Kevin Slavin:演算法則如何建構我們的世界
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0:00 - 0:02這是張相片
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0:02 - 0:04由藝術家Michael Najjar 拍攝的
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0:04 - 0:06這張相片是真的
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0:06 - 0:08也就是說,他親自到阿根廷,那座山的所在處
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0:08 - 0:10拍攝這張照片。
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0:10 - 0:13但也可以說,這是張虛構的相片。這張相片的完作花了很多功夫。
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0:13 - 0:15他對相片動了些手腳:
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0:15 - 0:17數位化重整
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0:17 - 0:19整片山脈的形體輪廓,
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0:19 - 0:22使其隨道瓊指數曲線變化。
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0:22 - 0:24你所看到的
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0:24 - 0:26那個峭壁, 那個有處凹陷的高聳峭壁
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0:26 - 0:28代表2008年的金融危機。
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0:28 - 0:30拍攝這張相片時
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0:30 - 0:32我們的金融情勢正處於低谷,
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0:32 - 0:34不曉得我們現在處於何種形勢。
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0:34 - 0:36這是恆生指數,
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0:36 - 0:38香港股市價格的重要指標。
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0:38 - 0:40(兩張相片)地形相似,
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0:40 - 0:42我想知道為什麼
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0:42 - 0:45這是藝術;這是種象徵。
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0:45 - 0:47但我認為重點是
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0:47 - 0:49這個象徵有“牙齒”。
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0:49 - 0:52就是因為這些“牙齒”,我今天提議
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0:52 - 0:54我們稍微重新思考
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0:54 - 0:57當代數學的角色;
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0:57 - 1:00不只金融數學,還有普通數學。
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1:00 - 1:02「它」的演變:
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1:02 - 1:05從我們鑽研這個世界,抽絲撥繭而取得的發現
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1:05 - 1:08到實際開始形成「它」的重要發現,
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1:08 - 1:11這含括我們的外在世界和我們內在的世界。
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1:11 - 1:13說明確些,它是演算法,
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1:13 - 1:15基本上,是種數學─
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1:15 - 1:18─電腦用來測定東西的數學。
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1:18 - 1:20演算法掌握高度精確的計量,
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1:20 - 1:22因為它們一而再,再而三的重覆著;
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1:22 - 1:25然後漸漸成型,發展出基本架構
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1:25 - 1:27然後它們變得實際且可靠。
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1:27 - 1:30我當時正在思考這點, 真是太湊巧了!
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1:30 - 1:33就在幾年前,橫越大西洋的班機上,
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1:33 - 1:35因為我的座位碰巧
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1:35 - 1:37在一位年紀與我相仿的匈牙利物理學家隔壁
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1:37 - 1:39我們談論關於
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1:39 - 1:41匈牙利冷戰期間
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1:41 - 1:43物理學家的生活情況。
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1:43 - 1:45我說:「你那時在做什麼?」
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1:45 - 1:47他說:「嗯,我們大多在打擊祕密行動。」
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1:47 - 1:49「那是個好工作,有趣吧,
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1:49 - 1:51那是怎麼運作的?」
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1:51 - 1:53要了解那之前
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1:53 - 1:56你必須稍稍了解祕密行動的運作。
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1:56 - 1:59這是個超簡單化的例子,
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1:59 - 2:01基本上,它不像是
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2:01 - 2:03你可以藉由156噸在天空飛的鋼鐵
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2:03 - 2:06傳送雷達信號。
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2:06 - 2:09飛機不會消失不見。
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2:09 - 2:12但若你能將這個龐大、具規模的東西
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2:12 - 2:15變成
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2:15 - 2:17百萬個小玩意
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2:17 - 2:19─像鳥群一樣的東西─
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2:19 - 2:21那麼雷達偵測到那一群群的小東西
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2:21 - 2:23必定會看到
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2:23 - 2:25在空中有“一群群的鳥”
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2:25 - 2:29若你是一個雷達,事情可就糟了。
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2:29 - 2:32他說:「對,但那是,如果你是個雷達。
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2:32 - 2:34所以我們不用雷達,
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2:34 - 2:37我們建造一個黑箱子,用它搜尋電波,
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2:37 - 2:40電子通訊。
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2:40 - 2:43任何時候,我們發現帶有電子通訊的鳥群,
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2:43 - 2:46我們會認為這很可能跟美國人有關。」
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2:46 - 2:48我接著說:「是啊,
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2:48 - 2:50真行,
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2:50 - 2:52你們成功地消磨了
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2:52 - 2:5460年的航空學研究心血。
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2:54 - 2:56你接著要做什麼?
