戰勝柯潔之後，人工智慧未來能打敗巴菲特嗎？

5月27日，中國圍棋協會授予AlphaGo圍棋職業九段稱號，AlphaGo成為中國圍棋協會第43位九段棋手,也是「最年輕的」九段棋手。AlphaGo是英國DeepMind團隊開發的圍棋對弈電腦程序，該軟體以3∶0戰勝了等級分排名世界第一的中國棋手柯潔。

賽後柯潔感言道：「我會一直在改變自己，而AlphaGo改變的是整個世界。」

推而廣之，在金融領域，人工智慧的應用前景也十分廣闊。一方面，金融領域具備海量的數據資源，人工智慧可以不知疲倦地計算、分析、存儲這些金融數據，從而觀察到人類沒有發現的金融現象，進而可能發現以往無法揭示的金融規律。

那麼它挑戰金融領域還會遠嗎？

現在我們所知的就是人工智慧在在證券投資領域裡，優勢十分明顯。現在全球著名的金融企業包括高盛、摩根大通、德銀、瑞銀、以及美歐日的保險公司都開始研發甚至使用智能投資顧問。對沖基金也已經開始布局人工智慧領域，組建自己的人工智慧團隊。使用投資演算法購買和出售股票、債券、貨幣和其他資產。

那麼，人工智慧是否能像AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍一樣，成功挑戰投資界的「最高峰」——巴菲特？

先分析一下此次圍棋界的人機大戰，我們不難看出「邏輯計算力」和「客觀理性」這兩方面是人類輸給人工智慧的原因。

就人類情緒而言，人類會疲勞、會有心理壓力和情緒波動。此外，AlphaGo下棋沒有連貫的思路，也沒有表情，這讓很多已經習慣跟人下棋的專業棋手很不適應。此外，人類在壓力狀態下容易犯錯，而機器不會。

同樣在金融領域的博弈，能否在投資過程中準確規避風險、獲得高收益，人類顯然受到了「邏輯計算能力」和「客觀理性」兩方面的局限。

一方面在能力上，在投資領域中人工智慧先從輔助決策開始，到了一定程度，可以學習頂尖投資經理的策略和風格。和國際象棋、圍棋一樣，人工智慧可以學習卡斯帕羅夫、李世石的路數。下棋是打譜，投資就是復盤。如果能夠復盤上億次，總結其中的規律，發現自我學習的路徑，就可以復巴菲特的盤，復索羅斯的盤，學習他們的投資路數。

另一方面，金融分析師、投資分析師都是人，都會受焦慮、懷疑、害怕等情緒的影響，特別是面對重大決策的時候，即便是頂級人物也會有情緒的波動，難以保證覺得的理性客觀。而這恰恰是影響投資決策的重要因素。

然而，即便是像這樣擁有強大抗壓能力、強大邏輯分析和決策能力，且能夠玩轉資本市場的金融界精英或者「股神」巴菲特，他們是否能夠經受住人工智慧的挑戰，仍是未知。

不管怎樣，人類發明AlphaGo，並不是為了贏得圍棋比賽，而是希望為測試人工智慧演算法搭建一個有效的平台，其最終目的是把這些演算法應用到真實的世界中，為人類社會所服務。在財富管理領域，人工智慧的投資顧問也越來越流行。一些優秀的智能投資顧問軟體，可以根據投資者的投資目標、風險偏好以及風險承受力，結合市場狀況，給投資者提出超越普通專業人士的大類資產配置建議和證券組合投資建議。另外，人工智慧投顧不但計算、存儲、學習能力超強，而且非常理性，不會因情緒、疲勞而影響判斷。相信未來人工智慧的能力圈會不斷擴大，最終將會超越股神巴菲特。

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