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算法帝国


算法帝国

作  者:[美]克里斯托弗·斯坦纳 著

出 版 社:人民邮电出版社

出版时间:2014年06月

定  价:49.00

I S B N :9787115349002

所属分类: 专业科技  >  计算机/网络  >  程序设计    

标  签:计算数学  数学  自然科学  

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书评书荐

TOP内容简介

今天,算法涉足的领域已经远远超出了其创造者的预期。特别是进入信息时代以后,算法的应用涵盖金融、医疗、法律、体育、娱乐、外交、文化、国家安全等诸多方面,显现出源于人类而又超乎人类的强大威力。《算法帝国》是《纽约时报》畅销书作者斯坦纳的又一力作,通过一个又一个引人入胜的故事,向读者介绍了算法掌控世界的真实情况,揭示了“机器人革命”是如何悄然在我们身边发生的。 《算法帝国》适合所有对科技史、信息革命、算法原理、数据分析感兴趣的读者阅读参考。

TOP作者简介

克里斯托弗.斯坦纳(Christopher Steiner) 创业公司Aisle50共同创始人及联席CEO,《福布斯》杂志和《芝加哥论坛报》科技专栏特约作者,《纽约时报》畅销书作者,另著有全美畅销书《油价30元/升》。另外,他常在各种会议就科技、算法、大数据等主题发表演说,阐释算法与大数据如何塑造、变革、掌控人类生活。

TOP目录

第1章 华尔街,第一张多米诺骨牌  1

编写了期权代码之后,彼得菲开始组建编程部,雇用了更多的程序员,因为他们在市场中的作用越来越大。在精明的杰里克和精通算法构造的彼得菲的带领下,莫卡塔赚取了数百万美元,成为世界上最有影响力的商品交易商之一。莫卡塔在成长,彼得菲的黑客军团也是如此。到1975年,他们雇用了50名程序员,成为华尔街编程宝库的中流砥柱之一。

黑客成长的艰难道路  8

改变华尔街的算法  10

1980年华尔街的黑客生涯:天时地利  13

算法交易之父  17

算法传到好莱坞  23

平板电脑的先驱  24

算法从东海岸传到西海岸  29

一个登上华尔街巅峰的黑客  34

金融领域的未知前沿  36

第2章 人与算法的简史  41

精妙绝伦的算法背后的高等数学正在复兴。从来没有任何一个时代有像现在这么多的人懂它,也从来没有任何一个时代有像现在这么多的人通过讨论与研究传播自己对于它的理解。你只需要登入硅谷创业公司孵化器Y Combinator的黑客新闻留言板,这个已经发展成为世界上最有影响力的网站,就能了解一切。

算法源自何处  42

黄金分割  44

现代算法的教父  45

高斯:实现算法的逻辑  49

帕斯卡、伯努利和改变世界的博弈游戏  53

赋形于算法  56

布尔逻辑机器  58

第3章 机器评出的前四十榜单  62

有三部电影,算法的预测与实际情况相差较大;另外六部,其预测却准确得令人难以置信。有一部电影制片厂期望收入一亿以上,但实际票房却只有4000万,令人非常失望。算法的预测是4900万。还有一个预测与电影的实际票房相差没超过120万。突然之间,Epagogix成了制片厂开机前分析剧本(尤其是大制作剧本)必不可少的工具。

你有41%的机会成为Lady Gaga  64

A&R机器说没有听到一首单曲  69

巴赫机器  75

解开披头士乐队之谜  89

第4章 计算机的秘密高速公路  98

算法的价值全部体现在它的速度上。如果算法不能在微秒或毫秒级内完成复杂任务,也就不会成为革新的力量了。速度在很大程度上由一件事决定:计算机硬件。

交易大过天  99

不论好坏,金钱、速度与科技总是携手并肩  106

速度孵化器  108

第5章 系统里的博弈论  111

1989年,IBM批准了一批科学家着手构建一台计算机,声称要打败国际象棋世界冠军。众所周知,这台计算机最终取名为“深蓝”(Deep Blue)。1997年,深蓝在其鼎盛时期打败了国际象棋大师加里?卡斯帕罗夫,那时它重达1.4吨,同时运行着256个处理器,平均每秒可以权衡两亿步,而国际象棋大师加里?卡斯帕罗夫每秒只可以想三步。《美国新闻周刊》称这场象棋对弈为“大脑的最后一战”。

