十全老人

近期三色台播放清裝宮廷電視劇《天命》，故事以中國歷史清朝嘉慶年間為背景，劇中人物有乾隆及和珅，都是喜歡清代歷史的觀眾所熟悉。乾隆是中國歷史上最長壽的皇帝及中國歷史上掌權時間最長的皇帝，後世對他評價毀譽參半，在位期間是滿清國力最盛的時期，高度集權，府庫充盈，八方臣服，算是盛世的顛峰。早年登基的時候，確實是勵精圖治，當時的川貴等地土地進行了整改，人口不斷增多，可是到了乾隆後期，整個清朝卻有了不一樣的變化。這一切，就得從乾隆皇帝的變化開始說起。當時乾隆皇帝特別喜愛遊玩以及欣賞古玩等等，他六次下江南，給國家經濟帶來了比較大的負擔。另一方面，當然與寵信和珅有關。

根據古籍《清宮檔案》及《滴天髓》，以及參考前人的研究，比較合乎乾隆的經歷要算是以下時辰：1711年八月十二日，酉宮借紫微貪狼對宮坐命，會左右及火星祿存，完全符合風流天子的形象和寛猛相濟的性格特質。 祿存坐命，一般較為拘謹，猜忌及私心較強。羊陀夾命，其為空宮，對身旁之人常加猜疑，處處格外小心周遭拍馬屁的小人。值得留意的是命宮符合「火貪格」和「祿馬交馳格」的條件：紫貪守命有火星同垣，再不見其餘煞曜，亦不見化忌空劫，是為「火貪格」的上格。古歌云：「貪狼遇火必英雄，指日邊庭立大功，更得福元臨廟旺，帳籲千萬虎賁門。」祿馬交馳格是指，命宮中有吉星坐守，命宮三方四正有祿存，更有天馬加會，無煞忌星沖破，即為此格。命盤中有此格局的人，財運都不錯，只是事業上多奔波勞碌，多發財異鄉或獲取遠方之財。此外命身同宮，後天也在這取態上著力經營，別無其他懸念，思想行為相當一致。

福德宮及田宅宮各主當事人的動產和不動產，乾隆的缺點就是福財線並不佳，形成武破揮霍的敗格，福德武曲為財星，故其精神享受亦必以物質享受為基礎，乾帝經常在出遊時獲得享樂。空劫同宮，那是一種既想執緊，又自覺執不緊，於是再執緊的心態循環。田宅則是太陽化權落陷，紅鸞和咸池及對宮的天梁，表示他除主國家實權外，他主要留下的，卻以藝術品及四庫全書等文化遺產為多，實際上的行政資源是很缺乏的。幸好財帛宮天相在巳宮與天馬會祿存同宮，辰宮巨門化祿來夾，構成「財蔭夾印」的結構，一生富厚祿重。

奴僕宫天機太陰，下屬時時轉換。其掌管各方面的臣子，但亦時時更換。見輔佐吉曜，同時又見煞曜者，臣子中既有忠義賢良之人，也有陰險狡詐之人，但總的來說，忠賢者相對稍遜。

1735年（乙卯年），他行經丙申大運，會齊大運祿權科及疊祿權，當年雍正去世，乾隆登基，與命盤走勢相符。這一年命宮紫微年科，雙昌曲，此二者均爲禮樂之星，吉則主科甲、婚禮、喜慶；凶則主喪禮。見破軍、左輔、右弼等吉星，破軍主巨大改變，加紫微、左輔、右弼，則主權力增大，流年紫微化科則表示在名氣上的提升。武曲天巫同躔於流年財帛宮，主有繼承事業（皇位）之象。
和珅被重用於乾隆之壬辰大運，大約六十歲後開始，和珅和乾隆差了四十歲，據說其面貌斯文姣好，可以觀其命盤60歲後的大運事業宮正好借對宮機陰，而本命宮干（丁）又使其太陰化祿和天機化科坐於本命奴僕宮內，兩人關係緊密是不證自明。大運奴僕宮借紫貪，不喜見煞忌刑耗，主下屬強頑而且不得力，甚至以怨報德；合命宮主十年與奴僕關係緊密。跟著是辛卯大運，又是紫貪守命，恰巧奴僕宮借對宮機陰，文曲運科同宮會文昌運忌，主關係不穩定。見煞曜刑耗、陰煞、天姚等，均主陰謀陷害。躔桃花、昌曲，主多酒色徵逐之交，下屬親信亦多阿諛奉承之輩。乾隆是一代英明君主，可是大貪官和珅卻橫行貪瀆了二十多年，乾隆自稱儒雅皇帝，和珅相貌俊俏且精通滿漢蒙藏四種語文，平時巧答應對、處理政務幹練決斷，都甚和乾隆心思，是乾隆晚年遇到的「得力助手」。

術數與AI人工智能

上文講過AI 醫生、可能統治世界的機器人、懂得深度學習的機器和人工智慧選股，它們都可以透過ＡＩ技術，發掘預測未知的潛力。AI深度學習越來越快，將逐漸進入人類日常生活裡，對預測未來作出貢獻。

博友問術數（算命）能否利用AI，成功預測命運？
我覺得現時玄學界中，懂得AI的人才，仍然未能短期內達到正規的發展；AI要成事必須符合最少三個條件：資料、算法（模型)，及真實的使用者體驗。首先要收集各方各面算過命運的資料：包括不同方法、不同地區人種、不同推斷結果和最後驗證及追蹤結果。這樣的大數據是存在的，但由於門派有別，而且真偽難分，能夠準確辨別成效較難。退一步可以利用已故的人物，只要知道其八字、相片和生平事跡，以現存坊間軟件或專門的算命師，用術數及統計學驗證及追蹤其準確性，從而整理資料。因此要獲得美滿成果必須有足夠人手和資金，各派高手方方面面的探討、涵蓋、包攝、驗證追蹤及準確預測結果，最後能夠提出有建設性、參考性、準確性的建議。當然最終還要有適合的超級電腦，來處理龐大的數據，以及有效的深度學習，使AI透過輸入八字或相片，成功預測未來運勢。

