[轉(zhuǎn)] Kevin Slavin 談演算法如何塑造世界
這是一張出自藝術(shù)家Michael Najjar手中的照片，以他去阿根廷拍攝照片這方面來(lái)說(shuō)，它是真實(shí)的；但它也是虛構(gòu)的，在拍攝后還進(jìn)行了許多后制工作。事實(shí)上他所做的是依據(jù)道瓊指數(shù)的 趨勢(shì)，以數(shù)位化方式重新塑造山的輪廓，所以你們看到的懸崖，山谷旁的高大懸崖，代表2008年的金融危機(jī)。這張照片拍攝的時(shí)間是景氣深陷在谷底的時(shí)候，我 不知道我們現(xiàn)在位于何處，這是類(lèi)似香港恒生指數(shù)的地形，我不知道為什么會(huì)這樣。
這是藝術(shù)，也是一種隱喻，但我認(rèn)為重點(diǎn)是關(guān)于這個(gè)齒狀曲線的隱喻。借著這個(gè)齒狀曲線，我今天想提出的是，重新思考一些關(guān)于當(dāng)代數(shù)學(xué)的角色，不僅是金融數(shù) 學(xué)，而是一般數(shù)學(xué)。某些我們從這個(gè)世界擷取、源于這個(gè)世界的東西，已轉(zhuǎn)變成一種真正開(kāi)始形塑世界的東西，對(duì)我們周遭和我們內(nèi)心世界來(lái)說(shuō)皆是如此，特別是演 算法。基本上這是電腦用來(lái)做決定的數(shù)學(xué)，因?yàn)橐槐橛忠槐榈刂貜?fù)演算它們，獲得了辨別事實(shí)的能力；它們是固定、僵化的運(yùn)算，最后成為真實(shí)的結(jié)果。
我總是不斷地思考這一點(diǎn)；幾年前，在跨大西洋的航班上，因?yàn)槲艺米谝晃荒挲g跟我差不多的匈牙利物理學(xué)家旁邊，我們談?wù)摾鋺?zhàn)時(shí)期匈牙利物理學(xué)家的生活情形。我說(shuō)，「那么，你們當(dāng)時(shí)都做些什么？」
他說(shuō)，「我們大多是在破解隱形技術(shù)?！?/p>
我說(shuō)，「這工作不錯(cuò)，很有趣，請(qǐng)問(wèn)是怎么進(jìn)行的？」要明白這一點(diǎn)，必須稍微了解隱形技術(shù)的原理，所以－這是過(guò)于簡(jiǎn)化的解釋?zhuān)旧?，這不是說(shuō)你可以駕著 156噸的鋼鐵在天空飛行而躲過(guò)雷達(dá)偵測(cè)，它不會(huì)就這么消失無(wú)蹤；但如果你有辦法讓這個(gè)龐然大物轉(zhuǎn)變成一百萬(wàn)個(gè)小物體，就像一群群的鳥(niǎo)一樣，當(dāng)雷達(dá)追蹤它 時(shí)，必須能看到天空中的每一群鳥(niǎo)，對(duì)雷達(dá)來(lái)說(shuō)，這實(shí)在是非常艱難的工作。
他說(shuō)，「是啊，但這是對(duì)雷達(dá)來(lái)說(shuō)。因此我們不使用雷達(dá)，我們建造一個(gè)偵測(cè)電波及電子通訊訊號(hào)的黑盒子，每當(dāng)我們看到一群帶有電子訊號(hào)的鳥(niǎo)時(shí)，就認(rèn)為可能跟美國(guó)人有關(guān)?！?/p>
我說(shuō)：「是啊，很不錯(cuò)，所以你們有效的擊敗了60年來(lái)的航空研究。你們下一幕是什么？你長(zhǎng)大后做些什么？」他說(shuō)，「嗯，金融服務(wù)。」我說(shuō)：「哦?！挂?yàn)檫@ 在最近的新聞中有報(bào)導(dǎo)。我說(shuō)，「請(qǐng)問(wèn)是怎么進(jìn)行的？」他說(shuō)，「嗯，目前有2000位物理學(xué)家在華爾街工作，我是其中之一?！刮艺f(shuō)，「那華爾街的黑盒子是什 么呢？」
