這是張相片
由藝術家Michael Najjar 拍攝的
這張相片是真的
也就是說,他親自到阿根廷,那座山的所在處
拍攝這張照片。
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。
他對相片動了些手腳:
數位化重整
整片山脈的形體輪廓,
使其隨道瓊指數曲線變化。
你所看到的
那個峭壁, 那個有處凹陷的高聳峭壁
代表2008年的金融危機。
拍攝這張相片時
我們的金融情勢正處於低谷,
不曉得我們現在處於何種形勢。
這是恆生指數,
香港股市價格的重要指標。
(兩張相片)地形相似,
我想知道為什麼
這是藝術;這是種象徵。
但我認為重點是
這個象徵有“牙齒”。
就是因為這些“牙齒”,我今天提議
我們稍微重新思考
當代數學的角色;
不只金融數學,還有普通數學。
「它」的演變:
從我們鑽研這個世界,抽絲撥繭而取得的發現
到實際開始形成「它」的重要發現,
這含括我們的外在世界和我們內在的世界。
說明確些,它是演算法,
基本上,是種數學─
─電腦用來測定東西的數學。
演算法掌握高度精確的計量,
因為它們一而再,再而三的重覆著;
然後漸漸成型，發展出基本架構
然後它們變得實際且可靠。
我當時正在思考這點, 真是太湊巧了!
就在幾年前,橫越大西洋的班機上,
因為我的座位碰巧
在一位年紀與我相仿的匈牙利物理學家隔壁
我們談論關於
匈牙利冷戰期間
物理學家的生活情況。
我說:「你那時在做什麼?」
他說:「嗯,我們大多在打擊祕密行動。」
「那是個好工作,有趣吧,
那是怎麼運作的?」
要了解那之前
你必須稍稍了解祕密行動的運作。
這是個超簡單化的例子,
基本上,它不像是
你可以藉由156噸在天空飛的鋼鐵
傳送雷達信號。
飛機不會消失不見。
但若你能將這個龐大、具規模的東西
變成
百萬個小玩意
─像鳥群一樣的東西─
那麼雷達偵測到那一群群的小東西
必定會看到
在空中有“一群群的鳥”
若你是一個雷達,事情可就糟了。
他說:「對,但那是,如果你是個雷達。
所以我們不用雷達,
我們建造一個黑箱子,用它搜尋電波,
電子通訊。
任何時候,我們發現帶有電子通訊的鳥群,
我們會認為這很可能跟美國人有關。」
我接著說:「是啊,
真行,
你們成功地消磨了
60年的航空學研究心血。
你接著要做什麼?
當你長大成人以後,你從事什麼工作?」
他回答:
「嗯,金融服務業。」
我驚呼:「喔!」
那一陣子相關報導一直在新聞出現。
我問:「進行的如何?」
他說:「現有2,000名物理學家在華爾街(美國金融中心),
我是他們其中一人。」
我接著問:「華爾街用的『黑箱』是什麼?」
他回說:「你這樣問很好笑,
事實上,人們會稱它為『黑箱交易』
有時也稱為
「演算法交易」(algorithmic trading 或algo trading）
「演算法交易」的演進發展,有部分是因為
某些機構交易人遇到相同的問題;
而那問題美國空軍也同樣遭遇到,
他們都在「移動這些位置」──
不論是寶僑(Proctor&Gamble)或埃森哲(Accenture:管理顧問、技術服務公司)
他們都在移動一百萬股的東西,
透過市場交易而進行。
如果他們一次就挪動全部,
就像玩撲克牌,把剩下的所有籌碼一次全部壓上,
你只會過早洩露底餡;
所以他們必須找到方法
─他們用演算法,有系統的操作─
將龐然大數化整為零
成為百萬個小交易。
恐怖的是這個魔術正是
「相同的數學」
─用來瓦解龐然巨物
變成百萬個小東西─
可以用來計算出百萬個零星單位
又將他們統整在一起
並推算出實際在市場上發生的事情。
如果你立即需要
一些股市交易的樣貌,
你可以構想到的是,成串的運算法
基本上被設計為隱藏不顯示
和成串的運算法被設計為可搜尋並執行。
整個設計的真是太棒了,又精確。
那是百分之七十的
美國股票市場,
這個百分之七十的營運系統
之前堪稱為某些人的“退休金”
某人的“抵押借款”。
會有什麼錯呢?
