在上篇談到「深學」的人工智慧時，我說它不同以往，比較聰明：它會做決策判斷，也會做價值評估，還會自我學習。這三點的結合讓人工智慧可以不斷的從錯誤中學習，達到幾乎與一般人學習過程沒有什麼區別的境界。
在這一篇中，我要接著說人工智慧在未來會帶來什麼改變？尤其是在大眾所關心的財經世界裡，會出現什麼樣的轉換？
首先我必須說，目前「深學」的人工智慧只是比它之前的機器聰明，但距離聰明人的階段還有一大段距離。為什麼呢？因為判斷決策與評估價值的能力，在遊戲中是比較明確的。我承認，像圍棋這種遊戲很複雜，但是不管哪一種遊戲必然具有一個目標，就是以最終獲勝為原則。在獲勝的訴求下，哪怕是以退為進，先輸後贏，這個目標很一致，都是以勝棋為主。這種外在於遊戲本身的目標是工具性的，而工具性的理性剛好就是機器的拿手好戲。所以無論下哪一種棋，人都不會是機器的對手，尤其是在「深學」中所發展出來的人工智慧。
因此我們可以說，人工智慧真想要取代人還並不容易，還有很遙遠的距離。想要真正的取代人，那麼人工智慧的研究員還要能夠發明出新的演算法，徹底分析人的思考過程，然後綜合人的如下兩種能力，第一種能力是享受矛盾的能力，第二種能力是應用聯想的能力。
矛盾的能力往往指的是我們的道德能力。例如說先苦後甘，或者苦中作樂、吃虧就是賺便宜，這些勸人行善的話。這些話嚴格來講並沒有什麼科學意義，但是一般人確實聽得懂它們的意義，而且生活中有實質用處，甚至有一些人會將他們奉為真理。
另外一種能力，是我們應用聯想的能力。人能夠觸景生情，在完全沒有關聯的不同脈絡中找出他們的相關性。例如說，化學元素中的六價鉻與足球的形狀就是一個很好的例子。或者是說，在假想DNA的結構中，透過實驗的數據發覺雙螺旋狀的立柱體可以全面的解釋人的基因、密碼、結構也是一個很好的例子。
這種幾乎說是神來一筆的聯想能力是目前機器沒有辦法做到的。那麼，我們是不是應該感到悲觀呢？當然不是，因為我在前面說過，我們在乎的是財經市場。想要透過投資賺錢，投資本身就像是一場論輸贏的遊戲，賺錢就是唯一的原則。而只要原則確定，那麼人工智慧就有用了，因為人工智慧可以幫你高速的評估價值與判斷決策。
這兩點其實也是所有投資人最感到最困難的事情。電腦的演算技術可以幫助我們解決這兩大困難，讓我們的決策又快又好，讓我們評估的價值又狠又準。那如果說人工智慧能幫我們做到這兩件事，那這是不是代表說保證人人都可以穩賺不賠呢？很遺憾答案依然是否定的，全面依賴機器還是不能賺錢的。這又是為什麼呢？因為穩賺不賠的事情不叫賺錢，叫無聊。永遠贏棋的人是沒有棋友的，沒有人要跟他下棋。賺錢的先決條件就是有可能賠錢，因為有人賠錢才有人賺錢。
如果說完全依靠人工智慧做投資，那麼機器與機器相互競爭的結果，如果說每一臺機器都能夠做到最大的數據計算的話，那麼這種現象就好比是大家在買樂透獎之前，都預先知道中獎的號碼一樣。這種情況每一個人除了付了手續費以外，是賺不到錢的，當然也就沒有人會去買這種不能賺錢的樂透。
因此人工智慧在財經市場中的妙用，嚴格來說只有一條，就是：無論人工智慧多麼發達，也要能夠兼用傳統智慧與人工智慧的應用。只有傳統智慧中的有限性，才能夠讓人工智慧中的無限性更為有趣、更能夠符合我們參與市場的原始目標，也就是賺錢這個目的，這是很重要的一點。
苑舉正簡介
比利時魯汶大學哲學博士，台灣大學哲學系教授。曾兼任台大哲學系系主任。精通中、英、法語，台灣哲學學會副會長。1981年畢業於台灣東海大學政治系，1983年赴比利時魯汶大學哲學院攻讀哲學，獲得哲學學士（1984年）、哲學碩士（1988）以及哲學博士（1995）學位。
目前出版中英文研究論文40餘篇，專長為：科學哲學、科學方法論、社會科學哲學、政治哲學，對索羅斯的老師卡爾波普哲學有深厚研究
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