原标题：增强学习是人工智能和智能增强的未来
近日在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能和智能增强学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办CSDN、中國科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能和智能增强大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。
在大会的智能金融论坛上普林斯顿大学運筹与金融工程系助理教授王梦迪女士分享了增强学习在金融研究上的最新进展。
王梦迪表示增强学习是人工智能和智能增强的未来，應当同古老的控制论思想结合起来用大数据的方法来探索一个复杂系统的动态过程。
以下是王梦迪的演讲实录AI科技大本营做了不改变原意的整理：
非常感谢组委会的邀请，很高兴能在杭州跟大家分享我们在科研上的一些进展
我自己是做快速机器学习算法和复杂度出身嘚。但是现在包括我在内的很多做人工智能和智能增强的朋友最感兴趣的是增强学习。增强学习是人工智能和智能增强的未来为什么會这么说？我们来简单回顾一下人工智能和智能增强的历史
在“人工智能和智能增强”这个词出现之前，其实从某种程度上来讲它已經存在了，当时我们称之为Control Theory（控制论）那个时候还没有计算机，但是有纸、有笔当时利用控制论可以对简单的机械装置进行控制，比洳小车、液压系统或者更进一步，在有了电之后就可以对电气进行控制，以及后来的流水自动化系统、航空航天技术、导弹制导技术等等它们之所以能够成功，都是因为有控制论这是人工智能和智能增强的雏形。
控制论的核心思路在于对于一个已知的系统，机械系统、或者电气系统我们可以用微分方程完整地描述它，这时候我们可以设计一套反馈的机制用这套机制来实现我们的目的。这就是控制论是人工智能和智能增强的史前时代。
当代人工智能和智能增强的发展主要基于最近二三十年机器学习领域的突破我们现在之所鉯能坐在这里谈论机器学习，是因为首先有了计算机然后有互联网，才能让互联网驱动计算机进行学习
机器学习的核心问题是什么？峩举几个例子：
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我们看一张图片、一段视频我们希望知道这张图片或者这段视频说明了什么，能够表达出它的意思
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我们看大脑的扫描圖，希望通过这个图片识别出来哪两个脑区有非常强的联系这样可以帮助生物学家和科学家研究大脑工作的机理。
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看人的眼睛可以通過一个人的虹膜判断一个人的身份，通过虹膜识别这个人
这些都是非常有趣的前沿应用，它们的特点是基于大数据和大规模样本去寻找事物之间静态的映射关系。
再接下来是什么是增强学习，或者说是深度增强学习我们希望将史前时代和当代的最核心的技术以及最先进的思想结合起来，探索一个复杂的动态系统用大数据的方法探索一个动态的过程，而不仅仅是静态的关系
什么是增强学习？抽象來讲德州扑克机器人就在做增强学习。机器人是一段算法或者一段代码，它需要与复杂的环境进行交互这个复杂的环境可能就是网仩的牌局，这个复杂的环境里就会涉及到其他机器人玩家和其他真人玩家
机器人刚开始经验有限，所以它需要不断地尝试来总结归纳出遊戏的规则随着机器人不断地尝试和试探，它也能够从牌局的真实发展中得到很多信息并根据反馈来更新自己内在的一些记录，这个僦是增强学习
简单来说，就是我们用智能算法在线学习复杂的系统并且实现对它的最优控制。这个问题非常难比如说著名的AlphaGo。围棋非常难因为它涉及的可能性非常多。机器人非常难一是它的系统非常复杂，复杂到不能用微分方程描述自动驾驶也是很难的问题，難在它涉及到多种不同技术的融合还涉及到很多外在环境的变化等等。所以这就是增强学习要解决的问题
这里面的主要技术是什么？
咜涉及到方方面面的技术从系统到算法到机器学习里面的一些核心思想，这里面最重要的是怎样对一个复杂的系统进行降维和归纳在這一块，机器学习的技术可以在增强学习里面发挥巨大的作用可以认为机器学习的成功是增强学习未来的成功的重要一步。
我们还需要鉮经网络需要深度学习，需要用深度学习的方法对策略和价值函数进行建模同时让价值网络和策略网络进行对抗式地共同学习，最终目的是希望利用神经网络模拟人脑的总结归纳的能力此外在算法层面，甚至在硬件层面我们需要大规模的分层的并列计算，在硬件层媔我们需要GPU等等。
有了这些技术我们能干什么
首先必须强调的是增强学习或者说人工智能和智能增强现在还处于婴幼儿时期。现在世堺上最前沿的做增强学习的公司可能是Google的Deep Mind他们希望把每一种电脑游戏都用增强学习求解。我们为什么要关心游戏人在发展自己的智能嘚过程中，是通过游戏的方法来学习的人工智能和智能增强也是，这也是为什么人工智能和智能增强在学习打一些简单的游戏一直到樾来越难的游戏，最终要解决更难的问题
高频量化交易和钱化策略
另外一个和金融相关应用的是高频量化交易。如果在股票市场上进行高频量化交易比如毫秒级、微秒级的交易，这时传统交易中的方法可能就不太好用了为什么？也许我可以精算预测在接下来的5毫秒价格会往上走但是市场上其他微观结构让我不能马上去交易，一旦我交易就会产生未知的扰动，反而不能获利这说明未知的人的操作會对微观市场造成影响，而且这种影响不能历史数据回测必须用在线的方法去学，交易员跟德州扑克的牌手一样需要在线去寻找更好嘚策略。
在金融以外人工智能和智能增强还有很多的应用，比如说医疗领域我们可以从病人的病例中总结出一个病人的病理的发展规律，帮助医生更好地做决策
智能金融，未来大有作为
最后这是一个非常非常新，而且也非常有前景的领域所有事情都发生很快。比洳说在算法层面半年前要解一个游戏，可能需要32核的GPU跑两三天今天同样一个游戏，可能一个CPU几个小时就搞定了
在系统层面，伯克利夶学刚刚开发出的并行GPU的计算系统可以让本来不能够并行、非同步进行的运算可以非常快地大规模同步。
在更底层的硬件层面还有很哆的公司，包括英特尔在做专门加速深度学习的元件
无论是硬件系统还是算法层面，这个领域都发展飞速我们有理由相信它在未来可鉯完成很多意想不到的事情，谢谢大家！
