Передмова

На початку квітня 2011 року Майкл Айзен, біолог-еволюціоніст Університету Каліфорнії в Берклі, зайшов на сайт Amazon.com, аби придбати ще одну книжку для своєї лабораторії. Він шукав «Створення мухи» Пітера Лоуренса про генетичний розвиток мухи від стану яйця до стану комахи, що дзижчить і літає. Ця видана у 1992 році книжка, хоч її уже й немає у продажу, надалі лишається популярною серед науковців і студентів-старшокурсників. Зазвичай за вживаний примірник Айзенові доводилося платити 35–40 доларів. Але того дня, 8 квітня, двоє давніх продавців на Amazon, що мали добру репутацію, пропонували новий, невживаний примірник і правили за нього ну зовсім трішечки більше, аніж готовий був заплатити Майкл Айзен — відповідно, від 1 730,045 долара до 2 198,177.

Айзен подумав, що така ціна — це помилка або жарт. Ніхто, навіть сам автор, розмірковував науковець, не вимагатиме стільки за цю книжку. Наступного дня Айзен знову зайшов на Amazon і побачив, що, замість повернутися до нормальної, ціна на книжку зросла до 2 194,443 долара в одного продавця і 2 783,493 долара у другого. Ще днем пізніше ціни піднялися до 2 783,493 і 3 536,675 доларів. Зростання тривало два тижні й досягло свого піку 18 квітня — 23 698 655,93 долара. До всього, покупець мав заплатити ще й 3,99 долара за пересилання. Але наступного дня, 19 квітня, ціни на книжку впали, зупинившись на рівні 106 доларів.

Але чому Amazon продавала оте загадкове видання про генетику мух майже за 24 мільйони? Невже книжка раптово стала користуватися шаленим попитом у колекціонерів з мільярдними статками? Чи, може, у ній містився ключ до віднайдення скарбу? А може, у світі книжок вона стала тим, чим є вино «Шато Лафіт-Ротшильд» урожаю 1869 року1 для гурманів? Ні — нічого з переліченого. Просто виявилося, що залишені без нагляду комп’ютерні алгоритми, які встановлювали ціни на книжки для тих двох продавців — кожен з яких на той час уже продав тисячі їхніх найменувань на Amazon, — затіяли між собою щось наподобу цінової війни. Річ у тім, що алгоритм одного із цих продавців було налаштовано так, аби встановлювати ціни, трохи вищі, ніж у конкурента. У відповідь алгоритм другого продавця завжди піднімав ціни так, щоб вони були ближчими до вищих конкурентових цін, і цим провокував алгоритм конкурента до нового підняття ціни. І так воно йшло доти, доки книжки за своєю ціною не зрівнялися з вартістю пентхауза на Мангеттені. І ситуація не повернулася до норми аж до моменту, доки не втрутилася людина й не переналагодила систему. І якби в цій історії йшлося про щось дуже виняткове, то була б це просто собі розповідь про випадок із життя — про алгоритми, що дали збій. Між тим майже роком раніше сталася значно більша дивовижа...

...Рано-вранці 6 травня 2010 року ситуація на світових ринках цінних паперів погіршувалася через заворушення у Греції, де протестувальники проти урядового курсу на скорочення державних витрат заполонили Афіни. Багато хто побоювався, що Греція не зуміє розплатитися з боргами й тоді може настати глобальна депресія. У проміжку між восьмою та десятою ранку за нью-йоркським часом зниження загального курсу цінних паперів на американських фондових ринках склало 2,5 % — і це засвідчувало, що надзвичайно невдалий день уже почався.

Та невдовзі з поганої ситуація стала перетворюватися на загадково-непояснювану.

О другій годині сорок дві хвилини на Східному узбережжі США ринки ввійшли у стан турбулентності, а далі зірвалися у вільне падіння. На другу годину сорок сім хвилин (тобто минуло лише якихось 300 секунд) індекс Доу — Джонса впав на 998,5 пункта, що вочевидь було найбільшим його денним падінням за всі часи. Монітори, що показували індекс індустріальних акцій Доу — Джонса (цей найбільш відслідковуваний фондовий індекс у світі) виглядали так, наче в них вломився професійний хакер-жартівник. В електронне небуття пішло статків десь на трильйон доларів США.

Але ведучі та гості на телеканалі CNBC на початку цього п’ятихвилинного періоду і далі теревенили про заворушення в далекій Греції.

Індекс Доу — Джонса на той момент уже впав на 200 пунктів — і так воно йтиме ледве не протягом цілого дня. А коли ведуча Ерін Бернетт заговорила з провідним коментатором Джимом Креймером, індекс Доу — Джонса уже стояв на позначці мінус 350 пунктів. А коли цей індекс упав на 500 пунктів, Креймер — а він людина-живчик, до речі — стримано пробурмотів: «Ситуація стає цікавою».

Не пізніш як за три хвилини після того глядачі почули голос Бернетт, яка вклинюється в розмову про Грецію і каже, що Доу — Джонс упав уже на 800 пунктів. Далі вона вийшла на зв’язок із репортером CNBC Скоттом Вепнером, який перебував у залі Нью-Йоркської фондової біржі, і з недовірою запитала: «Скотте, що каже народ? У вас там падіння на 800 пунктів».

«Коли я спитав їх, що ж то, в біса, відбувається... Ну, не знаю... — спантеличено відказував Вепнер, щоразу затинаючись, аби знайти потрібні слова. — Тут — переляк. Це — капітуляція. Це — класична капітуляція».

Тоді CNBC знову показав Креймера, що лишався на диво незворушним навіть попри те, що індекс Доу — Джонса, та ще й за три хвилини, упав приблизно на 1 000 пунктів. «Я зайшов і сів, — казав Креймер, маючи на увазі свою появу в студії, — але сталося це ще 500 пунктів тому».

Після того ведуча Бернетт зв’язалася з компанією Procter & Gamble, чиї акції з високими дивідендами всього лише за три хвилини «полегшали» на 25 % — були по 62 долари, а стали по 47. І отут стоїцизмові Креймера настав край.

«Такого там відбуватися не мусить! Це — не справжня ціна! — розлючено вигукнув він. І підкреслено виразно додав, неначе аж прогавкав: — Тепер — ідіть і купуйте Проктер!». А далі підсунувся до камери так, аби дивитися глядачам просто в очі, і прорік: «Бі-гом — купуйте, просто зараз! Ку-пуй-те, бі-гом!».

Біржові профі цю пряму пораду взяли до уваги. Бо точнісінько так само, як Креймер усвідомив факт, що цінні папери дешевшають аж надто вже швидко, це усвідомили й інші. Між тим індекс Доу — Джонса, упавши на 998,5 пункта, сягнув своєї найнижчої точки й почав зростати, повертаючись на колишні позиці так само швидко, як нещодавно падав. Точніше, ринок зростав швидше, аніж падав перед тим. Лише за якусь хвилину цей індекс, що мало коли зростає на 300 пунктів за цілий день, раптом підскочив якраз на цю величину. Сама думка про таке сповнювала сум’яттям усіх, хто стежив за цими подіями.

Коли про ці пертурбації довідалися в Magnetar Capital — великому хеджовому фонді з Евастона, штат Іллінойс, що оперує сімома мільярдами доларів, його начальство притьмом полишило свої кабінети й прибуло на торговельний майданчик компанії. «І там усі враз зарепетували: “Куплю, куплю, куплю!”, — пригадував один із брокерів Magnetar. — І не мало значення, чим ти там торгуєш — звучало саме лише “куплю”».

На Східному узбережжі, на торговельному майданчику компанії First New York Securities робилося те саме, що й у Magnetar. Понад 120 брокерів скажено робили біржові замовлення з єдиним словом-вигуком на вустах: «Куплю!».

«Моєю першою реакцією було: “Ну, добре — це технічний збій, але як я можу обернути його нам на користь?” — пригадує керівник департаменту торговельних операцій First New York Securities Том Доніно. — Я цією справою займався двадцять п’ять років і не бачив нічого подібного за все життя».

Вартість деяких акцій обвально впала до одного цента — 0,01 долара, перетворюючи багатомільйонні компанії на нічого не варті, а проте лише на лічені секунди — а далі ціна їхніх акцій стрибала назад до позначки 30 або 40 доларів.

Інші ж цінні папери з доброго дива раптом підскочили в ціні. Приміром, був момент, коли Apple продавала свої акції по 100 000 доларів за штуку (до зростання це було 250 доларів). Фондовий ринок виявився міцно втягнутим у зону величезної турбулентності, і ніхто не знав чому. Але хай у чому полягала проблема, а її появу не можна було цілковито списати на якийсь один помилковий гігантський наказ купівлі-продажу чи на дії якогось одного зловмисника-брокера. Бо подія відбулася так стрімко, що деякі брокери, знавці й дослідники ринку — можливо, ненадовго забігши в туалет або на каву, — цілковито пропустили її.

Тим часом у згаданій уже телестудії CNBC ведуча Бернетт і експерт Креймер спостерігали, як індекс Доу — Джонса піднімається на 500 пунктів за три хвилини. Креймер усе так само лишався не надто враженим подіями, що розгорталися перед ним, хоча таких шалених коливань на фондовому ринку ще не траплялося ніколи.

«То всього лише машина зламалася, система зламалася», — бурмотів Креймер з нотками роздратування в голосі.

Бернетт, між тим, була емоційнішою, бо в ній грала журналістська жилка. «Але ж, врешті-решт, річ у тім, що ймовірність цього існувала, і воно таки трапилося — і це абсолютно колосальний сюжет», — невгавала телеведуча.

«Думаю, ця історія направду неймовірна, — байдуже відказував Креймер. — Неймовірна історія, якої ніколи не буде розказано. Адже ви ніколи не дізнаєтеся, що трапилося насправді».

Креймер не помилився. На момент написання цих рядків єдиної думки про точну причину явища, що стало відомим як Блискавичний обвал2 2010 року, усе ще не існувало. Деякі звинувачення лунали на адресу одного з фондових менеджерів у Канзас-Сіті, програма-алгоритм якого буцімто з надмірною швидкістю уклала термінових оборудок з акціями на 4 мільярди доларів, і це спровокувало інші алгоритми вчинити так само. Звинувачують і групу невідомих брокерів, що начебто змовилися збити всі без винятку ціни шляхом застосування узгоджених алгоритмів. А є й переконані в тому, що виникла «стара добра» паніка, неабияк схожа на ту, з якою світ зіткнувся у 1929 році. Точно відомим тут є одне — що ринок не зміг би спрацювати так швидко і зайти так далеко, якби його не окупували алгоритми, що діють незалежно від людських істот і здатні подати заявку та здійснити біржову операцію менш як за секунду. Нині на біржах панують саме вони.

Зазвичай алгоритми роблять те, для чого їх створено — тихенько торгують собі акціями або, як в Amazon, установлюють ціни на книжки відповідно до попиту та пропозиції. Але, полишені без нагляду, алгоритми здатні робити дивні речі — і роблять їх. Тому, дедалі частіше віддаючи наш світ у відання алгоритмів, ми врешті можемо втратити здатність бачити, хто (або що) смикає за ниточки. Це той підступний факт, якого світ не міг усвідомити доти, доки Блискавичний обвал 2010 року не розтермосив усіх нас і не змусив нарешті широко розплющити очі.

Алгоритми увійшли в теленовини через двері Блискавичного обвалу й назавжди лишилися там. Незабаром вони вигулькнули в сюжетах про знайомства, шопінг і розваги, про медицину — скрізь, де лише можна уявити. Отже, Блискавичний обвал просто засвідчив набагато масштабніше явище: алгоритми перебирають на себе контроль над усім.

Коли в інтернеті або всередині машини той чи інший процес відбувається автоматично, то незрідка лунає глибокодумне пояснення: «Так це ж алгоритм!». У класичному означенні алгоритму сказано, що цей інструмент є низкою настанов, які ведуть користувача до певної конкретної відповіді або висновку на основі наявної на певний момент інформації.

Приміром, хтось може написати алгоритм для визначення того, яке пальто чи яку куртку надягати вранці, ідучи на роботу. Вхідні дані — 4 градуси морозу, злегка сніжить, вітер 5 метрів на секунду, хмарно, а також недовгий перехід на два квартали — можуть дати такий, скажімо, результат, як «надіти ваш пуховик з мембраною гортекс». Імовірно, це саме той верхній одяг, який ви й без того дістали б із шафи, але навала алгоритмів розпочинається з виконання простих дій. Ці алгоритми працюють дуже подібно до дерева ухвалення рішень, де в разі, коли для пошуку рішення широкомасштабної проблеми треба розглянути велику кількість змінних величин, цей пошук можна розділити на довжелезну вервечку етапів, на кожному з яких потрібно робити бінарний вибір3. Тоді кожна порція даних, потрібних для вирішення завдання, посуває пошуковця далі — до наступного етапу, або вузла, де знову треба робити вибір, і так дедалі ближче до віднайдення рішення.

Однак у такому допотопному означенні алгоритму не віддають належного тому факту, що нині алгоритми завдяки комп’ютерам перетворилися на гігантські розгалужені мережі. У цій книжці я часто згадуватиму численні з’єднані між собою програми-алгоритми, спільним завданням яких є виступати в ролі комп’ютерного робота, або бота. Такі боти аналізують тисячі вхідних параметрів, чинників і наслідків. Найскладніші з-поміж них подібні до нейронів, що невтомно функціонують у вашому мозку: залежно від потреби вони то активуються, то гальмуються, вони динамічні і здатні до самовдосконалення.

Можливість існування всім цим алгоритмам, що вторглися в наше життя і вже майже керують ним, забезпечує математика. Протягом століть вона була тим, що ми застосовували для спостереження за нашим світом і пізнання його. А зараз це вже могутній інструмент, який ми використовуємо, аби облаштовувати нашу планету, повсякденне життя і навіть культуру.

Після того як алгоритми та математика, на яку вони оперті, стали звичними для Волл-стрит, увагу математиків, інженерів і комп’ютерних фізиків — тих, кого біржовики охрестили квантами, — привернули інші, менш освоєні сфери. Нині ці кванти та програмісти ведуть розвідку в нових галузях для виявлення там слабких місць, де алгоритми могли б забезпечити відмирання старих парадигм, принісши при цьому ще й купи грошей.

Межі функціонування алгоритмів розсуваються день у день. Вони замінюють людей у дедалі ширшому колі видів діяльності, причому часто там, де людина виконує роботу добре. Вони прудкіші за нас, дешевші за нас, і якщо все йде як належить, значно менше помиляються, ніж ми. А от коли алгоритми здобуваються на цілковиту владу й незалежність, наслідки можуть бути несподіваними. Певно, «Пандора» — інтернет-радіо, що використовує алгоритми для аналізування музичних уподобань слухачів, — має правильну назву. Адже, за грецькою міфологією, Пандорі — першій жінці на Землі — дали гарну скриньку, яку Зевс заборонив відкривати. Однак вона її таки відкрила, і зло, раніше замкнене там, розлетілося по світу. А світу лишилося тільки одне — надія.

Отож, попри наявність багатьох причин для занепокоєння з приводу настання ери алгоритмів, існує ще й сила-силенна підстав — як свідчить історія про Пандору — також і для надії. Алгоритми уможливлять міріади вдосконалень у нашому світі, і їхніми результатами, приміром, покращиться плейліст на радіо, стане кращим обслуговування клієнтів кол-центрами, у юдеїв — покращаться урочисті п’ятничні вечері, коли настає шабат, у ЦРУ — розвідка, а в медицині — з’являться ефективніші способи виявляти рак іще до того, як він стане здатним убити.

Витоки деяких алгоритмів лежать у царині штучного інтелекту. Вони, мабуть не такі розумні, як алгоритмічний комп’ютер Hal 9000 (Heuristically programmed ALgorithmic computer) у фільмі «2001 рік: Космічна одісея», який було створено в 1968 році, і не усвідомлюють власного існування, як він, але здатні еволюціонувати. Вони спостерігають, експериментують і навчаються, і все це незалежно від людей — їхніх творців. На основі виявлених результатів і таких передових технологій кібернетики, як комп’ютерне навчання та нейромережі, алгоритми навіть спроможні створювати інші алгоритми, досконаліші від себе. На той час алгоритми вже створювали симфонії, що беруть за серце незгірш Бетховенових, продиралися крізь хащі юридичних формулювань зі вправністю старого вовка-правника, ставили діагнози пацієнтам з більшою точністю, аніж лікар-людина, писали новини для ЗМІ майстерною рукою досвідченого репортера, а також керували автівками на міських проспектах, контролюючи ситуацію значно краще від водіїв.

Тож яка доля спіткає наші функції як людей, як працівників? Тут алгоритми теж скажуть своє слово. Наприклад, робочі місця, у крадіжці яких ми раніше звинувачували інші країни, нині забирають у нас безликі рядки комп’ютерного коду. І невипадково, що найшвидше йдуть угору ті люди в суспільстві, які вміють писати коди, створюючи алгоритми, що здатні легко і швидко пливти в океанах інформації, розпізнавати мільйони облич або виконувати завдання, які лише кілька років тому здавалися нездійсненними.

Хакери. Нові будівничі бізнес-імперій

Виглядає на те, що в нашому нинішньому лексиконі функціонують два несхожі між собою означення терміна «хакер». У декого хакерство твердо асоціюється із чимось однозначно злочинним — з таким собі образом програміста, що перехоплює електронну власність, не призначену для доступу сторонніх. Приміром, ще з 1980-х років хакера зображують як негідника, що, швидко клацаючи по клавіатурі, вламується до таємних урядових архівів із секретними даними, у банки і взагалі туди, куди йому не слід було би пхати носа.

