Главная технологическая повестка: куда смотрят лидеры индустрии?

Внимание и капитал Илона Маска и Марка Цукерберга направлены на вопросы, связанные с искусственным интеллектом, опасностями и возможностями его взаимодействия с человеком.

1. Илон Маск открыл новую компанию Neuralink, которая будет заниматься созданием технологии, позволяющей подключать мозг к компьютеру, хотя пару лет назад он же говорил, что теоретически ИИ может быть опаснее ядерного оружия.

2. Марк Цукерберг не только активно разрабатывает продукты на основе ИИ (в 2016 году он показал помощника по дому), но и говорит о том, что именно ИИ поможет обществу справить с проблемой мирового терроризма.

Юрий Лобынцев, CTO Cindicator, рассказывает о том, что сегодня является главной технологической повесткой.

Когда FinTech встретился с искусственным интеллектом

Последний отчёт Gartner, исследующий перспективы новых технологий и технологических тенденций, говорит о том, что интерес к когнитивным технологиям (в широком смысле подразумевает частичное повторение функций человеческого мозга, ответственных за обработку и анализ информации, поступающей из внешнего мира) и машинному обучению невероятный. Даже блокчейн, который, казалось, станет новым интернетом, следует за ними.

 

Часто кажется, что ИИ есть только в кино о будущем, но он уже давно проник в нашу жизнь: финансы, погода, реклама, электронная коммерция, ритейл, голосовые помощники, рекомендательные системы, компьютерная безопасность, интернет вещей, новостные генераторы, чат-боты, умные автомобили, образование, медицина, телекоммуникация, роботы и искусство.

 

C наибольшим оптимизмом технологии искусственного интеллекта встретила индустрия финансов — сердце глобальной экономики.

 

Преимущество когнитивных технологий машинного обучения перед консервативным человеческим анализом в том, что машинное обучение не опирается на субъективные эмоции, и, как следствие, у него нет когнитивных искажений (cognitive biases), служащих основной причиной ошибок, свойственных слабому человеческому разуму.

 

Крупнейшие хедж-фонды мира уже используют и развивают технологии высокочастотной алгоритмической торговли. Среди таких проектов — Sentient Technologies, Bridgewater Associates, Point72, Renaissance Technologies, Numerai.

 

Однако, несмотря на галопирующее развитие технологий машинного обучения и начало их прикладного применения, наибольшие капиталы, всё равно, продолжают оставаться под управлением людей, обладающих буквальным мышлением. Всё дело в том, что жизнь рынка определена не столько числами, систему в которых рационально находит искусственный интеллект, сколько фантазиями и ожиданиями людей относительного этого самого рынка.

 

Теория Канемана

 

Израильский учёный Даниэль Канеман стал первым в мире психологом, получившим премию Нобеля по экономике. В совместной работе с Амосом Тверски «Суждения в условиях неопределённости: эвристики и когнитивные искажения» (Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases).

 

Канеман ещё в 1974 году выявил экспериментальным путём ряд любопытных и не вполне очевидных когнитивных механизмов, лежащих в основе всех типов суждений — и прежде всего в основе решений экономического характера.

 

Если грубо, существует две системы мышления — рациональная и иррациональная. Оказалось, что последняя оказывает существенно большее воздействие на конечное суждение, порождая когнитивные искажения в рациональной части ума. Популярным языком эти идеи описаны Канеманом в бестселлере 2011 года «Думай медленно — решай быстро».

 

Теория Джорджа Сороса

 

Своя теория есть у Джорджа Сороса, одного из самых успешных финансистов планеты. В книге «Алхимия финансов», которую Сорос называет главным трудом своей жизни, он пишет, что ситуация на рынке (динамика котировок и объёмы торгов) и ожидания людей относительно рынка — это не две отдельные системы, а единый организм.

