1.1.1　何谓人工智能

人工智能的历史源远流长。在古代的神话传说中，技艺高超的工匠可以造人，并且赋予其智能或者意识。现代意义上的AI始于古典哲学家用机械符号处理的观点来解释人类思考过程的尝试。20世纪40年代，基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造电子大脑的可能性。1956年，在美国达特茅斯学院举行的一次会议上，与会学者正式确立了人工智能的研究领域。有不少会议的参加者在接下来的数十年成为人工智能研究领域的领军人物。同时，大量资金被投入人工智能的研究中，可是研究人员低估了这一研究的难度。1973年，在国会的压力下，美国停止了向没有明确目标的人工智能研究项目的拨款。七年之后，由于受到日本政府研究规划的刺激，美国政府和企业再次在人工智能领域投入数十亿美元的研究经费，但这些投资者在20世纪80年代末重新撤回了投资。人工智能研究领域诸如此类的高潮和低谷不断交替出现，尽管在政府和风投家那里经历了大起大落，但是人工智能领域仍在不断取得进展，某些在20世纪70年代被认为不可能解决的问题，今天已经获得了圆满解决并被成功应用于各种产品和服务。

2016年，被很多人定义为人工智能时代的元年，在这一年里，谷歌公司旗下DeepMind公司开发的人工智能围棋手AlphaGo战胜了韩国九段棋手李世石；Facebook创始人扎克伯格成功开发出了他的JAVIS——一个超级人工智能“管家”；谷歌在这一年还宣布将战略重心从“移动先行”全面转向“人工智能先行”等，人工智能终于跳出实验室的禁锢，成为活跃在科技领域的核心力量，也让更多人感受到了它的科技魔力。创新工场董事长李开复高调预言，金融领域将会是人工智能最快产生商业价值的领域之一。

事实上，人工智能所涉及领域的界限随时间而变化，具有不确定性，但是其研究和应用始终围绕自动化或者复制智能行为。人工智能是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度来看，人工智能是研究如何通过制造智能机器和智能系统，来模拟人类智能活动的能力，从而延伸人类智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能够灵活、高效地为人类服务。只要结果显示电脑能表现出与人类相似的智能行为，就算是达到了研发目的，而不必追究在这个过程中电脑是依靠某种算法还是真正具备了理解思维的能力。人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。具体可分为五大流派——根据抽象符号进行逻辑推理的符号主义，受人脑启发搭建结构的联结主义，受达尔文进化论启发的进化主义，采用概率推理的“贝叶斯派”以及根据以前出现的类似情况进行推理的“类推派”。

人工智能在“人工智能投资顾问”中的角色是：在海量信息中寻找规律及相关性，并依据其归纳总结出的行为规律来预测未来市场的规律以及事件发生的概率。由此可见，这样的基于人工智能的资产关系系统的基础是大数据和算法。移动互联网为人们提供了海量信息，这些信息以结构化或非结构化数据的形式存在，毫无疑问的是，基于大数据的机器学习可以获得传统方法无法得到的认知，从而更好地把握交易机会。

就智能金融领域现有技术及应用，简单举例，如表1-1所示。