Однак у сучасному світі технологій слово «хакер» має передусім позитивний, а не негативний зміст. І саме в такому значенні я застосовую його в цій книжці. Хакер у сленгу Кремнієвої долини — це той, хто вправною рукою пише комп’ютерні коди, з легкістю перетворює концепції, нашвидку накидані на електронній «графітній дошці», на алгоритми, здатні ухвалювати нелегкі рішення, торгувати цінними паперами на біржі, керувати автомобілями, розсортовувати заявки на вступ у ВНЗ або грати в покер з найкращими у світі віртуозами-людьми.

У центрі нашої оповіді — алгоритми, але можливим їхнє існування роблять творіння хакерів — коди: те, що дає алгоритмам життя і здатність впливати на мільйони людей. Код, на основі якого створено алгоритм, може складатися з тисяч рядків, які перетворюють на мову математичних функцій те, що вводить у комп’ютер користувач — наприклад, своє рішення на рівні «так/ні» або запит на аналіз даних у реальному часі. Хакнути щось, що перебуває на середньому рівні складності — як-от типовий веб-сайт чи автоматизована програма електронної пошти, — це вміння, притаманне мільйонам людей у цілому світі. А от для інноваційного хакерства — коли замислюються й пишуться елегантні алгоритми, які вирішують проблеми людей, — талант має бути непересічним.

До цієї розповіді про алгоритмічну революцію я дозрів не відразу. Серйозних кодів я не пишу ще від 2002 року — часу, коли складав простенькі алгоритми мовою програмування С, допрацьовуючи свої останні місяці інженером. У 2003 році я скорився нездоланному бажанню писати й пішов у журналістику. Першим місцем моєї роботи стала Chicago Tribune, де в ролі редакційної «шістки» у відділі новин я вишукував різного роду випадки — від убивств і до бізнесових історій. Далі щаслива нагода принесла мені роботу в корпункті журналу Forbes у Чикаго. Тут у центрі уваги була органічна для мене сфера технологій, і я провів немало часу, винюхуючи, де в країні є нові компанії та варті наслідування зразки, про які варто написати.

Така велика кількість часу, проведена в товаристві молодих підприємців та інженерів, спроможна надихнути. Я зустрів силу-силенну людей, які полишили стабільну роботу чи посування кар’єрними сходами, аби створити цілковито власну компанію чи свій продукт. І врешті настав час, коли це пройняло й мене. Бо створенням стартапу я марив роками. Тож восени 2010 року ми з моїм приятелем Райлі Скоттом склепали щось таке, що начебто здатне було працювати. Врешті-решт ця ідея перетворилася на Aisle50 — веб-сайт, що пропонує споживачеві купити бакалійно-гастрономічні товари раніше, аніж вони поїдуть у магазин. Створюючи Aisle50, ми подали заявку на входження і ввійшли в Y Combinator у Кремнієвій долині, що допомагає стартапам вийти в самостійне плавання через фінансування, навчання та поради, а також виведення на контакт з інвестором.

Немало моїх товаришів у Y Combinator навчилися програмувати раніше, ніж їм виповнилося чотирнадцять. А коли вони стали студентами ВНЗ (незрідка — престижних університетів), — то вже були здатні стулити докупи тисячі рядків коду, створити програмну начинку стабільного додатка операційної системи або склепати оригінальний дизайн веб-сайту лише за якихось кілька годин. Протягом трьох місяців літа 2011 року в Y Combinator я побачив, як з’являються Марки Цукерберги: не в результаті спонтанних сплесків інтелекту й технологічного розвитку, а після довгих років витріщання в комп’ютерний монітор і переходу у стан, коли програмування знаєш уже на рівні підсвідомості — так досвідчений редактор знає ідіоми, пунктуацію й стилістику.

Такі висококласні стилісти у справі творення кодів та майстри красного письменства в царині алгоритмів є видатними підприємцями свого покоління. Нині творці бізнес-імперій приходять не з бізнес-школи — вони приходять із середовища конструкторів, інженерів та кібернетичних лабораторій, де довгі ночі роздумів над операціями присвоєння з метою написати код переростають у хакерські знання та навички, необхідні для створення інноваційних алгоритмів, а на їхній основі — і нових компаній. Подекуди ці будівничі алгоритмів полишають навчання у ВНЗ рано або й зовсім не завдають собі клопоту вступати туди — адже коли їм було п’ятнадцять, шістнадцять чи сімнадцять, вони вже здобули достатньо знань, аби матеріалізувати те, що малюють у власній уяві.

Нині для людей, які бажають вивчити програмування ще в юному віці, існує величезна кількість способів зробити це. У незліченній кількості інтернет-спільнот і на форумах — тільки й мови, що про написання кодів та конструювання алгоритмів. Тому ідея започаткувати зручно організований сайт, що навчав би програмувати онлайн, яка народилася в одній із компаній моєї групи у Y Combinator (звалася ця компанія Codecademy), виявилася настільки вдалою, що всього лише за два тижні після запуску сайт мав уже 200 000 користувачів. А вже за півроку Codecademy встановила партнерські стосунки з Білим домом у галузі розвитку програмування. Ось така вона, нова реальність, у якій ми живемо: у двадцять один рік той, хто вміє користуватись інструментарієм для створення складних алгоритмів, може встановити партнерські стосунки з президентом Сполучених Штатів Америки.

Y Combinator — це лиш мікрокосм того динамічного процесу, яким часто рухається молодь, — процесу впровадження алгоритмів у все, що ми робимо. Ось уже два десятиліття цей прошарок революціонерів веде перед у справі створення алгоритмів, що вирішують проблеми, заробляють гроші, а також (та ще й у бурхливому темпі) забирають робочі місця в людей. І ця книжка — про те, як ми в такій ситуації опинилися і як події розвиватимуться далі.

Нині відкриті для творця комп’ютерних ботів можливості просто приголомшують своїм розмаєм — навіть порівняно з можливостями, що існували п’ять років тому. Створення інноваційних алгоритмів — справа не з простих. Але день у день вона супроводжується дедалі меншими складнощами. Із цієї причини на людей, здатних створювати таких ботів — а це найкращі уми серед математиків, комп’ютерних інженерів і хакерів, — чекає перспективне майбутнє. Подейкують, що свого часу Білл Ґейтс, аби скористатися комп’ютером, обманним шляхом проникав у лабораторії Вашингтонського університету в години, коли тамтешніми машинами ніхто не користувався. Нині такого вже не зустрінеш, бо в цьому немає потреби. Доступ до техніки в наш час труднощів не викликає.

Коли наприкінці 2009 року я розпочинав роботу над цією книжкою, то акцент у ній робив лише на роботі алгоритмів на Волл-стрит — довкола цього оберталася вся моя розповідь. Та незабаром я зустрівся за обідом з Біллом Беннетом — професором Школи менеджменту імені Келлога і моїм приятелем. Я розповів йому, що пишу про те, як алгоритми завоювали наші ринки цінних паперів. Біллі оцінив це начебто позитивно. Але при цьому, звівши очі над своєю куркою кеш’ю, для чогось раптом глянув на протилежний бік вулиці (туди, де стоїть будівля з офісом фонду комплексного ризикового інвестування Magnetar) і прорік те, що визначило спрямованість цієї книжки: «Насправді в ній мало би йтися про те, як вони беруть владу над усім».

Білл мав рацію. На Волл-стрит ця історія лише починається. А звідти шириться по всьому світу.

1 Колекційне вино від престижного виробника французьких вин Château Lafite Rothschild. Його продукція відзначається вкрай високою ціною. Так, станом на 2018 рік пляшка вина «Шато Лафіт Ротшильд» урожаю 2001 року коштувала в Україні 216 375 грн. — Прим. пер.

2 Блискавичний обвал 2010 року тривав приблизно 36 хвилин, і в його перебігу відбулося падіння обсягом один трильйон доларів. — Прим. пер.

3 Тобто фактично давати відповідь «так» чи «ні». — Прим. пер.

1. Волл-стрит і її перший хакер

Одного дня на початку 1987 року чоловік, який був працівником фондової біржі Nasdaq — назвімо його Джонсом, — увійшов у фойє Всесвітнього центру торгівлі. Відшукавши вхід у ліфт, що піднімався на потрібний йому поверх, він натиснув кнопку «Вгору».

За встановленою практикою, йому належало відвідати одного зі споживачів послуг Nasdaq із тих, у кого були найстрімкіші темпи зростання. Джонс знав, що там побачить, — адже на Волл-стрит одна команда, яка здійснює обмінні операції з акціями, виглядає так само, як і наступна: групка облич білих чоловіків — випускників університетів Ліги плюща, перейнятих жадобою збагачення. Отож — нічого цікавого.

Ідучи коридором до вхідних дверей офіса, він внутрішньо налаштовувався на тестостерон і шалену метушню, панування яких мав побачити там — адже біржовий торговельний зал не є чимось принципово відмінним від телестудії, де під час ігрового шоу людину запроторюють до скляної коробки, повної шелестких, здатних довести до божевілля банкнот; різниця хіба лише в тому, що у випадку біржового залу деякі з тамтешніх магічних папірчиків є акціями-лузерами з низхідним курсом. І меткі гравці на біржі, не сповільнюючи шаленого темпу, здатні враз уловити, у яких папірчиків курс зростає, а в яких — спадає.

Секретарка привіталася з ним і вийшла до сусідньої кімнати, аби покликати потрібного співрозмовника. Повернулася вона в супроводі невисокого жвавого чоловіка з копицею волосся на голові, до якого вже бралася сивина. Блакитні очі Томаса Пітерфая тепло привіталися до Джонса. Пітерфай говорив з акцентом.

Джонсові не дано було знати, що згодом Пітерфай перетвориться на людину зі статками на 5 мільярдів доларів. Тобто — на одного з найбільших багатіїв Америки. А зараз перед ним був лише один із початківців, який прорвався на Волл-стрит. Однак обсяги торговельних операцій у цього новачка стрімко зростали, так само зростали й прибутки. Джонса завжди цікавило: як люди на кшталт Пітерфая знаходять способи так регулярно випереджати ринок? Наймаючи найкмітливіших? Маючи якнайкращий відділ досліджень? Ідучи на гігантські ризики й виявляючись щасливцем?

Не знав Джонс і того, що ніяким біржовим комерсантом Пітерфай не був. А був він комп’ютерним програмістом і торгівлю вів, керуючись не виразами облич на місці торгів і не технічними індикаторами, не ловлячи моменти, коли, на його думку, акціями рухає економічна кон’юнктура. Натомість він писав програму, де тисячі рядків мовами програмування (Fortran, C, LISP) дозволяли виробляти алгоритми, що перетворювали його торговельні операції на одні з найкращих на Волл-cтрит (хоча за обсягом великими вони ще не були). На фондовому ринку цей чоловік був ватажком нового покоління.

Пітерфай показував свій операційний майданчик, і Джонса охоплювало дедалі більше сум’яття. Що більше він бачив (хоча особливо й дивитися не було на що), то більш розгубленим ставав. Він сподівався побачити приміщення, cповнене ажіотажу: валують телефони, скрекотять принтери, а брокери голосно перегукуються, вводячи свої накази купувати й продавати в термінали Nasdaq. Та нічого подібного Джонс не спостерігав. Термінал Nasdaq тут був лише один. Між тим обсяги Пітерфаєвих операцій йому, Джонсові, були відомі, і обсяги ці були немалі. Тож як таке могло бути? Хто ж виконував усі оті біржові операції?

«А де все решта? — суворо допитувався Джонс. — Де ваші брокери?».

«Та ось же. Геть усе — ось тут, — відказував Пітерфай, показуючи на комп’ютер IBM, що скромненько тулився біля єдиного на все приміщення термінала Nasdaq. — Ми все робимо звідси». За допомогою жмутика проводів термінал був з’єднаний з комп’ютером, а в ньому містилася програма, що давала команди: чим торгувати, коли й за скільки. Хоча працівник Nasdaq Джонс цього не розумів, але перед ним була перша у світі цілковито автоматизована алгоритмічна система торгів.

Пітерфаїв пристрій не просто пропонував, чим торгувати, як це робили інші системи й до нього. Він не просто видавав на гора пропозиції про торги, які пізніше могли вчинити люди. Цей комп’ютер, тихцем уламавшись у торговельний термінал, сам ухвалював усі рішення й здійснював усі торговельні операції. У людині потреби не було. А от торговельні партнери у нього, усі їх 100 відсотків, були людьми — і щоразу вони лишалися позаду.

Завдяки потоку даних, що надходили від термінала Nasdaq після його зламу, комп’ютерна програма Пітерфая була спроможна проаналізувати ринок і виконати біржові операції продажу (бід) і купівлі (аск), які з легкістю дозволяли скористатися різницею між цінами, за якою купували більшість покупців, і тією, за якою продавали продавці. У деяких акцій, якими в ті часи торгували на біржі Nasdaq, ця різниця, що має назву спред, могла становити більше 25 центів за кожну акцію, тому лише два накази про виконання біржових операцій з однією тисячею акцій — наказ купувати по 19,75 долара й наказ продавати за 20 доларів — мали своїм наслідком одержання 250 доларів прибутку практично без жодних ризиків.

Для Пітерфая такі торги були позбавлені ризику й поготів, бо для їхнього ведення він використовував машини. Однією з головних небезпек для тогочасних маркет-мейкерів, які весь час мали підтримувати ціни на купівлю чи продаж біржових паперів, було лишити чинними старі котирування після зміни ситуації на ринку. Між тим більшість цих людей у своїх діях могли бути не стрімкішими за їхніх брокерів, які мали побачити нові ціни на комп’ютерному екрані, засвоїти цю інформацію, ухвалити рішення, у який спосіб змінити власні ціни, а після того скасувати попередні накази і ввести нові ціни через клавіатуру Nasdaq. І відстати від ринку на пару кроків такий брокер міг лише тому, що, приміром, зайвий раз відкусив шматочок від свого бутерброда з тунцем чи перекинувся слівцем з колегою. А от комп’ютер Пітерфая на обід не відволікався. Він крок у крок повторював усі зигзаги ринку, величезною мірою послаблюючи ринкові ризики для свого господаря — до чого людські істоти були попросту не здатні.

Пітерфаєва діяльність знаменувала собою настання нової ери на Волл-cтрит — програмісти, інженери й математики розпочинали вторгнення, що триватиме два десятиліття і внаслідок якого програми-алгоритми та автомати, часами вкрай складні і майже здатні мислити, позбавлять людину ролі домінантного чинника на наших фінансових ринках.

...Джонс стояв просто остовпілий. Там, де Пітерфай вбачав інновацію, він помічав когось, хто порушує правила, застосовуючи самопальний термінал.

«Так робити не можна», — промовив Джонс...

...Фондова біржа Nasdaq торговельного залу не мала — усі її торги відбувалися по телефону або через її комп’ютерну мережу, що приймала накази користувачів, коли ті набирали їх на клавіатурі закріпленого за ними термінала Nasdaq. І ось Пітерфай узяв провід вхідних даних, призначений для такого термінала, приєднав до нього ще один, а другий, вільний кінець цього останнього під’єднав до електронної схеми, яку його команда програмістів та спеціалістів з обчислювальної фізики створила з нуля і вмонтувала в материнську плату персонального комп’ютера IBM. Цей IBM застосовував набір програм, написаних самим Пітерфаєм. Одразу ж, як комп’ютер одержував дані від провода — врізки в систему Nasdaq, — його програми-алгоритми аналізували ринок, негайно виносили рішення про необхідні торговельні операції, а далі блискавично вистрілювали команду про ці торги назад через жмут проводів, що вів аж до найглибших глибин термінала Nasdaq. Адже Пітерфай — і ще хвилину тому, до візиту інспектора, ніхто про це не знав — вломився в комп’ютерну систему Nasdaq.

Біржі Nasdaq не потрібен був розголос ані про цей хитромудрий винахід, ані про лабораторію божевільного вченого, який тепер мав доступ до ринку.

Адже чи стали б інші біржовики почуватися комфортно, знаючи, що міряються розумовими здібностями з алгоритмами, керованими комп’ютером IBM, а не з подібними до себе любителями азарту, що послуговуються власною інтуїцією? Біржа Nasdaq зовсім не бажала, щоб усе це виходило на публіку.

«Термінал необхідно від’єднати від цього комп’ютера IBM, і всі накази мають вводитися через клавіатуру — видруковуватися один за одним, точнісінько як це робить решта наших клієнтів», — сказав Джонс.

І пішов собі геть.

...Пітерфай стояв посеред свого офіса, розмірковуючи над тим, що, можливо, клало край його бізнесу. Nasdaq для виконання припису свого інспектора дав один тиждень. Думка, що машину доведеться демонтувати, була для Пітерфая нестерпною. Йому не надто хотілося іти й шукати брокерів, хай навіть молодих і за невелику плату, аби ті возсідали на стільцях і вистукували накази, клацаючи на кнопках терміналів Nasdaq. Адже на те, аби усунути з процесу людський компонент з його непостійністю й примхами, у нього пішли роки. І тепер, знову повернувши на місце людей, їхні лінощі і (що найгірше в цьому разі) повільність їхнього видруковування наказів на клавіатурі, було б складно сподіватися на однаковий із нинішнім результат. Словом, його діяльність мала втратити левову частку ефективності за одну ніч. А тому треба було відшукати якийсь кращий варіант...

...Рішення народилося в його мозку надвечір того самого дня, ще перед тим як він поринув у сон у своєму помешканні на Верхньому Іст-Сайді. Воно не було легким для втілення, а проте давало надію. Пітерфай вважав, що викачувати інформацію з термінала Nasdaq він має право, але не чіпаючи самої машини. Отож ніяких проводів-врізок, ніяких приєднаних електронних схем — нічого такого. Але як це зробити? Він спитав у своєї команди інженерів та спеціалістів з обчислювальної фізики, чи можуть вони спорудити щось таке, що зчитувало б дані просто з екрана (щось подібне до камери), а далі переводило б цю інформацію в електронні біти й надсилало готовому приймати їх персональному комп’ютеру. Відповідь спеціалістів була — «так».