總而言之，就算真的相信宿命的存在，也要克服不少問題，所以AI不可能取代算命師。目前研究AI人工智能的人，皆同意藝術、哲學思考、歷史評論、取景攝影、彫塑繪畫、發想創作能力，短期內不容易被AI取代。此外，表達感情、用心思考、自我意識、生之貪戀、死之恐懼等，是人類的特質。 無庸置疑，今天的AI還完全無法破解這些人類複雜的思想，更何況受業力支配的人生。

才女

對於才女及女強人，近月算是不利；先有才女林小姐離世，亦有女強人Kate Spade因抑鬱症而自殺。每次傳來這些噩耗，我總會有莫名的傷感。不巧地，一位是象徵着70、80 年代香港ball 場風光的元老級時裝精，也是文化人。另一位是2000 年前後代表美國Preppy文化的著名時裝設計師 （同名品牌十年前已售予美國Neiman Marcus）。上一代才女張愛玲有這樣的一句話：「始終覺得漂亮是非常重要的」和「才德貌三者皆不可持。」與林小姐、Kate Spade是同一個style。

師兄傳來張小姐命盤，作為一名天才的作家，其命盤自有其出奇之處，而其身世的駁雜，也自有其命盤的缺陷。她出生於1920年9月30日，農曆八月十九日。命宮在未宮，日月坐守，又曲昌夾，太陽化祿，陀羅同宮。天賦極高，魁鋮相會，一生不乏多有工作事業上的機遇，但可惜空劫和擎羊亦同時相會，主人易起易跌，而且於流年大運不佳時，易生消極之心。文昌文曲二星夾命宮稱為「文星暗拱格」。古歌云：「文星夾命煞無侵，得此多為芹泮人，借得風雲相展處，少年龍躍出天津。」 此外，比較特別的宮位是丑，會四煞、天同化忌及桃花諸曜…

張小姐出生後不久，父母即因性格不合及其它原因而導致婚姻亮起紅燈。父母宮貪狼與桃花諸曜同度，見天虛、天刑、陰煞和天姚，主有刑剋。傳其母無法容忍丈夫吸食鴉片、嫖妓、娶姨太太，更看不慣他無所作為，最終兩人的婚姻破裂。按時間1924年母親黃素瓊撇下子女赴英國留學，父親張志沂遂將所納之外室接到家中，並沉迷於鴉片。
從上面來看，張的少時是不幸的，這點，從其福德宮天機巨門在酉可以看出，除了羊陀和空劫之外，還會上天同化忌，帶有一種破碎的景象。行第一運時是癸未大運，流曜天魁、文昌必在卯宮，是為「文魁在野」。文昌星，一般人理解為讀書能力，或科名，文昌得天魁，想當然理解為中狀元、考第一之類。其實文昌的本義，是指理性思維，文魁即卓爾不凡的理性思維，在張愛玲的首運出現，表示她童年已奠定寫作才華的根基。文魁不一定指文才，它不過泛指非凡的思考力，用於張愛玲，是大才女也。

破軍運祿每多幅度變動，其變動常出入意表。會雙祿存，即可使變動較爲穩定，在最壞的情況下亦不致發生徹底挫敗。而且無論如何變動，結果一定比未變前爲好。由於這些原因，破軍最喜化祿。破軍化祿，貪狼化忌必然守父母宮，主與父母疏離，更見刑煞諸曜，主有刑剋。
從張的傳記中，被父親責打，並拘禁半年發生在第二運壬午大運，武曲天府坐守，武曲運忌，又會了運羊陀，運事業紫微運權，加之天賦本身較高學業方面無虧。

張在文壇大紅大紫時，所走的十年大運正是辛運。此運文曲化科，文昌化忌，一般來說，可以表徵爲讀書聰明，但處事則易聰明自用。在求學階段，則表徵爲對外語的興趣較大，看來似乎對寫作思維不利，中州著重星曜本質，即文昌化忌，因上所述，即理性轉弱；文曲化科，指眼耳鼻舌身的感官力擴張。文人走辛運，假如寫的是分析或考證類文章，文昌化忌應該不是好事，但張愛玲當時寫的東西，風格上恰巧就是「文曲化科，文昌化忌」----她喜歡開外掛，鋪張出人意表的比喻，「兀自燃燒的句子」，用字偏向目迷五色的穠艷，即使離題萬丈也在所不惜，不就是重感性而輕理智嗎？她在童年已打好文魁的穩固根基，所以這個運文昌化忌，思維也依然比一般人強，文曲擴張，則令她五官感受更闊大，剛好成就了她的「張腔」。第一次婚姻亦發生在辛運，天同坐守的宮位，辛使巨門化祿、太陽化權、文曲化科、文昌化忌，紅鸞天喜在借安星後，也均會到，按理照說挺不錯，但可惜宮位也過於駁雜，而相遇的胡蘭成先生也恰好于丁未年出生，利用太歲入卦法，丁干使巨門化忌借入其大運的夫妻卯宮中，相片的愛戀不長，即因胡生的花心而埋下禍端。
張的晚年也很不穩定，六七十歲段運遇日月照守的己丑大運，會運羊陀，大運事業宮化忌相沖，文曲運忌，其基本爲劣化文曲的擴張本質，由是而生起挫折。文曲表現爲文書，契約，化忌則爲文書失誤，常因此引致麻煩，或甚至遭受損失。傳其搬家180來次，可見生活除了奔波外，還有艱辛。
1995乙亥年行戊子大運，生年、大運、流年化忌三忌會入流年福德丑宮，因為動脈硬化心血管病，於美國加州洛杉磯市西木區羅徹斯特大道的公寓去世，享壽74歲。

恐龍命運的選擇

打從九十年代第一套的《侏羅紀公園》，跟著一系列的《侏羅紀》，對上是三年前的《侏羅紀世界》，史前絕種恐龍為了滿足人類的欲望，毫無選擇地復活於完全不屬於自己的陌生境界，然後又因人類高估自己而製造的爛攤子，被棄置於一個於世隔絕的角落，《侏羅紀世界：迷失國度》保持著《侏羅紀》系列的主調，基於人類重複犯錯的本性，今集大膽地開拓嶄新領域， 以感同身受的方式，試圖給人類一記重重教訓。