让算法变狡猾  114

体育博彩  118

算法:中情局的幽灵  119

对算法来说,爱情和棒球的世界万事皆有可能  125

第6章 呼叫机器人医生  130

但即便是最爱啃书本的老学究也难以消化并记住书里所有的内容。公道地说,这本书只是一份参考资料,在医生对某种药物不甚了解时,供其查找。然而,有一种算法,不仅能够在几秒之内从中找到相关内容并记住,还能利用药品生产企业的最新数据,不断地进行细致入微的调整。虽然医学表面上看起来不能被电脑程序入侵,但这一事实已经被算法撼动了——真正的改变即将到来。

生命的仲裁人  130

你的机器人医生  135

但是我预约的那个医生呢  140

第7章 人的分类  147

每个人都有自己的人格类型。在真正的专家眼中,每个人都可以像动物园的动物一样被分类、加标签并编成目录。你是善变的猩猩还是温顺的小鹿呢?为人行事诡计多端,还是如阿贝(指历史上诚实的榜样,第16任美国总统亚伯拉罕?林肯)一样诚实呢?拥有杰出技能的精神病学家只需通过和我们交谈,就能迅速得出答案。他们知道我们为什么而工作,为什么而奋斗,也知道我们和什么样的人合得来。但是平常给我们做性格测试的人中很少有这样的诊断专家,他们是凤毛麟角的人才。但如果这类稀有人才能被一台机器模仿、复制,甚至发展得更强大呢?如果存在一套算法能识别我们的性格、发现我们的弱点、看透我们的思想并预测我们的行为呢?如果我们创造了一台拥有读心术的机器呢?

选对人:不靠运气靠科学  149

从美国航空航天局走进日常生活  159

第8章 华尔街与硅谷的较量  167

2000年,通过计算机程序交易的比率不足美国股市交易量的10%。华尔街大亨知道算法的存在,但那时候算法还不足以撼动市场,难以想象有一天它会整合整个金融系统,并触发闪电崩盘这样的事件。

第9章 华尔街的损失让我们大家获益  180

文艺复兴科技是金融界数量分析精英人才最为集中的地方,事实上能在这个公司工作几年,收入肯定有几百万,甚至几千万美元。只有公司员工才能购买文艺复兴的“大奖章基金”。大奖章自20世纪90年代初期成立以来,投资回报率增长了30%,用基金创始人吉姆?西蒙斯的话来说,它使用算法交易数百万股“任何有价格波动的事物”。依照它一直以来的发展速度,大奖章仅用20年就能将10万美元变成2000万美元。当绝顶聪明、精于计算的人才开始拒绝文艺复兴的财富,转而投向成果未知的硅谷时,人们心中的天平已经偏离了华尔街。

他们走向硅谷  180

华尔街带来的伤害  190

第10章 未来属于算法和它们的创造者  194

康奈尔大学的计算机科学系教授乔恩?克莱因伯格编写了一套算法,这套算法在我们的只言片语间寻找线索,分辨谁是真正的影响者,谁具有左右舆论、引领潮流、引人注目的本领。这些人能决定选举结果,也能推动新产品面市。算法监听人们的谈话,辨明谁是掌控局面的人,以及其他人分别处在哪一等级。

条条大道……    196

两个海岸的故事  198

致谢  203

人名索引  209

地名索引  213

TOP书摘

2011年4月初,加州大学伯克利分校的进化生物学家迈克尔?艾森登录到亚马逊网站,想要为自己的实验室购买一本课外书。他要找的书是彼得?劳伦斯所著的The Making of a Fly,讲的是苍蝇怎样由一个单细胞卵长成为一只嗡嗡响的飞虫。这本1992年出版的书虽已绝版,但还是很受专业学者和研究生的喜爱。艾森习惯花35到40美元买旧书来读。但在4月8日这一天,亚马逊网站上有两个知名商家提供这本书的新书,要价却远远高于他愿意出的钱,一家卖1 730 045美元,另一家卖2 198 177美元。

