文：城國斌
機器人理財投資的風潮十分火熱，甚至還出現「AI炒股」，甚至連主打機器人理財的指數型基金（ETF）也應運而生。人工智能科技自二次世界大戰後，研究領域目前有兩個明確的方向：「強人工智慧」、「弱人工智慧」。
強人工智慧（Strong AI）意欲打造在任何領域都媲美人類的的人工智慧。它能「自我學習」，讓機器在接受外界資訊之後，可以根據不同刺激、改變內部函數，做出最佳反應，不斷進化。
另一走向，弱人工智慧（Weak AI），則打造特定領域的人類智慧，例如聲音圖像識別、圍棋這類有既定規則的領域。機器只要能分辨「這是什麼狀況」、提出判定的「最佳選項」，不需具備自主思考能力，就能完成工作。
分析歷史，卻難懂跨市干擾
目前機器人理財，多是運用「弱人工智慧」這類技術，但這其中有個顯而易見的問題存在：金融市場並非線性，很難預測。人工智能仰賴對歷史事件的分析模型，用來做機器學習的演算邏輯，真能勝任這工作？
市場之所以複雜，是因為它包含數以億計、擁有複雜心思的個體，以及各市場之間的「跨市」干擾（像是2015年油價大幅下跌，引發各國股市重挫），除非全知全能的演算邏輯，才有完美的人工智慧，但以目前科技水準，顯然不可能。
「役物而不役於物」，如果透過人工智能建置性能卓越的投資事業內容，是好事一件，但若要用人工智慧追逐市場交易的利潤，那就本末倒置了。若想把投資這件工作做好，不如從現在開始，培養自主學習思考的能力，市場唯一的不變就是它總是瞬息萬變，投資不靠強人工智慧，先讓自己做個投資強人吧。
