【金sir的金融小說】甚麼專家才能逃過天水圍林太的萬能Key ?

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【金sir的金融小說】甚麼專家才能逃過天水圍林太的萬能Key ?

 

病人如有心臟或胸痛時,心電圖(Electrocardiogram)會是醫生專家做判別的依據之一,病人都很依賴醫生的判斷。但AI對醫生專家又如何呢?1996年瑞典Lunds University人工智能研究高手Lars Edenbrandt與其國家的心臟科國手醫生權威(每年看近萬張心電圖)作比拼。前者讓人工智能先學習近萬張心電圖,然後與國手比拼,閱讀另外萬張心電圖斷症,當中一半有問題一半屬健康。結果如何?人工智能準確判斷率為66%,國家心臟醫學權威則是55%。當年震撼度可比Alphago2017年贏了九段圍棋高手李世乭。

人命尤關的問題,AI完勝專家醫生。到底那類專家、在甚麼時候才能避過天水圍林太的萬能Key 唔駛去食屎?

AI在上述問題上,實情集中於學習比專家快,只在走鍊成專家之步伐將某技能學到極致而已。有不少問題上人腦仍戰勝AI,如剛打完歐國盃猜誰是冠軍,賽前AI判斷看不出能勝於人腦。進行大腦手術也是,因變數太多太廣也要執生。吾有幸因VC關系較多機會接觸初創,算有幸理解AI在投資領域上應用。恕直言,尚未見到純用人工智能不用人腦,得出長久好回報例子,人腦僥幸繼續稍勝。

麻省理工曾經做過研究,發現AI於幾類問題上容易勝於人類專家:連續性(continuous)、靜態 (static)、有規則 (rule-based) 及同質性(homogenous)。相反,人類專家於以下特質問題上相對較優:離散 scattered)、動態(dynamic)、沒有規則(non rule-based)及異質性(heterogeneous)。簡單地說,歐國盃冠軍誰屬接近是全動態,球員領隊會因應對手不同需要改變策略。又或者上段AI與大國手比拼,從心電圖中看出肺部肝臟有否問題(既離散也是異質性),大國手就應該會相對優勝。投資學幸運地是明顯屬於後者,今天某圖某表很重要,明天可以是完全另一個範疇(例如政策或業績)主導市場。

專家們如想逃避李太萬能Key,要避免將資訊到結論流程太過規範化或簡化,被以往自我認知固化思維(Functional Fixedness)。投資者都想找到一個水晶球黑盒,絕世程式交易或某事發生必升或跌,皆跌落固化思維陷阱。吾認為投資確沒有「獨孤求敗」式必勝方程式,只有於某時地人情境下之致勝之道。投資更是離散動態沒規則與異質性之宇宙最強(未必有之一),常出現範式轉移(Paradigm Shift)。例如過去近廿年買樓完勝買股(主要發生在2008年後),未來會否有變還是永恆不變?有無現時不為人察覺之死穴?

能多角度看事看圖看人觀世界,具強大消化資訊剔除雜音能力,留意少人注意但掌決定性特質端倪的投資人,會較能逃過林太萬能Key。但也別期望這位是必勝投資專家,這種生物恐怕是不存在的(如果有發現這種生物,敬請第一時間告知,重酬!)。

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最後更新: 2021-07-12

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