在“一年贏一千萬”文章的留言中，池某曾提及有一位不懂投資也沒學習過投資的朋友，累積財富的成績比起一年贏一千萬的IT人還要好一些，現實中池某對這位朋友的羨慕也遠高於IT人，他就是圖片中美女昭蓉的父親。
當然，整體的人生財富應該以什麼標準來衡量，是見仁見智的，所持股票的市值和所擁有房產的呎數是一種標準，精神的愉悅和心靈的滿足程度又是一種標準。
若單看交易記錄，說昭蓉爸不懂投資是有根有據的，基本上是集合了1997年買樓、2007年買股等不幸操作於一身。但無論是負資產的時候，還是股票坐艇的日子，他都沒有忽略另一項投資，那就是對兒女的投資。由始至終，他都盡力維護一個讓兒女由自發揮的空間，為兒女保留了成為科學家或藝術家等一切發展的可能。
現在，逆境過去了，即使以第一種標準來衡量，昭蓉爸的投資成績亦毫不失禮；若以第二種標準來衡量，更是“恨死隔離”。看着兒女健康成長、成材、成器，是無價的滿足，又豈是有價的資產所能比擬？相信IT人也會同意這一點。
音樂，是昭蓉自己的選擇。沒有贏在起跑線，也沒有靠父幹，在艱苦的學習中尋覓意義，在單調的練習中找到樂趣。凡是對人生有過追求的、付出過努力的，都應有共鳴。
來吧，一同感受一下。
昭蓉畢業音樂會
地點：香港中文大學利希慎音樂廳
時間：6月8日晚上8時
免費入場
不設劃位
P.S. 另有貌似金秀賢的靚仔表演嘉賓，有圖有真相：
IBM的全稱是什麼？ It's Big Money、 I'm Being Mended、 I've Been Mugged、 Irreparable Bad Memory、 I Bought a Mistake、 I've Been Misled、 Incredibly Bad Machine、 International Bad Marking、 Industry Biggest Mistake．．．
IBM不僅是一間公司、一個品牌、一隻股票，它還曾經代表了一個產業、一個時代。是的，重點是“曾經”二字，它的“別名”越來越多，也標誌著屬於它的時代已日漸遠去。
資訊科技的發展之所以有今天的成就，是因為在不同的時期，都有企業巨頭提供寬鬆的環境給傑出的專家作任何有興趣的研究。比如上世紀四、五十年代的AT&T，旗下的貝爾實驗室匯聚了Claude Shannon和John Kelly等猛人。如今扮演這個角色的是Google，再早一些是Microsoft，再之前就是IBM。
上世紀七、八十年代，IBM工業實驗室出了許多才華橫溢的勁人，包括了五位諾貝爾獎得主，但到了九十年代，由於公司經營艱困，這個實驗室被放棄了。被迫“下崗”的包括了在IBM期間大放異彩的數學怪傑Benoit Mandelbrot，同一時期離開IBM的還有語音及語言處理大師Fred Jelinek，以及解決Maximum Entropy迭代算法的Della Pietra孿生兄弟等等。
上文提及的《數學之美》一書，有多個章節寫到了IBM，其中有一章是專門寫Fred Jelinek的。Jelinek等人創立的BCJR算法，是現今數字通信中應用最廣的算法之一，IBM還將之列為IBM有史以來對人類最大的貢獻之一。但Jelinek等創立者已全部離開IBM，有一次IBM的通信部門需要用到這個算法，不得不從Stanford大學請一位專家去講解，這位專家看到IBM櫥窗裡的成就榜，感慨萬分。
IBM的惡果早在1982年就種下，當時，IBM認為新冒起生產個人電腦的蘋果公司會威脅到自己未來的發展，於是扶持了一家名為Intel的公司為其生產microprocessor，以及一個名叫Bill Gates的“失學青年”為其提供軟件。之後，意想不到的事情發生了，蘋果並沒有被打垮，Intel和Microsoft都迅速發展成巨無霸公司，IBM則舉步維艱，不斷收縮。IBM變成了Intel Bill Macintosh，消費者是I Buy Macintosh，IBM則是I Blame Microsoft。
現在的IBM，連當時承蒙它扶持的“失學青年”Bill Gates都不看好，在其好友股神巴菲特買入IBM股票後，Bill Gates就嘲笑說：證明巴菲特是錯的，IBM對科技的野心已減少，現時的確看不到IBM的長期價值是光明的。巴菲特最後也承認買入IBM是個錯誤，現在他更看好的，正是令IBM一直耿耿於懷的蘋果公司。
IBM為何淪落至此？一位IBM的老員工深刻地道出了其癥結所在：
和每一個帝國的衰落一樣，既得利益者的存在和苟延殘喘是衰落的根源。IBM 的高級管理層已經被這些既得利益者霸佔。他們只有在原有的商業模式下才能夠繼續存活並賺取利潤。他們嘴上冠冕堂皇的擁抱新業務，而實際操作上卻根本無法割捨舊有的運行模式。