艾森猜想这个天价肯定是误报或开玩笑。他认为没有人(包括作者本人)会对这书估价如此之高。第二天他再次登录亚马逊查看,却发现这本书非但没有回归到正常价格,反而分别涨到2 194 443美元和2 788 233美元。第三天,这本书又涨到2 783 493美元和3 536 675美元。此后连续两周,一直在涨,4月18日到达最高价:23 698 655.93美元,买家还得支付3.99美元的运输费!4月19日,价格下降到106美元。

一本研究苍蝇遗传学、晦涩难懂的书,亚马逊为什么要将它的价格设定为近2400万美元呢?是它突然受到了亿万富翁级的收藏家的追捧吗?是书里有找到宝藏的线索吗?还是它成了图书界“1869年的拉菲”1?事情真相是这样的:两家书商都在亚马逊经营上万种书籍,并且都使用算法给图书定价,然而不受监管的算法打了一场价格战。第一家书商利用算法将自己的价格设定为另一家的0.9983倍,而第二家的算法则是始终让自己的价格保持为第一家的1.270589倍。就这样相互“攀比”,反复交手,最终让这本书的价格赶上了曼哈顿顶层豪华公寓的价格。若非人为干预,覆盖系统设置,价格战还会继续升级。如果说这是一个意外事件,那倒也是一个关于算法失控但却没有造成什么损害的奇事。但差不多在一年以前,还发生过一件比它奇怪得多的事。

1 拉菲葡萄酒是拉菲庄园(Chateau Lafite Rothschild)出产的享誉世界的法国波尔多葡萄酒之一。——编者注

2010年5月初,由于政府出台财政紧缩的计划,希腊爆发全国性大罢工。2010年5月6日早上,全球股市受希腊动荡局势的拖累而走低。很多人担心希腊债务违约在所难免,并且会引发全球经济萧条。纽约时间上午10点左右,美国股市大跌2.5%,损失惨重。

但事情很快由糟糕透顶发展成令人费解。

美国东部时间下午2点42分,股市剧烈波动后进入自由落体状态。2点47分,仅仅300秒之后,道琼斯指数下跌达998.5点,为其有史以来最大单日跌幅。全球最受重视的股票指数道琼斯工业平均指数的走势看起来就像是被人恶搞了一样。近1万亿美元的财富就这样蒸发了。

在这5分钟的时间里,美国全国广播公司财经频道(CNBC)的主持人一开始还和嘉宾谈笑风生地聊着希腊的暴乱。那个时候道琼斯指数已经下跌了200点,而且这一天大部分时间它都保持在这个点位。当主持人艾琳?伯内特请出股评界的明星人物吉姆?克莱默时,道琼斯指数再次探底下跌达350点。当下跌点数达500点的时候,这个激情四射的评论员平静地小声嘀咕道:“这事儿还真有点意思。”

不到3分钟,观众就听见伯内特打断了关于希腊暴乱的谈话,说道琼斯指数已经下跌800点了。她带着难以置信的口气呼叫CNBC驻纽约证券交易所记者斯科特?韦普纳:“斯科特,人们都在说什么?现在已经下跌800点了。”

“当我问他们这里到底发生了什么……我也不知道。” 韦普纳回应道,费力地想要让自己表达清楚,“人们害怕了,投降式抛售,典型的投降式抛售。”

CNBC从纽约证券交易所切回到克莱默,虽然道琼斯指数在短短3分钟内下跌将近1000点,但他平静得有些古怪。“我刚坐下,”克莱默说,指的是他刚到演播室时,“已经下跌了500点。”

主持人伯内特这时提到了宝洁公司,宝洁蓝筹股股价大跳水,数分钟之内下跌25%,从62美元跌至47美元。这时克莱默再也忍不住了。

“这不可能。这不是真实价格。”克莱默恼怒地强调。然后又怒吼着:“好吧,那就买入宝洁吧。”他转过身直视摄像机,恳求观众:“现在就买吧,快去买!”