Але канал даних — це лише половина проблеми. Друга половина полягала в тому, як Пітерфаєві здійснювати торговельні операції без гурту брокерів, що сиділи б за терміналами Nasdaq. Надсилати електронний сигнал, напряму вломившись у машини, як дотепер, він уже не міг. Зараз усі торги мали йти через клавіатуру — так, як це наказала робити Nasdaq. І отут Пітерфаєві сяйнула ідея. Божевільна ідея. Чи працюватиме вона, сказати було важко...

...Цілий тиждень Пітерфай та його найкращі інженери як скажені зварювали метал, писали програму та паяли проводи. До лицьового боку термінала Nasdaq вони прикріпили велику дифракційну лінзу, щоб збільшувати текст на екрані. Сантиметрів за тридцять від лінзи було встановлено камеру. Від неї провід вів до комп’ютера, поставленого просто біля термінала. Лише за декілька днів Пітерфай та його програмісти написали програми для декодування візуальних даних, що мали надходити від камери. Після цього дані ставали придатними до введення на обробку до тих самісіньких Пітерфаєвих алгоритмів, що раніше працювали через пряме з’єднання з терміналом Nasdaq.

Від персонального ж комп’ютера IBM тепер відходив інший провід — він уже не заповзав у термінал Nasdaq, наче підступна змія, а натомість вів до блока-агрегата, що складався з металевих стрижнів, поршнів і важелів і «висів» над клавіатурою термінала. І якщо агрегат із камери та пристрою для зчитування з екрана виглядав просто як хитромудра дивовижа, то ця система вже мала вигляд цілковито фантастичний. Вона навіювала асоціації з хитромудрими механізмами часів промислової революції. Пристрій цей був автоматизованою машиною для друкування, створеною з нуля. Коли від комп’ютера надходили команди, металеві прутики цієї машини починали делікатно вистукувати на клавіатурі термінала сплески уривчастих звуків у музичній манері стакато. Накази випурхували один за одним, і менш ніж за тридцять секунд їх вводилося кілька десятків.

Усе ґрунтувалося на тому, що біржа Nasdaq висунула вимогу, аби накази про торговельні операції видруковувалися. При цьому вона не уточнила, хто конкретно має їх друкувати. Отож команда Пітерфая створила торговельного — та й друкувального теж — кіборга. І знадобилося їй на це лише шість днів. Пітерфай дотримався букви закону, але — як не крути — порушив його дух. Однак це його вже не надто обходило. Бо Волл-стрит — це не що інше, як темне царство лазівок, обхідних шляхів і чорних ходів, користь від яких дістають найвинахідливіші із шахраїв.

...За два тижні інспектор біржі Nasdaq прийшов знову, як і пообіцяв. Пітерфай зустрів його біля ліфта й провів коридором до кімнати, що виконувала в нього роль торговельного залу. За дверима було чути якийсь невпинний дзенькіт. Там, де раніше була тиша, зараз панував постійний гамір — як воно й має бути на біржовому торговельному майданчикові. Пітерфай пропустив Джонса у двері й широким жестом вказав на своє творіння. Очам представника Nasdaq відкрилася сцена, неначе намальована уявою письменника-фантаста Жуля Верна.

«Що це?» — тільки й спромігся промовити Джонс.

Пітерфай пояснив, що його машина здійснює торговельні операції так, як того вимагає Nasdaq, — через набір на клавіатурі й по одній операції. І саме в ту мить ринок ожив, а з ним і програма Пітерфая — вона взялася виконувати операції так швидко, що друкувальний пристрій застрекотів неначе кулемет. Безперервний потік наказів змушував його невгамовно цокати по клавішах, і хаотичне їхнє тріскотіння робило неможливим будь-який діалог. Щоразу, коли здавалося, що ось-ось настане затишшя, машина раптом починала вистрілювати нові порції наказів, рішуче женучи ознаки тиші геть. Усе це репрезентувало ще один чудесний зразок обійдених правил, продемонстрований світові метикуватими, здатними мислити гнучко головами з Волл-стрит.

«Йому це не сподобалось ані на грам», — пригадує Пітерфай.

Відчуваючи, що тепер уже втрачати немає чого, він сказав, що зробить складовою своєї машини ще й манекен, аби по клавішах стукотів уже він. Це був напівжарт, але Пітерфай і справді був готовий піти на це.

Обличчя Джонса весь час лишалося незворушним. А коли він затрусив головою, Пітерфай аж очі примружив — зараз могло виявитися, що його, творця цього найшвидшого у світі торговельного автомата, зобов’яжуть стати ще руйнівником свого дітища. Але представник Nasdaq, кілька хвилин пом’явшись, мовчки пішов геть. Пітерфай приготувався до найгіршого: наказу про заборону застосовувати свою технологію на фондовому ринку. Проте Джонс так ніколи й не повернувся, а телефонний дзвінок, якого боявся Пітерфай, — ніколи не пролунав. Отже, спосіб здійснення біржових операцій змін не зазнав, і Пітерфай, який починав зі 100 000 доларів, у 1987 році заробив 50 мільйонів.

Того ж таки 1987 року Пітерфай і далі лишався дрібною рибинкою, за масштабами Волл-стрит, а проте став одним із ватажків у зграйці біржових гравців із тих, кого написання складних кодів, паяння напівпровідникових схем і застосування математики вабили не менше, ніж освоєння хитромудрих ринкових механізмів. Те, що здійснив Пітерфай, було простим теоретично, але складним для виконання: він узяв інтелект найкращих біржовиків і знайшов спосіб, як утілити цей інтелект у серії алгоритмів. Його програми містили всі ті елементи, які з метою ухвалити рішення зважує досвідчений брокер-людина. От тільки комп’ютер значно швидше виконував математичні розрахунки, перевіряв ціни й давав заявку на торги.

Окрім Пітерфая, були на Волл-стрит і інші, хто, з метою перегнати ринок, застосовував програмне забезпечення, коди та швидкісні комп’ютери. Та все одно — спалахнути цю революцію змусили таки Пітерфаєві інновації: від поршнів, що молотять по клавіатурі, і до хакерського приєднання до каналів даних. Нині комп’ютери, діючи в реальному часі й без нагляду або за мінімального нагляду з боку людини, виконують 60 % біржових торговельних операцій. Історія становлення Пітерфая — унікальна для Волл-стрит. Він не належав ані до великих біржовиків, які були достатньо мудрими, аби наймати програмістів з метою зміцнити власне домінування, ані до племені брокерів з Волл-стрит, які опанували програмування з метою забезпечити собі перевагу над рештою колег. Унікальним його зробило те, що він був програмістом — і добрим програмістом — ще задовго до того, як зрозумів, у який спосіб працює біржовий опціон, чи побачив, що ціни на акції тих чи інших компаній незрідка змінюються в тандемі.

Застосовуючи свої здібності програміста, розуміння математики та майстерність у написанні складних комп’ютерних кодів, Пітерфай створив ті рівневі алгоритми, які порушили рутинний порядок речей у цілковито новій для нього царині — в операційних залах Волл-стрит. Протягом останніх років ХХ століття і на початку ХХІ-го руйнівна для старих порядків хакерська парадигма знаходила застосування в різних частинах нашого охопленого змінами світу. Усе відбувалося так: тямущий розробник комп’ютерних кодів та алгоритмів зацікавлюється новою для себе сферою, накопичує знання й досвід, і, узявши на озброєння кібернетику та фрагменти комп’ютерного коду, де імітуються дії предтечі-людини, руйнує галузі, компанії, стандарти та скидає з постаментів забронзовілі авторитети. Здатність створювати алгоритми, що імітують, удосконалюють дії людини і врешті приходять їй на зміну, — це найперше вміння для найближчого століття. І в міру того, як множитиметься кількість здатних до цього людей, меншатиме кількість робочих місць, змінюватиметься спосіб людського життя, а сфери економічної діяльності ставатимуть докорінно інакшими. Це вже стається, але триватиме й надалі. І, подібно до решти тенденцій, ця розвивається на основі грошей — ось чому вона народилася на Волл-стрит, та ще й немалою мірою завдяки угорському іммігрантові.

Народження хакера: тернистий шлях

Мабуть, стати однією з найвизначніших дійових осіб у нашій тридцятилітній історії, де, непомітно підкрадаючись, алгоритми захоплюють владу, Томасу Пітерфаю було написано просто на роду — бо народився він не у світі широких можливостей, а там, де гриміла найкривавіша в історії людства війна. Його поява на світ відбулася в підвалі однієї з лікарень Будапешта під час авіабомбардування в 1944 році. Після того як батько втік від підтримуваних Радянським Союзом комуністів, що захопили владу в Угорщині після Другої світової війни, він ріс під опікою матері та бабусь із дідусями. Своє дитинство Пітерфай згадує як сповнене страху, зникнень родичів, переїздів з місця на місце просто посеред ночі, а також постійної загрози голоду, холоду і навіть чогось гіршого. Капіталізм для себе Пітерфай відкрив, коли навчався у старших класах школи — коли продав однокласникам контрабандні жуйки Juicy Fruits з нормою прибутку на рівні 500 %. У свої тринадцять він організував кілька хлопчачих ватаг, що прочісували закинуті будівлі та цегляні завали в пошуках усього металевого. Далі він торгувався з чоловіками, старшим від себе рази у три–чотири, виходив на найкращу ціну за свій металобрухт і ділив одержані гроші поміж своїх ватаг. Пізніше він перемкнув свій підприємницький хист на купівлю, продаж та обмін марок. Його вабив той розрізнений ринок, де марки в одному місці продавалися дорожче, ніж в іншому. Так він відкрив для себе арбітраж — спекулятивні купівлі-продажі, коли вигоду дає наявність схожих ринків, але з різними цінами на активи. Арбітражер за таких умов купує там, де ціна нижча, і продає там, де вона є вищою, — це, власне, стратегія, яка, у значно прискоренішій формі, складає основу багатьох сучасних високочастотних торговельних операцій на біржі.

Закінчивши середню школу, Пітерфай почав поглиблено вивчати геометрію в топографічному училищі з метою подальшого вступу до університету й одержання диплома інженера будівельних робіт. Але в 1965 році його навчання полетіло під укіс — у двадцять один рік він отримав короткотермінову візу для відвідин далеких родичів у Західній Німеччині. Цю поїздку до американізованої Німеччини він використав як нагоду подати заявку на одержання дозволу на імміграцію в США і врешті-решт його одержав.

...Про Волл-стрит молодий угорець, який сідав на літак до Нью-Йорка, знав не надто багато, а про комп’ютери й алгоритми, за допомогою яких згодом і підкорить оту Волл-стрит, — і поготів. Зупинився він у двокімнатному помешканні на Верхньому Іст-Сайді на Мангеттені разом із ченцем, якого відлучили від церкви за пияцтво та жонолюбство. На якийсь час чернець долучив Пітерфая до свого бізнесу в ролі неофіційного публічного нотаріуса для угорців-іммігрантів. І ось, через зв’язки у дедалі численнішій громаді угорських іммігрантів у Нью-Йорку, Пітерфай врешті-решт підшукав собі нове помешкання та нову роботу — креслити плани у житлобудівельній фірмі.

У середині 1960-х комп’ютери лише починали ставати доступними для малого бізнесу. За короткий час громіздкі коробкоподібні машини заполонили офіси компаній тих власників-ентузіастів, які сподівалися, що взята на озброєння сила комп’ютерних обчислень принесе їм додаткових клієнтів і більшу ефективність. Однак масована поява комп’ютерів у подібних місцях збіглася в часі з великою нестачею людей, які вміли б їх програмувати. Тому багато тих, хто придбав комп’ютери, відчули себе загнаними в глухий кут — вони довідалися, що, попри всі тріумфальні заяви, використання комп’ютерів навряд чи відкриє широкий шлях. Бо використовувати їх ще треба було вміти. Отож багато машин, придбаних у цей період, попросту вкривалися пилом, стоячи у шафах та господарських комірчинах.

Коли у 1966 році свій перший комп’ютер придбала будівельна фірма Пітерфая, ніхто в ній не знав, як його програмувати. Пітерфай виявив бажання стати добровольцем. Він старанно потів над англомовними інструкціями й почав опановувати справу кодування. Він створив прості алгоритми, що використовували теорему Піфагора, — приміром, такі, що визначали кути, застосовуючи функцію синуса і косинуса, і цим допомагали інженерам знаходити правильні радіуси та кути нахилу для доріг, що сходяться між собою. До кінця 1966 року Пітерфай створив для фірми цілу бібліотеку комп’ютерних програм, одержуючи при цьому 75 доларів на тиждень як зарплатню. Причому опановувати програмування йому було легше, ніж спілкуватись англійською. Програмування — ось де він був на висоті.

Як і в наші дні, добрим комп’ютерним програмістам наприкінці 1960-х шукати роботи не доводилося. Уміння писати коди прокладало Пітерфаєві пряму стежку до більших грошей та кращої роботи. Перша нагода трапилася в 1967 році — він полишив роботу в будівельно-проектувальній компанії та обійняв посаду в Aranyi Associates — фірмі, що допомагала своїм клієнтам на Волл-стрит установлювати й налагоджувати їхні комп’ютерні системи. Ця робота була знайдена знов-таки завдяки зв’язкам із земляками — власник фірми, Янош Араньї, теж був угорцем-іммігрантом.

На Волл-стрит Пітерфай зіткнувся з тим, що ми назвемо нульовим рівнем алгоритмічної історії, — маю на увазі, що комп’ютерних роботів-ботів у житті людей і на тодішній Волл-стрит не було. То був світ вибору, робленого людьми, а також людських стратегій, утілюваних людиною. Біржовий брокер на торговельному майданчику ухвалював рішення на основі того, що, на його думку, продиктовував ринок, а також з огляду на цінні папери у своєму портфелі або й просто керуючись власною «чуйкою» — себто інтуїцією. Своє рішення про торговельну операцію брокер сповіщав іншій людській істоті, а та робила позначку про неї в записничку. Ось таким тоді був світ.

Тим часом в Aranyi Associates, на цій своїй першій роботі, пов’язаній із фінансами, Пітерфай вибудував алгоритми, що дозволяли біржовим інвесторам і брокерам лише за один прийом легко порівнювати різні характеристики цінних паперів і їхню вартість. Виявляючи всю старанність, в основі якої лежав той факт, що він був іммігрантом і зайнятися міг небагато чим іще, Пітерфай виліпив із себе висококласного програміста в час, коли таких людей було дуже й дуже мало — а на Волл-стрит і зовсім не було.

Після двох років роботи в Араньї комп’ютерні вміння Пітерфая вивели його на цікаву пропозицію щодо працевлаштування від одного з найвідоміших гравців на ринках Нью-Йорка — доктора Генрі Ярецкі. Ярецкі був психіатром, який захопився торгівлею товарними активами і протягом 1960-х років вибудував величезну компанію, що торгувала благородними металами і називалася Mocatta Group — похідна від назви Mocatta&Goldsmid, лондонської фірми з трьохсотлітньою історією, з якою на початку своєї діяльності Ярецкі налагодив партнерські стосунки4. Для початку Ярецкі запропонував Пітерфаєві зарплатню на рівні 20 000 доларів на рік та підйомні розміром 4000 доларів — що у цінах 2012 року дорівнює 145 000 доларів. Це становило неабиякі гроші для того, хто лише кілька років тому видерся з неопалюваного помешкання, де жив іще й відлучений від церкви монах. Пітерфай дійшов висновку, що ринок металів можна розуміти на інтуїтивному рівні, і швидко пішов угору кар’єрними сходами Mocatta — адже без його програмістських умінь обійтися там уже не могли.

Алгоритм, що змінив Волл-стрит

Усе ще працюючи у Ярецкі, у 1969 році Пітерфай упровадив на Волл-стрит перший із так званих чорних ящиків, що заковтували дані про ринок, пережовували їх і видавали своєму користувачеві настанови, купувати йому чи продавати в певній конкретній ситуації. Метод обчислення, застосовуваний в алгоритмі для ухвалення торговельних — а насправді будь-яких — рішень, попервах спирається на такі моделі та функції, які імітують шляхи, якими подібних рішень доходить людина. І якщо брокери Mocatta по п’ятницях масовано викидали золото на продаж, побачивши, що інші брокери перед вихідними грають на підвищення цін, то такий спосіб дій якраз і записувався в комп’ютерну програму. Але коли чотири дні поспіль перед п’ятницею золото дешевшало, то брокери Mocatta могли й порушити своє правило п’ятничної торгівлі. І така ситуація теж прописувалася в комп’ютерній програмі через серію взаємно пов’язаних алгоритмів.

У 1969 році торговельні оборудки Mocatta фізично вели брокери, що виходили на зв’язок телефоном чи вигукували заявки безпосередньо з біржової ями, а от рішення про ці закупівлі чи продажі надходили просто від кодів, які написав Пітерфай. Та хай яким спецом він був, а створення одного із чорних ящиків йому не давалося. Ярецкі попросив його вибудувати алгоритм, що міг би точно визначати правильну ціну на опціони — а між тим їхнє ціноутворення (як і ціноутворення багато чого іншого), підкорялося хіба що таким «правилам», як нерішучі вигуки брокерів із біржової ями. Пітерфай марудився над цією проблемою місяцями, але досяг мало чого.