《迷失國度》承接上集混種恐龍兇王龍(Indominus Rex)的失控，恐龍主題樂園永久封閉，大批基因復生的恐龍，被放逐於努布拉島，直至島上的火山即將爆發，引發兩難局面：「任由恐龍自生自滅？還是出手拯救？」Claire(拜絲黛麗侯活飾)因樂園大禍而深感悔疚，致力保護恐龍，他獲神秘富豪支持展開營救行動，而「馴龍師」Owen(基斯柏特飾)擔心他訓練的速龍(Velociraptor) Blue的安危，兩人冒險將島上的恐龍運送離開，卻發現活捉聰明、攻擊力強兼具服從性的Blue，才是行動目標。面對來勢洶洶的熔岩，兩人自身難保，眼白白看著部分恐龍被熔岩殲滅，而能夠活命離開的恐龍，則全被困在鐵籠裡運走，獲救與毀滅，都非恐龍所願。一隻不被選中，９米高的腕龍(Brachiosaurus)，在岸邊葬身於熔岩大火中，成為一幅令人難忘及惋惜的圖像。

今集繼續由史提芬史匹堡監製，上集導演哥連卓法羅(Colin Tervorrow)兼任編劇和監製，導演筒則交予西班牙導演J.A. Bayona，導演拍過恐怖片《凶宅兒魂》和災難片《海嘯奇蹟》等，為恐龍片增添懸疑恐怖元素。影片開首已是人類措手不及的龍出沒注意，接著是不可或缺的森林追逐，一場爭分奪秒的水底營救，險象環生；在運送麻醉「龍體」的航程裡，加插為B l u e 做手術的場面，驚險妙趣，亦見男女主角的默契；壓軸戲肉是富豪大宅密室困獸鬥，對於看慣哥斯拉、猿人、金剛等異獸的一代，驚嚇感縱難超越當年，但鬼影幢幢，仍能營造另類驚悚感，全片緊湊刺激。觀眾熟悉的Blue和暴龍，以及新登場的基因改造兇王迅猛龍(Indoraptor)，都有實體機械恐龍現場拍攝，栩栩如生，令人與恐龍的交流更具真實感。

適逢今年是首集《侏羅紀公園》的25周年紀念，《迷失國度》有很多呼應經典的致敬位，作為忠實「侏粉」的我沒有失望，而數學家Dr. Ian Malcolm(謝夫高拔林飾)亦會回歸，貫徹反對人類干預和操控大自然的立場，戲份雖不多，但他在參議院的一席話，已暗示劇情走向，這次恐龍由娛樂大使變成戰爭武器，當人類自以為改寫恐龍絕種的厄運，卻忘記生命總會掙脫捆鎖，找到出路，追尋命運自決。在侏羅紀的世界裡，恐龍與小孩子必不可少，上集全靠弟弟提出需要「更多牙齒」，才能以龍制龍殺滅I-Rex，今次加入小女孩美思，她同樣跟所有出現的恐龍一樣，是基因複製出來，她也是扭轉劇情的關鍵，按開門鍵，決定恐龍被滅絕與複製的命運，延伸生命價值孰輕孰重的思考，出人意表的結局，將帶領《侏羅紀》系列走往截然不同的方向，雖略有「玩大咗」之感，但走出戲院，心裡仍會猜想「點收科？」，然後乖乖回家等系列的下回分解。

幕後黑手

記得2016年農曆新年旺角暴動發生後，當時那段日子會想起六七暴動，會想起寫著「同胞勿近」嘅菠蘿， 猶有餘愧。幸好兩年多再沒有發生同類大型活動，兼且犯事者紛紛被捕及依法判刑，香港繼續平平安安。不過…那些幕後黑手不見受罰！他們基本上都潛了水。
譴責暴力，不敢；讚賞暴力，又做不出；眼白白看着警察被追打，頭破血流，他們心知肚明，火已燒過了頭。有人零星落索地譴責，更多是藏頭露尾地不予置評，火燒得正旺時，任何支持暴力的聲音都是政治負資產，所以二零一六年旺暴之後的幾星期，我未聽過有人敢形容暴徒為英雄。
慶幸香港人善忘，兩年足夠令大家忘掉一切。同一件事、同一班人、同一種行為，當日反對派不敢宣諸於口的忌諱，今日竟變成大鑼大鼓的英雄故事，「為香港犧牲」、「敢承擔的青年」……有人甚至形容暴動領袖梁天琦為「風華正茂的熱血青年」。
一班幕後主腦，除了潑火，還是潑火，反正子女是別人的，我一家大小，繼續錦衣肉食，自己的兒女是用來疼的，人家的孩子是用來賣的，人世間的歹毒，莫過於此。
記得毛澤東主席的往事記載，他是反對派經常口誅筆伐的革命者，然而，這個被他們鄙視的前人，為了理想，首先犧牲了自己的家庭，太太楊開慧、弟弟毛澤民毛澤覃、兒子毛岸英、堂妹毛澤建、侄兒毛楚雄，一個一個家人，死在革命的路上，於是你明白，為甚麼毛澤東會有這麼多追隨者，因為他身體力行地身先士卒演繹犧牲。
回頭看看香港的所謂革命者，李柱銘、戴耀廷、黎智英、陳方安生、李卓人、梁家傑……哪一個的兒女身在牢獄？哪一個的家人帶隊衝鋒？別說掟磚堵路，連靜坐示威都不見影。
到底，是你們的理念感動不了孩子？還是你們剝削了子女為社會拋頭顱灑熱血的機會？抑或，你們根本知道那是一個火坑、一條死路？真的要向那些「灑熱血，拋頭顱」的年青人說句，他們所作所為，根本不值一試，他們不應相信別人的歪理，因為這些歪理產生的行動，會導致抱憾終生。

人工智慧選股(AIEQ)

