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“明星”在2010年再一次超过了标普，以21%的收益打败了标准普尔500指数13%的收益。直到2011年，在超过4年的时间里，任何一个滚动的365天中，“明星”一次都没有落后于标准普尔500指数。到那时候，瑞贝利恩已经引起大家的注意了，格林伯格也被邀请到电视上和金融行业活动中演讲。
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站在讲台背后，斯宾塞·格林伯格望了一眼台下嘈杂的观众，他们是几百个穿着考究的交易员和富有的投资者，然后深深地吸了一口气。这是2011年2月16日，下午两点多。格林伯格剃掉了他通常炫耀的长短适中的胡须，紧张地翻阅11页打印的演讲稿并浏览了他的开场白。
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“今天我想告诉你们一些……”
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他的表情严肃认真，在观众围着铺了白色桌布的圆桌就座时，他又抬起头看了观众一眼，然后继续低头看他的演讲稿。
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“……关于机器学习的领域的问题。”
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格林伯格将要向一屋子的华尔街很会赚钱的精英进行演讲，那些人可能用钢笔划几个字就能帮助他实现他的梦想——数亿美元的梦想，或许，在“明星”持续正常工作的情况下，数十亿美元。
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他之前从未面对过这样的观众。格林伯格更习惯于在带着电脑的学生和数学家，在那些处于科学技术尖端，训练机器像人类一样思考和学习的同路人面前讲话。
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但是华尔街明显地抓住了人工智能的缺陷。由乔希·莱文这样的有远见的人领导的计算机革命在很多方面改变了市场的结构，改变了股票换手的原始方式。然而，总会有一个领域保持神圣而不可侵犯：基金经理的头脑。没有人曾经设计出一个可以模仿长期投资者会如何思考和行动，像彼得·林奇和沃伦·巴菲特那样买入和卖出股票的策略，直到“明星”的出现。
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虽然“明星”获得了成功，瑞贝利恩还是在努力增加投资者。它只有1300万美元的资金，在对冲基金领域中这只是少量的钱，因为任何一个少于1亿的公司都会被认为是处于起步阶段。人工智能被广泛地认为太奇异，太不可预测，太古怪。格林伯格希望可以改变这种观点，并且他有可以支持自己观点的结果。这就是他出现在这里的原因，在纽约时代广场万豪酒店的第七层这个拥挤的舞厅准备演讲。
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这是一个聚集了华尔街职业圈中具有数学倾向的人们的场合——以及考虑着出资的投资者——堪称“金融工程师之战”。在过去的几十年中，金融工程师是华尔街的一股正在崛起的力量，并且在2000年左右他们通过使用复杂的交易策略和奇异的衍生工具主宰了金融市场。他们也在将全球经济推向悬崖的灾难性金融崩溃中扮演着主角。他们中的许多人损失了大量的资金，投资者也失去了对他们能力的信心。
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但是金融工程师装备着新的策略，更强大的计算机以及人工智能技术又重回金融市场准备战斗。很少有人在用人工智能技术投资方面比格林伯格更知识渊博，这就是他被选中在那天发表主要演说的原因。在一段简短的介绍之后，他走上讲台。
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“今天我想告诉你们一些关于机器学习领域的问题，”格林伯格开始对着麦克风讲道，“特别地，我想讨论一下在什么时候采用这样的技术比较合适，也会触及一些这个领域中比较重要的想法。”
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“机器学习，”他解释道，“存在于我们周围的每个地方：被网飞公司用来基于我们过去的选择预测我们喜欢什么样的电影，被苹果公司的摄影软件用来对人脸聚焦，被电子邮箱的防火墙用来拦截垃圾邮件。”
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“并且它也是一种强大的投资方式，因为一个装有稳健的机器学习算法的计算机，可以探测到股票市场中那些人类不可能发现的关系。例如，它可以做出非同寻常的跳跃，如在利率下跌、黄金价格上涨、公共事业股票发展时，欧洲飞机制造商是很好的投资标的。”
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“这样的方法并不会让计算机学会跟CEO讲话，但它可以让计算机发现投资的基本原则，”格林伯格以非常快的语速解释道，“目标是让我们的软件自己学习，以成为一个长期的股票投资者。我们并不假定我们已经知道怎样去投资，也不是用机器学习来简单地得到我们模型中的几个所谓的最优参数值。更确切地说，我们是让它依据我们的学习算法来学习如何投资。”
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并且，如果对人工智能交易算法魔力的信任变得流行，市场的未来属于像“明星”这样的程序的遐想也不是不可能的：对市场的探索已经变得自动化，变为交错的电子网络，在全球的数据中心之间以光速互动。人工智能机器人操纵着股票市场中很大一部分的活动，并正在迅速地移入商品市场、货币市场、债券市场和衍生品市场。
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机器在适当的位置上。在随后的几年里，随着像“明星”这样的智能计算机的问世并进入金融体系，似乎最后一个人类交易员的关灯离开只是迟早的事情。
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这是一种未来，虽然遥远，但格林伯格可以容易地预想。他开始用一个警告来总结他的演讲：在无知的人手中，人工智能可能会成为一种致命的武器。
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“一个可怕的例子，是一个计算机科学家曾告诉我的，关于一个计划不周的军事项目。”他说。据那个科学家所说，格林伯格说道，“一个军事技术小组正试着用学习算法来识别两种相片：一种是没有坦克的森林，另一种是布满坦克的森林。在对系统进行训练之后，他们发现它已经达到了非常高的精度。”
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“但是在那些研究人员准备现场复制实验的时候，它就失败了。他们这才发现，在原始模拟中，他们在照下没有坦克的森林的照片时是阴天，而布满坦克的森林的照片却是在晴天拍摄的。这个人工智能程序只是在完成识别晴天的森林与阴天的森林的平凡任务——根本与坦克无关。具有像这样的严重缺陷的系统被应用在金融邻域中的恐怖后果可想而知。”
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格林伯格看着安静的观众，表情严肃。
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“机器学习可以是灾难性的，”他说，“尤其是在那些根本不明白它们究竟在做什么的人的手中。”
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