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这是个很有争议的问题。那些理财经纪人和分析师当然会给出否定的答案。但是，现在已有了使用进化算法和相关数学技巧的基金，而且成效似乎优于传统型基金。分析师估算，到1998年，股票投资中5%的投资决策将由此类程序做出，相关市场的货币投资决策更是如此，并且此类应用会越来越普及。所以用不了多久你问的问题将不会再有争议，因为人们很快就会发现仅依靠人脑有着很大弊端。
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计算机智能在各领域的优势会逐渐显现，正如摩尔定律预测技术将飞速发展一样。未来几年中，智能计算机技术可以迅速发现微小的商机，而人类分析师可能永远都发现不了。
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但是如果所有人都用智能电脑进行投资，那不就没有任何优势了吗？
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没错，但这不代表我们会回头重新使用人脑分析。进化算法在创造电脑时并非统一而划，算法模型越成熟，分析的信息越新，电脑进行分析的能力越强，做出的决策质量也会更高。比如，这些程序需要每天重新加载进化分析数据，以跟上最新走向，因为大家都在使用此程序或其他算法程序，影响了市场走向。随着进程加快，我们需要每小时甚至每分钟更新数据，这其中最大的挑战便是人类模拟进化更替的速度是否能跟上进化算法的更新速度。
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现在这些进化程序正在尝试预测人类投资者的计划。如果所有投资都由此程序进行，会是什么样？它们又将预测什么呢？
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问得好——但市场仍存在，所以我认为机器之间会互相预测对方的分析结果。
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或许我的股票经纪人已经开始采用这项技术了。我会问问他，但我的经纪人也会做一些电脑程序无法替代的工作，也就是你提到的分散的突触信号强度。
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事实上，电脑投资程序中使用了进化算法和神经网络，但是电脑神经网络却不如人脑那么灵活。
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其实我们自己并不理解自己是如何进行识别的，因为我们人类的识别系统分散在大脑的各个区域。
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没错。
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这确实可以说明一些问题。比如我知道我的钥匙在哪儿，但我不记得什么时候放那儿的。也有原始部落的女性能预知暴风雨的来临，但说不出理由。
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这是人类识别力量的体现。那些女性的神经网络必然被一些特定的组合所触动——动物活动、风向、天空的颜色、大气变化等等。当有异常时，她的风暴探测神经被触发，预知风暴来临，她自己也无法解释这其中的奥妙。
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我们在科学探究时是否也是同理？突然灵光一现？
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人类大脑的识别系统起到了决定性作用，但我们对人类科学探索仍不满足。不过我们最好使用模式识别系统，毕竟人脑大部分都在进行这项创造。
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最近我在物理课上学到爱因斯坦曾研究重力对光波的影响，这也是因为他大脑中的某一部分被触发了吗？
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很有可能，当时他可能还在和他儿子打球，突然发现球在曲面上的运动……
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然后，他叫道：“有了！空间是弯曲的！”
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机器之心 第五章 超级智能：既是天才，又是白痴？
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信息汇总
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迄今为止，我们的工作成就如何呢？看吧，很多看似难以解决的问题，几个简单的公式就搞定了。递归公式擅长分析含有大量组合的问题，从棋子的走法到数学定理的证明，无所不包。神经网络及其相关的自组织模式可以模拟人脑的模式识别能力，在人类语言、字母形状、可视对象、人脸、指纹以及地形图像等领域的识别效果都很棒。进化算法能有效解决复杂问题，从金融投资的决策制定到工业生产过程的优化（这类问题中包含的变量太多，精确的解析都无法解决），都不在话下。我以为，计算机“智能”系统研发人员为机器编写解决问题的程序时，对这些问题的复杂程度早已了如指掌。然而事实却通常相反，运用这些自组织模式的电脑总是向我们这些制造者传授方法，我们却什么都教不了它们。
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当然，系统研发过程中也会涉及一些工程学知识。我们需要选择正确的方法和变量，设计最优的拓扑结构及构造，设定恰当的数值等等。比如在进化算法中，系统设计者需要设定模拟有机体的数量、每条染色体的内容、模拟环境及存活机制的性质、可进入下一代有机体的数量、进化的次数以及其他重要参数。人类编程师在做出上述决策时有自己的演化方法，即试错法。因此，不久的将来，人类设计师终将被自己设计的智能机器超越。
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