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复杂与智能
(2018-09-12 16:25:58)| 分类： 投资札记 |
人工智能基金经理被股票市场弄残废了，再次强有力的证明，股票市场的复杂度，绝非简单智能可驾驭。一时半会，人工智能技术发展没可能淘汰高水平价值投资基金经理。
人脑的计算能力的确非常强大，执行大量复杂计算，在有限的能耗、质量、空间基础上，可以实现超强智能。现有的人工智能技术，并非在算法上领先人脑，而是在数据处理能力上超越人脑。
举个例子，人脑对自然语言的理解能力，并不是建立在构建起极为庞大的语料库，通过数理统计分析来提升对自然语言的处理能力。人脑也没能力存储如此庞大的语料信息，更没能力每次分析语言都要执行庞大检索，因此，人脑在语言分析上的实现技术，远超现存的人工智能技术水平。这种算法，到底怎么回事？目前还没彻底搞清楚，无法在相同效率下完成高水平智能。
关于复杂性问题，其实质是数学问题。针对一个复杂问题，解题的常规思路是将该问题分解成子问题，逐步化解问题。解题的前提，是该问题，或者其子问题有解、能解。因此，针对问题的具体性质，要有非常明确的数学性质确立。但多数情况下，人们遇到问题时，根本就搞不清楚问题背后的实际复杂度，就会想当然的得出结论。
人脑，去分析解决问题时采用的算法，对理解人类思维本质有重大意义。当针对人类思维进行深入研究时，才有机会更加清晰的看到人类思维体系背后的各种认知谬误来源。多学科交叉式研究最大的好处，就是可以利用各学科的发展成果去消除认知荒谬。过去百年，人类在信息科学上不断发展，给认知科学带来极大飞跃。如果，不能很好的理解信息科学，几乎不可能准确理解人脑与思维。
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