Опціон надає право купити або продати ті чи інші цінні папери за домовленою ціною в межах обумовленого періоду. І якщо, приміром, акція компанії IBM продається за 100 доларів і брокер певен, що протягом наступного місяця її ціна підскочить, то він може придбати так званий опціон кол, або опціон покупця, який даватиме йому право купити цей фондовий актив за 100 доларів протягом наступних двох місяців. Коштувати такий опціон кол може лише якісь 10 доларів, тож купити його виходить трішки дешевше, ніж придбати самі акції IBM — а в разі чого і втрати, пов’язані з опціоном кол, будуть не надто великими, бо найбільше, що втратить його власник, — це вартість самого цього опціону, 10 доларів. А продавець, який продав цей опціон кол, як правило, і сам має певну кількість акцій IBM, а тому, продаючи його і кладучи одержані за нього кошти собі в кишеню, він послаблює для себе негативні наслідки на випадок раптового падіння вартості на ці цінні папери. При цьому, щоправда, він змушений буде віддати свої акції всього лише за 100 доларів навіть у разі, якщо їхня ціна підскочить і становитиме вже 110 доларів. А от опціон пут, або опціон продавця — навпаки, дає своєму власникові право продати біржовий актив у майбутньому за ціною, обумовленою нині. Таким чином, купівля опціону пут, що наділяє правом продати акції IBM по 100 доларів, є ставкою на зниження, оскільки виправдовує себе лише в разі, якщо ціна на такі папери впаде. А купівля опціону кол, навпаки, є ставкою на підвищення.

На початку 1970-х опціони лише починали часто змінювати своїх власників. І Mocatta була однією із фірм, що першими cтали на цей шлях. Ярецкі та Пітерфай дійшли рішення, що в ціноутворенні опціону є три основні інгредієнти: ціна, за якою опціон дає право купувати чи продавати цінні папери певного виду (яка називається страйк-ціною, або ціною реалізації); термін дії; мінливість (волатильність) ціни паперів чи металів. Так, наприклад, опціон на цінні папери, вартість яких може коливатися в широких межах, мусить коштувати дорожче, бо великою є ймовірність, що страйк-ціна таких паперів досягне екстремальних позначок. Інші інгредієнти теж важливі — як-от безризикова ставка відсотка, що змушує ціну опціонів кол зростати, а ціну опціонів пут — спадати. Пітерфаю потрібно було знайти спосіб, як відобразити все це в одному елегантному алгоритмі, де правильно зважувався б кожен чинник. І це була складна математична проблема, для котрої, як йому видавалося, практично неможливо знайти рішення. Почергово його охоплювали то депресія, то натхнення.

Попрацювавши над цією проблемою понад рік, Пітерфай розробив алгоритм на основі диференціальних рівнянь, що ретельно зважував усі складові процесу. Він перевіряв цей алгоритм у ретроспективному режимі, аби за допомогою даних за минулі торги переконатися, що на тих торгах алгоритм дав би змогу заробити гроші — але наборів даних про минулі опціони коштовних металів у той історичний період було небагато. Адже ще не настала доба, коли подібними речами будуть майстерно відати комп’ютери, та й історія опціонних ринків на той час — і це найважливіше — великою довжиною ще не відзначалася. Отже, Mocatta зробила єдине, що могла: почала торгувати з використанням цього алгоритму. І він приніс гроші. Тогочасні ринки опціонів не були такими грандіозними, як тепер, і через це давати прибутку на мільярди доларів Пітерфаїв алгоритм не міг, зате дав велику перевагу брокерам Mocatta. У своїй більшості працівники компанії у біржовій ямі не знали, звідки саме до них надходять накази про виконання біржових операцій, зате знали, що майже завжди їхні операції завершуються успіхом. Ось це і є першим етапом алгоритмічного перевороту для захоплення влади: комп’ютер, озброєний розробленими людиною алгоритмами, аналізує вхідні дані й видає накази для виконання людським істотам.

Десь роком пізніше від часу, коли наші герої запустили в роботу свій алгоритм, Волл-стрит неначе громом вразило — у 1973 році Фішер Блек і Майрон Шоулз (обидва — професори Чиказького університету) опублікували працю, яка містила те, що невдовзі стало відомим як формула Блека—Шоулза. Скориставшись нею, можна було точно дізнатися, скільки направду коштує той чи інший опціон. За десятиліття алгоритми, побудовані на основі формули Блека—Шоулза, геть-чисто переформатують Волл-стрит і поставлять групу об’єднаних спільною ідеєю людей — математиків і комп’ютерних інженерів — в авангард фінансового світу. Модель Блека—Шоулза, дуже близька до Пітерфаєвої, зробить Майрона Шоулза лауреатом Нобелівської премії 1997 року (Блек помер у 1995-му).

Відразу після свого опублікування формула Блека—Шоулза ніяких блискавичних змін не принесла. Це диференціальне рівняння із частковими похідними виглядало неперевершено блискуче, але наукових журналів біржовики здебільшого не читають. Та й навіть якби читали, практичне застосування цієї формули все одно стало б для них нелегкою справою — адже для такого застосування потрібно мати неабиякі знання з математики. Формулу Блека—Шоулза розумів мало хто, а ще менше було тих, хто чув, що подібний алгоритм уже написав якийсь там угорець і той алгоритм дозволяє заробляти гроші чи не на кожній операції. Бо Пітерфай та Ярецкі про це мовчали.

Аж ось на якомусь офіційному прийомі 2010 року в Чикаго проноза й жартівник Ярецкі спостеріг нобелівського лауреата Шоулза, який невимушено спілкувався з присутніми, попиваючи коктейль. Ярецкі проштовхався до нього через усю кімнату і сказав: «Знаєте, а наша Нобелівська премія і досі у вас». Відповіддю стала кисла гримаса. «Приємно здивованим він точно не був», — пригадував Ярецкі згодом.

Біржовикам, які на цьому розумілися, формула Блека—Шоулза давала підказку, як обчислити точну ціну, за якою треба купувати й продавати опціони. Для трейдерів це була своєрідна шпаргалка. Це були гроші, які був здатен заробити всякий, хто спроможеться точно обчислити кожен чинник формули Блека—Шоулза й застосувати результат щодо цін на опціони в реальному часі. Біржовики, які використовували її, продавали опціони, ціна яких перевищувала розраховану за формулою, і купували ті, ціна яких була нижчою від справедливої, ринково обґрунтованої ціни. Варто було вчинити так достатню кількість разів і з достатньою кількістю цінних паперів — і стабільний прибуток ставав практично гарантованим.

Хакер на Волл-стрит, рік 1980. Ідеальне місце, ідеальний час

Кінець 1970-х можна вважати дуже раннім світанком хакерської ери на Волл-стрит — алгоритми тут починали виходити на передній план порівняно з людьми. (Така тенденція ставала панівною на всіх фінансових ринках у кожному куточку світу). Волл-стрит дедалі активніше вишукувала найкращі мізки серед математиків і кібернетиків у Сполучених Штатах і залучала їх до програмування та розробки алгоритмів для торговельних операцій.

До того, як на фінансовому ринку запанувала формула Блека—Шоулза, на Нижній Мангеттен5 теж безперестанку плинув потічок комп’ютерних інженерів і математиків, але дуже тонкий. Але тепер коридори факультетів комп’ютерної інженерії та математики в Массачусетському технологічному інституті, Гарварді й інших елітних ВНЗ стали місцями, де рекрутери з Волл-стрит змагалися за людський ресурс. Волл-стрит була тут незримо присутня весь час — вона щомиті готова була тихесенько підкрастися з-за рогу і, завівши жертву в тихий закапелок, нашіптувати обіцянки про гроші, високоприбуткові акції та бонуси. Врешті-решт, фінансовій галузі вдалося не лише відтягнути перспективні молоді таланти від дослідницьких університетів і компаній з розробки інформаційних технологій, а й переманити самодостатніх і посивілих на своїй роботі комп’ютерних інженерів та науковців-кібернетиків, переконавши полишити теплі та престижні посади в університетах технічного профілю чи академічних установах.

Навіщо ж усі ці таланти були потрібними Волл-стрит? А задля швидкості. Бо виграш має той, хто перший став учасником вигідної оборудки. Алгоритми, якими керує комп’ютер, завжди випередять людину, яка виконуватиме однакові з ними дії на торгах. Між тим наприкінці 1970-х уміння виразити алгоритми у формі комп’ютерних кодів поширеним не було. Тому на вістрі змін, що приходили на Волл-стрит, Пітерфаю з його унікальним п’ятнадцятилітнім досвідом кодування і десятирічним — роботи в реаліях ринку, було легко як нікому.

Написавши алгоритм для опціонів, Пітерфай почав формувати свій відділ програмування. У міру того як Mocatta розширювала свою присутність на ринку, він залучав щоразу більше розробників кодів. Завдяки комерційним талантам Ярецкі та майстерності Пітерфая у творенні алгоритмів Mocatta почала заробляти мільйони доларів і перетворилася на одну з найпотужніших у світі компаній, що ведуть торгівлю благородними металами.

У міру зростання Mocatta зростала й хакерська армія Пітерфая. У 1975 році тут уже працювало п’ятдесят програмістів, і це робило її одним із дуже нечисленних на той час стовпів програмування на Волл-стрит.

А що робили ці програмісти? Більшість їх допомагала Пітерфаю перетворювати торговельні алгоритми, розроблені ним самим або Ярецкі, на комп’ютерні коди, які міг би приводити в дію комп’ютер. А оскільки алгоритми ставали дедалі складнішими, потрібними ставали і кращий код, і більша кількість програмістів.

Алгоритм може народитися як щось нескладне. Візьмімо, наприклад, такий, що має забезпечувати прання. Вхідні дані можуть бути вкрай простими, як-от: 1) вага білизни і 2) тип тканини. Такий алгоритм врахує вагу білизни, і якщо та виявиться меншою за один кілограм, виставить у пральній машині низький рівень води. Потім він проаналізує такі вхідні дані, як «бавовна», і налаштує температуру води для прання на позицію «гаряча», а для ополіскування — на позицію «холодна». Різна вага і різні типи тканин вимагатимуть передбачити в алгоритмі й різні програми для прання. А що, коли треба створити алгоритм для прання білизни відповідно до кольору, барвників, особливостей замочування, часу викручування і типу прального засобу? Побудова такого алгоритму буде цілковито до снаги навіть студентові-кібернетикові першого-другого курсу, та все ж цей витвір буде в рази складнішим і матиме значно більше рівнів, ніж перший алгоритм, де вхідними характеристиками були лише вага й тип тканини. Людина може дати раду поєднанню ваги білизни з особливостями її прання та іншими характеристиками, не напружуючи свого мозку, а от написання алгоритму для виконання тих самих функцій машиною вже вимагатиме професіоналізму. Причому варіантів рішення залежно від вхідних даних може виявитися несподівано багато — сотні. А щоб алгоритм правильно запрацював, має бути відображений і правильно категоризований кожен елемент із призначених для введення в алгоритм.

У цьому плані алгоритм можна розглядати як своєрідне гігантське дерево рішень, де за одним бінарним вибором треба робити наступний — і так далі. І майже все, що ми робимо — від керування автомобіля до операцій на фондовій біржі чи обрання дружини або чоловіка, — може бути зведене до низки бінарних рішень, ґрунтованих на бінарних же введених даних. Приміром — чи є серед білизни речі червоного кольору? Ні. А чорні речі? Так. З нейлону вони чи ні? Ні. З бавовни вони чи ні? Ні. Вони шовкові чи ні? Так. Чи є на цих чорних шовкових речах плями? Так. Це плями від кави чи ні? Ні. Це плями від майонезу чи ні? Ні. Це плями від сирного соусу чи ні? Так. І далі — у такому самому ключі. У найбільш складних випадках ці бінарні дерева рішень можуть розростатися так, що в них налічуватимуться мільйони або й мільярди етапів. Дерево рішень в алгоритмі може брати введені дані й проганяти їх через рівняння та формули, далі використовувати одержані відповіді вже як введені дані для наступного етапу і в такий спосіб витворювати довгі вервечки монотонно повторюваних рядків і таку деталізацію, що від неї може поїхати дах. Саме із цього приводу теоретизував німецький математик Готфрід Ляйбніц, кажучи, що життя може бути розкладене на довгі низки бінарних рішень — і казав він так ще триста років тому, задовго до появи напівпровідників, що уможливили створення машин, здатних приводити в дію алгоритми.

Алгоритми Пітерфая росли, перетворюючись на плетиво матриць із сотнями й сотнями позицій введених даних, змінних величин, а також диференціальних рівнянь із залежними змінними та інтегралами. Перетворення всього цього на комп’ютерний код вимагало справжнього майстра-керівника та великої команди людей. У штаб-квартирі Mocatta на Мангеттені Пітерфаєві програмісти працювали біля комп’ютерних моніторів, зчитуючи дані про стан фінансового ринку, щойно їх надсилала машина-телетайп. Такі дані вони, друкуючи вручну, вводили у свої комп’ютери, а дислоковані в цих машинах алгоритми визначали ціни Mocatta для оголошення їх на торговельному майданчику Нью-Йоркської товарної біржі. Щойно алгоритм визначав таку ціну, відповідний програміст мав негайно і чітко повідомити її клеркам Mocatta, що перебували біля залу торгів у діловій частині Мангеттена, а ті жестами рук мусили повідомити ціну відповідному брокеру в біржовій ямі. Навряд чи це назвеш швидкісною торгівлею, але це було вперше, коли ринок постійно діяв під диктатом алгоритму. Було тут і найприємніше для Пітерфая: решта учасників торгів практично не знали, звідки він бере цифри. Може, на Волл-стрит він і прийшов як хакер, що не надто відчуває ринок, але тут його схильність до комерції — та, що спонукала різати брусочок жувальної гумки на декілька шматочків, полювати на металобрухт і носити марки в ломбард, — дуже відшліфувалася. Ярецкі це помітив. Він почав просити в Пітерфая порад щодо всіх важливих рішень, які мала ухвалити Mocatta, і всіх важливих торговельних операцій, які вона мала здійснити. Один з колег пригадує, що Ярецкі ніколи не з’являвся на важливу зустріч без Пітерфая6.

До 1976 року хакерський підрозділ Пітерфая розширився до вісімдесяти осіб. У галузі фінансів це була найбільша програмістська команда світу. Пітерфай показав себе не лише як майстер писати коди, а і як менеджер, здатний керувати видатними, а часами й просто геніальними постатями зі світу науки — а вміння це рідкісне й тонке.

Попри те що Mocatta і далі розвивалася й міцнішала, переважною сферою її діяльності все одно залишалися коштовні метали. Пітерфай бажав вийти зі своїми алгоритмами на біржі, де торгували опціонами, але Ярецкі волів і надалі концентруватися на металах. Між тим на ринках опціонів домінували брокери, які прийшли сюди з фондових бірж — звідти, де велися торги цінними паперами і де вартість компанії визначали люди в біржовій ямі. І так воно там, на фондових біржах, робилося не просто — адже на вартість цінних паперів впливають ще й чинники, яких не виміряєш кількісно: як-от престиж компанії, перспективи зростання, можливі судові позови проти неї та її конкуренти. А коли так, то не існує магічної формули, що давала би змогу об’єктивно визначати ціну тих чи інших акцій. До того ж ціни на опціони можна було визначати суто за математичними методиками — на основі положень теорії ймовірності й статистики. Розумів це мало хто. Тому для тих, хто дружив з математикою, щасливих нагод для такого відкривалася тьма. До цього кола належав і Пітерфай.

Коли на середину 1970-х зміцнилася й утвердилася Біржа опціонів у Чикаго, Пітерфай сприйняв це як ознаку того, що ринок фондових опціонів ось-ось різко рвоне у розвитку. У 1976 році він поїхав до цього міста, аби перевірити, як там ідуть справи. Виявилося, що в стосунку до певних опціонів спред між ціновими пропозиціями купівлі (бід) і ціновими пропозиціями подажу (аск) становить аж цілих два–три долари. «Брокери просто змушували ціни піднятися, а потім раптово впасти», — згадує Пітерфай.

З огляду на дедалі ширші можливості, що відкривалися на ринку фондових опціонів, він був невдоволений зацикленістю Mocatta на товарних біржових операціях. Бо знав: обсяги ринків золота і срібла та пов’язаних із ними опціонів не такі великі, аби на них можна було заробити купу грошей, cправді гідну Волл-стрит. Окрім того, він прагнув одержати частку власності в Mocatta, яку, як він каже, йому обіцяв Ярецкі, але Пітерфай весь час наражався на відмову. (При цьому сам Ярецкі заперечує, що подібна домовленість коли-небудь існувала).

...У 1977 році Пітерфай віддав 2000 доларів за свій перший домашній комп’ютер Olivetti. Дні він присвячував роботі в Mocatta, а ночами програмував для своєї італійської машини алгоритми. Так він готувався до дня, коли штурмуватиме ринок фондових опціонів.

Алгоритмічний брокер-дивак

Не маючи перспектив перетворитися на співвласника Mocatta, Пітерфай вирішив, що мусить витиснути все, що дає йому робота в цій компанії. Тому в 1977 році, маючи заощаджень на 200 000 доларів, він полишив своє стабільне місце роботи й придбав місце на Американській фондовій біржі, яка щойно розпочала торгівлю опціонами. Місце там обійшлося Пітерфаю в 36 000 доларів, на біржові операції лишалося ще 164 000.

Готуючись до першого дня свого «плавання» на Американській фондовій біржі, Пітерфай по вісімнадцять годин на добу коптив над комп’ютером, доробляючи свої алгоритми й витворюючи таблиці, що мали слугувати основою для його операцій з купівлі-продажу опціонів на біржовому торговельному майданчику. У центр своєї уваги він поставив кількадесят компаній, опціони яких, на його думку, здобувалися на неправильно встановлену ціну найчастіше. На кожну таку компанію він виготовив низку таблиць із зазначенням ціни опціонів на її акції різної вартості. Оскільки ціни на акції протягом дня коливалися, Пітерфай розраховував, що, швидко заглядаючи до своїх таблиць, він зможе визначати справжню ринкову ціну опціонів на ті чи інші акції і вже на основі цього продавати чи купувати. Адже ці таблиці були паперовим уособленням його алгоритмів.