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2:56 - 2:58當你長大成人以後,你從事什麼工作?」
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2:58 - 3:00他回答:
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3:00 - 3:02「嗯,金融服務業。」
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3:02 - 3:04我驚呼:「喔!」
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3:04 - 3:07那一陣子相關報導一直在新聞出現。
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3:07 - 3:09我問:「進行的如何?」
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3:09 - 3:11他說:「現有2,000名物理學家在華爾街(美國金融中心),
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3:11 - 3:13我是他們其中一人。」
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3:13 - 3:16我接著問:「華爾街用的『黑箱』是什麼?」
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3:16 - 3:18他回說:「你這樣問很好笑,
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3:18 - 3:21事實上,人們會稱它為『黑箱交易』
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3:21 - 3:23有時也稱為
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3:23 - 3:26「演算法交易」(algorithmic trading 或algo trading)
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3:26 - 3:29「演算法交易」的演進發展,有部分是因為
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3:29 - 3:32某些機構交易人遇到相同的問題;
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3:32 - 3:35而那問題美國空軍也同樣遭遇到,
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3:35 - 3:38他們都在「移動這些位置」──
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3:38 - 3:40不論是寶僑(Proctor&Gamble)或埃森哲(Accenture:管理顧問、技術服務公司)
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3:40 - 3:42他們都在移動一百萬股的東西,
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3:42 - 3:44透過市場交易而進行。
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3:44 - 3:46如果他們一次就挪動全部,
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3:46 - 3:48就像玩撲克牌,把剩下的所有籌碼一次全部壓上,
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3:48 - 3:50你只會過早洩露底餡;
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3:50 - 3:52所以他們必須找到方法
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3:52 - 3:54─他們用演算法,有系統的操作─
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3:54 - 3:56將龐然大數化整為零
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3:56 - 3:58成為百萬個小交易。
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3:58 - 4:00恐怖的是這個魔術正是
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4:00 - 4:02「相同的數學」
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4:02 - 4:04─用來瓦解龐然巨物
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4:04 - 4:06變成百萬個小東西─
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4:06 - 4:08可以用來計算出百萬個零星單位
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4:08 - 4:10又將他們統整在一起
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4:10 - 4:12並推算出實際在市場上發生的事情。
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4:12 - 4:14如果你立即需要
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4:14 - 4:17一些股市交易的樣貌,
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4:17 - 4:19你可以構想到的是,成串的運算法
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4:19 - 4:22基本上被設計為隱藏不顯示
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4:22 - 4:25和成串的運算法被設計為可搜尋並執行。
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4:25 - 4:28整個設計的真是太棒了,又精確。
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4:28 - 4:30那是百分之七十的
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4:30 - 4:32美國股票市場,
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4:32 - 4:34這個百分之七十的營運系統
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4:34 - 4:37之前堪稱為某些人的“退休金”
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4:37 - 4:40某人的“抵押借款”。
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4:40 - 4:42會有什麼錯呢?