事情出了差池:
一年前
整體股市的百分之九突然消失了五分鐘,
人們稱之為『瞬間當機2:45』
突然, 百分之九就這樣不見了,
直到今天,仍沒有人
對發生的事取得一致的意見,
因為沒人“下令”當機;沒人自找麻煩。
大家對實際正在發生的事情束手無策
他們只有
盯著面前的電腦螢幕,
電腦螢幕上的數字,
和一顆紅色按紐
上面寫著: 『停止』
事情就是這樣,
我們正在編寫的「東西」,
我們正在編寫這些連自己都看不懂的東西。
我們已經對「某種東西」投降了,
某種「難以辨識」的東西。
而且我們失去了
對實際正發生之事的判別力
就在我們自己創造的這個世界中,
況且我們正開始邁向成功。
在波士頓有間公司叫Nanex(該公司開發市場數據供給系統),
他們用數學和魔法
和我不知道的什麼來的
他們深入研究市場數據資料
他們確實發現值得重視的東西:某些演算法
當他們發現這些演算程序,便把它們擷取出來
並將它們像蝴蝶一樣釘在牆上。
他們做大家總是會做的事情,
當面臨龐大又不懂的數據資料時,
為其命名
和揑造故事。
這是他們的發現:
他們稱為『刀』
『嘉年華會』(Carnival)
『波士頓通勤者』(Boston Shuffler )
『暮光』
好玩的是
當然,這些不光是存在於金融市場;
你能在任何你看得到的地方,發現這些東西,
一旦你明白如何找尋到它們(演算法)。
從這兒你可以發現:這是本關於蒼蠅的書,
你可能已在亞馬遜看到這本書;
你可能已經注意到
它的價格從一百七十萬元起價時,
這本書是絶版的......仍然絶版中。
(笑笑)
如果能以一百七十萬的價格買下它是很划算的
稍後幾小時,它飆漲至
兩千三百六十萬元,
包含運費和手續費。
問題是:
這並無產生任何買賣行為；發生了什麼事?
你在亞馬遜見到這樣的行為,
確實跟你在華爾街看到的一般。
當你見到這種行為:
你所看到的顯然正是
矛盾的演算程序,
演算程序被彼此套住,卡在電腦程式回路中;
沒有任何“人類監管”
沒有任何“成人監護”
來告訴你,“其實,一百七十萬已經夠多了!”
(笑笑)
如同亞馬遜,Netflix(美國公司,經營線上串流影片)也一樣。
多年來, Netflix採用過
好幾個不同的演算程序。
他們從Cinematch(推薦系統軟體)開始,也試了一連串其他的軟體。
有Dinosaur Planet團隊、Gravity團隊各別研發的推薦系統。
他們現在使用 Pragmatic Chaos研發的系統。
像所有Netflix的運算系統,
Pragmatic Chaos研發的推薦系統,試圖做相同的事。
它試著去掌控你們,
控制人類頭顱內的思考邏輯,
以便它能推薦你
下次你也許想看的電影─
─這是非常高難度的難題。
但問題和事實的艱難度
─我們不是真的掌握問題的事實─
並沒減損
Pragmatic Chaos的影嚮。
Pragmatic Chaos,如同所有Netflix運算系統,
至終裁定
百分之六十的
哪些電影最後會被租借。
所以一片程式編碼
─紀錄著你們看片的喜好─
得為百分之六十的電影負責。
但倘若你能評估這些電影,
在電影製作前作預測呢?
那不就簡便多了?
嗯,在好萊塢,一些來自英國的數據科學家
擁有故事情節演算程式系統──
一間公司叫Epagogix(英國一家預測劇本未來票房好壞的公司)
你可以拿劇本請這間公司幫你預測;
他們會提供你數據:
那是一部可賣三千萬的電影
或是一部兩億的賣座電影。
事情是......這不是Google;
這不是情報資料;
這些不是金融統計;這是文化。
你們在這裡見到的,
或者說,實際上,你通常不會察覺的
是物理文化
而且若這些演算系統
像華爾街的演算系統
某天突然當機,出岔子了
我們如何會知道.....
那會如何?
再者,它們就在你的房子內,它們就在你的房子內
兩個演算系統在競爭你的客廳。
兩個不同的清潔機器人
對乾淨的定義有不同的概念。
而且你能從中看到演算程序,
如果讓它慢下來,為它們裝上LCD燈的話,你們就能見識到。
而且他們有點像在你卧房內的袐密建築師。
況且建築學本身的概念
從某種角度而言,是基於演算法的最佳化
一點也不牽強喔,
超真實而且就在存在你週遭。
你感受最深的時刻是,
當你在一個密閉的金屬箱子內
─一臺新型的電梯─
他們被稱為「終點控制電梯」。
這些是電梯,你可以按鈕到你要去的樓層
在你“進電梯前”按鈕。
它使用所謂的「裝著演算法的盒子」。
也就是說,這一點也不異常或瘋狂,
讓每個人選擇進入任何一台電梯。
要到十樓的人進入二號電梯;
要到三樓的人進入五號電梯。
問題是
人們嚇壞了
人們驚慌失措。
你看看為什麼......你看看為什麼......