Усі свої папери Пітерфай зібрав докупи і вклав до звичайнісінької теки-скорозшивача з трьома кільцевидними скобами, яка під час роботи в біржовій ямі мала служити шпаргалкою. Підготовка до роботи на Американській фондовій біржі здавалася йому складною, але не тому, що він не був певен у власних обчисленнях (власна методологія була для нього надійним підґрунтям), а тому, що страшно було почати роботу одноосібно й не розраховувати на підтримку хоч би кого. Непокоїло й те, що говоритиме він з акцентом і що доведеться штовхатися, підстрибувати й кричати разом з отим стовпищем експансивних спітнілих людей у біржовій ямі. Окрім того, роздратування й неспокій у нього викликала думка, що брокери — завсідники біржі — раптом візьмуть і всією своєю зграєю підуть на нього війною, передчасно й несправедливо кладучи край його експерименту. Та найбільше він боявся поразки — боявся, що, переможений, знову муситиме повертатись до Mocatta.

Сповнений твердого наміру не дати цьому статися, Пітерфай з’явився в операційному залі Американської фондової біржі зі своєю текою-скорозшивачем у руках. І скоро виявив, що цей скорозшивач, якщо його розкрити перед собою, збільшує потрібний для свого власника простір практично вдвічі — і це у біржовій ямі, де й без того вже панує тіснява. Вивільнити для нього стільки простору, аби він міг тримати свою магічну книжку розкритою, колеги-брокери не погодилися. «І взагалі — що він там, з біса, має в отій книжці?» — запитували вони. Біржові торги, гордовито казали брокери — це справа клепок у твоїй голові, твоєї «чуйки», характеру і сили волі, відчайдушності й нахабства, а не якогось там дурного жмутка зліплених докупи паперів.

«Народ довкола вважав мене абсолютним посміховиськом, коли я все зазирав до отого скорозшивача під час роботи», — пригадує Пітерфай.

Аби краще пристосуватися до конкретних умов роботи в біржовій ямі й полегшити собі життя в ній назагал, Пітерфай скоротив свої найважливіші нотатки, перетворивши їх на стос аркушів, який легко можна було скласти вдвоє й запхати в задню кишеню штанів. Тепер він щоразу, натрапивши на потрібну, на його думку, ціну, міг швиденько шаснути рукою в кишеню й звіритися з нотатками. А поки він стояв, вчитуючись у дрібний шрифт ґрунтованих на його алгоритмах папірців, довкола нього пульсував потік брокерських тіл, почергово штовхаючи назад–уперед. Та попри всю цю штовханину, Пітерфай робив свою справу, а далі раптово підводив голову, піднімав руку і, впіймавши на собі погляд якогось брокера чи маркет-мейкера, з надзвичайно сильним акцентом різко вигукував свою заявку. У його акценті й нетиповій манері постійно заглядати до засмальцьованих, вийнятих із кишені папірчиків, що згорталися навпіл, і була вся заковика. «Решта брокерів вважали, що я абсолютно божевільний», — пригадує Пітерфай.

Іноді він годинами простоював у біржовій ямі, не промовивши й слова або не виконавши жодної транзакції. Він скрупульозно дотримувався того, що було написане в його паперах. Якщо якийсь опціон не відповідав параметрам одержання прибутку, Пітерфай його не купував. «Усе робилося дуже обережно», — каже він.

Та, попри всю обачливість, Пітерфай таки не уник екзекуції, яку біржа конче має влаштувати новачкові. Якось на початковому етапі свого брокерства він присвятив ранок свопінгу опціонів на цінні папери компанії DuPont і посередині біржової сесії помітив, що опціони на право купівлі (опціони кол) з категорії «поза грішми» продаються по 31 долару за штуку. Між тим його таблиці вказували, що насправді вартість такого опціону — 22 долари. Тому він намірився зайняти коротку позицію7. «Для маленького угорця то був би великий виторг», — каже Пітерфай.

Три сотні контрактів на такі опціони в нього були насправді. Він придбав їх по 18 доларів, а зараз продав за 31. А далі продав іще дві сотні. Це означало, що продав він ці двісті опціонів кол, не маючи натомість реального покриття власної заявки на купівлю — він ані придбав відповідної кількості акцій цієї компанії, ані здійснив хеджування за допомогою опціонів на право продажу (опціонів пут) на паралельному ринку, аби убезпечити свою оборудку від ризику.

Тож ризик тепер полягав у тому, що коли ситуація на ринку розвиватиметься інакше, аніж він передбачав, це принесе йому катастрофу8. Але все одно — хіба міг він пройти повз той ласий шматочок?..

...Однак варто лише було Пітерфаєві продати ці опціони кол, як DuPont перестала виставляти свої акції на продаж. Біржею стала гуляти новина: мовляв, DuPont оголосила, що надходження значно перевищили прогнозовані й що відбудеться обмін її акцій, ціна яких раптово злетіла, на подвійну кількість нових, з удвічі меншим номіналом9. Тож двісті контрактів Пітерфая на опціони (кожен на сто акцій) ставили його у вкрай важке становище — на кожній акції він втрачав по 5 доларів, а на кожному контракті — по 500. Вгатив він у цю оборудку 100 000 доларів, тобто понад половину свого оборотного капіталу. Виникнення цієї ситуації він записує на рахунок тих біржовиків, що вели торги з інсайдерською інформацією на руках. Але хай у чому крилася причина, а втрата 100 000 доларів — це для нього була біда. «Я не знав, що мені робити — плюватися жовчю чи битися в істериці», — пригадує Пітерфай. Того дня він повернувся додому морально знищеним і сповненим сумнівів щодо своїх методик. «А до того я вважав себе хитрим і розумним», — каже Пітерфай.

...Підкуривши цигарку і навіщось втупившись у маленький кухонний столик у своєму найманому помешканні на Верхньому Іст-Сайді, Пітерфай доходив думки, що має присвятити ще більшу частину власного життя, ще більше уваги біржовим торгам — хоча практично за будь-якими мірками він і без того вже був маніакально зацикленим на них. Єдиний шлях вигребтися із цієї ями, підсумовував він, — це стати машиною, зосередженою на одному: оборудки, економія та перемога. Усе решта мусило стати для нього незначущим. Пітерфай устав з-за столу й викинув пачку цигарок у кухонний смітник. Відтоді він не куритиме вже ніколи. Гроші, що раніше витрачалися на цигарки, дістануть краще застосування на торговельному майданчику, вирішив він. «Я негайно ж підрахував, скільки грошей зекономлю протягом двадцяти років, якщо кину курити, — пояснює Пітерфай. — Для мене було потрібним усе».

У біржову яму Пітерфай повернувся з переосмисленими поглядами на життя. У свої папірчики він зазирав як і колись, випадок із DuPont пам’ятав добре, а тому «ковбойських ставок», як він каже, більше не робив.

Потроху Пітерфай відновлював свій капітал, щоразу вдосконалюючись. Він керувався своєю алгоритмічною системою, і тепер нечасто траплявся день, коли Пітерфай зазнавав суттєвих збитків. Формулу Блека—Шоулза було опубліковано ще сім років тому, але вона все ще не рухала ринком настільки, аби викликати стурбованість у Пітерфая або інших, хто грів руки на її геніальності.

Пітерфаєві алгоритми з таблицями могли бути скільки завгодно ефективними, але в біржовій ямі він був лише один. Тож йому треба було більше людей, і він потроху понаймав собі брокерів. Аби убезпечити себе від збитків і не втратити контролю над тим, як ці брокери працюють, він привчив їх подавати цінові заявки на купівлю та продаж лише на основі цифр у його таблицях — а їх він щовечора оновлював шляхом внесення цифр, одержаних від свого алгоритму. Розширюючи масштаби своєї діяльності на Американській фондовій біржі, Пітерфай перейменував свою брокерську фірму на Timber Hill — так називалася дорога в сільській місцевості у штаті Нью-Йорк, куди він їздив у відпустку. Купивши додаткові місця на біржі, Пітерфай почав потроху займатися ще й іншими стратегіями на кшталт парного трейдингу та арбітражу, про які мав уявлення ще з часів, коли розробляв тактичні ходи для Mocatta.

Але навіть уже маючи найнятих брокерів, які працювали на нього, штовхаючись у ямі, Пітерфай усе одно годинами вперто розмірковував над тим, як закласти всі свої ідеї про роботу на біржі в комп’ютер, аби той міг перетворювати його алгоритми на практичні дії значно краще, ніж люди на операційному біржовому майданчику. Але способу реалізувати це не існувало — поки що. Пітерфай усе кружляв думкою довкола того, як влаштовано біржову яму. Стеля біржового операційного залу розташовувалася на висоті понад дванадцять метрів, а самі біржові ями були огороджені перилами, біля яких, на значно вищому рівні, стояли клерки й сигналізували вниз своїм брокерам, що ті повинні купувати чи продавати. «Кожен бачив сигнали решти», — згадує Пітерфай. Причому проглядалося все настільки, що багато брокерів мали змогу побачити, що робитиме сусід, іще до того, як той піднімав руку, — і в результаті його оборудка виявлялася унеможливленою або ж вихопленою в нього з-під носа. «Це було сміховинно», — коментує Пітерфай.

Він усе носився з ідеєю, що всі брокери могли б уводити цінові заявки на купівлю та продаж через портативні пристрої, приєднані до центрального комп’ютера, а той уже автоматично відслідковував би першість за ознаками «ціна — час» і, на засадах справедливості й на рівних правах, давав би брокерам змогу робити їхні заявки. Але ця ідея довго не прожила, бо ті, хто був біля керма — маклери-спеціалісти, — швиденько її зам’яли.

Отже, замість змінювати спосіб функціонування ринку на краще за допомогою техніки, Пітерфай вирішив розширити власний потенціал, перетворившись на маркет-мейкера в царині операцій Американської фондової біржі з деякими опціонами — з розрахунку на те, що ширші обсяги діяльності дозволять йому знизити ризики й одержувати прибуток настільки довго, наскільки він буде здатним утримувати проведення біржових операцій у параметрах, що визначалися його алгоритмами і які він уважав правильними.

Але спершу йому треба було знайти спосіб, як забезпечити, аби маклери-спеціалісти, що вели торги, звертали негайну увагу на його цінові заявки купівлі та продажу й давали їм хід. Оскільки із цими людьми він не практикував ані обміну плітками, ані жвавого обговорення спортивних тем (як це в них було заведено), у їхніх очах він був таким собі диваком-ізгоєм. Тому, ведучи торги, ці маклери не завжди звертали увагу на заявки, які він вигукував у натовпі колег — бо він їм просто не подобався. Отже, Пітерфай, угорець, який розмовляє з акцентом, вирішив найняти спеціалістів, яким він точно сподобається.

В основі Пітерфаєвого задуму лежав факт, що панівне становище у фінансовій галузі — як і в більшості високооплачуваних царин — як правило, посідають чоловіки, і вони зазвичай воліють наймати інших чоловіків. Тому коли Пітерфай найняв найвищих, наймиловидніших і найповногрудіших жінок, яких лише міг знайти, його план став не просто інновацією. У стосунку до його заявок обрана ним тактика творила дива. Брокери-спеціалісти раптом геть перестали ігнорувати їх. Вони обнімали ефектних білявок за плечі, перекидалися з ними милим слівцем і відразу ж реагували на їхні заявки, щойно ті виголошувалися. «Спеціалісти міркували так: “Ці приголомшливо чарівні білявки — хіба вони знаються на чомусь?..”» — пригадує Пітерфай.

І справді: жінки, яких він узяв на роботу, не надто зналися на торгах, а про алгоритм не знали й поготів. І взагалі — скільки-небудь зорієнтуватися на ринку самотужки не вмів жоден Пітерфаїв брокер того часу. При цьому його паперовими таблицями-інструкціями ці люди вже не користувалися. Бо Пітерфай створив нову систему, яка робила спроможним вести успішні торги будь-кого.

Подібно до багатьох інших інновацій, ця система народилася випадково. У середині 1982 року Пітерфай порвав кілька зв’язок на нозі. Під час відновлення працездатності він виявив, що в коліно потрапила інфекція. Пітерфай став неспроможним навіть просто стояти в біржовій ямі — а тим паче змагатися хто кого перештовхає з тими бовдурами в ній. Отак ставши мимовільним вигнанцем у власний офіс на одному з верхніх поверхів Американської фондової біржі, він підтримував телефонний зв’язок із торговельним залом, що містився на поверхах нижче, а сам мав час щось помайструвати на самоті. Якось його увагу привернула машина Quotron, яка видавала користувачу ціни на одну акцію чи один опціон за один раз. Дані у квотрон надходили через виділену телефонну лінію. Пітерфай не раз звертався до компанії-виробника (яка в той час домінувала в індустрії обробки та аналізу даних) із запитанням, чи не продасть вона йому такого самого фідера, як ті, що надсилаються разом з машиною. І відповіддю щоразу було холодне, коротке й рішуче «ні».

Тоді Пітерфай, цей мимовільний в’язень свого офіса, кинувся терзати фідер квотрона за допомогою кусачок для різання проводів — із часом це поривання надихне його вломитися й у систему торгів біржі Nasdaq. «Ну, так — ті дані ми вкрали», — нині визнає він.

Сидячи у себе нагорі біля провода квотрона, коли в нього вже було зроблено врізку, Пітерфай узяв традиційний інструмент інженера-електрика, осцилограф, і став ним вимірювати силу електричних імпульсів у цьому проводі. Визначаючи в такий спосіб, які імпульси відповідають тим чи іншим даним, він розшифрував значення сигналів, що йшли через провід. А вже знаючи ці значення, написав програму для свого персонального комп’ютера, аби той зчитував дані, щойно вони починали йти з квотрона, і копіював їх у свою пам’ять. Далі програма ретельно досліджувала хитросплетіння даних щодо акцій та опціонів і проганяла їх через алгоритми Пітерфая. Передусім ці алгоритми розшукували опціони із ціною, що однозначно відрізнялася від правильної ринкової.

Тим, що особливо цікавило Пітерфая — і пошук чого він передбачив у своїх алгоритмах, пишучи їх, — були оборудки з нейтральною дельтою. У таких оборудках Пітерфай міг здійснювати продаж опціону кол, що мав завищену ціну, паралельно з купівлею занадто низько оціненого опціону пут, аби створити ситуацію, коли різкий стрибок або стрімке падіння цін на ринку вже не зможуть чинити негативного впливу.

Для ілюстрації візьмімо приклад, коли, скажімо, акції IBM продаються по 75 доларів за одиницю найменування. Для Пітерфая оборудка з нейтральною дельтою могла б виглядати десь отак: він продає 10 000 опціонів кол (на право купити акції IBM за ціною страйк 75 доларів протягом найближчих шістдесяти днів) за 1 долар штука (опціон із завищеною ціною) і одержує за все 10 000 доларів. При цьому майже водночас його ще один брокер купує 10 000 опціонів пут (право продати акції IBM за ціною страйк 75 доларів протягом наступних 60 днів) по 85 центів за штуку (опціон із заниженою ціною), заплативши за все 8500 доларів. Результат оборудки — приблизно 1500 доларів прибутку практично без ризиків.

З огляду на те, що опціони на акції великих компаній на кшталт IBM продавалися за десятками різновидів ціни страйк, а до всього ще й мали дуже й дуже різний термін дії, ринок опціонів зразка 1980-х був місцем, де оборудками з нейтральною дельтою аж кишіло — але для тих, хто був спроможним їх побачити. Деякі брокери швидко збагнули, яка тактика для цього потрібна, і тепер не спускали ока з інформаційної стрічки з біржовими котируваннями та скороченими назвами фінансових інструментів у ній, вишукуючи неправильно оцінені опціони, які легко можна було убезпечити від втрат на випадок цінових змін, і так одержати вільні від ризиків прибутки. Але тим небагатьом людям у біржовій ямі, які вишукували подібні оборудки, було дуже далеко до невтомної машини Пітерфая.

Цей комп’ютер виявляв і зводив докупи варіанти операцій, що могли забезпечити оборудки з нейтральною дельтою, і негайно видруковував цю інформацію. Далі Пітерфай, прикутий до стільця через оте трикляте коліно, телефонував своєму клерку на торговельному майданчикові, аби той повідомив брокерам про ці оборудки. Так воно в них і пішло. За чотири місяці після зламу інформаційної лінії квотрона й запуску власної комп’ютерної системи в дію Пітерфай заробляв як ніколи. І ключем до цього була змога безперешкодно перехоплювати потік чистих даних, якої практично більше не мав ніхто. А інформація, як засвідчує історія незліченної кількості великих та успішних нині компаній, — це вирішальний чинник, що може привести до панівного становища або занепаду. Діяльність Пітерфая прокладала шлях у справі автоматичного утворення та введення в активний ужиток великих масивів даних на Волл-стрит — розробка таких речей розпочалася саме тут.

Алгоритм з відтінком Голлівуду

Налагодивши систему торгів, що спиралася на хакерське викачування даних з машини Quotron та привабливість раніше не бачених на біржі брокерів-жінок, Пітерфай мав відчуття, що його стараннями побудовано досконалу машину для одержання прибутків. «Будь-хто з людей, — казав він приятелям, — якщо він працюватиме на біржі зі мною, зможе заробляти гроші. Будь-хто».

Але багато людей з Волл-стрит не були б собою, якби глузливо не проїжджалися по цих заявах. Мовляв, чи не сміховинними є сентенції, начебто завдяки його системі кожен зможе дати собі раду, ступивши до біржової ями, де торги ведуть істинні знавці своєї справи — люди, що протягом цілої кар’єри вдосконалювали власну інтуїцію, шліфували майстерність і завдяки цим якостям заробляють гроші?.. Та Пітерфай стояв на своєму й на доказ власної правоти залучив до роботи на біржі Мелвіна ван Піблза. Той був приятелем колишнього Пітерфаєвого боса, Генрі Ярецкі, і якнайменше був схожий на особу, здатну знайти власне покликання у біржовій ямі. Це був той ван Піблз, який у 1971 році написав сценарій для фільму «Світ Світбенк: Пісня мерзотника», виступив режисером та продюсером цієї картини, а також зіграв у ній головну роль — і це всього лише за дев’ятнадцять шалених днів. Аби завершити стрічку, ван Піблзові знадобилася позика від Білла Косбі на суму 50 000 доларів, але врешті картина стала хітом, що дав касових зборів на 10 мільйонів доларів і започаткував для свого творця кар’єру продюсера, режисера та актора.

