1915年，一位非常聪明的年轻经济学家兼前公务员在英国财政部担任了一个职务。他的工作任务就是收购稀缺的外国货币，以购买战争物资。这位机灵的年轻交易员开始囤积西班牙比塞塔，使这种货币从市场上消失，从而增加它们的价值。当他在英国政府里的上级告诉他，政府急需比塞塔来偿还债务时，这位交易员拿出了所有囤积的货币，将它们放入市场，使这种货币的价值快速下降。之后，他立刻反向操作，以当时的低价购回它们。最终，我们这位年轻的投机主义者为英国筹集了足以还清债务的钱，并将收益的30%放入了自己的腰包。他的同事后来在笔记和日记中描述了他这一大胆的行为并对此表示钦佩。他是目前已知的第一个操纵全球货币市场的交易员。他就是约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）38。
今天，凯恩斯被公认为“宏观经济政策之父”，但很少有人知道他还是一名非常成功的金融顾问和基金经理。他管理剑桥大学信托基金达20年之久，并实现了400%的回报率，而当时英国股票市场的变化还非常小。
凯恩斯的一项最伟大的洞察是他能够准确观察到人类概率估算与数学概率评估之间的差别。本质上，他发现了股票价值仅仅是任何一个团体愿意为其支付的不合理的价格。他通过这一理解操控了市场中的群体心理。他在离世时的个人净值达到3 000万美元，这些钱几乎全都来自他个人的投资。
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优秀的投资者和市场理论学家都有一个共同点：他们的行为与大众的行为相反。沃伦·巴菲特曾提醒人们：“你在股票市场花非常高的价钱买到的只是一声喝彩。”而著名的罗斯柴尔德银行家族成员巴伦·罗斯柴尔德（Baron Rothschild）曾提出过一个著名的忠告：“在市场血流成河时买进，即使有些血是你自己的。”39当一名伟大的投资者发现另一种市场思维方式时，投资就会得到回报。财富总是被那些采取反直觉方法的人握在手中。
这些人具有特立独行的性格特征，有些人甚至是极端的另类分子，因此我们在日常生活中很少会遇到这些市场大师。每隔10年或20年，都会诞生一两个这样的投资者，他们的洞察力旁人根本无法企及，这就是为何像艾伦·霍华德（Alan Howard）和乔治·索罗斯（George Soros）这样的对冲基金经理能够名垂青史。然而，随着交易速度的加快和投机知识的普及，原来需要几天、几小时才能完成的事情现在只需要一秒就能完成，一个新的市场领导者将粉墨登场，它就是人工智能。
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如果列出纽约市对冲基金双西投资（Two Sigma Investments）所提供的岗位列表，你就会发现许多高级岗位与计算机程序的关联度超出了与金融投资知识的关联度。像双西投资这样的对冲基金不再等待十年一遇或二十年一遇的天才投资家的出现，而是采用了一种截然不同的预测策略。尽管20世纪八九十年代的大型对冲基金均以人类的专业知识为基础，且都由赫赫有名的管理者经营，比如乔治·索罗斯、保罗·都铎·琼斯（Paul Tudor Jones）、布鲁斯·柯夫勒（Bruce Kovner）以及他们的父亲A.W.琼斯（A.W. Jones）等，但像双西投资这样的基金在交易时几乎无须人类的干预，它是由一个机械化和自动化的数学概念运行整个交易策略的。传统的团队领袖型交易员会根据个人对市场走向的经验而投入大额赌注，但他们已经不是双西投资雇用新的交易员时寻找的目标了。越来越多的系统性对冲基金引入了人工智能技术，许多交易员都是隐藏在技术后面的数学家和计算机科学家。在过去，像凯恩斯这样的交易员可以创造出一种操控比塞塔价格的策略，然后赚得盆满钵满。然而在今天，随着速度和透明度的提高，每个人都能获得所有信息，包括所有的货币投机策略。对冲基金经理很难再想出未被发觉的赚钱方法。市场需要真正的金融创新，至少在我们看来是这样。
