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漫谈AI·蝴蝶效应

Exercys观世界2018-11-07 07:22:28

自从区块链那一篇以后好久没更新了,在这里深深地自我检讨一下。其实倒不是热乎劲过了,我真心觉得写作是一件利人利己的好事,但是最近的代码量实在有点大。


作为一名分析师,我在考虑用程序作为数据分析的主要工具。编程语言发展到Python,差不多已经从炫耀智力的工具逐渐变成了开发智力的工具。我曾经在公司里找了两个小朋友来写同一个财务模型,一个用Excel,还有一个用Python。结果用Python的那位花了三个小时也就写完了,顺带着还给了一个可交互的数据可视化界面。我回头看了看那位Excel小哥,他还在一行一行地把数据贴到表里。


现在的公司IT能力已经越来越强了,我记得十年前我去一些公司做尽职调查的时候,居然还有拿出一本纸质账本的(当然大部分已经是Excel表格了)。但是现在的公司基本上已经是给接口了,有钱的甚至还能扔个Tableu的页面给你。而相比而言,投资行业真的是Low。基本上还是颤颤巍巍问别人导出一个Excel表格,然后再一个一个填到自己的模型模板里。最近有一位朋友刚入行,问我有什么忠告,我想了想说,尽快做到不用鼠标操作Excel,这样你可以少加一点班。


电影《模仿游戏》有这样一个情节。一堆当时最杰出的密码学家聚在一起,力图破解德军的通讯密码。唯独阿兰·图灵一个人在捣鼓一台机器。“迷氏密码机是一种极其精密的机器。我们却只尝试用人力打败他。只有机器才能打败另一台机器。”


其实,现在的金融分析也是一样。目标公司就像一台机器,而且他的运转速度越来越快,效率越来越高。分析师们还是靠手,于是速度越来越更不上。一直以来解决这个方法就是不断压缩整个模型的维度,例如,我们把公司的业务高度概括成几个关键运营指标,然后对指标直接进行预测。又例如,我们干脆跳过运营,直接预测关键的财务指标。从这两种压缩来看,我们发现金融分析离开公司的实际运营情况越来越远。于是,越做越不懂行业,就变成了现在的金融分析的通病。


但如果我们用程序解决了慢的问题,我们可以尝试去完全模拟一个公司的运转机制。首先,一个公司可以分为前中后三端。后端包括人力资源、财务以及其他支持部门,中台包括研发和供应链,前端包括市场销售。其次我们建立端与端,部门与部门的勾稽关系。然后,每一个部门每一个职位都可以有最小化经济模型,以销售部门为例,一个销售人员,他的收入在统计意义上等于行业内的平均水平,工作量也同样(能接触多少新客户,维护多少老客户)。从工作量到工作产出的转化率随着公司的市场占有率越来越大而越来越低(可以用比特币POW中的难度调整算法来实现)。最后,最小化经济模型通过勾稽关系最终驱动整个公司的经济模型来运转。


不仅是公司,一个市场,甚至一个丰富的经济体也同样如此。就比如说众说纷纭的房地产市场,我们不如遵从城市经济学的思路,构建关于城市的模型。首先城市产生的意义是规模经济。而城市经济发展有五个公理,1)通过调整价格实现区位均衡;2)自我强化效应产生极端结果;3)外部性导致无效率;4)生产受规模经济的影响;5)竞争导致零经济利润。这五条公理构成了城市发展的基本形式,有兴趣的朋友可以翻一下藤田昌久的著作,他不仅定性地分析了城市发展的经济规律,而且还有定量的分析计算,这些过程基本就是完整的城市经济模型的开发说明书。当我们得到一个城市模型以后,我们遵从公理一(通过调整价格实现区位均衡),得到了我们想要的房价趋势分析。


Ray·Dalio在他的网红书籍《Principles》提到,“MODELING MAKRETS AS MARCHINES"。这个概念已经有了成熟的技术支持。一旦我们最终实现整个模型,那么经济这个庞然大物终究被一览无余。


说了这么多,就是想告诉各位朋友,以上纯属YY。不是因为数据不足,不是因为技术还不够,是因为这个想法本身就是不成立的。


上述的整个想法,看上去非常有逻辑,也合乎常识,因为它符合我们所有人都早已接收的经典物理学,或者说我们成熟的“机械宇宙观”。


机械宇宙观起源于1687年牛顿发表《自然哲学的数学原理》一书。牛顿认为,上帝在创造万物以后,就退居幕后,不过问世事,而人类可以凭藉其理性发掘世界的自然规律。这个观点对于人类具有极大的启蒙意义,其中最鼎盛的代表就是人类通过纯数学计算证明了海王星的存在。可以说,300多年来,机械宇宙观一直都激励着人类向一个由人类自己控制的时代不断进步。


但还是在天体物理学领域,牛顿在万有引力定律之后,力图解释三个天体互相作用下的运动关系。但是他失败了,当时人们还认为牛顿的失败只是“算力”的问题。但1880年,庞加莱向我们证明了三体问题在无限时间下是没有解析解。至此,人类正式揭开了“混沌”的面纱。


1963年的某个冬天,美国气象学家洛伦茨结合自己的实验经验,提出了“蝴蝶效应”。洛伦茨的理论不仅证明了长期的准确预测天气是不可能的,同时他再一次向世人展现了一种“确定性的混沌”。而他的论文被认为是人类研究非线性混沌问题的第一篇论文。

其实,不仅仅是天文和气象,我们的心理、政治、经济都是混沌系统。这意味着,即使我们对于一个系统中的每一个实体以及实体与实体之间的关系一清二楚,我们依然不能准确地通过数理计算得到准确的预测。这就像掷骰子,即使我们再小心翼翼地投出两颗骰子,我们依然不能保证他们会是一样的结果。这就是为什么DCF估值模型从来没有对过的原因。这也是我们懂了所有的道理,但还是过不好这一生的原因。


说到这里,你可能会问我是不是在否定理性,否定唯物,否定科技。你把这篇文章归到人工智能里,是不是要说人工智能是泡沫?


