财新传媒
2017年04月21日 09:26

从兰切斯特方程看强者益强和如何以弱胜强(二)

从兰切斯特方程看强者益强和如何以弱胜强(二)
(1)
 
2017  年二月,香港地铁上发生了一起打斗事件. 三名年轻外籍人士和几名本地人先有肢体冲撞,随之口角。领头的外籍人士先抬手打了一位“白衣短袖”的香港老者一个嘴巴,车厢内马上乱成一团,爆发群殴, 一时难解难分.
 
当地铁到站,打斗转移到站台上时,局势对于外方急转直下. (从下面视频的一分零七秒开始)
 
从录像看,港方参战团队五到六人, 外方三人.
 
1) 车厢门打开后, 先是外方一号跌倒在车厢门口,三四个人在车厢门口混战.
 
2) 混战中的外方二号被港......
阅读全文>>
2017年04月12日 11:43

从抄袭的进化优势看强者益强(一)

从抄袭的进化优势看强者益强(一)
(1)
 
到陌生都市的游客,驻足街头寻找餐馆时,常常面临这样一个问题:
 
一家餐馆人满为患,热闹非凡; 隔壁另一家餐馆门可罗雀,只有两三个食客.
 
在没有其它更多信息的情况下,该到哪家餐馆吃?
 
如果你像大多数人一样, 答案是: 选择那家人多的餐馆.
 
因为你没有能力迅速判断哪家餐馆更好,而其他人的选择,成了最可靠的指南.
 
这种行为模式的后果是,拥挤的餐馆生意越来越好. 人少的餐馆则长期萧条,倒闭的风险更大.
 
阅读全文>>
2017年03月17日 13:18

视野比勤奋更重要 长期持有才是王道

视野比勤奋更重要 长期持有才是王道
一个男人,一个非洲男人,一个多年来精心布局全球传媒产业的非洲男人,在微笑.
 
配图是南非Naspers 集团的前老总,Koos Bekker, 他有四千亿个理由告诉你,为什么视野比勤奋更重要, 为什么长期持有才是王道.
 
Naspers 在2000年时,以三千二百万美元入股腾讯,换来46%左右的股份。(其中一部分股权是从李嘉诚的儿子李泽楷手中买下) 后来历经公司上市,股权增发,其股份降到34%左右。按照三月二十三日腾讯的收盘价145 港元,总共94亿股,腾讯的市值为一万三千六百亿港元。Naspers 的股份估值四千六百多亿港元,十五年来,一股未卖,投资翻了一千八百倍.
&nbs......
阅读全文>>
2017年03月08日 13:59

论摸着石头过河的艺术|从巴拿马运河选址到渗流理论

论摸着石头过河的艺术|从巴拿马运河选址到渗流理论
(1)
 
巴拿马运河,绵延七十七公里,连接大西洋和太平洋,从 1881年开工到1914年才真正建成。运河贯通之后,货船不必再从南美洲的霍恩角绕道,从美国西海岸到东海岸的航程缩短三分之二.
 
在巴拿马修建运河的想法,十六世纪就有人提出,历经各种探索和曲折,四百年后才实现.
 
不为多数人所知的是,虽然太平洋在大西洋的西边,但巴拿马运河在太平洋的入海口,Balboa 港口,是在运河的大西洋入海口的东南角。这条路线最短,建造费用最低.
 
法国人 1881年在此开工,但因高昂的工程费用和疾病死亡率,在付出近三亿美元和两万多......
阅读全文>>
2017年01月10日 14:43

外表丰满内在骨感的美国风险资本业

外表丰满内在骨感的美国风险资本业
(1)
 
一九九五年八月九日,创立一年的网景 (Netscape) 在Nasdaq 上市,股价从开盘前的二十八美元,一度日内上涨到七十五美元,收盘时公司市值达到二十九亿美元。网景的创始人 Marc Andreessen, 是最早的互联网浏览器 Mosaic 的开发团队的核心成员之一.
 
网景的上市,象征着硅谷的互联网革命号角的吹响,其后整个产业的繁荣一直持续到2000年.
 
投资网景的著名风险资本基金,Kleiner Perkins,一年前以五百万美元的投资,换得网景25%左右的股份。在这笔投资上获得了约一百倍左右的回报.
 