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当人工智能发挥全力时，其选择看起来十分疯狂。人类的思想局限于自身的理智和知识，而人工智能及其目的导向的思维模式则能够自由驰骋。这是因为人工智能不受任何物理限制，它能够为了获得最具突破性的策略而进入荒谬的领域。
人类无法拥有这种体验。我们永远无法真正了解，在人类理性的约束范围之外是无尽的创造力。人工智能可以进入一种机械化的疯狂状态，但同时，它们的意图要比我们理性得多。
请允许我用一个简单的思想实验来说明这一点：用两分钟时间想一个名字，比如齐柏林飞艇。当你读出这个经典摇滚乐队的名字时，脑海中可能会浮现出许多联想。齐柏林飞艇对你而言可能是许多不同的事物。比如当我听到齐柏林飞艇这几个字时，想到的是得克萨斯大学校园内的图书馆。突然，我不但想到了齐柏林飞艇和校园图书馆，同时也想到了我最好的朋友、现在已成为我妻子的赛博（Zaib）。这一联想只会继续，而且齐柏林飞艇可以勾起我意识中的所有联想：我在大学读书的时光、我在得克萨斯大学计算机科学系度过的日子、我与好友们一起度过的许多夜晚里所听的音乐等。
齐柏林飞艇这个例子说明了人类的思维方式。我们的感官互相联系在一起，我们会在这种联想记忆中找到语境。
我无法将齐柏林飞艇与我脑海中的所有其他记忆分离。这些体验为我标定时间和地点：我可以围绕着它，但永远无法完全逃脱。因此，齐柏林飞艇总会带给我特定的体验。当然，多年来，其他人也会让我联想到齐柏林飞艇，而我对该乐队的了解已经扩展到了很多方面。现在，齐柏林飞艇为我带来更多联想，但我永远无法体会到它的所有方面。我永远无法实现哲学家托马斯·内格尔（Thomas Nagel）所描述的“凭空而得的观点”。我永远不会对齐柏林飞艇有完全客观的认识。
同样的联想记忆贯穿于不同的人群、不同的文化。当引入一个概念时，你会围绕这一概念产生自己的观点，并且将这些观点植入自己的思想中。一些联想是我自己做出的，但我从来没有远离该主题的中心。这已成为许多人的共同联想。这就是文化：一种重叠的记忆。离开你对齐柏林飞艇的联想记忆，你将很难去介绍这个名字的含义。通过这一方式，我们不但分享了对一个概念的联想，同时也分享了彼此之间的联想。这就是相互主观性。将我们所有人看成个体并认为思想起源于相互隔绝的“雾化泡沫”中，这是一种误导。思想是一种社会行为，而非个体行为。
我们的大部分的创新想法来自哪里？根据这一联想性记忆的性质，它们可能来自多年累积的学习、经验、实验以及偶尔的灵感迸发。作为人类，我们的思想互相联结，形成了集体联想，因此同一时期生活在地球不同地区的人都可以发现最先进的理念。著名的物理学家史蒂文·温伯格（Steven Weinberg）灵光一闪，将电磁与控制核衰变的弱相互作用联系起来。巴基斯坦物理学家阿卜杜勒·萨勒姆（Abdus Salam）在同一时间提出了完全相同的想法。1979年，这两位科学家与谢尔顿·格拉肖（Sheldon Glashow）一同获得了诺贝尔物理学奖。
这是联想记忆的功劳，但正如我们之前所讨论的，人类没有为特定目的而产生的思维，只有一般性思维，因此人类可以在现实世界中生存和繁衍。所以，虽然温伯格、萨勒姆和格拉肖等科学家做出了位于人类知识和共识边缘的创新，但他们依然被我们的生物限制和联想记忆所束缚。他们根植于现实世界，这将他们与我们的集体社会共识和智力联系在一起，这阻碍了他们与我们产生超越人类想象力和知识的想法。
有了人工智能，我们的智力范围就会趋向无限。在漫长的进化过程中，联想记忆和删减为我们提供了极大的帮助，它们使我们摆脱了任何看起来“不必要”的想法。任何反直觉、非理性或被认为是“疯狂”的想法会被立刻抛弃，甚至其中的一些连在梦中都不会出现。这些想法与我们的联想网络不存在任何联系。