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4:42 - 4:44事情出了差池:
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4:44 - 4:46一年前
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4:46 - 4:49整體股市的百分之九突然消失了五分鐘,
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4:49 - 4:52人們稱之為『瞬間當機2:45』
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4:52 - 4:55突然, 百分之九就這樣不見了,
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4:55 - 4:57直到今天,仍沒有人
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4:57 - 4:59對發生的事取得一致的意見,
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4:59 - 5:02因為沒人“下令”當機;沒人自找麻煩。
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5:02 - 5:05大家對實際正在發生的事情束手無策
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5:05 - 5:07他們只有
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5:07 - 5:09盯著面前的電腦螢幕,
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5:09 - 5:11電腦螢幕上的數字,
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5:11 - 5:13和一顆紅色按紐
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5:13 - 5:15上面寫著: 『停止』
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5:15 - 5:17事情就是這樣,
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5:17 - 5:19我們正在編寫的「東西」,
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5:19 - 5:22我們正在編寫這些連自己都看不懂的東西。
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5:22 - 5:24我們已經對「某種東西」投降了,
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5:24 - 5:26某種「難以辨識」的東西。
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5:26 - 5:29而且我們失去了
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5:29 - 5:31對實際正發生之事的判別力
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5:31 - 5:33就在我們自己創造的這個世界中,
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5:33 - 5:35況且我們正開始邁向成功。
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5:35 - 5:38在波士頓有間公司叫Nanex(該公司開發市場數據供給系統),
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5:38 - 5:40他們用數學和魔法
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5:40 - 5:42和我不知道的什麼來的
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5:42 - 5:44他們深入研究市場數據資料
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5:44 - 5:47他們確實發現值得重視的東西:某些演算法
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5:47 - 5:50當他們發現這些演算程序,便把它們擷取出來
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5:50 - 5:53並將它們像蝴蝶一樣釘在牆上。
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5:53 - 5:55他們做大家總是會做的事情,
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5:55 - 5:58當面臨龐大又不懂的數據資料時,
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5:58 - 6:00為其命名
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6:00 - 6:02和揑造故事。
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6:02 - 6:04這是他們的發現:
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6:04 - 6:08他們稱為『刀』
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6:08 - 6:10『嘉年華會』(Carnival)
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6:10 - 6:14『波士頓通勤者』(Boston Shuffler )
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6:14 - 6:16『暮光』
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6:16 - 6:18好玩的是
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6:18 - 6:21當然,這些不光是存在於金融市場;
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6:21 - 6:24你能在任何你看得到的地方,發現這些東西,
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6:24 - 6:26一旦你明白如何找尋到它們(演算法)。
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6:26 - 6:29從這兒你可以發現:這是本關於蒼蠅的書,
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6:29 - 6:31你可能已在亞馬遜看到這本書;
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6:31 - 6:33你可能已經注意到
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6:33 - 6:35它的價格從一百七十萬元起價時,
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6:35 - 6:37這本書是絶版的......仍然絶版中。
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6:37 - 6:39(笑笑)
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6:39 - 6:42如果能以一百七十萬的價格買下它是很划算的
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6:42 - 6:44稍後幾小時,它飆漲至
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6:44 - 6:46兩千三百六十萬元,
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6:46 - 6:48包含運費和手續費。
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6:48 - 6:50問題是:
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6:50 - 6:52這並無產生任何買賣行為;發生了什麼事?
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6:52 - 6:54你在亞馬遜見到這樣的行為,
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6:54 - 6:56確實跟你在華爾街看到的一般。
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6:56 - 6:58當你見到這種行為:
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6:58 - 7:00你所看到的顯然正是
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7:00 - 7:02矛盾的演算程序,
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7:02 - 7:04演算程序被彼此套住,卡在電腦程式回路中;
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7:04 - 7:06沒有任何“人類監管”
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7:06 - 7:09沒有任何“成人監護”
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7:09 - 7:12來告訴你,“其實,一百七十萬已經夠多了!”