 

В этом состоит принцип соросовской теории рефлексивности. Принято считать, что рынок всегда прав — рыночные цены стремятся правильно компенсировать будущие изменения, даже когда неясно, в чём эти изменения могут состоять. Сорос же смотрит на происходящее более широко. Он считает, что ожидания не только отвечают ходу событий, но и формируют будущие события.

 

Людям кажется, что эмоции — корень зла и ошибок настоящего, но именно эмоции и ожидания коллективов людей формируют нашу реальность.

 

Например, любые инфляционные ожидания разгоняют инфляцию. Или вспомним любой из недавних рыночных пузырей — те же доткомы или ипотечный обвал 2008 года. С точки зрения рациональной фундаментальной экономики, причин для этих событий не было. Их спровоцировали именно коллективные ожидания.

 

Классический пример инфляционных ожиданий:

  • Население, живущее в условиях ожидания повышения общего уровня цен, постоянно рассчитывает на дальнейший их рост и запасается товарами впрок, опасаясь, что цены на них в скором времени еще более поднимутся.
  • Производители, думая, что цены на сырье, оборудование и комплектующие поднимутся и, желая обезопасить себя, многократно завышают цену на свою продукцию. То же самое происходило в России в 2014 году, когда цена на нефть стала падать (а у людей есть стойкое убеждение, что это абсолютно взаимосвязанные вещи), а стоимость валюты стала расти.
  • Люди, ожидая дальнейшего падения нефти, встали в очереди в валютообменники, тем самым спровоцировав еще большое увеличение стоимости валюты.

 

Сорос часто повторяет, что ключ к тайнам будущего у нас в руках, потому что он находится в ожиданиях людей относительно этого будущего.

 

Как можно получить доступ к коллективным ожиданиям?

 

Применения и доступ к ожиданиям коллективов людей сейчас можно найти только в узконишевых решениях и подходах эвристического анализа:

  • маркетинговые исследования;
  • работы с фокус-группами;
  • опросы отдельных нишевых экспертов;
  • высокооплачиваемые специалисты в штате;
  • краудсорсинг идей.

 

Но это только небольшие и частные подходы, реализация которых требует ощутимого вложения сил и специальной квалификации аналитиков для каждой из ниш. В основной своей массе в этих подходах высок фактор централизации и, как следствие, эмоциональной предвзятости в интерпретации суждений.

 

Или даже в самих способах сбора ожиданий заложены предпосылки для занесения общего импринта перед началом процесса формирования ожиданий, который накладывает существенное влияние на корректность результата, внося общность когнитивных искажений, и отдаляя синтезируемый прогноз от реальности.

 

Текущие эвристические подходы далеко не оптимальным способом решают сложнейшую задачу принятия решений в условиях нарастающей неопределённости.

 

Чтобы получать точный прогноз, нужно создать эффективный интерфейс, который оптимальным образом присоединит интеллект людей к решению задачи.

 

А что если создать умный интерфейс доступа искусственного интеллекта к коллективному разуму людей?

 

Причем это могут быть абсолютно любые люди, необязательно связанные со сферой финансов. Так как в этом случае важны ожидания и прогнозы, а не знания о том, как устроена финансовая система.

 

Чем больше людей будут говорить ИИ о том, что они думают по поводу цен на нефть или стоимости валюты, тем более точные прогнозы сможет выдавать ИИ.

 

Также важен не только факт количества предсказателей, но и оценка прошлых предсказаний этого человека, на основе которого ИИ строит рейтинг человека. Это очень похоже на реальную жизнь, когда эксперты в ЦБ говорят, что нет никаких вероятностей, что завтра курс доллара увеличится к рублю на 20%, а утром мы видим, что люди начали скупать валюту, потому что обещание ЦБ воспринимается, как попытка ввести в заблуждение.

 

Такие системы уже существуют, у нас же есть интернет, где прогнозы людей могут встретиться с ИИ. Например, множество разных людей со всей планеты каждый день делают прогнозы на финансовом рынке через мобильный приложения. Люди намеренно инвестируют свои внимание, интеллект и время, формулируют свои ожидания от рынка в игровой и обучающей для них манере.