他說(shuō)：「你問(wèn)的問(wèn)題很有趣，因?yàn)檫@事實(shí)上就叫做黑箱交易，有時(shí)也稱(chēng)為algo trading，演算法交易?！寡葑兂鲅菟惴ń灰椎牟糠衷蚴?，商業(yè)機(jī)構(gòu)的交易者發(fā)生跟美國(guó)空軍相同的問(wèn)題，就是他們打算轉(zhuǎn)移這些資產(chǎn)－無(wú)論是寶鹼、埃森 哲顧問(wèn)公司或任何其他公司，它們要在市場(chǎng)中轉(zhuǎn)移100萬(wàn)筆資產(chǎn)，如果它們一次全部投入，就像玩撲克牌，一下子將籌碼全部丟出，等于把底牌全掀了，所以他們 必須找出一種方法。他們使用演算法進(jìn)行交易，把一筆大交易分成一百萬(wàn)筆小交易，這么做的神奇和可怕之處在于，你將一筆大交易分成一百萬(wàn)筆小交易所使用的數(shù) 學(xué)方法，也可用來(lái)尋找一百萬(wàn)筆小交易的流向，將它們拼湊回去，而了解市場(chǎng)上所發(fā)生的實(shí)際情形。
因此，如果你需要對(duì)目前股市發(fā)生的情形有些概念，你可以想像其中有一堆基本上編寫(xiě)為隱藏交易流向的演算法，以及一堆編寫(xiě)為尋找交易流向并采取行動(dòng)的演算法。這一切都很棒，很不錯(cuò)，美國(guó)股市的70％，這個(gè)操作系統(tǒng)的70％，原本是你的養(yǎng)老金，你的房貸。
什么地方可能會(huì)出錯(cuò)？出錯(cuò)的地方是，一年前，整個(gè)股市資產(chǎn)在五分鐘內(nèi)消失了百分之九，人們稱(chēng)之為2:45的閃電崩盤(pán)。突然間，百分之九的股市資產(chǎn)消失了， 至今仍無(wú)人能對(duì)究竟發(fā)生了什么事做出結(jié)論，因?yàn)闆](méi)人下令，沒(méi)人希望發(fā)生這種事，沒(méi)人對(duì)事實(shí)上發(fā)生的事有任何控制權(quán)，他們有的只是一臺(tái)放在面前，上面顯現(xiàn)數(shù) 字的螢?zāi)?，只有一個(gè)寫(xiě)著「停止」的紅色按鈕。
而這個(gè)東西是我們寫(xiě)出的，我們寫(xiě)出這些我們?cè)僖矡o(wú)法讀懂的東西，我們寫(xiě)出了一些難以理解的東西，我們弄不清這個(gè)我們一手打造的世界究竟發(fā)生了什么事。我們 正開(kāi)始尋找解決之道，有一間位于波士頓，叫Nanex的公司，他們利用數(shù)學(xué)和魔法，我不知道是什么，得到所有的市場(chǎng)資料，他們有時(shí)確實(shí)能找出其中一些演算 法，找到之后，他們將資料取出，然后像蝴蝶一樣釘在墻上。他們所做的，就像當(dāng)我們面對(duì)大量不明白的資料時(shí)所做的一樣，他們給這些資料取名并加上故事。這是 他們找出的其中一份資料，他們稱(chēng)之為「刀」；這是「嘉年華會(huì)」；這是「波士頓洗牌者」；這是「微光」。
令人驚訝的是，當(dāng)然，這不只是存在于股市的情形，到處都可以發(fā)現(xiàn)這類(lèi)情形，只要你學(xué)會(huì)如何找出它們。你可以在這里找到：這是一本關(guān)于蒼蠅的書(shū)，你可能在亞 馬遜網(wǎng)站看過(guò)，你可能已經(jīng)注意到這本書(shū)，因?yàn)楫?dāng)時(shí)它的標(biāo)價(jià)是170萬(wàn)美元，它已經(jīng)絕版了－目前還是。 （笑聲）如果你在170萬(wàn)美元時(shí)購(gòu)買(mǎi)，可能算撿到便宜了；幾個(gè)小時(shí)后，它已經(jīng)漲到2360萬(wàn)美元，外加運(yùn)費(fèi)和手續(xù)費(fèi)。問(wèn)題是：沒(méi)有人購(gòu)買(mǎi)或出售任何東西， 這是怎么回事？你在亞馬遜網(wǎng)站看到的這個(gè)行為，正如在華爾街所看到的，你看到的這種行為，正是演算法發(fā)生沖突的證據(jù)。演算法未經(jīng)人類(lèi)監(jiān)督，而陷入彼此的回 圈里，沒(méi)有任何成人監(jiān)護(hù)者說(shuō)，「事實(shí)上，170萬(wàn)相當(dāng)貴?！?/p>