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7:12 - 7:15(笑笑)
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7:15 - 7:18如同亞馬遜,Netflix(美國公司,經營線上串流影片)也一樣。
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7:18 - 7:20多年來, Netflix採用過
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7:20 - 7:22好幾個不同的演算程序。
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7:22 - 7:25他們從Cinematch(推薦系統軟體)開始,也試了一連串其他的軟體。
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7:25 - 7:27有Dinosaur Planet團隊、Gravity團隊各別研發的推薦系統。
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7:27 - 7:29他們現在使用 Pragmatic Chaos研發的系統。
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7:29 - 7:31像所有Netflix的運算系統,
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7:31 - 7:33Pragmatic Chaos研發的推薦系統,試圖做相同的事。
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7:33 - 7:35它試著去掌控你們,
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7:35 - 7:37控制人類頭顱內的思考邏輯,
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7:37 - 7:39以便它能推薦你
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7:39 - 7:41下次你也許想看的電影─
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7:41 - 7:44─這是非常高難度的難題。
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7:44 - 7:46但問題和事實的艱難度
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7:46 - 7:49─我們不是真的掌握問題的事實─
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7:49 - 7:51並沒減損
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7:51 - 7:53Pragmatic Chaos的影嚮。
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7:53 - 7:56Pragmatic Chaos,如同所有Netflix運算系統,
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7:56 - 7:58至終裁定
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7:58 - 8:00百分之六十的
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8:00 - 8:02哪些電影最後會被租借。
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8:02 - 8:04所以一片程式編碼
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8:04 - 8:07─紀錄著你們看片的喜好─
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8:07 - 8:10得為百分之六十的電影負責。
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8:10 - 8:12但倘若你能評估這些電影,
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8:12 - 8:14在電影製作前作預測呢?
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8:14 - 8:16那不就簡便多了?
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8:16 - 8:19嗯,在好萊塢,一些來自英國的數據科學家
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8:19 - 8:21擁有故事情節演算程式系統──
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8:21 - 8:23一間公司叫Epagogix(英國一家預測劇本未來票房好壞的公司)
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8:23 - 8:26你可以拿劇本請這間公司幫你預測;
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8:26 - 8:28他們會提供你數據:
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8:28 - 8:30那是一部可賣三千萬的電影
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8:30 - 8:32或是一部兩億的賣座電影。
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8:32 - 8:34事情是......這不是Google;
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8:34 - 8:36這不是情報資料;
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8:36 - 8:38這些不是金融統計;這是文化。
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8:38 - 8:40你們在這裡見到的,
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8:40 - 8:42或者說,實際上,你通常不會察覺的
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8:42 - 8:46是物理文化
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8:46 - 8:48而且若這些演算系統
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8:48 - 8:50像華爾街的演算系統
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8:50 - 8:53某天突然當機,出岔子了
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8:53 - 8:55我們如何會知道.....
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8:55 - 8:57那會如何?
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8:57 - 9:00再者,它們就在你的房子內,它們就在你的房子內
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9:00 - 9:02兩個演算系統在競爭你的客廳。
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9:02 - 9:04兩個不同的清潔機器人
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9:04 - 9:07對乾淨的定義有不同的概念。
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9:07 - 9:09而且你能從中看到演算程序,
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9:09 - 9:12如果讓它慢下來,為它們裝上LCD燈的話,你們就能見識到。
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9:12 - 9:15而且他們有點像在你卧房內的袐密建築師。
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9:15 - 9:18況且建築學本身的概念
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9:18 - 9:20從某種角度而言,是基於演算法的最佳化
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9:20 - 9:22一點也不牽強喔,
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9:22 - 9:25超真實而且就在存在你週遭。
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9:25 - 9:27你感受最深的時刻是,
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9:27 - 9:29當你在一個密閉的金屬箱子內
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9:29 - 9:31─一臺新型的電梯─
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9:31 - 9:33他們被稱為「終點控制電梯」。
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9:33 - 9:36這些是電梯,你可以按鈕到你要去的樓層
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9:36 - 9:38在你“進電梯前”按鈕。
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9:38 - 9:40它使用所謂的「裝著演算法的盒子」。
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9:40 - 9:42也就是說,這一點也不異常或瘋狂,
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9:42 - 9:44讓每個人選擇進入任何一台電梯。
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9:44 - 9:46要到十樓的人進入二號電梯;
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9:46 - 9:49要到三樓的人進入五號電梯。
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9:49 - 9:51問題是
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9:51 - 9:53人們嚇壞了
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9:53 - 9:55人們驚慌失措。
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9:55 - 9:57你看看為什麼......你看看為什麼......