然而，在金融市场等无摩擦环境中，在毫无根据的疯狂举动掩盖之下的理性，恰恰满足了人们的需求。面对人工智能的疯狂举动，人类会做出什么反应？AlphaGo打败围棋顶尖选手李世石的比赛可以给我们一些启示。在比赛中，AlphaGo做出了一个“疯狂的”举动，围棋冠军选手樊麾看到后深感震惊。他对记者说：“我从来没有见过人类选手会这么下，这招太厉害了。”而李世石也对这一手棋感到猝不及防，以致他不得不叫了15分钟的暂停。后来，他告诉记者这明显是一个错误。《连线》杂志在报道这场比赛时这样写道：
AlphaGo的下法似乎与之前的没有联系，但其实它是放弃了棋盘下半区的一组棋子，转而攻占另一个区域。AlphaGo将黑棋放在李世石的一个白棋的正下方，并通过这一手为另一种情况做好了准备。在当时的特定时间与情况下，这一手实在是太出人意料了——人类下围棋的历史已经有2 500多年了，但这一手还是让人大吃一惊。就连评论员都无法评论这一手的意图。40
当我们把这些美妙的疯狂之举应用到金融市场中，它又会表现如何呢？过去10年的系统性对冲基金已经取得成功，但这种预先设置的公式无法学习和调整。当市场的实际浮动超出模型的界限时，其公式化的智能必定不起作用，但随着人工智能技术以及深度学习等算法的发展，模型已能够分析大量市场数据并根据市场环境进行实时调整了。
这群用硅制成的“交易员”无须思考、休息、吃饭，也不需要在周日喝酒或睡觉。高盛等公司对新员工的要求近乎苛刻。在这家富有传奇色彩的公司，刚刚迈出校门的年轻员工常常连续工作好几个夜晚，睡在脏得出名的地毯上，早餐只吃冷比萨。强化学习和其他人工智能算法现在已经为这些年轻的人才提供了一种赚钱的方法，这些算法发现新策略、识别新模式的速度，超越了任何人类分析师。当它们发现一种有希望的假设时，通常能够更快地找到多种相关战略，其发现速度可能呈几何级增长。将人类交易员训练成能够判断趋势并能凭直觉得出独特策略的“市场控制者”，需要他们积累数年的经验，而目前的算法在数小时内就可以探索数千种可行的策略。这个对比是不是非常悬殊？
不同于房地产或制造业等充满摩擦的实体物件行业，金融市场是摩擦最少的行业之一。在市场中，人工智能可以生成假设、进行测试、获得快速反馈，然后继续这一过程或者探索新的方法，而这些时间恐怕只够房地产大亨把设计图打开。如此抽象的、完全能够用数字表示并且行动与结果之间的反馈如此迅速的领域少之又少。凯恩斯这样的大师能在人类知识和常识的边缘进行创新，并因此举世闻名，而双西投资等对冲基金公司开发的全新人工智能强化算法，则可以使交易员以之前无法想象的速度探索各种策略。深度网络和其他精密的数字结构所生成的假设极其深奥，普通人在没有辅助的前提下根本无法理解。随之而来的，就是讲究策略的疯狂举动。
对冲基金经理已经陷入疯狂。过去10年，在后危机环境下，主观型对冲基金的回报率尤其糟糕。41自2009年起，对冲基金与标准普尔500相比，普遍下降了51%。仅在2016年，主观型对冲基金的“超级英雄”保罗·都铎·琼斯就解雇了15%的员工，并宣布他将把他的都铎投资公司变成一个更系统的、以计算机为基础的量化基金。摩尔资本管理公司的路易斯·培根（Louis Bacon）曾实现过15%~20%的回报率，而在2016年，他的回报率下降到5%。2015年对潘兴广场资本管理公司的比尔·阿克曼（Bill Ackman）而言简直是一场灾难：他的基金跌了40%。专家估计潘兴广场资本管理公司需要在下几个季度实现超过60%的增长才能弥补这一亏损。
越来越多的主观型基金经理纷纷转型，加入“数量化投资”阵营。根据2016年高盛的研究报告，每5个美国投资者中就有一个正在研究“数量化投资”策略。42仅在一年前，也就是2015年，这一比例还只有1/10。结合了深度学习、深度散列、自然语言处理、强化学习和基因技术的人工智能算法可以发现反直觉的交易策略、预测浮动并确认人类永远无法发现的趋势和事件关联性，从而强化更传统的对冲基金。
