證交會目前估計,程序化交易已占到美國全部股票交易額的一半以上了呢,在其他資本市場上也占到了很高比例。在華爾街,諸如“黑色周一”之類的情況出現,但高頻交易機構獲大利的事例有不少呢。現在有人還準備添置所謂的“機器人顧問”呢,以滿足消費者對於自動化投資組合管理不斷擴大的需求。“而我們市場里的散戶呢還傻不拉嘰的躺著不動,任人宰割!媽的這樣下去可不行啊!得靠自己想辦法啊!這也叫自救嘛!”T越說越起勁,“樊綱都說了,你散戶沒有4臺電腦就別想炒股。近日,投資名家金巖石大師也說道,怎樣在股市中賺大錢,秘訣只有一個——投資決策數據化,人腦+電腦。”

    朋友T在那頭一波又一波的說著,我在這頭聽得一楞又一楞的!我操!現在華爾街有了機器人顧問,什麽時候美國白宮高級顧問也都是機器人了,說不定哪天機器人當選總統了呢!我的媽呀!

    不過,我很是納悶:

    1、如果某款電腦或機器人交易模型及方法非常出色的話,那它很快就會被很多人複制,市場上相類似的程序操作也就到處都有,結果很快就形成了電腦或機器人羊群效應。是不是?那問:假如這樣做都賺錢了,誰輸錢呢?還有,要是某臺電腦或某個機器人一旦出現“恐慌情緒”,即刻就會閃電般地蔓延到市場各個角落,隨即就會發生迅雷不及掩耳的踩踏事故,大多數采用“阿爾法”的人還不是照樣遭殃嗎?

    2、你剛才提到投資名家金大師,這讓我突然想起以前在網上看到過一篇文章說的,當年他在索羅斯旗下工作,他創建了一套交易模型,模擬運行效果甚佳,於是乎,他向索羅斯提議,按照這套方法進行實盤操作,結果索羅斯斷然否決,索羅斯否定的道理很簡單:任何模型都不能覆蓋市場不確定性部分的。

    3、如今,互聯網日益發達,電腦或機器人越來越先進和聰明,照理說運用“阿爾法”的對沖基金應該更加遊刃有余、無往而不勝了吧?然而事實怎樣呢?就拿近期來說吧。今夏全球金融市場動蕩劇烈,一些頂級的對沖基金遭受重創,比如,據報道,8月份整個對沖基金行業損失高達780億美元呢。更叫人匪夷所思的是,該行業的表現已連續多年不佳,其中許多對沖基金甚至未能跑贏美國股票指數呢。之所以出現這種情況的原因之一恰恰就是對沖基金的運營空間日益擁擠而造成互相踩踏所致。

    有報道說,前幾天A股市場上有大單按照程序化交易自動拋出。現從今天的大漲走勢看,拋出的未必撈得到什麽便宜。是不是?

    當今,全球一體化進程加快,各個國家和地區的政治、經濟與文化越來越緊密相連,世界各個角落都有千絲萬縷的聯系,全球資本市場相關性更是與日俱增,不確定性也就日益增加,而所有這些不確定性勢必會不斷地顛覆對沖基金的計算模式。難道你真相信有哪個牛人的“阿爾法”可以窮盡所有的不確定性?事先能夠料到蝴蝶效應、黑天鵝什麽的?這本是上帝做的事情,你就不怕上帝知道了而惱火嗎?哈哈!

    4、在此,我們不妨看個知名的“阿爾法”與“貝塔”對決的實例。2008年1月1日,巴菲特與普羅蒂傑公司總裁特德·塞德斯立下100萬美金慈善捐款的十年賭約,屆時看誰的投資方法更優。前者選擇了以標普500指數基金為主的被動型投資策略(“貝塔方法”),而後者精心選擇5只對沖基金,采用主動型投資策略(“阿爾法方法”)。至今年初,7年剛過去,巴菲特贏利超過63%,而特德·塞德斯贏利20%都不到,於是乎,後者提前3年認輸。“貝塔”就這麽輕輕松松地擊敗了“阿爾法”!有點不可思議吧?

