立論：電腦程式VS人手操盤
■只要能將相關邏輯編寫成電腦程式，理論上電腦都可以取代人類工作。 資料圖片
筆者本周外遊，未能貼市評論大市或公司業績，今期轉談最近科技界人工智能技術一大突破。執筆之時，由英國人工智能研發公司DeepMind開發的智能電腦程式AlphaGo，上周六下午在首爾以3
比0完勝十八次世界冠軍、韓國圍棋高手李世乭，贏得100萬美元比賽獎金。
電腦可無間斷學習
全球關心圍棋及人工智能技術發展的同好，仍然有興趣觀看餘下兩局賽事，只是為了看看李世乭能否為人類挽回一點面子。然而，照頭三局的勢頭看，除非DeepMind的管理層大發慈悲降低AlphaGo的智商，否則結果其實已經清楚寫在牆上。即使是最聰明的人類，亦注定被我們自己設計的電腦程式所打敗！
這場賽事之所以轟動全球，是因為圍棋一直以來被公認為最高深的智力比賽，雖然棋例簡單易明，整個賽事過程幾乎有無窮個可能的結局。在AlphaGo出現之前，一直被認為是人工智能開發者幾乎不可能完成的任務。
AlphaGo具備自我學習及自我完善功能，亦「懂得」設計陷阱誘敵深入，再以奇招反勝對手。在比賽之前，AlphaGo已獲程式編寫員輸入了逾1,000萬場比賽的棋譜，分析不同下棋方式最終的結局，每完成一場比賽（或每輸入一場比賽的結果），AlphaGo的實力又會進一步增強。由於電腦可以不眠不休地學習，而且只要開發商肯花錢，電腦有永遠用不完的記憶體。最令觀眾讚嘆的是，竟然懂得設計陷阱，引誘敵人先嘗甜頭後才反擊。
由一開始，這場不公平的競賽，其實已經注定了賽果。李世乭再勤力（每日牢記100套棋譜好了吧），即使用上一百年的時間亦學不完400萬套棋譜。有棋評家認為，AlphaGo在與李世乭比賽之前，已觀摩過他之前所有的比賽往績，對李世乭的棋風瞭如指掌。但是在今次比賽之前，李世乭對這一位對手卻一點認識也沒有。對李世乭來說，AlphaGo根本無路可捉。
理論上，所有需要運用數學邏輯的工作，只要能將相關邏輯編寫成電腦程式，理論上電腦都可以取代人類工作，並且人類永遠不可能做得比電腦出色，因為人類會偷懶、分心、大意、鬧情緒、自視過高、狀態欠佳，諸如此類，但是電腦卻永遠只會一心做好其（程式設定編寫好的）份內事。
科學家乃幕後發功
從某意義上來說，投資市場的活動，亦不過是一場鬥計數的智力遊戲。不過，與一般棋藝不同，金融市場充滿陰謀詭計，即使有上市條例可循，道高一尺魔高一丈，不法之徒往往有能力走法律罅，在市場中行騙。因此，相對於圍棋遊戲，金融市場的遊戲勝負更加沒有把握。
這並不表示電腦不能取代（或協助）人類，提升程式編寫員或其擁有者的得勝機率。事實上，向來作風神秘的Renaissance Technologies，並不是一間科技公司，而是一家由數學家James Simons招聘數以百計電腦工程師、物理及數學博士，透過他們共同編寫的電腦程式進行人工智能買賣的對沖基金，而且表現遠勝絕大部份靠人手操作的基金。
然而，嚴格來說，到目前為止電腦仍未真正取代人腦做投資決定，因為這數以百計的專家要長期不斷修改程式，才能令Renaissance Technologies立於不敗之地。沒有這班科學家在背後發功，原來的電腦程式很快便會過時，變得一文不值。
林少陽
以立投資董事總經理
本欄逢周三刊出
林少陽
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