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距離FlashInc.上市還有兩天。

紐約，上東區，一場招待紐約“上流人士”的“老派舞會”。

傳統的歐式風格裝修的舞廳，五十年前流行的爵士樂，舞池中的男女跳著交誼舞。

舞池以外，幾乎所有人都在有禮貌地閒庭信步，賣弄著裝腔作勢的外表，如她們身上的禮服一樣，也帶著一種“紐約老錢”的強裝出來的優雅。

兩個男人在角落裡靠著牆，聊著和舞會環境格格不入的話題。

“但是，如果情況超出了預先的設定，難道讓計算機自己決定，是否購買或者賣出某支股票？”

個頭高大的年輕男子提出質疑，他已經勝了第一場關於瀏覽器和網際網路的辯論，但是現在的話題顯然不是他的長項，只能用提問保持進攻。

三十多歲的男子沒有打領結，也許是發福了，身上的西裝也有些不太合身。

“是的，QB先生，如果不將交易的決定權交給計算機的話，我們依靠計算機交易獲得的高效率，會因為人類決策的延時性，而失去了最寶貴的時效性。”

白奎因繼續用疑問掩蓋自己的不專業，畢竟提出問題容易，解決問題難。

“那就是窮舉各種各樣的情況嘍？”

男子一轉從兩人聊天開始便一直居於下方的劣勢，對自己擅長的領域講的頭頭是道。

“不，不，QB先生，您也說了，那是窮舉，就說明股票市場會出現的情況是瞬息萬變的，我們不可能將所有情況都預料到，但也不是讓計算機盲目決定的，我們會在執行中不斷總結各種情況，將其歸類、聚類、迴歸、降維，最後將正確的操作記錄在案，將來遇到新情況時，計算機會先去找以往的案例，然後根據相似度匹配過往的應對方式，我們稱這個叫做機器學習……”

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