Рэй Далио - Принципы. Жизнь и работа [litres]

Представьте мир, где вы можете воспользоваться технологиями, чтобы подключиться к системе, ввести данные, касающиеся проблемы, которую вы пытаетесь решить, и получить обратную связь на тему, что вам следует предпринять, от самых умных людей в мире. Очень скоро у нас будет такая возможность. Практически по любому вопросу вы сможете получить рекомендации компьютеризированной системы, которая отличается самыми высокими стандартами мышления и анализирует разные точки зрения. Например, вы сможете поинтересоваться, какой образ жизни и карьеру вам выбрать, учитывая ваши индивидуальные особенности, или как эффективнее всего взаимодействовать с конкретными людьми, принимая во внимание их личностные особенности. Эти инновации позволят людям не зацикливаться исключительно на себе, а применять невероятно мощную форму коллективного мышления. Мы опробовали этот метод и выяснили, что он намного эффективнее традиционного образа мышления.

Часто можно слышать разговоры о конкуренции между искусственным интеллектом и человеческим. Мне такие разговоры кажутся беспочвенными: результат будет оптимальным в том случае, если искусственный разум и интеллект человека будут работать вместе. Потребуются еще многие десятилетия – если это получится в принципе, – прежде чем компьютер сможет воспроизвести многие процессы головного мозга, которые касаются воображения, творчества, синтеза информации. В мозге человека генетически запрограммированы способности, которые развились у него в ходе эволюционного процесса на протяжении миллионов лет. Наука принятия решений, лежащая в основе многих компьютерных систем, по-прежнему остается менее ценной, чем искусство. Люди по-прежнему принимают самые важные решения лучше компьютеров. Чтобы получить подтверждение моих слов, вам стоит всего лишь взглянуть на людей, добившихся большого успеха. Это не программисты, не математики и не специалисты по теории игр, – это те, у кого больше всего здравого смысла, воображения и целеустремленности.

Только интеллект человека способен интерпретировать предложенные компьютерные модели, чтобы получить оптимальный результат. Например, компьютер может рекомендовать вам, сколько времени проводить с семьей и на работе или оптимальное соотношение времени с максимальной предельной пользой для каждого вида деятельности. При этом только вы знаете, что для вас наиболее ценно, с кем вы хотите прожить жизнь, какое окружение видеть и как, в конце концов, воплотить это в реальность. Более того, в значительной части наших мыслительных процессов задействовано подсознание, и вероятность того, что мы сможем их полностью смоделировать, такая же, как у животного, которое никогда не применяло абстрактное мышление в попытке определить и воспроизвести свой мыслительный процесс.

В то же время во многом мозг человека не в состоянии составить конкуренцию компьютеру. «Целеустремленности» компьютера можно только позавидовать: он способен работать круглые сутки семь дней в неделю. Компьютер может обработать огромный объем информации и сделать это быстрее, надежнее и объективнее, чем любой человек. Он может указать на миллион возможностей, о которых человек даже не подумает. Возможно, самое главное – у компьютера нет предубеждений и он не следует коллективной логике, его не волнует, что его рекомендации непопулярны, и он никогда не поддается панике. В тяжелые дни после 11 сентября 2001 года, когда целая страна жила только эмоциями, или на протяжении нескольких недель с 19 сентября по 10 октября 2008 года, когда индекс Доу – Джонса рухнул на 3600 пунктов, временами я был готов расцеловать наши компьютеры. Они были неизменно хладнокровны.

Взаимодействие человека и компьютера замечательно. Работа человеческого мозга с высокими технологиями обеспечивает прогресс, благодаря ему мы сделали скачок от примитивной экономики в информационный век. Именно поэтому эффективнее всех принимают решения люди, обладающие здравым смыслом, воображением и целеустремленностью, знающие, что они ценят и чего хотят, и при этом использующие компьютеры, математику и теорию игр. В Bridgewater мы используем наши системы, как водитель систему GPS: не для замены наших способностей, а для их дополнения.

Искусственный интеллект может принести больше вреда, чем пользы, если пользователь принимает причинно-следственные связи (или хуже того, руководствуется ими) в алгоритмах, созданных в результате машинного обучения, при этом их не понимая.

Прежде чем пояснить свою точку зрения, давайте определимся с терминологией. «Искусственный интеллект» и «машинное обучение» – слова, которые сегодня можно услышать повсеместно и которые часто употребляются как синонимы, хотя их значения различны. Я выделяю три обширные категории компьютерных систем принятия решений: экспертные, имитации и системы по работе с данными (это исключительно моя собственная классификация, которая не применяется в технологическом мире).

К экспертным системам относятся те, которые мы используем в Bridgewater: разработчики определяют критерии на основе своего логического понимания комплекса причинно-следственных связей, а затем анализируют, как разные сценарии проявляются в разных обстоятельствах.

Компьютеры также способны выделять закономерности и применять их в процессе принятия решений без понимания логики происходящего. Этот подход я называю имитацией. Он может быть эффективным, если одни и те же события происходят регулярно и не подвержены изменениям, например игра с четкими и незыблемыми правилами. Однако в реальном мире все течет, все меняется, а потому такая система может быстро утратить связь с действительностью.

В последние годы локомотивом развития машинного обучения стало направление по работе с данными: мощные компьютеры обрабатывают огромные массивы данных в поисках закономерностей. Этот подход набирает популярность, но может оказаться рискованным в случаях, если будущее начнет развиваться по другому сценарию, чем прошлое. Инвестиционные системы, основанные на машинном обучении, которое не сопровождается глубоким пониманием процессов, могут быть опасны, потому что, когда определенное правило принятия решения становится популярным, его начинают широко применять, а это влияет на ценообразование. Иными словами, со временем ценность информации, ставшей достоянием широкой общественности, имеет тенденцию снижаться. Без глубокого понимания вы не будете знать, действительно ли то, что произошло в прошлом, имеет ценность, а если она и была, вы не поймете, исчезла эта ценность или нет. Возможен и худший вариант. Некоторые правила принятия решений могут стать настолько популярными и так влиять на цены, что самым разумным станет делать прямо противоположное.