І ось, попри свій зірковий статус та велику завантаженість (бо в той час він ставив мюзикли на Бродвеї), Піблз, заінтригований духом Волл-стрит, у листопаді 1982 року став працювати на компанію Timber Hill разом з рештою її брокерів — а це були якраз оті жінки-білявки. У біржовій ямі в ролі працівника Timber Hill він пробув цілий рік, викликаючи подив у всіх, окрім Пітерфая та себе самого. «Я роблю те, що робив завжди, — оборудки», — пояснював ван Піблз в інтерв’ю журналу New York10.

Він заробляв гроші подібно до інших працівників, та ще й немалі. А свою успішність пояснював так: «Треба вміти рахувати, типу так: “Бум-цик, бум-цик, траляля — й оборудка вже твоя!”. Я так робити вмію»11. І казав, що математику опанував, коли навчався астрономії в Нідерландах — та найбільш імовірно, що вся та математика для його біржових операцій надходила простісінько від Пітерфаєвого алгоритму, який усе не міг насититися, перетравлюючи нові й нові первинні дані з інформаційного каналу по-піратському зламаного квотрона.

Подібно до інших брокерів Пітерфая, Піблз часто вистрибував до цілої батареї телефонів у біржовому операційному залі, аби порозмовляти зі штаб-квартирою Timber Hill. Слухаючи мовлене в телефоні, він нашвидку записував якусь суміш із літер, цілих чисел і дробів — настанови для себе. А потім залітав до людського кишла в біржовій ямі й підносив руку, щоб укладати нові оборудки з нейтральною дельтою. Історія з ван Піблзом лише зайвий раз підкреслила успішність роботи тієї найдивовижнішої команди брокерів з усіх, що коли-небудь з’являлися на операційних майданчиках бірж Нью-Йорка, включно й до наших днів: троє жінок-білявок, один іменитий афроамериканець (сценарист, режисер та актор), і всі вони — таємна обслуга алгоритму, що зачаївся в нутрощах машини.

Предтеча айпеда

Пітерфаєва стратегія, покликана експлуатувати сумнозвісну чоловічу зверхність біржових брокерів, виправдовувала себе — брокери-спеціалісти, які керували опціонними торгами, задовольняли біржові заявки його брокерів-жінок серед перших. Однак після піврічного заробляння Пітерфаєм легких грошей ці маклери-спеціалісти стали помічати, що його брокери діють так, неначе мають якесь надприродне ринкове чуття.

І ось один із маститих брокерів-спеціалістів, що працюють ще й ведучими на торгах, врешті-решт підійшов до Пітерфая і сказав: «Слухайте-но, ми розуміємо, що торги — марна річ. Бо нас щоразу побивають. Що ж такого ви робите?».

Найбільш проникливі уми підозрювали, що Пітерфай і справді щось вигадав, але не могли з певністю сказати, що саме. При цьому вони мали абсолютну певність, що результат, який щоразу мають ефектні білявки на торгах, їм геть не до вподоби — певно, не до вподоби настільки ж, настільки до вподоби увага самих цих білявок. Варто зауважити, що незадовго до цієї розмови брокери-спеціалісти призначили Пітерфая на посаду маркет-мейкера, і це відкрило для нього змогу бути першим, хто робить нові заявки на купівлю-продаж із біржової ями. Загалом від маркет-мейкера вимагається весь час підтримувати на висоті як ціну біржових заявок покупця, так і заявок продавця незалежно від того, куди рухається ринок. Але Пітерфай ці правила обходив, як і тьма інших маркет-мейкерів, і реагував на біржові заявки вибірково — вихоплював ті з них, що йому були потрібні відповідно до настанов його алгоритму. Словом, він не підтримував потік цін покупця та продавця постійним.

Брокери-спеціалісти, яким страшенно набридло виявлятися переможеними мало не в усіх торгах з Пітерфаєвою участю, врешті-решт заявили угорцю, що він мусить увесь час дбати, аби незакритою лишалася тільки мінімальна кількість заявок покупців та продавців на опціони, бо інакше вони позбавлять його статусу маркет-мейкера. У відповідь на ці вимоги Пітерфай викручувався й хитрував, але до тієї міри, до якої можна було це робити, щоб не побити з ними горшки. А його мозок тим часом шукав рішення, яке дозволило б водночас і гребти гроші надалі, і втихомирити тих, хто міг його знищити.

Оскільки від нього вимагали не давати знижуватися цінам покупця та продавця на певні цінні папери, він уже не міг просити своїх брокерів, аби ті бігали до телефонів біржового центру зв’язку по кожну його вказівку. Річ у тім, що підтримувати котирування весь час відкритими означало постійну прив’язаність брокера до біржової ями, щоб він міг неослабно тримати зміни кон’юнктури ринку в центрі якнайпильнішої уваги. Між тим хіба міг Пітерфай сподіватися, що його брокери, привчені працювати переважно за вказівками алгоритму з глибин персонального комп’ютера, тепер почнуть діяти на ринку вже по-справжньому й не накоять біди?

...Виявилося, що рішення проблеми коріниться в його давнішій пропозиції для біржі: портативні комп’ютери. Тоді він обстоював необхідність озброїти усіх у торговельно-операційному залі пристроями, які дозволили б викорінити анахронічні методи брокерів-спеціалістів — але пропонував він таке не вказуючи на якийсь конкретний пристрій (таких просто не існувало), а також не взявши до належної уваги ані виняткової закостенілості механізму здійснення біржових операцій, ані факту, у кого в руках справжня влада (а була вона у тих, кого він фактично пропонував усунути).

Новий план Пітерфая передбачав забезпечення портативними комп’ютерами вже не цілої біржі, а лише його власних брокерів. Але чи дозволять йому зробити хоча б так? Пітерфай на це сподівався — адже в разі успіху своїх пристроїв на Американській фондовій біржі він планував поширити застосування їх (а також своїх алгоритмів, комп’ютерів і машин для брокерів у залі торгів) на Чиказьку біржу опціонів — найбільший майданчик для торгів опціонами у Сполучених Штатах.

...Від Пітерфаєвої раптової пропозиції керівництво Американської фондової біржі захватом не запалало. Деяких членів ради директорів в істерику вганяла вже сама постановка питання. Мовляв, як це? Машини? В операційному залі? Укладатимуть оборудки?

Більшість опонентів стверджували, що машини заважатимуть працювати натовпу брокерів і, можливо, робитимуть такі невиважені заявки, задовольнити які Пітерфай не зможе, якщо на нього розсердяться біржовики.

Однак, попри протести, Американська фондова біржа таки погодилася, аби брокери Пітерфая в біржовій ямі користувалися маленькими портативними комп’ютерами планшетного типу. Для Пітерфая це означало нову проблему: ніякого портативного комп’ютера-планшета він не мав. Як і будь-хто тієї пори — адже до пришестя айпеда ще мало минути три десятки років. Отже, потрібні пристрої треба було творити з нуля.

Маючи дуже невиразне уявлення про те, що саме йому потрібно, Пітерфай запросив комп’ютерних фізиків — аспірантів Нью-Йоркського університету (NYU), і вони допомогли йому створити невеличкі прямокутні коробочки з чорної пластмаси майлар. Завбільшки ці блоки були приблизно двадцять на тридцять сантиметрів, а в глибину мали п’ять. Усередині тіснилися численні транзистори й монтажні плати, нагорі лишаючи місце для панелі зі жмутами золотих проводів. Ці проводи були здатні реагувати на дотик людського пальця й утворювали сенсорний екран. Тепер Пітерфаю лишалося тільки встановити сюди тонкі пластикові шаблони в різних конфігураціях, щоб вони виконували роль клавіатури. Різні опціони вимагали різних клавіатур і різних програм. Функціонально кожен шаблон-конфігурація був подобою нинішнього комп’ютерного додатка. Пішовши таким шляхом, Пітерфай тепер міг використовувати однаковий на всі випадки блок, але модифікувати кожен екземпляр на використання алгоритму саме для тих торгів, якими займався відповідний брокер-користувач12.

...Уранці, коли дзвінок ще не сповістив про початок торгів, Пітерфай, піднімаючи кришки своїх пристроїв, повитягав із кожного по маленькому жмуткові проводів і під’єднав до того персонального комп’ютера, на який надходила інформація з каналу «квотрона». Від цього комп’ютера новий портативний пристрій мав одержувати інформацію про найсвіжіші ціни на ринку та інші дані, що дозволяли йому давати настанови прив’язаному до біржової ями користувачу-брокеру щодо того, коли треба робити котирування, оголошуючи ціну на акції чи опціон. А цей користувач, своєю чергою, мав вдруковувати до планшета поточні ринкові ціни, аби у відповідь вогники на дисплеї показали оборудки, варті виконання. Тож тепер, коли брокер-спеціаліст, що вів торги, давав слово Пітерфаєвим жінкам-брокерам, вони могли швидко назвати ціни, маючи певність, що ті не суперечать відповідному алгоритму Пітерфая.

На той час Пітерфай заробляв уже понад мільйон доларів на рік. Питання, яке тепер стояло перед ним, звучало так: а до яких масштабів усе це може розростися? Підкоривши за допомогою своїх алгоритмів Американську фондову біржу, він шукав нових викликів.

Пітерфай розумів, що зможе панувати на будь-якому ринку, де застосує свій код. Тому звернув погляд на Чиказьку біржу опціонів, де обсяги операцій були найбільшими. Але тамтешня керівна рада наїжачилася проти нього й відмовилася дати дозвіл на використання портативних пристроїв-комунікаторів в операційній залі, мотивуючи це тим, що вони є надто великими й заважатимуть у натовпі брокерів у біржовій ямі. Пітерфай узяв це до уваги, повернувся до своєї лабораторії-майстерні й там заходився витворювати нові, малі за розмірами ящички, що мали в основі всього лише сорок п’ять квадратних сантиметрів — що було суттєво менше, аніж в оригінальній версії пристрою. Однак побачивши коробочки, які брокер міг легко тримати притиснутими до себе, рада врізала правду в очі, заявивши, що її члени не терпітимуть жодних комп’ютерів на торговельному майданчику. Було видно, що цими людьми керує страх перед величезними перевагами, якими ці пристрої наділили б своїх користувачів. При цьому вигоди для інвесторів і фондового ринку у вигляді ефективності і, можливо, менших спредів до уваги не бралися.

«Звісно ж, біржі піднялися проти мене, — пригадує Пітерфай. — Адже вони стають проти всього й завжди».

Отож він накинув оком на Нью-Йоркську фондову біржу, яка бажала закріпити своє панівне становище, запустивши в роботу ще й майданчик для операцій з опціонами. Ця ключова й авторитетна установа, що звикла переважно диктувати свої умови іншим, раптом узялася палко вмовляти його, аби він у повному обсязі переніс сюди свої операції. Пітерфай, між тим, аби допомогти своїм брокерам, уже оснащеним комп’ютерами для біржової ями, сконструював світлову панель типу «блимавки» поліцейського автомобіля і встановив її над місцем, де в операційному залі сидів його клерк. На панелі містилися різнобарвні лампочки в різних комбінаціях. Після цього Пітерфай прописав систему сигналів, за допомогою яких панель мала сповіщати його брокерів у біржовій ямі про необхідні операції.

Процес традиційно мав у своїй основі Пітерфаєві програми для комп’ютера — незадовго перед тим вони були капітально переінакшені й переписані під комп’ютерну мову C — сучаснішу й більш ефективну у справі програмування порівняно з Фортраном, який перед тим Пітерфай використовував для своїх кодів. Як завжди, його комп’ютери прочісували масиви вхідних даних у пошуках урожайних оборудок. І щойно комп’ютер фіксував ситуацію, де такі були можливі, він негайно надсилав серії електричних імпульсів на панель із різнобарвними лампочками в операційному залі Нью-Йоркської фондової біржі — а на неї Пітерфаєві брокери раз по раз кидали погляди від першого дзвінка, що сповіщав про початок роботи біржі, до моменту її закриття. Невдовзі Пітерфай на Нью-Йоркській фондовій біржі перетворився на одного із чільних маркет-мейкерів.

Ще від часу купівлі першого власного брокерського місця на Американській фондовій біржі за 36 000 доларів у 1977 році Пітерфай утримував свої головні служби саме там. Але, з огляду на плани розширення, йому треба було мати більше офісного простору, ніж ця біржа могла запропонувати. Тому 1986 року він перемістив свою штаб-квартиру у Всесвітній центр торгівлі, аби мати там більше приміщень для керування брокерами на різноманітних біржах.

Унаслідок передислокації командного вузла в центр, розташований за кілька кварталів від операційних залів біржі, постійно наповнювати брокерські планшети свіжими даними стало складніше — адже на нове місце переїхав і традиційний персональний комп’ютер, який ці дані постачав. Просте рішення для цієї проблеми, віднайдене Пітерфаєм, віддавало таку собі мимовільну данину вчорашньому дню на Волл-стрит — часам, коли спеціальні бігуни летіли у віддаленіші райони міста з інформацією про стан справ на фондових ринках, прагнучи донести цю інформацію раніше, ніж вона стане відомою в інший спосіб. Отак і Пітерфай — він найняв парочку прудконогих працівників, чиїм завданням було не стільки виконувати офісну роботу, скільки шалено бігати від Усесвітнього центру торгівлі до бірж, тримаючи під пахвою портативний пристрій із щойно закачаною свіжою інформацією. «Якщо вам траплялося опинитись у центрі міста й побачити там ошалілого хлопчину, який щодуху мчить вулицею, тримаючи чорну коробку, — каже Пітерфай, — то ви бачили саме нашого хлопця».

Але зрештою ці хлопці-бігуни таки програли змагання за свої робочі місця — поступившись виділеним телефонним лініям, які могли транслювати дані. У середині 1980-х вони почали з’являтися в офісах тих біржових компаній, які воліли дружити з технікою. В авангарді таких стояв Пітерфай — він орендував телефонні лінії, що з блискавичною швидкістю перекидали інформацію туди-сюди поміж його офісом у Всесвітньому центрі торгівлі та аванпостами його компанії на біржах, де комп’ютери заковтувати дані зі штаб-квартири й заганяли їх у портативні пристрої-комунікатори у брокерських руках. Але навіть за таких удосконалень брокери все одно мусили (хоч і ненадовго) підбігати до розташованих поза біржовою ямою комп’ютерів і під’єднувати до них свої пристрої по кілька разів на день. Аби цього позбутися, Пітерфай і його команда інженерів вмонтували в ці брокерські пристрої-комунікатори та комп’ютери їхньої компанії у біржовому залі мініатюрні радіопередавачі. Коли це було зроблено, дані до портативних комунікаторів брокера в операційному залі почали надходити без проблем.

До 1986 року пекельне кишло на ймення біржова яма стало для сонму Пітерфаєвих брокерів чимось типу банкомата: до нього плинули потоки біржових заявок від алгоритмів, а назад вивергалися грошові потоки. А брокерські планшети з радіозв’язком давали Пітерфаю змогу спокійно розширювати обсяги операцій і не боятися, що та чи інша зроблена заявка не відповідатиме вказівкам його логарифмів. 1986 рік Timber Hill розпочинала з капіталом на 1 мільйон. А закінчила, маючи в банку 5 мільйонів доларів — тобто рентабельність склала 400 %. Успіхів ставало більше, і це давало Пітерфаєві підстави думати про розширення.

Тим часом технології на місці не стояли, як і найкмітливіші конкуренти Пітерфая, які копіювали його методи. Так, Chicago Research and Trading Group Джо Рітчі голосно заявила про себе в Чикаго, а невдовзі після заснування в 1985 році наростила рейтинг і Hull Trading Блера Галла. Крім того, тактики, що дуже нагадувала Пітерфаєву, дотримувалася O’Connor&Associates, теж із Чикаго — ця компанія озброювала своїх брокерів шпаргалками з питань оцінювання опціонів й застосовувала комп’ютери, що, стоячи на одному з верхніх поверхів будівлі, без упину та із хрускотом угризалися в нові масиви інформації, аби передавати вниз, у біржову яму, нові й нові цифри. Причому О’Коннор так прагнув тримати все в секреті, що коли його компанія, наприклад, придбала двісті комп’ютерів Symbolics у середині 1980-х, то її керівництво дійшло до того, що пошматувало упаковку — аби навіть «конкуренти»-безхатьки, що порпаються у смітних баках, не змогли дізнатися, яку ж техніку застосовує О’Коннорова фірма13.

Алгоритми від моря й до моря

До 1987 року індексні фонди, що відстежували цілі групи акцій на зразок S&P 500, набували дедалі більшої популярності не лише в широкої публіки, а й серед біржовиків. При цьому, однак, певні біржові, або фондові, індекси — і S&P 500 був одним з таких, — дозволялося законно використовувати лише на одній біржі. У випадку із S&P 500 право на використання належало Чиказькій товарній біржі. Тож інші біржі застосовували індекси, що були не точно такі самі, але дуже подібні. Чиказька опціонна біржа здійснювала операції з індексом OEX, таким самим, як S&P 100, Нью-Йоркська — з NYSE, тобто зведеним індексом, що охоплював усі фінансові інструменти, якими вона торгувала, Американська фондова біржа застосовувала Major Market Index, у межах якого відслідковувався курс тридцяти провідних команій, а Тихоокеанська фондова біржа — індекс, що звався PSE й ґрунтувався на акціях компаній зі сфери інформаційних технологій (цей сегмент фондового ринку якраз активно розростався).