（笑聲）
發(fā)生在亞馬遜網(wǎng)站的情形也發(fā)生在Netflix（網(wǎng)路租片業(yè)者）。過(guò)去幾年來(lái)，Netflix用過(guò)幾種不同的演算法，它們從Cinematch開(kāi)始，嘗試 過(guò)一堆其他的演算法，有Dinosaur Planet、Gravity，它們現(xiàn)在使用的是Pragmatic Chaos。 Pragmatic Chaos跟所有Netflix使用的演算法一樣，試圖做同樣的事情；它試圖捕捉你，捕捉你人類(lèi)頭骨里的想法，這樣它就可以建議你下一部可能想看的電影是 什么。這是個(gè)非常、非常困難的問(wèn)題，但問(wèn)題的困難之處，以及事實(shí)上我們并未將它做的十分完善，它無(wú)法避免Pragmatic Chaos造成的影響。 Pragmatic Chaos就像Netflix所有的演算法一樣，結(jié)果是，有60％被租用的電影最后是由它決定的，所以一段以你的想法為根據(jù)的代碼，負(fù)責(zé)決定了60％的電 影租用情形。
但如果你能在電影拍攝前對(duì)它做評(píng)估呢？那不是很方便嗎？好，幾個(gè)英國(guó)資訊科學(xué)家前進(jìn)好萊塢，發(fā)展出一種故事演算法。這是一間名為Epagogix的公司， 你可以將你的腳本放上去做運(yùn)算，他們可以量化地告訴你這是一部預(yù)算為3000萬(wàn)美元的電影，或2億美元的電影。重點(diǎn)是，這不是Google，也不是資訊， 這不是金融統(tǒng)計(jì)資料，而是文化。你在這里看到的，或你通常并不能真正看出的是，這是文化的物理學(xué)。如果這些演算法就像華爾街的演算法一樣，有一天就這么崩盤(pán)，出岔子了，我們?cè)趺粗?，?huì)發(fā)生什么情形？
這些演算法在你家也有，就在你家中；這是在你家客廳中互相競(jìng)爭(zhēng)的兩種演算法，這是兩個(gè)不同的打掃機(jī)器人，對(duì)干凈的定義有十分不同的看法，你可以看到，如果 你將它們調(diào)慢，在機(jī)身上加上燈光，它們有點(diǎn)像你臥室中的秘密建筑師。建筑本身多少是依據(jù)演算法的最佳化結(jié)果，這個(gè)想法并非牽強(qiáng)，這相當(dāng)真實(shí)，就發(fā)生在你身邊。
最能感受到這件事的情況就是當(dāng)你在一個(gè)密閉的金屬盒中時(shí)。一種新型電梯，所謂目的地控制電梯；進(jìn)電梯之前，你必須先按下要去的樓層，它使用所謂的裝箱演算 法，因此，它不會(huì)隨意讓每個(gè)人進(jìn)入任何他們想搭的電梯。每個(gè)想去十樓的人都得搭二號(hào)電梯，每個(gè)想去三樓的人都得搭五號(hào)電梯。這么做產(chǎn)生的問(wèn)題是，人們嚇壞 了，驚慌不已，你們知道為什么吧？你們知道為什么。因?yàn)檫@部電梯缺少一些重要的裝置，如按鈕。 （笑聲）就是那些人們都會(huì)使用的東西。電梯里只有顯示上升或下降的數(shù)字，以及寫(xiě)著「停止」的紅色按鈕。這正是我們想要設(shè)計(jì)的，這正是我們?yōu)檫@種機(jī)器語(yǔ)言所 做的設(shè)計(jì)。你能將它應(yīng)用到什么程度？你能將它延伸到什么程度？可以延伸到相當(dāng)極端的程度。
讓我們回頭來(lái)談華爾街。因?yàn)槿A爾街的演算法有賴(lài)于一個(gè)勝于一切的特質(zhì)，那就是速度。它們以毫秒和微秒的速度運(yùn)行，舉個(gè)例子讓你們對(duì)微秒有些概念：只是按一 下滑鼠，所花的時(shí)間就等于50萬(wàn)微秒。但如果你是一個(gè)華爾街演算法，只要落后5微秒，就會(huì)成為失敗者。因此，如果你是一個(gè)演算法，你會(huì)想找個(gè)像我在法蘭克 福遇到的建筑師，他清空了一棟摩天大樓，扔了所有家具，及所有供人使用的基礎(chǔ)設(shè)施，只在地板上鋪好鋼板，準(zhǔn)備讓伺服器層層堆疊上去，這樣演算法就可以接近網(wǎng)路。
