文/晨星台灣
人工智慧正如火如荼地發展，很快的，人工智慧將能夠辨認出一個事件發生的原因。這對於我們如何投資有著深遠的影響。
人工智慧有著能夠幫助投資人和交易員的潛力，正是近期晨星在芝加哥舉辦之投資會議中激烈爭辯的話題之一。
貝來德資產管理公司董事總經理，同是與會座談人員的Kevin Franklin藉由Google快速搜尋「人工智慧是什麼？」的問題，開啟了一連串的話題。而Google給的答案是：當機器能夠達到人類的智商水平，您就可以稱之為「人工智慧」。
儘管人工智慧尚未發展到那個階段，講者仍對於人工智慧在未來能協助投資人和交易員投資的潛力感到興奮。其中一個例子是人工智慧藉由文字資料庫進行「文本分析」的能力，比如法說會的逐字稿。
時至今日，人工智慧已經能藉由瀏覽法說會的資料後，進而學習並區分出「看漲」和「看跌」的差異，這表示了「文本分析」的這項學識以指數方式迅速發展。機器現在能夠辨認出哪些文字規律，是否會致使分析師調升或調降評等。
人工智慧的下一個境界正是有些專家所稱的「強人工智慧」，而其不只能夠擷取出資料中的規律，而且能夠具有新意。理論上來說，「強人工智慧」基本上應該要會問「這事為何發生？」，然後導出結論。
人工智慧的另一個例子是它協助投資交易。當公司嘗試建立和擴張它們的競爭力時，公司便會使用人工智慧去解讀全球每個證券之龐大數量的交易資料。經由這項發展，公司可以了解證券的買方和賣方。而此發展的優勢在於，比如，讓公司的交易策略趨避市場上已經過度投資的部位。
電腦有其極限
晨星專欄作家Jon Rekenthaler評閱了有關人工智慧在西洋棋競賽中如何獲勝和電腦如何學習的文章。
「在避險基金中之短期交易使用了人工智慧已經由來已久；但他們或是共同基金均尚未把使用範圍拓展至中長期交易。大量的積極決策不是仍由人去下決定，就是以機器為之，但其遵循了人的指示。」
而且Rekenthaler好奇人工智慧究竟能在金融市場中完全替代專家人才到什麼境界。
「人工智慧並不能獨立自主學習——但至少，某種程度上當它教導自己如何下西洋棋時可以做到。基於此限制，當電腦分析過往實際競賽，它能夠蒐集很多理論上競賽的洞見。」
「不只是金融市場。要讓電腦去假設市場上其他參與者會如何應對，進而去策劃出一個成功的對策，就非常困難。」
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