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我曾经在大学时读过《孙子兵法》，这本书的序中有一个非常有名的故事。一名伟大的中国将军面对的对手，在数量和质量上都占绝对优势。他对自己的5 000名士兵下了命令，在面对敌人时，这支人数较少的军队肩并肩排成一排。然后，一听到将军的命令，他们就一起拔出剑，同时割开自己的喉咙。敌人看到这一场景后惊呆了，随后落荒而逃。
孙子告诉我们，最好的将军在战争开始前就已获胜。他们让敌人从心底感到恐惧，这并不是因为他们强大，而是因为他们对目标和国家坚定不移的献身精神。
人工智能就好像是孙子笔下的神秘之师。这支军队有令必从，毫不畏惧，无论对手有多强大都不会退缩。在面对2008年9月15日华尔街雷曼兄弟倒闭后的市场暴跌时，有几个对冲基金经理还能照常行事？在大萧条时期，有多少市场勇士依然我行我素？如果像以前的中国军队那样做，你无法吓唬一个算法，市场上大部分交易员之所以没有做出最惊险的反直觉举措，主要原因就是恐惧。
1996年，加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）以高超的棋艺征服了世界，但他还以比赛时的心理战著称。卡斯帕罗夫正是利用“凝视”所带来的心理优势，通过不可估量的恐吓击退他的对手的。他不仅统治了棋盘，还用双眼震慑了对手，占据了心理上的优势。但当他与IBM的超级计算机“深蓝”对决时，卡斯帕罗夫面对的就是用硅和铁铸造的“孙子军队”。卡斯帕罗夫凝视着“深蓝”的双眼，但看到的只有意志、目标和决心。人工智能就像是人的一面镜子，卡斯帕罗夫在其中看到了自己。
人工智能和区块链：关于信赖的数学
人工智能不但颠覆了整个对冲基金行业，还改变了我们对金融机构的传统认知。纵观历史，银行、指数和票据交易所等金融机构一直是信托和低摩擦交易的提供者。自我们进入帝国、股票公司、企业集团和全球金融的殖民时代以来，这些机构一直是我们信赖的中间人：我欠你钱，然后我给你一张银行支票代替现金。实际上，支票根本不是现金，但在我们的集体想象中，这个故事给了我们信心。我们相信金融机构会进行兑付。相比于贝壳、一群牛或几袋茶，银行支票的携带要方便得多。我们减少的摩擦越多，交易就越频繁；我们交易得越频繁，就越相信这个故事。当我们交换物品时，你不会完全信任另一个住在地球另一端的陌生人，你信任的是银行。对银行的幻想使我们所有人建立了对合作的信任。
直到最近，银行才开始代表一种现实中的场所，我们甚至可以把它称为“分行”。我们在这里办理我们的“银行业务”。
我们会把支票交给人类柜员并让他们处理、结算。几天后，支票就会兑换成我们账务中的金额。许多人仍记得以前柜员交给新客户的银行存折。存折外有一层塑料膜，柜员会仔细地记录每一笔交易。我们脑海中银行里的景象就是一排排木质柜台、真皮沙发以及拴着长长的金属珠链子的圆珠笔。
这一形象现在已成为过去。甚至连金融机构的概念，这一人们的共识，现在也出现了争议。其原因之一是一个名叫中本聪（Satoshi Nakamoto）的神秘密码专家所做出的创新。
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2014年，《新闻周刊》（Newsweek）的记者利亚·古德曼（Leah Goodman）出现在日本籍工程师中本聪的家门口并“揭露”他就是比特币［ 2008年出现的P2P（点对点）电子货币］的发明者。43虽然中本聪坚持称自己没有参与过任何与密码相关的活动，但这篇文章还是立刻引起了轰动。虽然《新闻周刊》支持古德曼的观点，但越来越多与比特币相关的信息使人们对中本聪是比特币的发明者一事产生了怀疑。谁才是比特币真正的发明者？截至撰写本书时，我们仍不知晓，但有人认为是澳大利亚密码学家兼商人克雷格·史蒂文·赖特（Craig Steven Wright）。44他似乎具备开发比特币所需的技术知识，但他是否有足够的“才华”发明一种全球密码学家都认为无比巧妙的代码？目前，这仍是一个未解之谜，这个发明者已经改变了我们对合作和风险的整个认识。目前可以明确的是，比特币，具体而言应该是记录比特币交易的基础存储系统，也就是区块链，正在迅速颠覆金融市场的各个主要环节。