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9:57 - 9:59原因是:
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9:59 - 10:02電梯缺少了某些種要的儀表,譬如說「按鈕」
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10:02 - 10:04(笑笑)
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10:04 - 10:06人們會使用那個東西。
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10:06 - 10:08電梯內只顯示
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10:08 - 10:11上樓或下樓的數字
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10:11 - 10:14還有紅色的按鈕,寫著:『停止』
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10:14 - 10:17而這是我們正在設計的,
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10:17 - 10:19我們正在設計
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10:19 - 10:21這種「機器方言」。
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10:21 - 10:24你可以作到什麼樣程度?你可以利用它到何種境界?
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10:24 - 10:26你可以“搭乘它(演算法)”至無遠弗界。
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10:26 - 10:29讓我們退回到華爾街,
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10:30 - 10:32因為華爾街的演算系統
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10:32 - 10:35仰賴某種性質更勝於一切
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10:35 - 10:37即「速度」。
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10:37 - 10:40他們以毫秒和微秒運作
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10:40 - 10:42讓你了解什麼是微秒,
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10:42 - 10:44你需要花五十萬微秒
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10:44 - 10:46去點擊滑鼠;
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10:46 - 10:48若你是華爾街的演算法
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10:48 - 10:50而你落後了五微秒,
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10:50 - 10:52你就是失敗者。
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10:52 - 10:54所以,倘若你是一個演算法,
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10:54 - 10:57你會找一個建築師,像我在法蘭克福市遇到的那位,
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10:57 - 10:59掏空摩天大樓,
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10:59 - 11:02扔掉所有傢俱、所有供人類使用的基礎建設,
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11:02 - 11:05只有鋼鐵舖地
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11:05 - 11:08準備好讓大批的伺服器入駐。
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11:08 - 11:10整個如此的演算程序
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11:10 - 11:13能使網路通路密切而有效率。
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11:13 - 11:16再者,你們認為網路是種分散式系統。
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11:16 - 11:19當然,它是;可是,是從各個定點分散
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11:19 - 11:21在紐約,這裡是分佈的中心據點:
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11:21 - 11:23電信機房(Carrier Hotel)
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11:23 - 11:25座落在哈德森街(Hudson Street)
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11:25 - 11:28這裡的確是電纜貫穿整座城市的源頭。
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11:28 - 11:32事實是,離那裡越遠
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11:32 - 11:34每一次就落後數微秒。
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11:34 - 11:36在華爾街這一帶的“這些傢伙”
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11:36 - 11:38Marco Polo和Cherokee Nation
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11:38 - 11:40他們落後八微秒,
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11:40 - 11:42落後所有“這些傢伙”
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11:42 - 11:46這些傢伙進入被掏空的建築物
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11:46 - 11:48而這些建築座落接近電信機房的周邊。
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11:48 - 11:51而且那將會持續發生
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11:51 - 11:53─這些建築物將會持續被掏空─
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11:53 - 11:56因為每一英寸
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11:56 - 11:59每一磅和每一(美)元
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11:59 - 12:02你們沒人能從那個空間距離強擠出收益
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12:02 - 12:05像『波士頓通勤者』那般。
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12:05 - 12:07但如果縮小地圖
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12:07 - 12:09縮小地圖
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12:09 - 12:13你會看到825英里(1327.7公里)的溝渠
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12:13 - 12:15在紐約和芝加哥之間,
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12:15 - 12:17已建立有幾年了
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12:17 - 12:20由Spread Networks 經營。
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12:20 - 12:22這一道光纖電纜
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12:22 - 12:24被設置在兩城市間
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12:24 - 12:27只為一個信號的傳遞