華爾街在這個過程中也扮演了非常惡劣的角色。財務分析師是冷酷的，他們只看報表。於是 IBM 這些沒有魄力高管們只能在傳統業務上敲骨吸髓，因為新業務的發展不是一蹴而就的，無法立即滿足華爾街的胃口。同時這些人也寄希望於能夠熬過他們利益兌現的日子，然後拍拍屁股走人。所以，和每一個王朝的衰落一樣，大家在英明的決策中走向死亡。
結論：投資一間公司的股票，並不在於這間公司曾經多偉大，也不在於用什麼價錢買入一間偉大的公司，關鍵是這間公司未來能否保持偉大甚至變得更偉大。如果這個疑問未確定就下注，與賭一舖大細無異。只以過去的財務報表作縱向分析，而無視市場現況作橫向比較，不過是在找麻醉自己的藉口，去滿足自己的賭癮，結果就是IBM：Idiots Bought Me。
何元普，晚清人物，是個讀書人，英法聯軍火燒圓明園時投筆從戎，任北京總理外城巡防，負責保衛京師，被譽為“戎馬書生”。後因在官場發展不如意，42歲左右憤而“劈炮唔撈”，過着財務自由唔駛do的令人艷羨生活，整天跑到寺廟裡與和尚談禪論詩，於是他的文才武功也就變得鮮為人知，反而是他在四川新都寶光寺留下的兩句話，一直被人傳誦至今，就是那副天下名聯：
世外人法無定法然後知非法法也
天下事了猶未了何妨以不了了之
池某是在大學寫作班教授印發的notes裡第一次看到這副對聯，頓時把平仄對仗等賞析標準忘記得一乾二淨，而被其超脫的意境深深震動，至今難忘。
上文談到翻譯，真是不敢想像Google translate會把“法無定法”、“非法法也”譯成怎樣的笑話，池某倒是想起一句頗合其意思的英文，“The only rule is no rule”。亦可見擺脫教條主義條條框框的約束、突破傳統的思維限制，是古今中外皆然的人類智慧。
接回上文再從機器翻譯談起，有別於傳統利用語法規則作處理的做法，Google translate是“非法法也”地只使用了一個很簡單的統計語言模型。池某在一篇文章中看到，“事實證明，統計語言模型比任何已知的借助某種規則的解決方法都有效。在Google的中英文自動翻譯中，用的最重要的就是這個統計語言模型。美國標準局（NIST）曾對所有的機器翻譯系統進行評測，Google的系統不僅是全世界最好的，而且高於所有基於規則的系統很多。”
這篇文章的作者為吳軍博士，曾擔任 Google Research的資深研究員，在 Google 主要的貢獻包中日韓搜索算法，Google Anti -Spam的創始人，且是中日韓搜索部門的創始人。吳軍博士曾發表一系列談及以數學方法解決信息學問題的文章，後來集結成《數學之美》一書。
書裡深入淺出地介紹了很多處理海量、複雜信息的奇招妙法，令人嘆為觀止。例如以隱含馬可夫模型（Hidden Markov Model）解決語音識別，又如最有效的新聞分類方法竟是中學的數學知識Cosine Law。而最令小賭徒池某精神為之一振的，是那篇對最大熵（Maximum Entropy）模型的討論。最大熵，名字看起很可怕，原理卻很簡單，就是保留全部的不確定性，將風險降到最小。
解決不確定性，把風險降到最小，是每一個賭徒、投資者難以抗拒的誘惑。然而，雖然數學家早已證明了，對任何一組不自相矛盾的信息，這個最大熵模型不僅存在，還是唯一的，且是以簡單的指數函數形式存在，但要實現最大熵模型卻很複雜，計算量龐大。
吳軍博士寫道，80年代，很有天才的Della Pietra兄弟在IBM對最大熵模型的算法作了很大改進，但90年代初他們就退出了學術界，到金融界大顯身手。他們兩人和很多IBM語音識別的同事一同到了一家當時不大，但現在是世界上最成功的對沖基金公司Renaissance Technologies。“我們知道，決定股票漲落的因素可能有幾十甚至上百種，而最大熵方法恰恰能找到一個同時滿足成千上萬種不同條件的模型。Della Pietra兄弟等科學家在那裡，用最大熵模型和其他一些先進的數學工具對股票預測，獲得了巨大成功。”
池某查了一下網上資料，1989年到2009年間，Renaissance Technologies的大獎章基金平均年回報率高達34%，較同期標普500指數年均回報率高20多個百分點，比索羅斯和巴菲特同期的操盤表現都高出超過10個百分點。即使是在次貸危機爆發的2007年，該基金的回報率仍高達85%。
語音識別、機器翻譯，與股票投資看起來是風馬牛不相及、大纜都扯唔埋的事情，操作方法竟然可以互通使用，算得上是“法無定法”、“非法法也”的最佳印證了。