上文講過AI 醫生、可能統治世界的機器人和懂得深度學習的機器，它們都利用ＡＩ技術，去年首隻聲稱使用人工智慧選股的AI Powered Equity ETF (AIEQ) 在紐交所推出，兩個交易日就輕鬆跑贏美股大盤。與傳統的追蹤指數的被動型ETF不同，該基金為主動型管理ETF，追求資產增值與超額收益。

 根據公開信息，AIEQ為ETF Managers Trust的旗下的基金之一，由ETF Managers LLC作為投資顧問 (investment adviser) 管理。AIEQ的投資策略是基於EquBot公司開發的量化模型生成，後者是IBM創業企業全球扶持計畫旗下的公司，由IBM Watson超級電腦提供技術支援。

AIEQ對美國股票和房地產投資信託基金 (REITs)最近十年的歷史資料進行分析，並挑選30-70間在未來12個月具有超額收益機會的公司進行投資。其目標是在風險對標美股市場的前提下最大化收益。 

截至2018年5月18日，推出7個月，AIEQ的資產管理規模已經超過1.3億美元，錄得投資收益10.35%，年化波動率為16.02%，最大回撤為9.75%。與之相比，同期標普500指數的收益為7.17%，年化波動率14.97%，最大回撤為10.10%。

為進一步分析AIEQ的表現，分析員將其自推出以來的表現按每個自然月進行劃分，分別計算當期AIEQ的收益，同期標普500指數的收益，AIEQ相較於標普500指數的超額收益，以及AIEQ與標普500指數的相關性。如下表。

自去年10月18日推出至10月底，AIEQ錄得收益-1.27%，較標普500指數的0.58%收益輸1.85%。次月，AIEQ錄得收益2.57%，但仍輸標普500指數0.50%，同期標普500指數的收益為3.07%。

但自2017年12月開始，AIEQ已連續五個自然月錄得超額收益，且今年3月和4月的超額收益顯著上升，分別為0.97%和1.51%。在還未結束的5月，至18日，AIEQ已較同期的標普500指數錄得2.76%的超額收益。

正如EquBot的創始團隊在彭博的訪談中提到，EquBot的量化模型利用了機器學習的技術，隨著時間的推移，量化模型將不斷根據此前輸出結果的回饋進行學習，提升自身的表現。這正與表中隨著AIEQ上市時間越長，其較標普500指數的超額收益越大的現象互相印證。

當然，AIEQ的實際操盤時間仍然較短，其學習能力是否能持續也有待進一步驗證。

一位財經記者曾經表示：「現在大家對於AI的定義就存在偏差，認為AI基金就是基於對過去的分析，以固定的假設來預測固定的未來走勢，或是簡單地做量化交易，但真正的AI基金是：1）基於動態的假設來預測動態的未來；2）在獲得有限資訊的情況下，就能比人更快、更精准地預測未來；3）進一步預測或量化行為金融。這些在中長期仍很難實現。更諷刺的是，最初AI的終極追求就是要讓冰冷的機器像人一樣有炙熱的感情，而AlphaGo之所以能戰勝人類圍棋頂尖高手，恰恰是因為它沒有情感和感覺，因此疲憊、後悔、遲疑對它而言都不存在。」

事實上 專責分析員發現，AIEQ與標普500指數具有強相關性。尤其是自2017年12月開始，其每個自然月的相關性均高於0.80，甚至一度接近0.99。自推出至今，AIEQ相較於標普500指數的貝塔係數為1.0034。

綜上，AIEQ的表現也和它所陳述的投資目標一致，即在對標美股大市的波動性的前提下，為投資者賺取超額收益。

在AIEQ的宣傳材料中，其最強調的一點便是其大資料處理能力。利用人工智慧技術，AIEQ背後的量化模型每天可處理超過一百萬條信息，用於對美國逾6000間公司搭建預測模型。每天，量化模型也會根據當時的經濟情況，市場趨勢以及市場主要事件，對預測模型的結果的可能性進行調整。

可能處於保密的原因，AIEQ並未對其的投資策略作更加深入的介紹。例如，其量化模型每天處理的一百萬條資訊，包含什麼類型的資料？包括資料的來源、資料的清洗、資料品質的把控等，都未做進一步的披露。

 對於量化模型而言，輸入的資料是至關重要的。只有輸入的資料是真實的、有效的，才能確保輸出的結果有意義。大家選擇相信AIEQ的實力，但從目前公開的資料來看，它並未在這方面進行足夠的披露。

儘管引發爭議，AIEQ的推出以及其資產管理規模的迅速增長也反映了金融市場對人工智慧在投資管理應用的期盼與肯定。具備“自學”能力的量化模型，能否長期跑贏大市？大家不敢妄下結論，但是可以預見的是， 隨著大資料的不斷積累和機器學習能力的深入，人工智慧在投資領域將愈來愈強。

AI攻克了國際象棋，圍棋，總算輪到金融市場了。目前來看亞洲必將是AI的兵家必爭之地—東方投資者對於主動投資的熱愛，也將促使這一領域發生變革。而中國的A股市場風格多變，散戶居多的特點，將為機器學習持續監控，跟蹤輪轉，快速調倉提供一篇沃壤。未來已來，誰將是最早推出中國版AIEQ的選手？讓大家拭目以待。

自我學習

人工智能（AI）是指人類製造出來的機器所表現出來的智慧，它從早期是以更聰明的機器手臂取代工廠裏的勞工，到機器學習過濾垃圾郵件，分析我們的行為並且投放相關的廣告，近年由於深度學習技術的突破，無人車即將取代司機，甚至靠腦力的白領工作都岌岌可危，到底什麼是機器學習？什麼又是深度學習呢？

我們常常聽到的「機器學習」是屬於人工智能的一部分，另外「深度學習」又屬於機器學習的一種，如下圖所示：一種多層非性線變換，將輸入資料進行演算分析，得出要學習結果。

機器學習

顧名思義機器學習就是要讓機器（電腦）像人類一樣具有學習的能力，要了解機器學習，就先回頭看看人類學習的過程，人類是如何學會辨識一隻貓的？大致上可以分為「訓練」與「預測」兩個步驟：