 

Искусственный интеллект беспристрастно собирает эти прогнозы, автоматически отслеживает точность и обучается каждый день сам тому, как эти прогнозы собирать, учась синтезировать прогноз на завтра всё точнее и точнее.

 

Казалось бы, проще взять мнение квалифицированных аналитиков, но в 80% случаев средневзвешенный ответ толпы людей точнее, чем ответ самого точного эксперта. Также это возможность найти superforecasters, которые могут предсказывать неожиданные события, например, «черных лебедей». После чего алгоритмические роботы получают эти прогнозы от искусственного интеллекта и каждый день совершают сделки на бирже.

 

Внимание и интеллект людей стали валютой, которую можно инвестировать и реинвестировать. Таким образом, внимание можно капитализировать и развивать как актив, обладающий инвестиционной привлекательностью и своим ROI. Возможно, так само человеческое внимание может войти в блокчейн и стать новой криптовалютой.

 

В мозговом эпицентре инноваций Земли – Университете Сингулярности Силиконовой Долины на лекциях студентам рассказывают про симбиоз технологии с биологией, развивается теоретическая концепция лимбического интернета, по аналогии с лимбической системой центральной нервной системы, той структуры головного мозга, которая в основном отвечает за формирование сложных рефлексов, эмоций, биологических мотиваций и побуждений.

 

На практике же в интернете прямо сейчас происходит симбиоз человеческого коллективного и искусственного машинного интеллектов. На наших глазах растёт то, что можно назвать гибридным интеллектом. Интересно, кому удастся поймать эту волну?

Что значит «нести ответственность» в практическом плане?

Обнаруживаю себя вечером в 11 часов на работе, с гневным клиентом в Скайпе, которому «срочно надо», и в попытке привести в рабочее состояние код, который сегодня писал другой программист.

Клиент не стесняется в выражениях, давит на чувство вины. Жутко стыдно. От долгого сидения за компом болят глаза. От необходимости отлаживать и разгребать чужой говнокод — спина. В голове — отчаянье, злость. И долбит мысль:

Я Не хочу отвечать за чужие косяки

На тот момент я только открыл студию, и единственное, что я действительно хотел делать — это программировать. Я не хотел заниматься бухгалтерией, кадрами, хоздеятельностью, клиентами, переговорами. Я просто хотел писать код.

Со временем кое-что изменилось. Нет, я по-прежнему хочу писать код. Но, например, я понял, что это были не чужие косяки. И что именно я, как директор, в конечном счете за них отвечаю. За то, что нанял этих людей (именно их) и за то, что согласился работать именно с этими клиентами. За то, что именно так распределил задачи, и именно так поставил рабочий процесс. Да за все, короче.

Сейчас будет нужно включить воображение: я попробую объяснить, в какой момент включается «несение ответственности».

Вот вы сидите, спокойно занимаетесь своим делом (пишете код, например). И к вам приходит коллега из соседнего отдела с проблемой. Вы можете ему что-то посоветовать. А можете послать его куда подальше (вам свою работу делать надо). В конце концов, у всех бывают хреновые дни.

Но в тот момент, как вы вникаете в его проблему и берете ее на себя, раздается «чпок» — и теперь это уже ваша проблема. Теперь решить ее — дело техники. Но пока «чпок» не раздался — вы будете относиться к проблеме, как к чужой, и вряд ли искренне будете ее решать. По большому счету — без этого «чпок» вам насрать, будет ли решена проблема: это будет чужая проблема. (Кстати, со звуком «чпок» к вам на спину подсаживается обезьянка, если вы знаете, о чем я говорю).

Можно, конечно, написать много умных слов про делегирование и т.п., но два факта это не поменяет:

  • Ваши сотрудники все равно будут нести вам свои проблемы;
  • Если они вдруг долго не несут вам своих проблем — значит у них большие проблемы.

