2021-11-17读书笔记

❤️更长时间范围内的算法交易会考虑到基于大数据的长期趋势。深度学习在赚钱和提高利润方面做得越来越好。

❤️在实践中，被用来赚钱的算法有数百种，表现突出的则被不断整合以实现最优回报。

❤️延迟vs头寸持有时间。在线机器学习正在推动算法交易，它比传统的长期投资策略更快速，比股票市场中的高频交易更加慎重。许多不同类型的机器学习算法被组合运用以获得最佳回报。

❤️机器学习正在被用于改进贷款信用评估，准确地提供业务和财务信息，在社交媒体上获取预测市场趋势的信号，并为金融交易提供生物识别安全服务。谁拥有最多的数据，谁就是赢家，而世界上充斥着财务数据。

❤️深度法律：效率的提高与费用的降低。法律工作不仅收费会更便宜，也会更高效，这一点通常比费用更重要。法律世界正在走向“深度法律”。

❤️扑克是一种博弈，反映了经过进化精炼过的人类智能的一部分。

❤️围棋相对国际象棋的难度，相当于国际象棋对跳棋的难度。如果国际象棋是一场战役，那么围棋就是一场战争。一块19×19围棋棋盘比一块8×8象棋棋盘大得多，这使得在棋盘的不同部分可能同时发生多场战役。不同战役之间存在长期的相互作用，即使是专家也难以判断。围棋的合法棋局总数是10170，远远超过宇宙中的原子数量。

❤️AlphaGo还有一个完全不同的学习系统，用于解决时间信用分配问题：在众多步棋中，哪一步对赢得胜利有所贡献，哪一步对失败承担责任？大脑的基底神经节接收来自整个大脑皮层的投射，并投射回去，利用时间差分算法和强化学习来解决这个问题。

❤️舞台演员们都知道，如果他们演出前没有胃里翻江倒海的紧张感，就无法呈现出最精彩的演出。他们的表演遵循一种倒U形曲线，即最佳状态处于较低和较高的兴奋点之间。运动员把这叫作“在状态”。

❤️在开始跟自己下棋之前AlphaGo是通过观察学习16万次人类围棋比赛起步的。

❤️2017年10月，一款名为AlphaGo Zero的新版本AI程序面世了。它从游戏规则开始一步步学习下围棋，击败了曾战胜柯洁的版本AlphaGo Master，战绩为100∶0。

❤️AlphaGo Zero的学习速度比AlphaGo Master快100倍，而计算能力差不多只有后者的1/10。

❤️就像零度可乐将可口可乐里所有的热量分离出来一样，围棋的所有知识都被从Alpha Zero中剥离出来。结果，Alpha Zero能够更快、更果断地打败AlphaGo Zero。为了进一步说明“少就是多”，Alpha Zero在没有改变任何一个学习参数的情况下，学会了如何以超人的水准下国际象棋，还创造了人类从未使用过的着数。

❤️弗林效应：深度学习让人类更加智能。

❤️自20世纪30年代以来，心理学家就对流体智力和晶体智力进行了区分——流体智力能够将新条件中的推理和模式识别用于解决新问题，而不依赖于以前的知识；晶体智力则依赖于先前的知识，也是标准智商测试（即IQ测试）的对象。流体智力遵循一种抛物线式发展轨迹，在成年早期达到高峰，并随着年龄的增长逐渐下降；而晶体智力会随年龄的增长，缓慢渐进式地提高，直至暮年。

❤️自20世纪30年代首次测试智力以来，全人类平均的IQ分数每10年会上升三个点，这一趋势被称为“弗林效应”（Flynn effect）。对于弗林效应有许多可能的解释，比如更充足的营养、更完善的医疗体系，以及其他环境因素。

❤️深度学习提升的将不仅仅是科学研究人员的智能，还包括所有行业从业人员的智能。