Кожен з-поміж цих індексів мав свої особливості, а проте засадничі параметри в усіх були дуже подібними. Наприклад, індекс S&P 500 охоплював тільки п’ятсот компаній, але це було аж цілих 90 % базового значення NYSE — індексу Нью-Йоркської фондової біржі, у межах якого відстежувалися всі компанії, фінансовими інструментами яких ця біржа торгувала. Тобто на Нью-Йоркській фондовій біржі частка щойно згаданих п’ятиста найбільших компаній у загальній вазі її індексу, NYSE, була настільки більшою від ваги решти охоплюваних ним компаній, що він, по суті, відслідковував практично те саме, що й індекс S&P 500, і навпаки. Те саме можна було сказати й щодо S&P 100, Major Market Index і решти.

А коли ці індекси охоплюють більш-менш те саме, дійшов висновку Пітерфай, то більш-менш однаковою має бути й їхня волатильність. А отже, практично однаковою мала би бути й ціна опціонів та ф’ючерсів на ці індекси. Між тим часами ціна таких фінансових інструментів чомусь ставала суттєво різною на різних біржах. Приміром, листопадовий опціон кол на індекс NYSE міг продаватися по 2 долари в Нью-Йорку, подібний же опціон кол, але на індекс OEX у Чикаго — по 3 долари, а схожий на них обох опціон на Тихоокеанській біржі в Сан-Франциско — по 2,25 долара. «Отож було просто очевидним (як мінімум, для нас), що треба робити, — каже Пітерфай. — Це була просто дитяча забавка: продавай дорогі індексні деривативи й купуй дешеві. То була класна штука», — вдоволено пригадує він.

Аби можна було вигідно скористатися з усіх цих легких потенційних оборудок, Пітерфай потребував працівників для біржового операційного залу в Сан-Франциско, двох бірж у Чикаго та двох у Нью-Йорку. Для хвилі нових брокерів, яким належало утворити плацдарми Timber Hill на нових біржах країни, Пітерфай зі своєю командою метикуватих умільців змайстрував нові модифікації портативного пристрою. Окрім того, він придбав десятки нових комп’ютерів і винайняв лінії телефонного зв’язку, що пролягали через цілу країну й були спроможними щомиті приймати й передавати дані — це давало змогу його комп’ютерній мережі безперервно тримати зв’язок у реальному часі й безпроблемно коригувати ціни його брокерів у цілій країні. На новоосвоєних біржах було встановлено радіопередавачі, що постачали брокерам Пітерфая у Чикаго ту саму інформацію, що й їхнім колегам у Сан-Франциско та Нью-Йорку. Отож тепер той чи інший продаж у Нью-Йорку можна було негайно убезпечувати шляхом хеджування через купівлі, скажімо, у Чикаго.

Коли ж вартість деривативів, з якими велися операції, знову поверталася у прогнозовані межі, Пітерфаєві комп’ютери наказували брокерам негайно позбуватися і довгих, і коротких позицій з метою фіксації прибутків.

Оскільки операції з деривативами індексів активно йшли на всіх біржових ринках, щодня виникали сотні — якщо не тисячі — можливостей здійснювати вигідні арбітражні операції. Майже ніхто — або, можливо, і зовсім ніхто — з-поміж брокерів не мав стільки користі від використання техніки, як Пітерфай. Так, справді — деякі біржові компанії мали телефонні лінії, що підтримували постійний зв’язок між Нью-Йорком і Чикаго із тим, аби клерки могли голосом повідомляти одне одному ціни на своїх біржах і негайно реагувати на великі цінові невідповідності, коли можна було успішно зіграти на них. Між тим автоматизована система Пітерфая дозволяла його брокерам вигідно користатися не лише з великих невідповідностей ціни внаслідок хибного оцінювання, а й і з менших — а такі невідповідності вона виявляла чи не завжди раніше за всіх. Пітерфай став творцем першого алгоритмічного механізму ведення торгів, який функціонував по обидва кінці країни — на обох її узбережжях.

Інформація про всі торговельні операції, виконані через портативні комунікатори, радіосигналом передавалася до завжди готових до роботи терміналів, які Пітерфай установив на кожній біржі. Їхні комп’ютери, своєю чергою, через орендовані телефонні лінії надсилали ці дані прямісінько до штаб-квартири Timber Hill у Всесвітньому центрі торгівлі. Тут дані потрапляли в розпорядження головного алгоритму, що називався просто Корелятор і командував цілими полчищами кодів, покликаних робити аналітичний «розтин» ринків, швидко виявляти слабкі місця й давати команду брокерам переможно вдарити саме туди. Цей Корелятор у реальному часі аналізував ціни відразу на кільканадцяти фондових ринках і ринках деривативів, а далі цілими залпами вистрілював варіанти операцій, які майже гарантовано мали дати легкі прибутки. У міру того як через лінії зв’язку надходила інформація про виконання операцій, Корелятор притьмом заковтував дані щодо позицій Timber Hill і вивергав із себе варіанти їхнього хеджування на випадок небажаної зміни цін на ринку. Певна частина операцій Корелятора була автоматизованою на всі сто відсотків — накази про їхнє виконання летіли просто до зламаного Пітерфаєм насдаківського термінала, а той автоматично вистукував їх на клавіатурі.

Біржова операція, яку розпочинає Корелятор, а завершує автоматичне виконання через «приручений» Пітерфаєм термінал біржі Nasdaq, є етапом номер два тотальної навали алгоритмів. На цій стадії алгоритми вишукують потрібну інформацію, аналізують кон’юнктуру ринку і дають біржовий наказ, який виконує вже не людина, а інша машина. Власне, тим, що Пітерфай зрештою допоміг створити, стала Волл-стрит такого штибу, де найважливіші контакти та інформаційні обміни відбуваються між машинами, а не людьми. До часу, коли цей другий етап навали алгоритмів пошириться на цілу систему біржових торгів у Сполучених Штатах, лишалося ще понад десятиліття, але починалося це таки з Пітерфая та його термінала біржі Nasdaq. Після Пітерфаєвої витівки лишалося чекати тільки етапу номер три — на якому алгоритми вдосконалюватимуть себе самі, без втручання своїх повелителів-людей, а в певних випадках писатимуть ще й власні алгоритми — це вже щоб остаточно довершити вселенський переворот комп’ютерних роботів-ботів.

...У своєму кабінеті у Всесвітньому центрі торгівлі Пітерфай не раз сідав подивитися, як результати роботи його брокерів потоком линуть до Корелятора. На екрані з’являлися переліки завершених торгів і варіанти, як ці оборудки слід хеджувати, — усе це була інформація для працівників Timber Hill на відповідних біржах. Операції хеджування після того, як були виконані з метою застрахуватися від втрат, пов’язаних із можливою зміною цін, теж мали закінчуватися появою інформації про них на екрані Корелятора. Пітерфай був не з тих, хто грає на біржі в азартні ігри. Його стилем було шукати прості варіанти оборудок, де прибуток, хай часами й невеликий, був би гарантованим, а ймовірність негативних наслідків — зведеною якомога ближче до нуля. І коли на екран Корелятора вискакувала інформація про виконані його брокерами великі торги, він починав пильно вдивлятися в цей монохромний екран, аби переконатися, що брокери врешті-решт взялися хеджувати таку оборудку. Але навіть великий і могутній Корелятор теж мав свої слабкі сторони — як мають їх усі алгоритми, якщо їх полишити сам на сам із собою без людського ока.

Отож одного ранку на початку 1987 року Пітерфай звично спостерігав за перебігом торгів, слідкуючи за цифрами на моніторі, аж раптом виявив величезну авантюру. Один з його брокерів продав 100 000 опціонів пут на індекс Нью-Йоркської фондової біржі, що надавали комусь із брокерського натовпу право продати 100 000 акцій компаній, які відслідковувалися в межах цього індексу, за гарантованою ціною в майбутньому. І якби цей індекс раптом обвалився (а так воно врешті й сталося того ж таки року, але пізніше), така позиція виявилася б для Timber Hill руйнівною. Спостерігаючи за перебігом подій далі, Пітерфай сердито супився й гадав, хто б це міг затіяти таку масштабну гру на зниження. Думкою він, як це часто бувало, повертався до тієї оборудки-катастрофи, пов’язаної з DuPont. Тоді йому не вдалося підстрахувати свою гру з DuPont через хеджування за допомогою протилежної за характером угоди, і тому все виявилося таким згубним. Але ж тепер Timber Hill хеджував геть усе...

...Пітерфай сидів у своєму кріслі й чекав того, що, як він знав, зараз мало відбутися: хеджингових операцій. Як це й було заведено, комп’ютер проаналізував кон’юнктуру відповідних ринків, знайшов найдешевший спосіб, як скинути ризики, які тягнула ця операція, і видав біржові накази на вчинення потрібних дій. Оскільки продаж опціонів пут являв собою оборудку зі ставкою на підвищення, Корелятор дав наказ про виконання операцій купівлі подібних, але дешевших опціонів пут на інших біржах, а також на продаж опціонів на індекси, подібні до NYSE, без покриття. Пітерфаєва система робила точнісінько те, на що він її запрограмував. І коли виконання всіх цих операцій хеджингу було підтверджене, Пітерфай розслабився й умостився у своєму кріслі зручніше.

Аж ось минуло дві хвилини, й інформація про ті самі великі торги зринула на екрані знову: хтось із брокерів продавав 100 000 опціонів пут на індекс NYSE. Перед очима Пітерфая знову замерехтіли привиди оборудки з DuPont. Спантеличений, він підскочив до телефона й набрав номер на Нью-Йоркській фондовій біржі, яким користувалися його брокери.

— Кому ви продаєте опціони? — вигукнув він.

— Які опціони? — здивовано пролунало у відповідь.

На Нью-Йоркській фондовій біржі у Timber Hill працювало шестеро брокерів, тож було чудово зрозуміло, що той із них, хто відповів на телефонний дзвінок, не знає про оборудку ні сном ні духом. Пітерфай пояснив, про що мова. «Підіть і дізнайтеся, хто це робить», — закінчив він телефонну розмову.

Після цього, сердито насуплений, сів назад у крісло. Він бачив, що Корелятор знову дає накази про хеджування і що брокери неухильно виконують їх. А далі відчув холодок у животі: на екрані Корелятора знову, уже втретє, з’явився напис:

«Продано: 100 000 опціонів пут, індекс NYSE».

«Що то за чорт?!» — заволав Пітерфай. Прожогом він підскочив до телефона й знову набрав номер свого бюро на Нью-Йоркській фондовій біржі. Слухавку підняв один із брокерів.

— Що там у вас, до дідька, робиться?! Хто там опціони продає?! — нетямився Пітерфай.

— Та не знаю я! — відбивався брокер.

— Тоді бери й висмикуй проводи — усі! Висмикуй бігом! — загорлав Пітерфай.

Брокер хутко розвернувся й заходився висмикувати з роз’ємів силові проводи й проводи інформаційних каналів, що вели до біржових комп’ютерів, — аби припинити операції Timber Hill на Нью-Йоркській фондовій біржі. І коли на портативних комунікаторах його колег на торговельному майданчику перестала висвічуватися інформація, ті, спантеличені, полишили робочі місця й скупчилися в офісі компанії на біржі.

Пітерфай мало не кулею вилетів зі Всесвітнього центру торгівлі й помчав до Нью-Йоркської фондової біржі. Швидко злетівши нагору східцями неокласицистичної штаб-квартири на Волл-стрит, 11, він нарешті прочинив двері в маленьку комірчину офіса своєї компанії й заволав на всіх своїх брокерів. «Як це може бути, що ніхто гадки не має, звідки ця оборудка взялася?!» — невгаваючи допитувався він.

Думки безладно роїлися в голові, і врешті він вирішив перевірити наявність усіх своїх портативних брокерських комунікаторів у біржовій будівлі. Кожен із брокерів швидко продемонстрував йому свій комунікатор. І тут Пітерфай згадав про існування запасного пристрою, який тримали в офісі на випадок, якщо зламається інший комунікатор — а таке траплялося доволі часто. Пітерфай швидко знайшов цей прямокутної конфігурації прилад на столі біля дверей. І щойно він підійшов, аби взяти його звідти, з туалету якраз повернувся співробітник. Коли він, заходячи в офіс, прочинив двері, пролунав виразний свист повітря. Пітерфай помітив, як аркуш із синтетичного матеріалу, що накривав клавіатуру, раптом затріпотів, потривожений повітряним потоком.

Двері зачинилися, і повітря перестало рухатися. Та невдовзі ті самі двері, уже під тиском повітря з коридору, привідчинилися знов, і знову запасний комунікатор опинився під впливом повітряного потоку. Накривка на його клавіатурі голосно затріщала. «Ану, увімкніть-но комп’ютер», — звелів заінтригований невиразним здогадом Пітерфай.

...Коли двері рипнули та вчергове прочинилися, увімкнений комп’ютер, що тепер знову був здатний приймати сигнали від брокерських комунікаторів, раптом засвідчив здійснення продажу 100 000 опціонів пут на індекси Нью-Йоркської фондової біржі. Стало зрозумілим, що малого вітерця достатньо, аби клавіатура комунікатора могла видрукувати біржовий наказ так, наче це робили людські пальці. А оскільки двері періодично відчинялися–зачинялися під тиском повітря, що линуло з операційного залу в коридор, той самий біржовий наказ надходив до комп’ютера знову і знову. Але для набуття оборудкою законної сили брокер мав не тільки її ввести, він мусив ще й надіслати підтвердження. Однак виявилося, що коли на пульті спалахувала лампочка — вимога дати таке підтвердження, то сили повітря вистачало ще й на те, аби активованою виявлялася кнопка «Так». Корелятор сприймав це як сповіщення, що операцію виконано.

Однак у реальному житті виконання жодної із цих масштабних операцій не відбувалося. Тільки от довідуватися про це Корелятор був конструктивно нездатний — тому автоматично робив те, на що його було запрограмовано. Таким чином, операції хеджування, команду на виконання яких він давав, такими насправді не були. Реально це були всього лише звичайні оборудки. Через це надвечір, на час закриття біржі, Timber Hill мав нічим не захищених угод, що ґрунтувалися на спрямованих стратегіях, на цілих 3 мільйони доларів. Так Пітерфай опинився в ролі, якої будь-що намагався уникати — шибайголови-ковбоя, що безоглядно вляпався в авантюру з високими ставками. Тепер для того, аби за допомогою низки операцій дати задній хід і поступово відійти від загрозливих позицій, що були наслідком проведених оборудок, йому лишалося тільки чекати до ранку й при цьому молитися, аби до часу відкриття біржі ринок не почав рухатися всупереч тенденціям, ставку на які було закладено в цих оборудках.

Спати тієї ночі Пітерфай не міг. Він рахував тріщини на стелі аж доти, доки не настав час іти на роботу.

На щастя, суттєвих зрушень кон’юнктури не сталося, і Timber Hill вдалося здихатися портфеля тих оборудок малою кров’ю. Але якби таке трапилося в тому ж таки 1987 році, але пізніше, у Чорний понеділок 19 жовтня, тоді ці помилково виконані великомасштабні операції могли б ознаменувати собою кінець Пітерфаєвої кар’єри.

Хакер стає королем Волл-стрит

За 1986–1987 роки Пітерфаєві заробітки склали назагал 75 мільйонів доларів — ця сума була для нього приголомшливо великою і знаменувала початок його великого поступу. Завдяки вмінню бачити широку перспективу і йти до нових висот (практично ніхто ніколи не знав, які нові починання в нього на думці) він відірвався від загальної маси, вийшов далеко вперед і вже традиційно домінував на ринках цінних паперів та опціонів за допомогою своїх комп’ютерних роботів-ботів — адже у змаганні із суперниками-людьми вони весь час опинялися в переможцях. Однак на певному етапі решта біржовиків на Волл-стрит почала дихати йому в потилицю — це були часи, коли Нижній Мангеттен охопила так звана квантоманія, створивши стимули для роботи комп’ютерних інженерів і науковців у світі фінансів.

1999 року Goldman Sachs запропонувала Пітерфаю за його бізнес 900 мільйонів доларів. Але той вимагав три мільярди. Тоді Goldman придбав автоматизовану систему торгів Блера Галла в Чикаго за 500 мільйонів.

Бізнес Галла був значно меншим від Пітерфаєвого, а проте здобувся на неабиякий розголос, коли на початку 1990-х, на шість років пізніше за Пітерфая, Галл почав використовувати роботів-ботів у торгах на Фондовій біржі Цинциннаті.

Отож тепер настання етапу, коли інвестиційні банки та найбільші гравці фондових ринків стануть на герць із Пітерфаєм та іншими комп’ютерниками, які своїми творіннями заткнули за пояс біржовиків-людей уже багато років тому, було хіба питанням часу. Акули фінансового світу наймали собі власних хакерів та комп’ютерних інженерів і намагалися посуватися вперед якнайстрімкіше. І ось уже Галл, продавши свій бізнес Goldman Sachs, якось непомітно вийшов із гри, а далі, у змаганні з Бараком Обамою, ще й програв праймериз в Іллінойсі, де обирали кандидатів для висування на вибори в Сенат США. Інші піонери запровадження алгоритмів вибули ще раніше. Так, O’Connor&Associates, цей віртуоз комп’ютерних біржових операцій, продав свій бізнес одному зі швейцарських банків ще в 1992 році, а роком раніше Chicago Research and Trading Group Джо Рітчі була викуплена банком Nations Bank, що пізніше перетворився на Bank of America. Так Пітерфай, цей першопроходець у царині алгоритмічного брокерства, опинився сам на сам із самопроголошеними володарями всесвіту. І врешті зумів зробити так, що його компанія, якій він дав нову назву Interactive Brokers під час перенесення штаб-квартири до Грінвіча у штаті Коннектикут, зуміла втриматися на Волл-стрит у 1990-ті й не полишила його і дотепер.