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12:27 - 12:30能以37倍速快過點擊滑鼠─
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12:30 - 12:33─只為了這些演算系統;
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12:33 - 12:36只為了『嘉年華會』和『刀』。
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12:36 - 12:38當你們想著這點時,
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12:38 - 12:40我們正以炸藥與岩石鋸貫穿、
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12:40 - 12:43損耗美國,
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12:43 - 12:45以便一個演算法能快速達成交易
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12:45 - 12:48─以減少三微秒的速度─
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12:48 - 12:50全都為了一個人類
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12:50 - 12:54將永不會明瞭的通訊機制
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12:54 - 12:57那是一種顯而易見的定數
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12:57 - 13:00且將永遠不斷地尋找未開拓的新領域。
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13:00 - 13:03不幸的是,我們必須要完成這個任務。
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13:03 - 13:05這只是一個理論。
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13:05 - 13:07這是某些在麻省理工學院(MIT)的數學家製作的
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13:07 - 13:09事實上,我不真的都了解
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13:09 - 13:11他們在談論些什麼
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13:11 - 13:14它涉及光圓錐體和量子糾結
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13:14 - 13:16我不真的了解那是什麼
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13:16 - 13:18但我會讀這面地圖。
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13:18 - 13:20這面地圖指示
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13:20 - 13:23如果你試圖在有紅色點點的市場中賺錢
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13:23 - 13:25也就是在人們聚集的地方及市鎮重心,
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13:25 - 13:28你就必須將伺服器設置在藍色點點的地方
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13:28 - 13:30讓運作效率最大化。
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13:30 - 13:33你也許注意到那些藍色點點的分佈,
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13:33 - 13:36很多藍色點點在海的中央;
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13:36 - 13:39所以,我們要怎麼做:我們要建立透明圓外罩(bubbles意同泡泡)或什麼來的
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13:39 - 13:41或者很多平臺。
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13:41 - 13:43我們將能確實分開海水
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13:43 - 13:45將錢從空氣中抽取出,
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13:45 - 13:47未來是光明閃亮的
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13:47 - 13:49如果你自己就是一個演算法的話。
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13:49 - 13:51(笑笑)
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13:51 - 13:54然而,事實上,不是錢有趣
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13:54 - 13:56而是錢激發的東西引人入勝─
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13:56 - 13:58─我們能確實地地球化(terraforming)
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13:58 - 14:00地球本身,
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14:00 - 14:02透過演算法具有的最佳效率(能)。
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14:02 - 14:04根據這點,
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14:04 - 14:06咱們回到前面,
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14:06 - 14:08看著Michael Najjar的相片
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14:08 - 14:11我們領悟到:他們不是象徵;他們是預言
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14:11 - 14:13他們預言了
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14:13 - 14:17數學之地震效應、陸地效應
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14:17 - 14:19即將發生在我們創造出來的數學世界中。
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14:19 - 14:22而且這風貌過去一直是由自然界和人之間
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14:22 - 14:25不可思議的協作及不易妥協而創作出來的,
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14:25 - 14:28是自然界和人之間的對話。
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14:28 - 14:31但現在有第三股共同演化勢力:演算系統
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14:31 - 14:34『波士頓通勤者』、『嘉年華會』
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14:34 - 14:37我們必須明白這些皆為自然。
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14:37 - 14:39在某種程度上,它們是!
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14:39 - 14:41謝謝大家
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14:41 - 15:01(掌聲熱烈)
- Title:
- Kevin Slavin:演算法則如何建構我們的世界
- Speaker:
- Kevin Slavin
- Description:
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Kevin Slavin主張我們正處於為演算法的存在而設計的世界,並且日益受演算法所控制。在TEDGlobal現場的這場風趣又精采的演說中,他解釋這些錯綜複雜的電腦程式如何測定碟報戰術、股票價格、電影劇本和建築設計。他提醒到,我們正編寫連自己都不了解的程式編碼;隨之而來的是,我們無法掌控可能的後果。
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 15:02