原因是:
電梯缺少了某些種要的儀表,譬如說「按鈕」
(笑笑)
人們會使用那個東西。
電梯內只顯示
上樓或下樓的數字
還有紅色的按鈕,寫著:『停止』
而這是我們正在設計的,
我們正在設計
這種「機器方言」。
你可以作到什麼樣程度?你可以利用它到何種境界?
你可以“搭乘它(演算法)”至無遠弗界。
讓我們退回到華爾街,
因為華爾街的演算系統
仰賴某種性質更勝於一切
即「速度」。
他們以毫秒和微秒運作
讓你了解什麼是微秒,
你需要花五十萬微秒
去點擊滑鼠;
若你是華爾街的演算法
而你落後了五微秒,
你就是失敗者。
所以,倘若你是一個演算法,
你會找一個建築師,像我在法蘭克福市遇到的那位,
掏空摩天大樓,
扔掉所有傢俱、所有供人類使用的基礎建設,
只有鋼鐵舖地
準備好讓大批的伺服器入駐。
整個如此的演算程序
能使網路通路密切而有效率。
再者,你們認為網路是種分散式系統。
當然,它是;可是,是從各個定點分散
在紐約,這裡是分佈的中心據點:
電信機房(Carrier Hotel)
座落在哈德森街(Hudson Street)
這裡的確是電纜貫穿整座城市的源頭。
事實是,離那裡越遠
每一次就落後數微秒。
在華爾街這一帶的“這些傢伙”
Marco Polo和Cherokee Nation
他們落後八微秒,
落後所有“這些傢伙”
這些傢伙進入被掏空的建築物
而這些建築座落接近電信機房的周邊。
而且那將會持續發生
─這些建築物將會持續被掏空─
因為每一英寸
每一磅和每一(美)元
你們沒人能從那個空間距離強擠出收益
像『波士頓通勤者』那般。
但如果縮小地圖
縮小地圖
你會看到825英里(1327.7公里)的溝渠
在紐約和芝加哥之間,
已建立有幾年了
由Spread Networks 經營。
這一道光纖電纜
被設置在兩城市間
只為一個信號的傳遞
能以37倍速快過點擊滑鼠─
─只為了這些演算系統;
只為了『嘉年華會』和『刀』。
當你們想著這點時,
我們正以炸藥與岩石鋸貫穿、
損耗美國,
以便一個演算法能快速達成交易
─以減少三微秒的速度─
全都為了一個人類
將永不會明瞭的通訊機制
那是一種顯而易見的定數
且將永遠不斷地尋找未開拓的新領域。
不幸的是,我們必須要完成這個任務。
這只是一個理論。
這是某些在麻省理工學院(MIT)的數學家製作的
事實上,我不真的都了解
他們在談論些什麼
它涉及光圓錐體和量子糾結
我不真的了解那是什麼
但我會讀這面地圖。
這面地圖指示
如果你試圖在有紅色點點的市場中賺錢
也就是在人們聚集的地方及市鎮重心,
你就必須將伺服器設置在藍色點點的地方
讓運作效率最大化。
你也許注意到那些藍色點點的分佈,
很多藍色點點在海的中央;
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
或者很多平臺。
我們將能確實分開海水
將錢從空氣中抽取出,
未來是光明閃亮的
如果你自己就是一個演算法的話。
(笑笑)
然而,事實上,不是錢有趣
而是錢激發的東西引人入勝─
─我們能確實地地球化(terraforming)
地球本身,
透過演算法具有的最佳效率(能)。
根據這點,
咱們回到前面,
看著Michael Najjar的相片
我們領悟到:他們不是象徵;他們是預言
他們預言了
數學之地震效應、陸地效應
即將發生在我們創造出來的數學世界中。
而且這風貌過去一直是由自然界和人之間
不可思議的協作及不易妥協而創作出來的,
是自然界和人之間的對話。
但現在有第三股共同演化勢力:演算系統
『波士頓通勤者』、『嘉年華會』
我們必須明白這些皆為自然。
在某種程度上,它們是!
謝謝大家
(掌聲熱烈)