赞成者听从了他的建议。不光克莱默,其他人也察觉到股票瞬间便宜了不少。道琼斯指数在下跌了998.5点触底之后开始迅速反弹,反弹过程就跟下跌过程一样快。实际上,反弹还要快一些。1分钟之内,日波幅难超300点的道琼斯指数,暴涨了300点。对此,每个人都困惑不已。

伊利诺伊州埃文斯顿的大型对冲基金公司迈格尼塔掌管着70亿美元的资金,迈格尼塔的高级主管们听到骚动都冲出办公室来到公司的交易厅,“下面每个人都喊了起来:‘买,买,买!’”迈格尼塔的交易员说,“不管你交易什么,买入就是了。”

位于东海岸的第一纽约证券公司的交易厅中的场景跟迈格尼塔如出一辙。超过120个交易员争先恐后地想让自己下的单被执行,每个人都大声喊着一个简单的词:“买入。”

“我的第一反应是:‘好吧,这是个错误,但我要怎么利用它呢?’”第一纽约证券的联席交易负责人汤姆?多尼诺说,“我做这行有25年了,从没有遇到过这样的事。”

某些股票的每股购入价狂跌至1美分,让好多资产数十亿美元的公司一名不文,但却在数秒之内又反弹回30美元或40美元的股价。还有些股票猛然飙升。某一刻苹果的每股成交价高达10万美元(从约250美元一股开始上涨)。美股陷入剧烈动荡,无人知晓原因。不管问题出在哪里,总之不能全部归结到某个有严重错误的交易单或是某个流氓交易员。这场动荡来得如此迅疾,有些交易员或市场观察者或许就在上个厕所或喝杯咖啡的时间里就完全错过了千点大跌又急速反弹的一幕。

回到CNBC演播室,伯内特和克莱默又看着道琼斯指数在不到3分钟的时间里上升500点。虽然市场从未发生过如此剧烈的波动,但奇怪的是,克莱默却不以为然。

“很明显是机器坏了,系统瘫痪了。”克莱默说道,声音里流露出厌恶之情。

而身为记者的伯内特却愈发兴奋,她惊讶地说:“但不管怎么说,刚刚那一切真的发生了,这故事太震撼了。”

“我觉得这是一个非常好的故事,”克莱默说得直截了当,“这是史上最好的故事,倘若没有人跟你提起,你将永远不知道这里发生了什么。”

克莱默说得没错。撰写此文之际,关于闪电崩盘的确切成因仍然是众说纷纭。有人把矛头指向堪萨斯城的一位财富投资经理人,他的算法过快出售掉价值40亿美元的股指期货,导致其他算法跟风。有人指责一伙不明交易商合谋共同利用算法打压股价。有人认为这不过是老式的恐慌造成的,跟1929年的大崩盘不无相似之处。然而可以肯定的是,如果不是因为不受人类管束的算法占据了市场,不到1秒内独立下单并完成交易,股价波动幅度不可能如此之大,波动速度也不可能如此之快。但这样的算法确实统治了市场。

算法通常都是按设定好的方式运行,有的安静地交易,有的(如亚马逊的算法)根据供需关系给书定价。但算法一旦处于失控的状态,就有可能做出怪异的事。随着越来越多的算法被引入来控制我们的世界,我们便会弄不清谁或是什么在幕后操纵。这早已成为了现实,算法在不知不觉中悄悄侵入我们的世界,直到有一天闪电崩盘将我们惊醒。

闪电崩盘使算法上了晚间新闻,但它并未就此消失。它很快又出现在关于约会、购物、娱乐和就医等任何你可以想得到的领域的故事中。闪电崩盘只是预示了一个更大的趋势:算法掌控一切。