KP 在 1994, 1996,1999年这三......
阅读全文>>
2016年12月14日 09:29

如何创造一个超人(一)

如何创造一个超人(一)
——从寒武纪大爆发和普朗克黑体辐射定律谈起
 
(1)
 
笔者曾经提到,随着计算速度的指数型增长,人工智能超过生物人的智能是一个时间上的必然。
 
但是,未来超级智能,只是简单地提高计算速度和算法,在电脑创造的虚拟空间里意淫一下,就可以实现的了吗?
 
笔者在未来的几篇系列文章中,将分享一下关于实现超级智能的技术路线图和时间表的看法。
 
这个话题将非常有争议,我的观点也不一定完全正确,而是会随着新的信息和证据不断修正。希望可以通过这......
阅读全文>>
2016年12月12日 14:11

论投资的十大矛盾(三)经验的重要和错误套用经验的矛盾

论投资的十大矛盾(三)经验的重要和错误套用经验的矛盾
(1)
 
经验, 尤其是失败的经验经历, 对于投资和生活的其它方面都非常有价值.
 
每当看到一些新人执着地重复我以前犯过的错误,不管他人如何劝说,我只能无奈地笑笑.
 
经验一:不要去做短线炒股票期货. 绝大部分人在这个博弈中没有任何优势。索罗斯和西蒙斯可能有,但这是例外,大部分人缺乏基本的工具和知识积蓄,最后往往是竹篮打水一场空.
 
经验二:不要用金融杠杆. 你可能很长时间都有不错的利润, 但只要一次, 一个大的波动就可能把你彻底清零.
 
经验三:不要借钱给别人. 借出去, 就要有......
阅读全文>>
2016年12月05日 13:52

论投资的十大矛盾(二):策略和结果的矛盾

论投资的十大矛盾(二):策略和结果的矛盾
(1)
 
投资的策略和回报结果, 是两个不同的概念.
 
好的策略,短期内不一定回报更好.
 
不好的策略,或者没有策略 (好比传说中的 "王八拳"),有时因为常常运气,可能回报还不错。这就是所谓 “乱拳打死老师傅”.
 
金融市场是一个复杂系统,短期价格波动,一半时间可能涨,一半时间可能跌,总有一拨人赚钱。一个人几天, 几个月赚点钱是不难的。难的是十年,二十年,甚至更长的时间段内投资回报超过市场指数.
 
大部分人只关心回报的结果,不去理解背后的策略,策略的优缺......
阅读全文>>
2016年11月30日 14:23

小议复杂系统里的不要和要

小议复杂系统里的不要和要
(1)
 
最近读了一堆关于”复杂系统“的文献书籍, 觉得非常有意思.
 
复杂系统 (complex system) , 指的是一个系统里, 有多个彼此连接互相作用的元素。 这里的关键词是连接. 如果元素之间没有连接, 就是一个大杂烩, 不属于真正的复杂系统.
 
公司,组织,国家,生物,金融市场等等,都可以理解为一种复杂系统.
 
(2)
 
在一个高度互联的复杂系统里,会有很多非线性,很难直觉理解的变化。简单的行为,会导致意想不到, 甚至适得其反的结果.
 
阅读全文>>
2016年11月28日 12:07

论投资的十大矛盾(一)简单与复杂

论投资的十大矛盾(一)简单与复杂
如果把投资当作一门手艺来看的话,它无疑是世界上最困难的一个学科,它不是上几门课,考一下试就可以真正掌握的. 高学历和投资成功没有直接关联,否则经济学家早就直接下海去发财了.
 
投资是一个动态的,多方博弈的游戏,其困难在于它充满着各种反人性,反直觉的陷阱.
 
投资,无处不充满着矛盾.
 
(1)
 
第一个矛盾是关于简单和复杂.
 
人们常爱说大道至简,但实际操作上没有那么简单.
 
在股市上饱受折磨的投机者,最后得出结论,还是简单地投资指数基金,长期持......
阅读全文>>
2016年11月08日 14:34

没人能阻挡你对低电价的向往

没人能阻挡你对低电价的向往
(1)
 
美国的电力事业公司 (electric utilities) 是一个有趣的物种。大多数人每月支付电费账单,但并不了解电价背后的复杂机制.
 