    將近6年來,巴菲特自己的投資業績連年跑輸標普500指數。最近表現還特別差呢。難怪他去年就立下遺囑,將把他個人財富的90%轉為標普500指數基金。巴菲特早在1996年就說過:“大部分投資者,包括機構投資者和個人投資者,早晚會發現,最好的投資股票方法是購買管理費很低的指數基金。”

    其實,早在上世紀80年代,紐約華爾街就有一項統計研究表明:各種積極的個股投資或套利的策略並非一定好於消極的指數投資的策略;而且還有,幾乎所有重大的投資失誤都由積極策略造成的呢。這就是說,“阿爾法”並非一定勝過“貝塔”。

    我們再來看個小插曲,電腦發明不知多少年了,據說,巴菲特大爺至今還不會用,也不想去用,這真是太“貝塔”了吧?

    現在,你還會認為“阿爾法”的對沖基金依靠先進的模型,運用電腦或機器人,利用各種各樣的金融衍生品,在不同的時段、不同的金融領域之間不斷地跳轉肯定能夠如願以償、大獲全勝嗎?

    老想著要超越市場,征服市場,駕馭市場,總與市場比高低,到頭來只恐怕贏得了一時,而贏不了一世。竊以為,對於我等後知後覺、平庸無能的小散來說,雖說學點、用點“阿爾法”未嘗不可,但還是立足於“貝塔”或許更好吧?唯其不爭,故天下莫能與之爭。不爭才會贏。


鏈接閱讀:《 指數基金就是最優組合》(2018-02-12)

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在阿爾法狗完勝之後,谷歌AI“偷”走了人聲

在上海工作的王勇(化名)近日接到一則推銷電話,“賣車險的”。他剛好不忙,於是很紳士地跟這位推銷員小姐聊了一會兒,解釋了一下自己的情況不需要車險了。末了還跟她說了聲“謝謝”。

但是這個看起來普通的電話很不尋常。

在掛掉電話後,王勇收到了一則短信,險些昏厥。短信內容如下:“你好,我是剛才給你打電話的電銷機器人小三,我們公司的聯系電話是XXXXX,歡迎後期來電咨詢。”

時代不同了。你可能被人工智能(AI)騙過,未來你也許也可以用AI去迷惑別人了 。有這樣一個機器人“小夥伴”,它可以代你向餐廳打電話預訂座位;還能冒充你跟熟人調侃、替你回郵件。

這一切正在發生。當地時間5月8日,谷歌I/O開發者大會在美國加利福尼亞州山景城召開。這家矽谷科技巨頭再次強調了AI先行的戰略。

在這次開發者大會上,谷歌不僅展示了功能更加強大的語音助手Google Assistant,還發布了第三代人工智能TPU(張量處理器)芯片,它的前輩就是“阿爾法狗”在圍棋界所向披靡的“秘密武器”。由此,谷歌一方面與人工智能芯片巨頭英偉達的GPU(圖形處理器)形成競爭,另一方面也意在挑戰微軟和亞馬遜雲。

一句“嗯哼”脫口而出

谷歌CEO桑達爾·皮查伊在會上演示了事先錄好的兩段語音對話,分別是語音助手代替人類預約理發和預訂餐廳的。

比起傳統的對話語音機器人,使用谷歌Duplex AI語音系統的新助手要人性化得多,它不僅能夠和人類進行多回合的對話,而且還自帶語氣詞,聽起來相當逼真。

在第一段女聲版機器人顧客和理發店店員的對話中,機器人顧客的一句“嗯哼”以假亂真,與人類使用英語對話的語氣十分相似,而且機器人也不再局限於僅僅以“是”或者“不是”簡單地回答提問,而是會與人類進行談判和商量,最終達成了一致,完成預約工作。

在另一段男生版的機器人顧客和中餐店服務員的對話中,機器人不僅能夠聽懂帶口音和不規範的英語,而且還會在對話中進行即興發揮,讓雙方的交互變得更加“優雅”而自然。比如當餐廳服務員告訴顧客當時“不用等位”時,機器人顧客人性化地追問道:“那麽一般情況下,等位需要多久?”

皮查伊沒有透露這項服務何時能夠讓用戶使用,不過表示從今年夏天起就將進行公測。

值得註意的是,在《愛樂之城》中客串樂手的美國著名歌手約翰·傳奇(John Legend)的聲音也將被谷歌助手采用。包括他在內,谷歌目前已經擁有六種不同的人聲。

皮查伊在大會上表示:“谷歌的語音合成系統Wavenet的模型,是基於原始的音頻來創造出更加接近人類、更加自然的聲音,包括音高、語速以及停頓等。”

