跟上一代深藍不同之處，Google旗下公司Deepmind研發的人工智能程式AlphaGo，並不是死板地把事情每一個情況都事先想好，待要實際應用時，才在龐大數據樹裏尋找最佳答案。AlphaGo最令人吃驚的地方是，利用龐大神經元網絡，像人腦般不停從設計者所提供的大量例子和經驗中學習，從而鍛煉出驚人準確的想像及直覺。
過去一些偉大的科學家，如牛頓及愛恩斯坦，能從自己已知的知識上推敲，不用逐級推理或進行繁複實驗，就能一蹴而就，說出高深學說。當然，想像或直覺有時會出錯（特別是在學習初期），但這樣做的好處是減省漫長運算時間（如運算圍棋所有步法）及創造新知識。
跟學習圍棋一樣，未來的AlphaGo也可學習投資。首先，AlphaGo可先學習金融、會計及經濟學，發展準確直覺來判斷每一隻股票的長、中及短期表現，輔助投資者找出每隻股票的危與機。往後可為AlphaGo提供所有經濟及金融數據，並給予古今中外各種的投資例子及經驗以供學習，待AlphaGo的投資準繩度達致高水平，即可讓其出任基金經理。當AlphaGo善長於每種投資後，AlphaGo更可就不同投資者的不同回報及風險取態，來安排不同最佳組合。
相信不久將來，AlphaGo的中文譯名或可考慮為「巧快搵夠」。
以上意見基於眾多假設，讀者絕不應倚賴本文內容作出任何法律或投資安排。
浩邦金融董事
作者：梁彥穎