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让我们先来简单地介绍一下这些数字实体到底是什么。比特币是一种电子货币，它最初被设计为一种不受任何中心管理机构管制的分布式P2P支付方式。我们都知道Napster和PirateBay等P2P传输方式，而P2P的用途远不止下载难以搜索到的音乐，它能够通过消除单点故障获得恢复能力。比特币以及莱特币和狗币等许多其他类似的加密货币都是一种被称为区块链的安全的、分布式的、点对点的数据库。与过去的P2P服务一样，区块链是一种能够保存数字信息及其起源，即整个信息添加、修改和删除历史的存储系统。当然，虽然像比特币这样的加密货币使用的是区块链，但这项技术的用途远不止这些。区块链可以保存地址、地契、股票交易、专利与知识产权记录等各种信息。区块链的安全有保障，任何有不良企图的个人或团伙都无法入侵或恶意修改其记录。区块链与生俱来的恢复能力使比特币和其他加密货币能够成为记录货币所有权和转移的可信载体。
传统货币[4]的发行者、保存者和验证者是银行，而区块链就不需要这种中心管理机构，无须银行，也无须验证。这种算法背后的数学原理保证了其安全性和可信度。事实上，区块链能够有效抵御不法操控，因此在任何情况下都能保证这一分布式数据库中的所有信息准确无误，除非区块链一半以上的用户都被入侵。如果用户数量只有十几二十人，安全入侵可能造成实际风险，但此时区块链技术的用户群体如此庞大，在任何一个节点上都在百万上下。半数以上的用户被入侵几乎是不可能的，因此区块链是全球使用最广泛和最安全的重要信息交换存储系统。
为了更好地了解其革命性的意义，我们需要了解区块链如何颠覆我们对金融机构的理解。让我们以银行的日常交易为例。今天我去银行存了一张支票。银行会说：“好的，已收到您的100美元。我们会把它存入您的账户中，现在您的账户余额是600美元。”
接着，任何想要从我这里收钱的人都必须通过我的银行，银行是我唯一的账户信息保管人，因此银行就成了我的授权中间人。我们甚至可以说银行不仅参与借贷业务，还参与信息业务。
当金融机构将钱转给某人时，它们转的并不是真正的货币，而只是将交易记录在案：“根据今天发生的交易，美国银行欠摩根大通200万美元。”然后，银行通过清算所结算记录，并借此控制“钱”从一个账户转到另一个账户时的风险。对大部分人而言，交易仅仅是电子记录中的信息而已。由金融机构保证此类信息的真实性。
如果使用区块链，那么这些环节都可以省去。让我们看一看使用比特币交易时的情形。比如你要从你的账户中付给我10个比特币，你只需要“写明”区块链的转账细节，而不需要填写支票并交给第三方。也就是说，区块链中的每名用户都能看到该交易。你的匿名ID会将10个比特币发送到我的匿名ID中，并且转移记录会被复制到整条区块链。在8~10分钟内，区块链中的每一个人都能确认这是否是一次合法的交易。如果网络对最初收到的信息提出异议，用户可以放弃“不良”区块或者“不良”区块链。所有用户都可以看到其他用户的每一项交易，而且密码保证了没有区块会被伪造。
本质上，区块链是一种通过数学担保实现的去中介化信任机制。我们通过宗教、艺术和诗歌对信任产生了主观理念，而这种理念可以被表示为一种计算式财产担保体系。
在人工智能时代，算法保障的安全性、决策的可解释性和行为的透明化将成为主要的问题。区块链体现了人类的理想，即信任可以被转换成数学和代码。我目前的工作就是在区块链上使人工智能生成共享、廉洁的世界观。如果识别出有人工智能系统“违反了规定”或者“变坏”，不管它来自外部还是来自人工智能系统集合内部，集合中的所有成员将商议如何应对。这可能是区块链第一次被用于实现人工智能系统的“社会责任感”。因此，我们所取得的进步展现出了极大的潜力。