訓練：小時候父母帶着我們看標註了動物名字的圖片，我們看到一隻小動物有四隻腳、尖耳朵、長鬍子等，對照圖片上的文字就知道這是貓，如果我們不小心把老虎的照片當成貓，父母會糾正我們，因此我們就自然地學會辨識貓了，這就是我們學習的過程，也可以說是父母在「訓練」我們。

預測：等我們學會了辨識貓，下回去動物園看到一隻有四隻腳、尖耳朵、長鬍子的小動物，我們就知道這是貓，如果我們不小心又把老虎當成貓，父母會再次糾正我們，或者我們自己反覆比較發現其實老虎和貓是不同的，即使父母沒有告訴我們，這個是我們判斷的過程，也可以說是我們在「預測」事物。

機器學習的分類

機器學習和人類學習的過程類似，要先進行「分類」，才能分析理解並且進行判斷，最後才能採取行動， 分類的過程其實就是一種「是非題」（Yes 或No），例如：這一張照片「是」貓或「非」貓。機器學習是由電腦執行程式自行學習，一邊處理大量資料，一邊自動學會分類方式，就如同人類在學習一樣，因此機器學習就是在進行資料處理。

機器學習的種類

監督式學習：所有資料都有標準答案，可以提供機器學習在輸出時判斷誤差使用，預測時比較精準，就好像模擬考有提供答案，學生考後可以比對誤差，這樣聯考時成績會比較好。例如：我們任意選出100張照片並且「標註」哪些是貓哪些是狗，輸入電腦後讓電腦學習認識貓與狗的外觀，因為照片已經標註了，因此電腦只要把照片內的「特徵」取出來，將來在做預測時只要尋找這個特徵（四隻腳、尖耳朵、長鬍子）就可以辨識貓了！這種方法等於是人工「分類」，對電腦而言最簡單，但是對人類來說最辛苦。

非監督式學習：所有資料都沒有標準答案，無法提供機器學習輸出判斷誤差使用，機器必須自己尋找答案，預測時比較不準，就好像模擬考沒有提供答案，學生考後無法比對誤差，這樣聯考時成績會比較差。例如：選出100張照片但是沒有標註，輸入電腦後讓電腦學習認識貓與狗的外觀，因沒有標註，因此電腦必須自己嘗試把照片內的「特徵」取出來，同時自己進行「分類」，將來在做預測時只要尋找這個特徵（四隻腳、尖耳朵、長鬍子）就可以辨識是「哪類動物」了！這種方法不必人工分類，對人類來說最簡單，但是對電腦來說最辛苦，而且判斷誤差比較大。

半監督式學習：小部分資料有標準答案，可提供機器學習輸出判斷誤差使用；大部分資料沒有標準答案，機器必須自己尋找答案，等於是結合監督式與非監督式學習的優點。例如：選出100張照片，其中10張標註哪些是貓哪些是狗，輸入電腦後讓電腦學習認識貓與狗的外觀，電腦只要把照片內的特徵取出來，再自己嘗試把另外90張照片內的特徵取出來，同時自己進行分類。這種方法只需要少量的人工分類，又可以讓預測時比較精準，是目前最常使用的一種方式。

機器的訓練與預測

要讓機器（電腦）像人類一樣具有學習與判斷的能力，就要把人類大腦學習與判斷的流程轉移到機器（電腦），基本就是運用數據進行「訓練」與「預測」，包括下列4個步驟：

獲取數據：人類的大腦經由眼耳鼻舌皮膚收集大量的數據，才能進行分析與處理，機器學習也必須先收集大量的數據進行訓練。

分析數據：人類的大腦分析收集到的數據找出可能的規則，例如：下雨之後某個溫度與濕度下會出現彩虹，彩虹出現在與太陽相反的方向等。

建立模型：人類的大腦找出可能的規則後，會利用這個規則來建立「模型」，例如：下雨之後某個溫度與濕度、與太陽相反的方向等，就是大腦經由學習而來的經驗，機器學習裏的「模型」有點類似我們所謂的「經驗」。
預測未來：等學習完成了，再將新的數據輸入模型就可以預測未來，例如：以後只要下雨，溫度與濕度達到標準，就可以預測與太陽相反的方向就可能會看到彩虹。

機器人統治世界

上文講開人工智能（AI）如何睇病，是一件好事，病人多個選擇。但以往提過霍金言論，他在二零零二年第二次訪問中國時，曾到長城遊覽，並且命所有隨同人員離開，讓他孤身一人留在長城上思索了好長的一段時間。究竟他當時在想甚麼，恐怕已無人知曉了，但霍金是《時間簡史》的作者，其厚重的歷史感直追至宇宙的起源，而長城本身便是人類歷史的一個符號，想來他所思所想，也許與宇宙及人類歷史有關。
霍金並不是對人類很樂觀的人，他曾斷言，地球暖化，不到一千年地球已不適合人類生存。對於人工智能，他認為雖可對人類有益，但也可能控制甚至摧毀人類。
這倒是個有趣的問題。若問人工智能或機械人的專家，他們大多會指出發展人工智能的困難及科技的局限，電腦與機械人終究與人類不同。雖則如此，會否機械人將在多種思維能力上超越人類，甚至奴役人類，科幻小說中的情景會變成現實？若然如此，拔掉電腦的插蘇，令其失去動力，豈非便可使人類不戰而勝？將來的機械人若是如此蠢笨，當然不會對人類有甚麼威脅，但現時的人工智能已可做到自我學習(machine learning)，連圍棋這門人類最複雜的智力遊戲也可大敗最頂尖的高手，機械人的智慧豈容低估。
若「拔不掉插蘇」，還有兩個問題：一是人類有無足夠的能力造得出比人類聰明的機器？二是就算人類有此能耐，為何會肯造出可能奴役或催毀自己的機械人？
第一個問題容易答，機械人能夠互相學習，其進步速度可以比人類互相學習更快。圍棋棋局變化之多，遠遠超越了全宇宙原子的總數量（圍棋棋局共有三百六十一階乘（factorial）361!個變化，比宇宙中原子總量多出多少倍？是十以後多加四百四十個零），能駕馭到圍棋的機器，若要自行設計出更卓越的機器人，並且一代比一代進步，有何不可？
第二個問題倒是與經濟學及人性都有關係。經濟學中有「二囚困局」的命題，兩名囚犯被隔離審問，任何一人若肯提供證據檢控另一人便可獲減刑。雖然大家都明白，雙方若爭相爆料，最終結果會對二人都不利，但博弈論的分析卻是二人都大有誘因選擇爆料之路。
同樣道理，我們可設身處地考量一個機械人設計者的利益，假設他知道自己能夠造得出一個比自己更聰明的機械人，而對手一樣有此能耐，他會自己搶先造出來，還是讓對手先造，還是與對手協議大家都不造？發生機會最低的，恐怕是任由競爭對手先造，讓其奪取到榮譽與商業回報，自己則斯人獨憔悴，默默無聞。大家溝通互不先造，也並不可靠，誰能保證對手或新加入的另一些對手不會視協議如無物，先拔頭籌？
我們大可據此推測，機器人統治世界的機會的確存在，除非國際上開始設立嚴格的監察制度防止此事，監察範圍應包括導入機械人腦中的倫理觀念。