這項技術如果普及,或許意味著未來商家接起顧客的電話時,將很難分辨究竟是真人還是機器人在向自己咨詢提問。

中國的人工智能企業出門問問創始人兼CEO、谷歌前工程師李誌飛對第一財經記者表示:“這種場景雖然有點聳人聽聞,但是與谷歌的競爭對手如以網絡書店起家的亞馬遜相比,谷歌在最底層的核心技術以及把技術打磨、做細做精方面絕對是‘一騎絕塵’的,這主要受到公司的工程師文化以及強大的研發隊伍的影響。”

參加完谷歌I/O大會的一位中國開發者對第一財經記者感嘆道:“我已經分不清自己是身處現世或是未來。“

芯片雲端齊發力

谷歌的策略已經從“人工智能優先”(AI First)全面轉向“獨有人工智能”(AI Only)。除了語音功能以外,谷歌郵箱Gmail也加入了智能化功能,運用機器學習可以在人們輸入時實時推薦可能會使用到的短語。該功能被稱作“智能創作”(Smart Compose),本月底將會正式上線。

而人工智能在谷歌地圖方面的應用就更加強大了,利用全新的Google Lens的應用,地圖和相機直接實現打通,與谷歌街景結合,打通虛擬和現實世界,類似於增強現實(AR)的功能,由現實到虛擬,只要打開相機,就能給你指方向。此外,人工智能還能直接與衛星圖像結合,把更多商戶和新地址添加到地圖中。

“這才是我們真正需要的人工智能。”興民智通(002355.SZ)首席運營官張人傑對第一財經記者表示,“一些國內公司紮堆兒在做同質化的東西。有時候,產品設計的初心在某種程度上決定了結果。”該公司的主業之一是智能網聯汽車數據的采集運營。

強大的人工智能背後是高性能芯片的支持。I/O大會上,谷歌還發布了最新一代的人工智能芯片TPU 3.0版本。兩年前谷歌首次宣布推出通用的人工智能芯片時,就意在與英偉達的人工智能芯片GPU競爭。

據介紹,新一代TPU能夠幫助谷歌提升包括錄音音頻中的語言識別功能,還能在視頻和照片中辨別出物體,並從文字當中提取隱藏的表情。

谷歌已發布兩個版本的TPU處理器,公司將允許使用谷歌公有雲服務的第三方開發者在TPU上進行開發,從而在雲服務業務方面與微軟和亞馬遜競爭。本周稍早時,微軟也發布了基於微軟雲Azure特殊芯片的早期應用。

皮查伊表示,最新一代的TPU處理器的性能比去年發布的第二代版本要強8倍,可提供超過100萬億次浮點運算。而且谷歌第一次引入液體冷卻的方法來解決散熱問題。

“把自用的TPU開放出來做雲服務,顯示了谷歌在雲業務方面加大投資布局。谷歌將與所有提供智能雲服務的廠商競爭;而芯片方面則將和英偉達展開競爭。”研究機構Gartner研究副總裁盛陵海對第一財經記者表示。

下一個風口:醫療+AI

國內的智能語音領軍企業科大訊飛(002230.SZ)也在密切關註谷歌I/O大會的新動向。

科大訊飛執行總裁胡郁對第一財經記者感嘆道:“谷歌的語音技術一直挺牛的。”據介紹,一小時的語音數據如果在傳統處理器上進行智能應用處理,需要一萬小時才能完成,因此科大訊飛一直在跟蹤人工智能專用芯片的前沿進展。

胡郁向第一財經透露,科大訊飛看好智能語音在醫療方面的應用。“我們正在和國內的幾個醫院談,用我們先進的智能語音技術幫助醫生記錄下手術的全過程。” 通常醫生在做完手術之後,要通過回憶把手術過程記錄下來留存。胡郁說:“我們讓醫生在手術過程中戴上耳麥,能實時把他們的指令記錄下來,手術完畢後直接匯總成文,為醫生減輕了大量整理工作。”

人工智能和醫療的結合將是科技公司下一個爭奪的主戰場。在印度,谷歌的醫療AI已經在幫助醫生進行視網膜篩查糖尿病和心臟病的工作,以解決醫療資源分配不公的問題。

“兩年前,谷歌開發了一套神經網絡,它能通過眼部醫學造影來探測糖尿病視網膜病變。今年,人工智能團隊利用深度學習模型,已經能夠高度精確地預測一位病人未來心臟病和腦溢血的發病風險。”谷歌5月9日在發給第一財經記者的聲明中表示。

阿爾法 阿爾 完勝 之後 谷歌 AI 走了 人聲
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