При взгляде со стороны очень часто видно, что человек уперся или роет не туда. Причем он сам еще не понимает, что уперся. Нужно подойти и подтолкнуть, предложить обходной путь, решить что-то за него. Но прежде чем подойти — нужно чтобы раздался «чпок» и вы приняли на себя ответственность за решение проблемы.

По хорошему, ответственность должна быть делегирована, вместе с соответствующими полномочиями.

Ну, например, кто должен нести ответственность за:

  • сроки,
  • качество,
  • бюджет,
  • удовлетворенность клиента на конкретном проекте? Очевидно, что руководитель проекта! (всем очевидно?)

Окей. Тогда возникает вопрос: что в практическом плане значит «нести ответственность»?

Вообще, какая ответственность может быть?

Я навскидку вспомнил:

  • Уголовная.
  • Административная.
  • Физическая (я имею в виду, телесные наказания за провинности; рабство там…).
  • Религиозная (анафема там, например).
  • Моральная (ооо! это что-то типа «религиозной»).
  • Материальная (штрафы, например).

Что-то может еще, но пока в голову не приходит.

Однако, какую из этих «ответственностей» можно применить на практике, в повседневной работе студии? Точно не уголовную и административную. Пожалуй, физической я бы тоже не стал пользоваться слишком часто. Религиозным культом мы что-то как-то сразу пренебрегли.

Ближайший аналог — моральная ответственность. Это типа когда ты прокосячил, а тебе — выговор. Своеобразное «наказание без наказания». На практике это трансформируется в то, что:

  • Тебя грузят;
  • На тебя орут;
  • Ты грузишь себя сам;
  • И все это одновременно.

Наблюдая за полуторагодовалым сыном, я заметил, что он начинает кричать и плакать, когда:

  • что-то идет не так, как он бы того хотел;
  • ему физически больно.

Такое поведение кажется является почти естественным: если случился факап на проекте — нужно найти виновного и очень эмоционально объяснить ему, где он, сука такая, неправ. Это действие снимает боль руководителя, которую он чувствует почти физически, когда на проекте что-то идет не так.

Несмотря на широкую распространенность метода (а альтернатив-то маловато), частое его применение приводит к тяжелой моральной обстановке в коллективе, и тому, что подчиненные считают руководителя конченым мудаком. (А оно вам надо?).

Но есть материальная ответственность. Прекрасно! Но, в большинстве случае по факту — это фарс. Ну не работает это толком. Мало (крайне мало) кто из наемного персонала несет _полную_ финансовую ответственность за выполнение целей проекта. В худшем случае недодадут премии или уволят.

Представьте на минуточку, что вы — менеджер проекта «разработка ю-мобаля». Типа, сделаете круто, получите много денег. Не сделаете — не получите. И вот проект запущен, денег вам дали. Вы спокойно переходите в другую компанию и…

Выясняется, что в проекте есть дефект, из-за которого нужно отзывать всю серию. Кто теперь несет финансовую ответственность? Ну точно не менеджер — при нем-то все хорошо было.

Ок, в индустрии строительства в контрактах, возможно, прописаны какие-то реальные санкции, по которым реально можно попробовать финансово или уголовно наказать виноватого даже через 30 лет. Понятно, что по факту это превращается в фарс и поиск козла отпущения.

Фарс в следующем:

  • Чувствуя близкий факап, ТОП-менеджмент может по-быстренькому уволиться, оставив после себя «наследство», которое свалится на голову другому бедолаге (при этом может ходить и рассказывать, как при нем все было хорошо).
  • Если брать во внимание не только менеджеров, но и сотрудников творческих профессий (дизайнеров, программистов), то с ними всё еще сложнее. Материальная ответственность их демотивирует.

Но это уже отдельная большая тема про KPI, которую стоит рассмотреть в такой же отдельной, большой и страшной статье.