巴菲特曾经评论, “电力公司通常是一个必需品的唯一供货商,(监管机构)允许他们调整定价,给他们投入的资本,予以一个事现约定好的回报率。他们不需要效率很高,恰恰相反,业界流传的笑话是,电力事业公司,是世上唯一的生意,如果花钱装修老板的办公室,那么公司就自动赚更多的钱。不少电力公司老总, 就是这样经营的。”
 
加州最大的两家投资者拥有的电力公司, 一个是太平洋电气公司 (PGE)......
阅读全文>>
2016年10月21日 14:24

2018年是汽车工业的大转型时刻(二)

2018年是汽车工业的大转型时刻(二)
(1)
 
这里再简单解释一下电车对汽车的一个根本优势.
 
电动感应马达一通电,马上就可以产生扭矩和推力, 而且无需换挡。汽车的引擎打着火以后,需要从低档一步步换到高档,逐渐提高转速才能提高扭矩和推力。这就是为什么电车加速普遍比汽车快的根本原因。这也是为什么开过电车的人,几乎都不愿意再回去开汽车. 如下图.
 
特斯拉最高配置 P100D 从 0 到60英里只需要 2.5 秒,这个速度已经超过所有现在生产的汽油车,包括许多价格超过百万美元的跑车.
 
买车的顾客,就好像一个原始部落的育龄女青年,要在一个一点......
阅读全文>>
2016年10月17日 15:10

从海明威运动定律,看技术革命的“我靠”时刻 (一)

从海明威运动定律,看技术革命的“我靠”时刻 (一)
(1)
 
第一次出海打渔的人,可能都会有这样的感受:渔船从港湾驶出后,一开始随着海浪轻微起伏,有一种颇为愉悦的失重的快感.
 
但好景不长,进入深海后,随着波浪起伏的幅度逐渐增大,晕船的感觉慢慢来临,直到突破一个临界点,就开始一发不可收拾的呕吐.
 
这一刻,我把它叫做 “我靠时刻”. 英文俗称 WTF Moment.
 
(2)
 
海明威在小说 “太阳照常升起”里曾有这样一段对话:
 
甲:你是怎么破产的?
 
乙:两个方......
阅读全文>>
2016年09月23日 14:31

深度学习有多深?(二十五)从突围看宠辱不惊

深度学习有多深?(二十五)从突围看宠辱不惊

(1)

Deepmind 的  DQN 在 Atari 的七个不同的游戏 (Beam Rider, Breakout, Enduro, Pong, Q*bert, Seaquest, Space Invaders) 中,有六个游戏的最高得分都超过了人类的最好玩家.

最出乎人们意料的是程序在 Breakout (突围)游戏中的表现.

刚开始, 不了解游戏规则的程序,表现得像个无头苍蝇,老是漏球.

经过10分钟的训练后,慢慢懂得要用板子击球,才可以得分.

经过120分钟的训练后,程序可以迅速准确击球,表现得有点专家的味道了.

经过240分钟的训练后,程序发现了一个获得高分的捷径:

不断用板子击球到最左边,连续数次后左边的几层砖头全部击倒打通,随后击球就可以经过这......

阅读全文>>
2016年09月18日 14:21

深度学习有多深?(二十四)乔布斯和Deepmind的突围

深度学习有多深?(二十四)乔布斯和Deepmind的突围

(1)

游戏公司 Atari 在1977年推出的 Breakout (突围)电脑游戏,主要开发者是苹果公司的创始人之一, Steve Wozniak. 乔布斯的角色是 Atari 和 Wozniak 中间的掮客.

Atari 起先告诉乔布斯,游戏如果四天内开发出来,将支付 700 美元的报酬。乔布斯许诺和 Wozniak 平分这笔钱。但Wozniak 不知道的是, Atari 还承诺如果此游戏在逻辑芯片的需求上低于某个指标,将给予更多的奖励.

最终Wozniak 连续四天挑灯夜战只拿到了 350 美元 的报酬, 而乔布斯则独吞了从  Atari 那里获得的五千美元的额外奖励。等Wozniak 知道真相时,已经是1984年,苹果上市四年了.

"突围" 游戏的规则很简单......

阅读全文>>
2016年09月14日 15:21

深度学习有多深(二十三)——经历的回放

深度学习有多深(二十三)——经历的回放

(1)

在增强学习领域,经历 (experience) 是指四个参数的集合, (x, a, y, r) 表示在状态 x, 做了 a, 进入了新的状态 y, 获得了回报 r. 教训 (lesson) 则是指一个时间序列的经历的集合.