我又要神转折了。当然不是!


先跑个题,由衷地拜一拜阿兰·图灵。这位天才42岁英年早逝,但他对于今天的人类的贡献无处不在。想到那颗他用来自杀的苹果,再联想到乔布斯。他们几乎凭借一己之力就推动了人类文明几十年甚至上百年的发展。而我们都在受益于这些天才们带来的巨大惯性之中。


图灵提出一个问题,如果我们看生命的形成。起初,胚胎中所有的细胞都是相同的,但是渐渐细胞产生了差异,最终,有些成为了皮肤的一部分,有些成了眼睛的一部分。而这一切,似乎没有任何一个特别的中心来组织这一切。《THE CHEMICAL BASIS OF MORPHOGENESIS》,图灵在这篇论文中使用了一个在天文学和原子物理学中很常见的一个数学方程式来描述生命发生的过程,也就是自组织现象。图灵当时的演绎图非常像奶牛身上的花纹,其实奶牛的花纹的确也是一种自组织现象,除此之外还有海浪的形状,还有沙丘的形状等等都是如此。


用最简单的公式,却演绎出无穷多的,不规律的混沌。


1975年,美国数学家曼德勃罗设想是否有一种法则可以描述世界上任何一种不规则的图形,例如河流的支路,树的分叉、海岸线等等。最后他在这些图形归纳出了“自相似性”,也就是一个粗糙或看似不规则的几何形状,可以分成数个部分,且每一部分都(至少近似地)是整体缩小后的形状。于是,曼德勃罗提出了“分形”这个概念。


作为分形中的一种,曼德勃罗描述了这样一个集合,“对于非线性迭代公式Zn+1=(Zn)^2+C,所有使得无限迭代后的结果能保持有限数值的复数C的集合,构成曼德勃罗集”。这个公式与我们在机械宇宙观里的公式的不同之处在于,他对于公式的下一次演绎提供了一个反馈。而当我们把曼德勃罗集画在一个平面上的时候,我们看到了这个反馈带来的效果。

当不断放大这个图形,我们会不断地看到这个图像的某一部分或者整体被放大出来。从另一个角度讲,我们发现整个图像在不断地被重复演绎。而如此复杂的设计却源自于一个简单的公式。“Bottomless wonders spring from simple rules, which are repeated without end.” 曼德勃罗在一次TED分享中,用这句话概括了分形对于人类探索自然奥秘的意义。



我们现在还剩下最后一个问题,如果最简单的公式是我们在探索的东西,而它最终告诉我们的是一片混沌。那么我们的探索还有什么意义?就比如,曼德勃罗当时的实际工作是分析金融市场波动的规律。但是当他从分形中得到的反而是不可预测性,那么这一切是不是就没有意义了?我们是否就索性放弃最终的探索?


其实分形不但没有否定探索,而且还向我们明示了探索之后的方向。那就是进化。如果我们研究的对象是一个混沌的系统,那么这是一种类似自组织现象的过程。在这个过程里,整个系统受到最底层按个简单公式的拘束,同时又无边无际的任性发展。我们没有办法站在任何一个时间点上预测下一个时间点的状态。我们只能在一个更大的时间尺度上看某一个片刻的情况,跑到未来,把发生结果带回来,或许只有这样的“预测”才是靠谱的。


请不要质疑这种想法的可行性,因为人工智能的意义就在于此。它提供了一种仿真环境,在这个环境中,时间的尺度可以被控制。于是在这个过程里,我们真正进入了“上帝的视角”。只给出一些初始的条件,然后任其发展,最后我们把仿真到的“未来”应用到现实当中。在生物学,这样的思想实例比比皆是。


所以人工智能的核心不是创造工具,人工智能的本质就是对于我们自己的仿真。所以,如果我们今天仅仅是把人工智能当做是GPU版的归纳法或者逻辑回归的话,那么人工智能或许丧失了大部分的意义,或者很有可能不能达成我们的大部分的期望。因为这样的人工智能是不能进化的,或者说这样的人工智能只会随着人类认知的进化而被提升,他的仿真不存在时间尺度的变化,也因此不存在所有关于预测的功能。真正的人工智能一定会脱离人类的意识束缚,就像我们当初高呼“上帝已死”一样。


再回到金融分析。入行多年,我愈加困惑,完整精美的分析与现实结果好像从来没有形成过有效的关联。而到今天,我认为这是因为身在混沌之中,是无法预见下一刻的混沌的。而真正有智慧的投资人,仿佛是从整个系统中跳了出来,他们用进化的眼光看待了一切。