機器人醫生“沃森”

近期港股比較重視醫藥行業，不少股評人認為行業「強者恒強」的趨勢不變，繼續推薦龍頭產業，其中一隻是沃森生物(300142.SZ)。看見沃森這個名字，一定與IBM超級電腦「沃森」（Watson）聯繫起來，它可以獨立看病。超級電腦「沃森」曾為醫生提供過幫助，但通常只是通過分析資料庫來提供建議。但現在，它卻已經可以獨自診斷病人，或者查看他們的醫學影像資料。
不過，數據缺失、格式不同一、難以採集、無法判斷數據背後真正的意義等，這些問題無疑將是沃森等AI在未來所面臨的挑戰。

蓋茨曾經說過，人工智能（AI）會是人類未來發展的一件“大事”。目前，AI技術已經憑借其巨大的潛力和能力，在各個領域展現出了造福人類的可能性。醫療領域，更是人工智能直接造福人類的核心領域之一。英國《自然》雜誌的一篇癌症相關研究論文指出，利用深度學習算法來根據照片分類皮膚癌的AI系統，表現不亞於專業臨床醫生。從最簡單的手機App到最複雜的診斷任務，AI正依靠強大的算法處理著幾十年積累下來的醫學研究數據庫，不斷為人類的生命健康保駕護航。

去年11月，Google的研究人員在《美國醫學會雜誌》（JAMA）上發表了一篇論文，表明Google經過大量眼底圖像數據訓練的深度學習算法，可以在診斷糖尿病性視網膜病變上，具有90% 以上的高準確性。Google方面宣佈已將本用於翻譯和圖像識別 的消費級機器學習技術，應用到了醫療領域。

7月14日，阿里雲人工智能ET奪得肺結節診斷世界冠軍。

目前，這一技術已經集成到阿里雲ET醫療大腦中。ET醫療大腦可在精准醫療、醫學影像、藥效挖掘、新藥研發、健康管理、可穿戴設備等領域承擔醫生助手角色，並已在肺癌、宮頸癌、甲狀腺癌等領域實現突破。

病了就去看 AI 醫生，已不是天方夜譚。IBM花費重金開發的人工智能“Watson”沃森早已聲名在外。這位機器人醫生曾經在美國的智力競賽《危險邊緣》中打敗過人類冠軍，在日本僅用10分鐘就確診了一例罕見白血病並提供個性化的診療方案，在印度為一名晚期癌症患者找到了診斷方案……在進入中國市場後，沃森在天津的義診現場同樣表現非凡。

在得到天津市第三中心醫院的腫瘤科主任吳塵軒描述的患者病情信息後，沃森僅用10秒便為這位胃癌局部晚期患者給出了詳盡的治療方案分析。“這與醫生給出的治療方案完全一致，即通過化療將腫瘤縮小後再進行手術。” 吳塵軒表示。

不過，在得天獨厚的優勢背後，沃森等人工智能醫生的發展也遇到阻礙。對諸多研究機構來說，巨額支出無疑是最大的障礙。

據得克薩斯大學行政系統公佈的一份審計結果顯示，IBM 沃森醫療和MD安德森的合作自2013年10月啓動以來，MD安德森已經為此投資超過6200萬美元。報告稱：“本報告所述結果不應被解釋為對其系統在當前狀態的科學基礎或能力的意見。”簡單來說，就是沃森並非是功能不行，而是“燒錢太快”。

沃森為何會如此迅速地“燒錢”呢？原來，開發AI醫療需要特定類型的數據，這些數據通常要麼非常緊缺，要麼難以訪問。這也直接導致了這些數據的價格不會低，從而拉高了成本。這不是沃森獨有的問題，而是整個醫療機器學習領域面臨的通病。

正如AlphaGo通過不斷研究棋譜和與自己、名家下棋來不斷進步一樣，沃森也是通過不斷地調整其內部程序來“學習”，並對一些問題給出它判斷最接近正確的答案（例如，哪張放射影像上顯示了腫瘤）。在訓練過程中，正確的答案必須是已知的，這樣系統才能不斷得到正確的反饋。系統所訓練的問題越多，其正確率就會越高，如此機器便能學習在特定問題上的診斷（如通過 X 光影像判定惡性腫瘤）。

事實上，數據缺失、格式不同一、難以採集、無法判斷數 據背後真正的意義等，這些問題無疑將是沃森等AI在未來所面臨的挑戰。這也導致短期內，沃森這樣的AI“醫生”並不能取代傳統意義上真正的人類醫生。上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院腫瘤科主任王理偉表示，“沃森被動地接收輸入的信息，但並不具備自我甄別能力與動態觀察能力。所以未來此類醫療機器人若能參與到診療過程中，很重要的一點就是必須確保第一手資料的完備準確。因此，將其稱為學習軟件更為恰當。”　　