你會(huì)認(rèn)為網(wǎng)路是一種分布式系統(tǒng)，當(dāng)然，確實(shí)如此，但它是由某處分布出來(lái)的，這就是它在紐約的分布來(lái)源：位于哈德遜街的Carrier Hotel，這是網(wǎng)路進(jìn)入城市的真正傳輸路線。實(shí)際情況是，你離它越遠(yuǎn)，在每次傳輸中就會(huì)落后幾微秒。這些在華爾街的企業(yè)，Marco Polo和Cherokee Nation，比這些家伙（微光、嘉年華會(huì)、波士頓洗牌者演算法）落后八微秒，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)駐進(jìn)Carrier Hotel周?chē)磺蹇盏目战ㄖ?。這種情形會(huì)一再發(fā)生，我們會(huì)繼續(xù)將建筑物清空，因?yàn)樵谝粎紖季嚯x及分分毫毫的金錢(qián)競(jìng)爭(zhēng)之下，沒(méi)有人能像「波士頓洗牌者」 演算法那樣，從這些空間中擠出收益。
但如果你拉遠(yuǎn)來(lái)看，將視野拉遠(yuǎn)，會(huì)看到在紐約市和芝加哥之間，有一條825英哩長(zhǎng)的電纜溝，這是近幾年由一間名為Spread Networks的公司建造，鋪設(shè)于這兩個(gè)城市之間的光纖電纜，只為了能用比你點(diǎn)擊一次滑鼠快37倍的速度傳輸一個(gè)訊號(hào)，只為了這些演算法，只為了「嘉年 華會(huì)」和「刀」這些演算法。仔細(xì)思考一下，我們用炸藥和切石鋸鑿穿美國(guó)大陸，使一個(gè)演算法完成交易的時(shí)間能快個(gè)3微秒，只為了一個(gè)永遠(yuǎn)沒(méi)人能懂的通訊架 構(gòu)，這是一種領(lǐng)土擴(kuò)張政策，永遠(yuǎn)在尋找新疆界。
不幸的是，我們天生就適合做這種工作。這只是理論上的圖形，這是一些麻省理工學(xué)院的數(shù)學(xué)家做的，事實(shí)上，他們所說(shuō)的大部份我都不是真的很了解，其中涉及了 光錐和量子纏結(jié)，我都不太明白，但我看的懂這張地圖。這張地圖表達(dá)的是，如果你想在圖上紅點(diǎn)之處的市場(chǎng)賺錢(qián)，就是人群和城市集中之處，就必須將伺服器裝在 圖中藍(lán)點(diǎn)之處，以達(dá)到最佳效率。你可能已經(jīng)注意到與這些藍(lán)點(diǎn)有關(guān)的情形，其中很多是在海洋當(dāng)中，所以這就是我們將要做的事。我們將建造氣泡或平臺(tái)之類(lèi)的東 西，我們事實(shí)上打算分開(kāi)海洋，憑空變出錢(qián)來(lái)，因?yàn)檫@是一個(gè)光明的未來(lái)，如果你是一個(gè)演算法的話。
（笑聲）
事實(shí)上，有趣的不是金錢(qián)本身，而是金錢(qián)產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)力。我們事實(shí)上藉由這種演算法效率，改造了地球本身的環(huán)境，想通了這一點(diǎn)，回頭來(lái)看Michael Najjar拍攝的照片，就會(huì)了解，這不是隱喻，而是預(yù)言。這預(yù)示了我們正創(chuàng)造出的數(shù)學(xué)，對(duì)整個(gè)地球造成驚天動(dòng)地的全面影響。過(guò)去地景的形成總是源于這種 大自然與人類(lèi)之間奇怪而不自然的合作關(guān)系，但這是第三種共同演化的力量：演算法。 「波士頓洗牌者」、「嘉年華會(huì)」，我們必須以自然的觀點(diǎn)去了解它們，以某方面來(lái)說(shuō)，它們確實(shí)屬于自然。
謝謝
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