这是一场人类在情感上尚待适应环境的围棋比赛。AlphaGo四比一战胜33岁的棋士九段李世石。某种程度是九段的金成龙不会实在幸运地，他做到了李世石对局AlphaGo的首局讲解。

AlphaGo是去年被谷歌花费4亿美元并购的DeepMind公司研发的一款人工智能（AI）程序。　　AlphaGo没在比赛中打败金成龙，也没与中国头号棋手柯洁对局过，然而，AlphaGo却表明出有它最少与最差的围棋棋手正处于同一水平，甚至有可能多达他们。

　　从某种程度上来讲，这并不令人吃惊。从车轮的杠杆原理到算筹再行到电脑，人类大大发明者出有在继续执行具体任务方面高于人类自身的工具。　　然而，如果是股票投资，不会怎么样？电脑旋即就不会高于人类了吗？　　以电脑为基础的股票投资在亚洲来说是新事物，但在西方已实践中多年。

其结果并不全然：研究公司Prequin注意到，9%的对冲基金使用分析投资策略，然而平均值而言，分析基金的业绩稍逊于人类管理的基金。（这些只是平均值业绩；部分长客基金的业绩尤其出众。）　　以思维取得胜利，而非以工作量取得胜利　　然而，AlphaGo的人工智能（AI）程序或许不一样。当IBM的超级电脑深蓝（DeepBlue）于1997年战胜棋手加里-卡斯帕罗夫（GarryKasparov）时，深蓝（DeepBlue）用于了计算力以提早分析每个排列组合变化。

目前，这在棋士上是不有可能构建的。AlphaGo的设计师DemisHassabi注意到，棋士具备比宇宙中的原子数量更好的排列组合变化。

　　AlphaGo无法通过蛮横的计算力来取得胜利，因此，它研究顺利的人类围棋棋手，直到在多达60%的时间里能对这些棋手的出招展开预测，接着，它不会与自己展开升级版的对局，从而使自己显得更加强劲。这在股票市场上也不切实际吗？　　有可能吧。

让我们再行退一步，来看分析投资这一谜样世界。

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