FRM之后，何去何从？
常见问题 | 2018-01-10
前几日FRM公布了成绩，先要祝贺通过的同学们！大家都很高兴，大贺三天是必须的。推杯换盏之余，咱们也问自己一个问题：FRM之后，何去何从？>>更多FRM问题点我咨询
AlphaGo的传奇经历令棋手“刻骨铭心”。2015年10月在伦敦，AlphaGo（第一代）横空出世，5:0零封欧洲樊麾二段。2016年3月在首尔，4:1大胜世界李世石九段。
2017年元旦前后，AlphaGo Master（第二代）在网络上对阵中日韩围棋高手，创造了“60连胜”的奇迹。2017年5月在乌镇，3:0完胜世界第一人柯洁九段，AlphaGo实力完全超越人类棋手。
2017年10月，全新的AlphaGo Zero（第三代），通过纯自我强化学习，经过3天训练后就以100:0击败了强的AlphaGo Master（第二代），再次震惊世界。
2017年12月6日，AlphaGo Zero（第三代）经过不到24小时的自我对弈强化学习，接连击败了国际象棋、将棋、围棋三个世界级的电脑程序，证明AlphaZero征服了所有棋类。
AlphaGo Zero（第三代）使用全新的强化学习方法，让自己变成了老师。系统一开始甚至不知道什么是围棋，只给定棋盘、棋子、规则。系统从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行自我对弈。系统从随机乱下开始，3天后便完成500万盘的自我博弈，以100:0碾压第二代。
如今的AlphaGo，每局棋从第一颗棋子开始，根本不给人类棋手一丝可乘之机，其每一步都在追求胜的路上走得滴水不漏，每一步都下在对方难受的要害上，处处制约。所有棋手在对战的中盘便已优势尽失，根本熬不到收官阶段的激烈对杀。
AlphaGo Zero没有使用任何人类围棋数据。更厉害的是，随着训练的深入，AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则，并走出了新策略。这充分说明：在某些领域，人工智能已经完全不再需要人类知识。
AlphaGo下围棋时的落子选择能符合57%的人类高手，而不符合人类高手想法的那43%，并不意味AlphaGo是错的，更有可能错的是人类自己。
柯洁也悲哀地感叹：“人类数千年的实战演练进化，计算机却告诉我们人类全是错的。我觉得，甚至没有一个人沾到围棋真理的边。”
这个世界就像围棋一样，是由无数种“可能性”构成的。人类已有的活动样本虽然庞大，但只是冰山一角，很多未发生的可能性便要通过机器学习、仿真来实现。而人工智能学习到的数据越多，从中总结出来的规律便越完善、可用性也越高。
如果把每一种职业都看做是一项和围棋一样有规则、过程和结果、并且都可以量化的游戏，那么像AlphaGo那样通过“自我学习——分析——总结规律——选择解决方案”模式运作的人工智能，只要赋予足够的数据样本、运算能力和合适的程序参数设置，那么人工智能足以替代绝大多数的人类工作。毕竟，你看现实生活中，有多少工作会比成为一个围棋棋手更难？
现在请您把上述段落中所有的“围棋”字眼替代成“投资”，您觉得今后的投资世界会变成什么样呢？老师早在2010年起就激进地坚信不疑：不是机器取代人类从事投资，而是机器取代人类，甚至成为人类的掘墓人，成为世界的主宰。
历史永远很残酷。遥想1763年，人类建造了有史以来壮丽的马车。但是100年后，奔驰发明了汽车，自此彻底黯淡了马车的荣光。1904年，一辆马车退出了营运。我想，一家马车制造商一定是伟大的厂商，因为他们造出了漂亮的马车、击败了所有的马车竞争者、活到了，但是，谁又愿意成为这样的厂家？
2018年的FRM二级考纲中，引入了三篇机器学习、Fintech、大数据的论文，且都不是纸上谈兵，都具有足够的深度难度。2017年CQF增加了一门全新课程——机器学习。2019年CFA考试也将新增Fintech、大数据、人工智能、区块链。
在杀气腾腾的机器面前，全世界一切有判断力的金融家感受到的不是工作压力减轻的快意，而是凛冬到来前的肃杀与寒意。传统的金融技术、金融考试、金融思维、金融公司、金融人才，可能统统会被机器投资消灭掉。每一个人都在拼命改革，谁也不想成为的马车制造商。但结果谁知道呢？世界潮流，浩浩荡荡，顺之者昌，逆之者亡——没有人不懂这个道理，但灭亡的故事，每天却都在发生！>>金融从业者想要考FRM该怎么备考？
柯达破产了，据说是因为数码相机革了胶卷的命，坏了柯达的生意。别胡扯了！数码相机正是柯达发明的好不好？柯达破产，不是他们没有意识到数码相机不可阻挡的潮流，而是他们舍不得抛弃根深蒂固、名满天下、利润丰厚的胶卷业务。当你辉煌的时候，别忘了做一件事：归零自己的成功，将自己打回原点，百尺竿头从零攀登……你不吞噬自己，别人就会吞噬你。
“柯达”不是某家公司，“柯达”就是我们每一个人！我们今天取得的FRM成绩，是现在完成时。FRM之后，何去何从？这个将来时，需要每个人尽快做出无悔的选择。
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