从学习规律到发现规律

人类发现新规律是从所经历的事情中理性的总结和归纳，或者是从多种现象中突发灵感而获得。而人工智能的方法却是有些“简单粗暴”——通过大量的计算来发现未知规律。

以Alpha Go为例，Alpha Go击败人类围棋世界冠军，这是人工智能进入一个崭新时代的标志性事件。第一代Alpha Go是利用机器学习速度快的优势，在很短的时间内学习完人类高手所有的棋谱。这是学习已有规律的过程。第二代的Alpha Go则放弃人类高手的棋谱学习，而是通过自己与自己上千万盘的对弈，总结获胜的各种规律，最终完胜第一代Alpha Go，同时，还发现了很多人类没有发现的定式。

计算能力的堆积可以部分替代人类的思考和灵感，更大的提升在于加速未知规律的发现、缩短规律发现的时间。在金融业，风控和反欺诈等相关规律的发现，并以此建立业务规则是一个巨大的舞台，这是人工智能的用武之地。

在当今的互联网时代，金融服务的场景大量互联网化。在互联网的金融场景下，相关的新规律的发现，并以此为根据设置流程和风控，成为非常重要的应用领域。对于新应用场景下，新规律的掌握，并迅速应用于管理之中，这是未来金融企业的核心竞争力之一。

笔者认为，人类专家的经验和灵感依然会有作用，但人工智能规模化的计算能力将带来大幅度的加速和提升，人类专家的重点可以有所转变——一是善用人工智能验证自己的设想，辅助人类专家，二是将更大的关注点放到人工智能所发现的新规律是否可用的判断上，以及如何通过新规律建立新的业务规则，进而提升业务能力。

从学习规律到加速发现规律，这是企业需要在人工智能時代把握的契机。970D5D3F-DDF5-4AC7-B362-B49C20243878