如果互联网或机器自动运行了某个程序,通常都会有一个简单的解释:算法。关于算法最经典的定义就是,通过所掌握的信息使算法使用者得到某一针对性问题的答案,或掌握输出信息的一系列指令的策略。

比如说,你也可以写一个算法来决定早上穿什么上衣去上班。输入:温度、下雨的几率、下雪的几率、风速、预计步行距离和步行速度、晴天还是阴天。如果输入分别是25度、小雪、风速20英里/小时、阴天以及两个街区的短途步行,那么输出可能就是,比如说,你那件高泰斯面料风衣。很可能你自己从衣柜里抽出的也是这件,但算法的入侵就是从这种简单的任务开始的。算法跟决策树的运行方式很像,决策树解答复杂问题时需要考虑大量变量因素,而决策树又能被分解成一连串的二元选择。每一片所需信息数据会把整个流程推向另一选择项或是节点,使其离输出生成更进一步。

多亏了计算机,算法已经演变成巨大的网络,最初对它的定义也已经不太合适了。在本书中,我通常把旨在执行一个任务的多元联系算法称为计算机程序。这些计算机程序包含成千上万个输入、因数及函数。其中最复杂的程序就像是你大脑的神经元网络:根据需要上下传递处理信息,它们是动态的,而且能够自我改善。

数学使算法进入并控制着我们的生活。几个世纪以来,我们依靠数学观察世界。而今,数学已成了我们用来塑造世界、生活甚至文化的强有力的工具。

随着算法及其背后的数学成为华尔街的标准,其他受算法影响较小的领域也吸引了数学家、工程师和物理学家的注意,华尔街把这一类人称为宽客,这个名字来源于数量分析专家(quantitative analyst)。这些宽客和计算机程序员正在寻找存在弱点的新产业,他们可以利用算法推翻该产业的旧秩序,从中谋取巨额利润。

算法的界限每天都在被突破。在日益增多的产业中,算法已经取代了人类。这是算法能够胜任的事,算法比人力快,价格也更低廉,而且如果它照预期运行,错误率也远低于人力。但随着算法变得越来越强大,越来越独立,结果却出人意料。在线音乐服务软件Pandora用算法来认识用户的音乐品味,也许Pandora这个名字很合适。在古希腊神话里,潘多拉是宙斯创造的第一个人类女人,宙斯给了她一个漂亮的盒子,并且嘱咐她千万不要打开。但她还是打开了,盒子里装的灾难、瘟疫和祸害开始遍布人间。只有一件东西留在了里面:希望。

即将到来的算法时代有很多让人忧心的地方,但正如潘多拉的故事表明的,它也有很多令人憧憬的地方。算法会给数不胜数的领域带来进步,带来比如更好的在线音乐服务,还有质量更高的客服电话,更美好的星期五晚餐约会,效率更高的中央情报局,还有在癌症致命之前就能发现它的更好方法。

有些算法源自人工智能领域。它们也许比不上电影《2001太空漫游》里的机器Hal 9000(启发式算法电脑)那样聪明,那样具有自我意识,但算法能够发展进化。它们会观察、实验以及学习,能够完全独立于其人类创造者从事这些活动。如果使用了某些先进的计算机科学技术,比如机器学习和神经网络,算法甚至能够基于观察结果创造出新的改良的算法。算法已经能够创作出如贝多芬的音乐一样感人的曲调,像律师事务所的资深合伙人那样熟练选择要使用的法律术语,比医生更加准确地诊断病人,像经验丰富的记者那样写出流畅的新闻稿件,比人更加平稳地在公路上开车。

那么我们作为人,职业将会承受何种变化?算法在这一方面也有发言权。我们曾经指责其他国家偷走了我们的工作,而现在这些工作正被一堆堆不知名的计算机代码夺走。如今最有社会地位上升机会的就是能够利用代码构建算法的人,他们构建的算法能快速航行在数据的海洋,识别数百万张脸,还能执行几年以前想都不敢想的任务。

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