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关于被金融市场重新定义的信任，没有人比克里斯·科拉多（Chris Corrado）思考得更深入。他是伦敦证券交易所集团（LSEG）的首席运营官和首席信息官，曾在全球各地的金融和科技行业工作。虽然他相信金融行业越来越高的自动化程度是有利的，但他承认风险管理永远不可能实现完全“机器人化”。
科拉多在谈话时告诉我：“我们所做的最重要的一项工作是结算交易。”作为全球交易的清算所，伦敦证券交易所集团负责代表客户实时管理大规模风险。“区块链减少了确认交易是否完成和钱款是否转移到位之间的延迟。你可以随时降低产生的风险，做出有利于社会的行动。你还可以将这一资本运用于更好的地方。”
尽管有了这些技术承诺，科拉多仍然相信信托机构在市场中占有一席之地。他告诉我：“随着角色的转变，活动也会发生变化。这不是因为这些活动是多余的，而是因为你正在使用技术去完成它们。因此，完成此类活动所需要的人数有所减少。”
想象一下，一种是你必须等到当天结束才能知道对账信息，另一种是你随时随地可以了解这一信息。当天你所承担的风险截然不同，这并不意味着风险不存在。你可以通过快照降低风险，但如果你无法在每笔交易中保证钱款在合适的时间转到合适的地方，那么你肯定会承担风险。
这就是未来。我们在极容易产生不良行为的行业工作，情况会变得越来越糟糕。为了安全，我们必须主动预测后续会发生什么不良行为并防止它发生。这就是我们的责任，为此，我们需要通过各种机器学习算法实现高级分析。
正如我们之前所见，区块链可以被用于满足部分此类需求，但它的作用远不止如此。它还能够以可执行代码的方式保存行为，这可以带来许多优势。保存在区块链中几乎不会被入侵的代码反映的是可以用于实施合同条款的双方约定的行为。比如甲方和乙方使用区块链确保甲方在一个时间向乙方支付10个比特币。当他们签署该协议时，可以建立一旦签订就必定能执行的“智能合同”。区块链本身将保证可以在约定的时间支付承诺的款项，而且无须甲方和乙方进一步干预。
“智能合同”只是区块链和人工智能之间的诸多交集之一。我的团队和我最近正在与一家大银行合作，要使用我们的人工智能自然语言处理算法“阅读”人类撰写的合同。目前我们努力的方向是，让人工智能系统可以自动编写有效且经过验证的“智能合同”，即生成可执行代码。想象一下，人工智能可以将人类签署的纸质合同中的条款转换成一个由算法自动生成的担保机制。人工智能先“阅读”纸质合同，然后将它以代码形式写入区块链。我们的目标是让所产生的“智能合同”能够精确表述英语合同的意图。我认为这就像是发明一种数字扫描仪。全球大多数合同都是纸质合同，区块链只占所有交易中非常小的一部分，但这项人工智能技术的作用类似于扫描仪，可以将所有纸质文件变成电子版文件。我们是否可以不再需要使用“违反合同”这个词？在大部分情况下，“智能合同”和区块链可以凭借数学算法使所有“违约”成为过去。
过去，诗人通过诗歌描写人类理想中的信任；现在，有了区块链，我们以数学公式的形式描写信任。“好心的撒玛利亚人”可能很快就会因为我们现在的工作而变成一群机器人，使用区块链在一个环境中让所有人工智能代理成为可信的、共享行为的代表。
我们在充分理解了某个事物后，就能看到其中蕴含的机制。这不是说整个世界最后将会完全变成机器的或者自动化的，但我们挖掘得越深，就越能意识到这些基本的数学公式可以提供我们人类无法形容的体验。相比于普适法的不可撼动性，区块链是一种更倾向于“禁欲主义”的结构，是一种比牧师或者哲学论文的劝诫更加长久的信任与安全的代名词。
因此，数学和物理学等相关的研究领域可以为我们提供一些出人意料的出发点，来创建一个更智能、更高级的社会。在下一节，我们将看到我们构建的环境如何因为人工智能算法而变化、调整和学习。在我们的生活与工作中，实现了联网的桥梁、住宅、大楼和道路越来越多，物联网正在将机器智能和数据添加到我们的整个生存环境中。