王理偉指出，一個醫生對具體患者的診斷，往往需要結合檢查數據、基礎疾病、病史、並發症等多因素綜合考慮。“比如胃癌患者可能有潛在的心肺功能或腎功能障礙，還有糖尿病等基礎代謝問題，我們在日常診療中可以結合多學科會診給出妥善方案，對於機器人而言，從海量的現有知識中找到應對個體患者的方案，很大程度上依賴了信息系統的高度完善。”　　的確，患者是否有吸毒等不良習慣，飲食是否健康安全，是否擁有清新空氣和優質水源等等，這些都是一個真正醫生應該考慮的因素，而這也往往是數據的空白——目前，幾乎沒有任何醫療機構能可靠地獲取大部分患者的此類數據，許多醫院甚至連電子化的信息系統都沒能投入使用。但可以預見的是，當決定健康的社會因素和並發症、病史等問題在信息系統的進一步發展和普及下得到解決之後，沃森憑借其巨大的數據庫及強勁的計算能力支撐，在診斷疑難雜症等領域將給人類醫生提供很大的幫助。

隨時隨地的“健康管家” ，除了沃森等類似於AlphaGo的超級智能輔助診療之外，健康管理和便攜設備無疑也是 AI 發展下取得突破的應用方式。

通過AI系統的應用來達到健康管理的目的在國外並不罕見。例如Alme Health Coach系統能通過人工智能技術評估慢性病病人的狀態，協助患者規劃日常的飲食起居。它更像是一位“機器人護士”，通過瞭解病人飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣，利用人工智能對數據進行處理並對疾病整體狀態進行評估，最終給出個性化健康管理方案。此外，它還能幫助病人規劃健康安排，監控睡眠，提供藥物和測試提醒，甚至可以反向推導出病人不依從建議的心理。這套系統的潛力在於它能夠以一種浸入式的方式無微不至地幫助慢性病患者養成更健康的生活方式。不僅如此，AI系統使得可穿戴設備、智能手機、電子病歷等功能得以整合。

通過AI技術和大數據應用，人類對於糖尿病的控制也在不斷發展。曾幾何時，糖尿病令無數“糖友”苦不堪言。作為最可怕的慢性病之一，近年來，指尖抽血的不斷發展使得隨時隨地監控血糖成為了可能，不過用戶每天被迫扎8-10次手指，才能獲得可供參考的血糖數據。這種痛苦的過程讓許多人望而生畏，甚至甘願放棄。但隨著新的動態技術被引進，指尖采血的痛苦過程將完全被擯棄，使用者只需掃描置於手臂上部背側的傳感器，就可實時監測血糖。

“糖尿病不再是病，”微糖CEO馮燕飛如是說。作為國內首家將“動態技術”引進的數字醫療服務企業，馮燕飛做了個形象的比喻：“變革性的‘動態技術’將完全改變人們對糖尿病的看法，借助這類科學技術，糖尿病患者就像為自己的身體‘安裝了車燈’，可以讓自己安全地駕馭自己的身體，而這樣的微糖服務中心，就好比是一所駕校，提供整體解決方案。”微糖的客戶只需掃描置於手臂上部背側硬幣大小的傳感器，就可實現對於血糖的實時監測。通過傳感器的實時測量，微糖可以在1分鐘獲得1個血糖數據。連續14天所獲得的不間斷數據所形成的連續的、如心電圖一樣的動態血糖圖譜，專業人士可以清晰地觀察到“糖友”血糖值的波峰和波谷，一旦這些波峰、波谷超出了正常的帶狀區間，就會為“糖友”提供專業指導，讓其通過飲食、鍛煉、藥物等方式將血糖調理回歸到合理的健康空間。由此，糖友可輕鬆避免因血糖過高或過低而產生危險。

算命和宿命論的回應

上文學者用的命題，我在大學時於邏輯學和統計學也學過，在統計假設測試中, p值或概率值是給定統計模型的概率，其中涉及一個名詞”假設(hypothesis)”，定義為“對觀察或現像的暫時解釋，可以通過進一步調查來驗證”。 這意味著一個假設是一個即將被證明的理論的墊腳石。 對於被認為是科學的假設，必須通過科學方法來證明。 像生活中的其他事情一樣，有很多途徑可以達到同樣的目的。 讓我們來看看在試圖證明一個觀察或現像時可以採用的不同類型的假設。

首先必須明白獨立和因變量的定義。 簡而言之，獨立變量是原因，因變量是效應。 獨立變量可以改變，而因變量是你正在觀察的變化。 例如：口沒遮攔的特朗普於2019年內下台。 在這裡，獨立變量是口沒遮攔的特朗普，因變量是2019年內下台。

六種最常見的假設形式是：

簡單的假設
複雜假設
經驗假說
空假設（由“Ho”表示）
替代假說（以“H1”表示）
邏輯假設
統計假設

一個簡單的假設是預測兩個變量之間的關係：獨立變量和因變量。

用空假設：口沒遮攔的特朗普不會在2019年內下台
用替代假說：口沒遮攔的特朗普於2019年內下台

空假設是一個我們希望通過實際觀察值去推翻的假設。如果空假設是不對的，我們觀察到一個叫p值來量化這種可能性。p值越小，推翻空假設的力度越大。我們可以用以上的假設驗證它的可能性， 為了找出答案，所需要的只是一個初步的假設，這個假設是明確的，建立在真相之上，並且能夠承受廣泛的研究和實驗。 找出你的獨立和因變量的可能性，舉例找出美國口沒遮攔的總統能夠在任有多久，其他民主國家又如何？國營主管又如何？利用對應系數p值就可以找到概率的數值。舉例從５０個樣本中（數據欠奉），在a=0.05時，概率＞0.95，就拒絕空假設，說明驗證顯著！即口沒遮攔的特朗普在2019年內下台。

術數方法比較簡單，知道特朗普的八字和面相，用不同方法（斗數、子平或占卜）就可以。當然可以從不同算命師及方法，取大量樣本，預測特朗普在那年下台，舉例在百多個樣本中（數據欠奉）：用Z-測試，ｚ＝距1/1/2018下台的年數　　P(1.16<ｚ≤3.55)= 2.16　　機率=0.8934   也可以拒絕空假設，說明驗證顯著！即口沒遮攔的特朗普在2019年內下台。