经历回放 (experience replay) 的概念由 Long Ji Lin 在 1993年的博士论文里第一次提出.

"经历回放" 的第一个好处是更有效率。经验教训,尤其是有重大损失的经验教训,是昂贵的,如果把它存储到记忆里,可以日后反复调用学习,那么学习效率就会大大提高, 不用吃二遍苦,受二茬罪.

这就是俗话说的, “吃一堑,长一智”.

这实际上和我以前文章里,介绍过的神经网络的“长短期记忆” (Lon......

阅读全文>>
2016年09月12日 14:03

深度学习有多深?(二十二)发散的大脑

深度学习有多深?(二十二)发散的大脑

(1)

在用神经网络计算拟合最优价值函数 (最大利益)的实践中,最大的挑战,就是神经网络的参数无法收敛到最优值,无法求解. 换句话说,神经网络的参数变得发散 (Divergent).

传统的‘发散思维’一词,指某人思维活跃有想象力. 但是神经网络的参数发散,在这里就对应于大脑无所适从,精神错乱了。

这个问题的第一个原因是, 增强学习在和环境互动的过程中, 获得的数据都是高度相关的连续数列。当神经网络依靠这些数据来优化时,存在严重的样本偏差。

打个比方,当一个交易员短暂的成长过程中,恰好遇到牛市,那么他的世界观就是“涨,涨,涨”, 逢跌就买入, 英文又称 "Buy the......

阅读全文>>
2016年09月06日 11:44

深度学习有多深(二十一)双陆棋和神经网络

深度学习有多深(二十一)双陆棋和神经网络

(1)

所有没有成熟的新理论,新技术出现之初,学术界都会有两派:

好派 (人工智能,增强学习就是好, 就是好!)
    和
P 派 (人工智能,增强学习好个 P,  好个 P ! )

P 派对增强学习理论最为诟病之处:不实用,然并卵.

迄今为止关于各种算法的讨论,都离不开一个核心概念: 价值函数.

简单说,在贝尔曼方程里面,价值函数就是目前状态的理论最大值。(参见这篇老文章 王川: 深度学习有多深? (十九) -- 维度的诅咒和蒙特-卡洛模拟)

在漂亮的公式背后,如何求解价值函数,是个大问题。早期教科书里的简单例子中,价值函数就是一个表格. 每个状态,表格里对......

阅读全文>>
2016年08月29日 14:15

深度学习有多深(二十)多巴胺的诱惑

深度学习有多深(二十)多巴胺的诱惑

(1)

多巴胺,英文名 Dopamine, 是一种有机化合物, 学名 4-(2-Aminoethyl)benzene-1,2-diol, 4-(2-氨基乙基)-1,2-苯二酚, 在大脑中它的作用是在神经元之间传递信号的介质.

多巴胺作为神经介质 (neurotransmitter)的功能, 最早在1957年由瑞典化学家 Arvid Carlsson 发现, Carlsson 四十三年之后才因此发现获得诺贝尔奖.

多巴胺对于人脑的运作至关重要. 在普通人的印象中,多巴胺的释放是和食物,烟酒,性快感或者毒品联系在一起的.当人们获得各种快乐的奖励时,大脑释放大量多巴胺,让人们沉迷而无法自拔.

所以也有人称其多巴胺为"快感化学物" (pleasure chemical):快感/奖励, 导致多巴胺的释放......

阅读全文>>
2016年08月19日 14:17

深度学习有多深(十九)维度的诅咒和蒙特-卡洛模拟

深度学习有多深(十九)维度的诅咒和蒙特-卡洛模拟

(1)

动态规划理论的核心, 用以 Richard Bellman 老师名字命名的 贝尔曼方程 (Bellman Equation)表示.

贝尔曼方程的核心, 就是:

用大白话说, 就是

目前状态的最大价值 = 最大化[ 眼前的回报 + {未来的最大价值,贴现到现在} ]

而动态规划要解决的问题,无非就是求解方程里的最优价值函数 V(x) 而已.

使用贪婪算法的人们,只专注"眼前的回报",而忽略了"对未来最大价值贴现到现在"的认真计算.

社会上对部分大学生贴上的标签,"精致的利己主义者",实际上应当看成是"努力求解贝尔曼方程的人们".

没有损害他人利益的"利己和精致&q......

阅读全文>>