为什么会这样？
因为后期的阿尔法狗 ， 已经不再采用人类的下围棋思路 。
这是神经网络机器学习的奇妙之处 ， 你只需要告诉它目标 ， 它可以自主学习 。 依赖世界上最强的算力 ， 它可以在最短的时间复盘人类历史上所有记录的炒股逻辑 ， 然后自主学习 。
我再举个栗子 ， 现在有一种新兴的职业 ， 叫人工智能训练师 。
比如 ， 训练师告诉AI ， 这是人脸 ， 那也是人脸 ， 这一个不是 。
慢慢人工智能开始自主学习 ， 然后自己开始学会了画人脸 。
比如下图的左侧 ， 是人描绘的风景 ， 右图是人工智能根据“自己”的理解“画”出来的图 。
事实上 ， 即便是没有输入 ， 人工智能也能够通过自主学习画出“想”要表达的画面 。
（清华人工智能团队2018年作品 ， 人工智能自主绘画）
我想表达的是什么？
每个炒股高手的每一次点击、买入、卖出的操作 ， 如果被人工智能记录了 ， 然后再基于此去自主学习 ， 把所有股民都当做人工智能训练师 ， 最终实现的量化交易 ， 会是怎样？
举个例子吧：
有数亿用户的同花顺 。
同花顺在智能语音、自然语言处理等技术应用研发取得较大突破 ， 在语音识别领域发表的两篇论文 ， 被国际语音处理顶级会议INTERSPEECH 2020收录；
阅读理解团队参加机器阅读理解全球权威比赛SQuAD2.0获得总排名第三 ， 单模型第一的成绩；
自然语言处理团队参加全球对话系统技术领域顶级赛事DSTC9 ， 获得跨语言对话状态跟踪任务第一名 。
有意思的是 ， SQuAD2.0这个比赛 ， 科大讯飞、阿里达摩院、谷歌和微软亚洲研究院等知名机构都参加了 ， 一家互联网证券公司拿了前三和单项第一 ， 你能想象其背后的野心吗？
再给大家看看同花顺发布在年报里的项目：
【量化简史（从公式到人工智能）】
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