最後得到的結論當然要與真實的「2019年特朗普會否下台」比較，得出算命和宿命論是否有關。

曾經有學易者利用統計學驗證周易的準繩度，結論是正面的，詮釋準確程度多少視乎解說者的資歷和是否具備足夠人生歷練有關。該位學者更指出，卜者決疑也。只有有疑惑的時候才占卜。他進一步指出當明顯的事情是不需要占卜的。真正讀易經的人是不用易經來占卜的。正所謂善易者不占。為什麼呢？因為易經講的就是規律和法則。你明白了人世的規律和法則，你自己就能判別吉凶，作出明智的選擇。因此回應前文同學提出不信占卜算命冇問題，但易經真的可以幫助我們對決疑之事，作出明智的選擇，占卜算命只是多一重的手法。

其實早前博文已証明我一向反對宿命，基於命運可隨行為而有所浮沉，行善積德，行惡失德。對於上文末段學者說：「如果不相信命數，就沒有理由找人算命，可是，不少人卻是為了趨吉避凶而找人算命，他們大概沒有想過：若是命數如此，就不能改變；若可改變，那又怎說得上是命數？又怎知道本來是"命定"這樣，現在可以如此這般改變？」本人不敢苟同，因為根據中州派紫微斗數，算命師推斷運程時要考慮每段十年大運、流年中不同際遇和決定，利用上文下理找出相應的脈絡。其中不同的決定會影響下一回的際遇。

舉例某女士遭遇眼疾的困擾，她的原局有貪狼化忌和天哭、天月.. ... . 等會照； 配合呼應的是太陽與陰煞同宮， 另一組坐於辰宮為福德宮、身宮的火星、天刑、巨門化權， 為身、心的勞翳。她走甲運，驚動了太陽那組， 成為了羊陀夾太陽化忌；乙運驚動了貪狼那組變成另一項羊陀夾貪狼忌；到丙運又驚動另一顆關乎色彩的廉貞，化忌使其色彩褪減；這些因大運的變化而令某種不受歡迎的現象持續和積累， 的確容易令人疲累。其間如果算命者勸導命主於這個丙運中耐心就醫， 福德宮的天梁、擎羊， 總帶有積極和解厄的能力。反之因身心疲累而自暴自棄，錯過就醫良機，則到丁運更百病纏身，後果堪虞！

總而言之，佛教不認為宿命論是必然的，算命者所說的命中注定不是必然的，不過對於身負重業的人，或不思精進的人，或不聽勸告的人，他的未來被算命師推算出，但不接納友善的方法趨吉避凶，結果命運真的一絲不變。有人曾經講過：「即使有術數高手能讓我知道自己傳記未來的部份，我也是不願意知道的，理由很簡單：如果未來的是好事，預先知道了，到時便沒有驚喜，滿足感大減；如果未來的是壞事，預先知道了，只會過早擔憂和害怕，不划算。」當然假如宿命論是不對的，又或者命運可以趨吉避凶，當事人或許改變初衷。

算命和宿命

早前移民外地同學問我點解讀理科又學易經，我話其實在中大上教育文憑哲學課時，老教授教我們的；我反問他信不信占卜算命這回事，他答：「唔信！」他更補充了幾句：「但也不會全盤否定，因為宿命論有可能是對的，而且我們對天地宇宙所知不多。」
這一答，便令我記起以前有位學者說過：「算命和宿命論是有關係的，假如宿命論是錯的，便沒有可算之命，各種算命方法不過是複雜程度不同的符號運算遊戲而已，信不信也是無。另一方面，即使宿命論是對的，也不表示命可算；即使命可算，也不表示人類已掌握了算命之術。因此，雖然我對算命不是全盤否定，卻始終是抱着懷疑態度…

我說的宿命論，跟怪力亂神完全無關，既不是指神祇命定每個人的一生，也不是指其他超自然的神秘力量決定命運；這種宿命論，是在哲學裏討論的，可以稱為＂邏輯的宿命論＂，亞里士多德是第一個明確地討論這個問題的哲學家，往後亦不斷有哲學家討論。我教的形上學課包括了這問題，指定讀物的其中一篇論文是在2011年發表的；由此可見這個問題還沒有定論，我說”（邏輯的）宿命論可能是對的”，其實不過是指這沒有定論的情況。邏輯的宿命論基於一個相當簡單的理解：任何命題p，一是p為真，一是它的否定（-p）為真；這在邏輯上稱為"排中律（the law of excluded middle）"，即（p v-p）必然為真。

今天看看以下這兩個這命題：「特朗普於2019年下台」和「特朗普不是在2019年下台」。如果「特朗普於2019年下台」不是真的，那麼，它的否定便為真；同理，如果「特朗普不是在2019年下台」並不為真，那麼，它的否定便是真的。我們不知道這兩個命題哪一個為真，因為2019年在我們的未來，但這只是我們在時間上的認知限制（我們不知道未來的事），不影響這兩個命題其中一個為真這一事實；如果有算命這回事，懂得算命就是衝破這認知限制。
假設「特朗普在2019年下台」為真，他便於2019年下台，這是一個事實，也可以說是他的命；至於有沒有人能算出他在2019年下台，則是另一回事了。如果宿命論是對的，我們每個人的一生都有一個真確的描述，這個描述由極大量真的命題組成，可以說是一部詳盡而毫無虛假陳述的傳記。你的、我的、他的、世上每一個人的傳記早已存在，只是我們都只能看到屬於過去的那部份；屬於未來的，我們唯有乞靈於算命高人。
如果不相信命數，就沒有理由找人算命，可是，不少人卻是為了趨吉避凶而找人算命，他們大概沒有想過：若是命數如此，就不能改變；若可改變，那又怎說得上是命數？又怎知道本來是「命定」這樣，現在可以如此這般改變？」

對於同學和學者的疑問，我會作以下的回應…

(待續於下一博文)