Однією з причин виживання було те, каже Пітерфай, що його творіння було (і буде) організацією комп’ютерних інженерів і програмістів. Мовляв, Goldman Sachs та інші на Волл-стрит наймали програмістські таланти, аби заповнити ними свої ІТ-відділи, а його Interactive Brokers — це компанія, яка складалася з айтішників. Це робило її чимось подібним до Google, але в біржових лабіринтах Волл-стрит — тобто місцем, де творцями продукту та авторами доленосних рішень виступають інженери. Interactive Brokers робить усе для того, аби програмісти та інженери становили 75 % у загальній кількості її працівників. «Більшість компаній з Волл-стрит сконцентровує свою діяльність на тому, що вміє робити найкраще, — коментує Пітерфай. — А це означає, що вони щось продають. А от ми — пишемо коди. Робимо те, що найкраще виходить у нас».

Ні в кого в Interactive Brokers немає диплома фахівця з питань ведення бізнесу, і цим компанія різко відрізняється від решти біржових фірм, підкреслює Пітерфай. І твердить: жодного працівника з дипломом у царині керування бізнесом тут і не буде — причому ніколи.

Протягом 1990-х років, а також у нульові роки XXI століття Interactive Brokers зростала, поширюючи дію своїх алгоритмів на європейські фондові ринки, а також здобуваючись на дедалі більшу частку в біржових операціях на теренах Сполучених Штатів. І ось у п’ятницю 4 травня 2007 року Пітерфай приготувався прожити день, настання якого прагнули для себе всі компанії — включно із фінансовими й тими, що діють у галузі цифрових технологій. Це був день виходу Interactive Brokers на IPO.

...На ньому був бежевий костюм у приглушену шахову клітинку в поєднанні з білою старанно випрасуваною сорочкою та синьою краваткою такої насиченої барви, що вона здавалася фіалковою. На роботу прибув рано, випив зеленого чаю й тепер, висунувшись із вікна еркера у своєму офісі, спостерігав, як маленький Грінвіч сповнюється незвичайним рухом.

О 7:30 офіс Interactive Brokers був схожий на бджолиний вулик. Пітерфай вийшов з офіса, щоб зустріти гостей. О 9:29 біля нього зібралося кілька десятків людей. Коли пробило 9:30, Пітерфай енергійним рухом підняв руки догори, сплеснув у долоні, видобув із себе голосистий пронизливий клич і швидко, під раптовий вибух аплодисментів, опустив руку на велику оранжеву кнопку. Через двадцять років після того, як Nasdaq намагалася змусити його демонтувати створену ним автоматизовану систему біржових торгів, що трималася на жмутах проводів, по-хакерському зламаних інформаційних лініях та спеціальному коді, він тиснув кнопку дзвінка, який сповіщав про початок робочого дня на цій біржі. Тепер на ринку його компанію оцінювали у 12 мільярдів доларів.

Свою частку власника в загальному капіталі Interactive Brokers Пітерфай залишав на рівні 85 % і тільки 10 % її акцій виставляв на продаж у ролі пропозиції в межах IPO. Але навіть ця оборудка клала до його кишені 1,18 мільярда доларів і була другою найбільшою первинною публічною пропозицією в Сполучених Штатах за той рік. Для іммігранта-угорця, який у 1960-ті роки, не маючи навіть закінченої інженерної освіти, узявся освоїти програмування за допомогою самих лише інструкцій до тогочасних комп’ютерів, це був не такий уже й поганий результат.

Незвідане фінансове прикордоння

Завдяки дедалі сучаснішим кодам та новішим і швидшим комп’ютерам стрімкість та обсяги торговельних операцій на Волл-стрит зростають і в наш час, але вже потроху. На межі 1990-х і 2000-х «гонка комп’ютерних озброєнь» на фондових біржах ущухла, і тамтешні методи й таланти почали частково перетікати до інших сфер. Можливо, Волл-стрит і замкнула на собі розвиток інформаційних технологій, відволікши кадри зі світу науки, але такого поштовху розробці нескінченно складних алгоритмів і комп’ютерних автоматів — ботів не дала жодна інша галузь.

На сучасному фондовому ринку людина до великої міри перетворилася на зацікавленого спостерігача. Бо належить нинішній ринок — алгоритмам. Dow Jones та Bloomberg тепер пропонують інформаційні послуги, де новини написані спеціально для комп’ютерних роботів-ботів, що здійснюють біржові торги. Такі інформаційні матеріали для людини незрозумілі, однак боти розбираються в них пречудово. Ці новини справляють свій вплив на фондовий ринок, тож подібно до того, як колись біржовики з Волл-стрит мали звичку швидко пробігатися очима по колонках Barron’s, їдучи поїздом із Грінвіча, тепер цю газету читають алгоритми. Але — значно швидше.

Коли керування здійснюють машини, ми ніколи точно не знаємо, що робитиметься на ринку в наступну мить. І безслідне зникнення 1 трильйона доларів 6 травня 2010 року — добрий цьому приклад. Ця подія давала відлуння й пізніше. Так, через півроку після неї Progress Energy, компанія з Північної Кароліни, зненацька спостерегла, що її акції на біржі раптово, без якихось помітних причин і за лічені хвилини втратили 90 % своєї вартості. А кількома місяцями пізніше акції Apple, ціни на які того фатального дня, 6 травня, шалено стрибали, втратили не багато не мало 4 % вартості, у такий спосіб посилаючи в небуття 16 мільярдів доларів ринкової капіталізації Apple, а далі повернулися до своїх попередніх параметрів. І способів, що дозволили би спрогнозувати наслідки передання алгоритмам повного управлінського контролю над нинішнім фондовим ринком, не існує, каже професор Університету Пенсильванії Майкл Кірнз (він пише алгоритми для біржовиків і вивчає нинішній фондовий ринок, де верховодять машини)14.

Конкуренція між алгоритмами на Волл-стрит нині набула просто незбагненних форм. Тут, приміром, бувають дні, коли виявляється, що 40 % торгів на всіх фондових біржах Сполучених Штатів — від Nasdaq до Нью-Йоркської фондової біржі — припадає лише на дві компанії із Середнього Заходу, про які більшість людей (зокрема й тих, які працюють у сфері фінансів) ніколи не чули. Одна з таких, Getco, розташована в Чикаго, а друга, Tradebot — у Канзас-Сіті. В обох цих фірмах працюють хакери та комп’ютерні інженери світового рівня, і їхнім основним завданням є вишукувати ситуації, де є можливим одержання прибутку — причому часто там, де він не вищий від одного цента на одній акції. Getco й Tradebot пускають у роботу тисячі алгоритмів, аби в пошуках навіть якнайменшої вигоди ті просіювали ринкову інформацію так, як золотошукачі в пошуках найдрібніших часточок коштовного металу промивають пісок. Окрім того, існують ще й тисячі інших компаній, і великих, і малих, метою існування яких є те саме — заробляти гроші на фондовому ринку завдяки комп’ютерним роботам-ботам. А це, за великим рахунком, означає, що нині алгоритми — це і є фондовий ринок: адже вони в наш час здійснюють 60 % усіх біржових оборудок у Сполучених Штатах (а європейські та азійські ринки, до речі, теж не надто в цьому відстають). Те, що раніше вершилося зграями зубастих, агресивно налаштованих людей з їхніми схожими на гавкіт вигуками, тепер вирішується алгоритмами, що безперестанку перевіряють один одного на стійкість і життєздатність, ведучи між собою шалені бої без правил за право бути першим, приховуючи свої справжні наміри і самонавчаючись у процесі ведення торгів.

Алгоритми принесли із собою на фондові ринки силу-силенну позитиву — і найбільш позитивним є те, що тепер звичайна людина у ролі їхнього керівника може продавати-купувати акції по сім доларів за штуку просто зі свого ноутбука на кухні. Перетворення фондового ринку з місця, де кожна біржова заявка мала пройти через руки цілої ватаги людей у біржовій ямі, на осередок, де роботу забезпечують алгоритми, а торговельні операції відбуваються через комп’ютер-сервер, призвело до різкого падіння собівартості торгів. З іншого боку, завдяки вигідності використання цих електронних брокерів, оскільки вони обходяться нам дешевше, ми виявляємося втягнутими в такі собі «зоряні війни» — у якусь подобу битви, для якої характерні дедалі слабша участь людини і дедалі більша автономія алгоритмів. І швидкість, з якою щось може піти не так, зараз уже просто лякає.

Наші фондові ринки стали полем таких витончених битв, що, приміром, той чи інший алгоритм місяцями може сидіти тихо, чекаючи моменту, а потім підступно напасти на ворожі алгоритми, побачивши, що ті мають конструктивні недоліки, застарілий код чи використовують легко прогнозовані способи ведення торгів. Багато алгоритмів, що працюють на наших фондових ринках, запрограмовані на імітацію випадковості у своїх діях — адже якщо це випадковість, її не уникнеш, на неї не чекатимеш, її не перехопиш і не вкрадеш. Ось приклад. Частина найбільш важливих алгоритмів задіяні на тих біржових ринках Волл-стрит, де торгують цінними паперами, що належать звичайним людям — скажімо, людина володіє акціями пайового інвестиційного фонду в межах своїх пенсійних рахунків 401(k) чи IRA15. І ось коли компанія — розпорядник такого фонду (нехай це буде Fidelity, Vanguard чи T. Rowe Price) — виходить на торги, аби вчергове скоротити або розширити свій портфель, то її заявки будуть вкрай масштабними. Між тим біржові торги, скажімо, мільйоном акцій якоїсь компанії — хай навіть це акції, що продаються та купуються у великих кількостях навіть зазвичай, як-от Apple чи Exxon Mobil — можуть зробити так, що ситуація на ринку розвиватиметься не на користь великого продавця чи покупця. Адже якщо біржові ділки знатимуть наперед, що ось-ось надійде заявка на купівлю мільйона акцій, вони зроблять усе, аби стати попереду й першими скупити акції, що обертаються на ринку. Зробивши так, вони зможуть знову виставити щойно придбані акції на продаж, але вже за вищою ціною, бо знатимуть, що акції будуть закуплені в межах заявки пайового інвестиційного фонду. А коли за акції такому пайовому фонду доведеться заплатити більше, то його співвласники — а це звичайні люди, що роблять пенсійні заощадження, — наразяться на додаткові витрати.

Для боротьби з біржовиками, що так і чигають на великі біржові заявки, аби погріти на них руки, пайові інвестиційні фонди та інші корпоративні біржовики найняли хакерів для розробки алгоритмів, які за принципом довільності, безсистемності маскували б їхні великі закупівлі чи продажі, розбиваючи на менші. Цей підхід дещо нагадує застосований при розробці маскувальної технології «стелз» — конструкцію та покриття літака роблять так, що на екранах радарів він виглядає не як гігантська гора металу в небесах, а як сотні малих об’єктів, якими можуть бути і хмари, і птахи, і ще бозна-яка дрібнота. І, оскільки піднімати бойові літаки на перехоплення кожної пташиної зграї на континенті — несерйозно, технологія «стелз» працювала успішно. Але настав час, і росіяни нарешті знайшли способи, що вряди-годи дозволяють відрізнити справжні пташині зграї від вісімдесяти тонн американської сталі в небі. На Волл-стрит сталося щось подібне. Біржові ділки, спершу зазнавши поразки від алгоритмів, що маскували великі корпоративні біржові заявки шляхом розосередження, невдовзі створили власні алгоритми для відстежування складних схем — такі, що спроможні перешерстити увесь ринок у пошуках великої оборудки, замаскованої під низку менших.

Пайові інвестиційні фонди та організації, що здійснюють операції з великими масивами акцій, своєю чергою, відреагували шляхом розробки досконаліших алгоритмів для розосередження великих оборудок — тобто ботів, здатних створювати оборудки-обманки, що діють як пастка, а також змінювати стратегію власних дій, коли встановлять, що дотеперішню стратегію викрито. Мисливці на великі оборудки з ударом у відповідь знову не забарилися, і зрештою фондовий ринок перетворився на такий, яким він є зараз: тут алгоритми виступають у ролі таких собі гладіаторів, що б’ються між собою, як колись у римському Колізеї, а звичайним людям при цьому лишається тільки стати й спостерігати за ними збоку. Ця гра заворожує до неймовірності, а проте має не надто багато спільного з основним завданням фондового ринку — відкривати компаніям, що розвиваються, легкий шлях до здобуття капіталу, а широким колам людей — шанс вкласти кошти в те, що може суттєво поліпшити їхній добробут.

На думку Пітерфая, нині все зайшло аж надто далеко. Через це він уже відмовляється залучати свою компанію до процесу маркет-мейкерства. Він, хто був одним із найпотужніших рушіїв у справі розвитку алгоритмів, що захопили Волл-стрит (а нині здобуваються на запровадження по всіх усюдах), переосмислює свій світогляд. Каже, що «досі бачив лише світлу сторону».

Звісно ж, може здатися, що тепер йому, людині, що створила одну з найбільших маєтностей в Америці, легко говорити зробленому навздогін. Та хай там як, а Пітерфай вважає, що в нинішню добу операцій, здійснюваних зі швидкістю світла, цінові заявки на купівлю та продаж акцій мають лишатися в силі так само лише протягом мінімального часу, як і тепер (менше секунди). І все ж таки, це має бути тривалість, мінімально достатня, аби в основному унеможливлювалися ті різкі стрибки цін, коли акція може раптом подешевшати, а тоді враз стрімко злетіти в ціні й навпаки, і все це для того, аби ділки на цьому могли загребти грубі гроші, а також аби в основній масі своїй відсікалися еківоки й трюкацтво, якими нині повниться фондовий ринок і які ведуть нас до катастрофічно різких падінь і неприродно стрімких злетів на ньому.

А найбільше Пітерфай боїться, щоб та чи інша зграя алгоритмів, відбившись від рук, не проклала шлях до таких колосальних збитків, яких не зможуть покрити власники. Адже річ у тому, що деякі алгоритми, призначені для швидкісних біржових операцій, здатні вести маржинальну торгівлю із застосуванням левериджу, тобто кредиту для біржової гри, тож не можна виключати, що внаслідок низки невдалих біржових операцій, виконаних за лічені секунди, виникне криза ліквідності, роблячи банкрутами і брокера, який здійснює торги за допомогою біржового алгоритму, і клієнтів, від імені яких він торгує. Свого часу кілька подібних випадків ледь не стали реальністю.

Так, наприкінці 2009 року один з найбільших і найзакритіших корпоративних біржовиків у Сполучених Штатах — фірма Infinium Capital Management із Чикаго — двічі втрачала контроль над своїм алгоритмом, і той прожогом кидався продавати 500 ф’ючерсів на цінні папери компанії S&P, у такий спосіб обваливши фондовий ринок.

З подібним Infinium зіткнулася й у лютому 2010 року, коли її новий алгоритм, призначений для пошуку й одержання прибутків малого розміру від торгів цінними паперами нафтових компаній, враз неначе зірвався з ланцюга й підірвав цей товарний ринок, завдавши збитків на понад мільйон доларів лише за три секунди. Чиказька товарна біржа оштрафувала компанію на 850 тисяч доларів, бо та «не спромоглася втримувати свої системи під належним контролем». Біржа заявила, що, пустивши цей бракований алгоритм «працювати в реальному торговельному середовищі, Infinium вчинила дії, що зашкодили матеріальному становищу біржі16». Повідомлялося, зокрема, що Infinium замість того, аби випробувати такий режим протягом шести–восьми тижнів, як це було заведено, дала йому повну свободу всього лише після двогодинної перевірки17.

Цей віртуальний світ, сповнений війн алгоритмів, є тим, на що перетворилися Волл-стрит і наші з вами гроші. І це ще не край. Історія про ботів на Волл-стрит дає змогу побачити, що чекає на значну частину нашого світу в майбутньому.

4 Carolyn Cui. From Healing to Making a Killing // Wall Street Journal Asia. — April 27. — 2010. — Р. A9.

5 На Нижньому Мангеттені розташована Волл-стрит. — Прим. пер.

6 Suzanne McGee. A Breed Apart // Institutional Investor. — November 10. — 2005.

7 Тобто мав намір дорого продати певну кількість опціонів, реально не маючи їх у себе, але сподіваючись придбати згодом, за нижчою ціною. — Прим. пер.

8 Зазвичай продавець, що зайняв коротку позицію, позичає або орендує цінні папери, які він збирається продати, а пізніше купує ідентичні цінні папери, щоб повернути їх позикодавцю. Якщо ціна на такі цінні папери падає, продавець отримує прибуток за рахунок продажу «запозичених» цінних паперів за ціною вищою, ніж складеться на ринку на час їх купівлі. З іншого боку, якщо ціна на папери зростає, продавець втрачає гроші, оскільки йому доведеться купувати фінансовий інструмент за вищою ціною, ніж його було продано. Така практика є дуже ризиковою в тому сенсі, що ціна може зростати необмежено і навіть перевищити капітал продавця. — Прим. пер.

9 Для Пітерфая це означало додаткові втрати. Коли відбувається поділ акцій на подвійну кількість нових, кожна з яких має удвічі менший номінал, це також може призвести до збільшення ціни на такі нові акції. Адже багато дрібних інвесторів вважатимуть, що зараз такі акції стали доступнішими, а тому купують їх. Унаслідок цього підвищується попит на ці папери та зростають ціни на них. Ще однією причиною підвищення цін на такі активи є те, що заміна акцій компанії на подвійну (або іншу) кількість нових з відповідно меншим номіналом сигналізує, що ціна акцій компанії росте, і люди вважають, що це зростання триватиме і в майбутньому, а внаслідок цього знову підвищуються попит і ціни. — Прим. пер.

10 Joe Klein. Sweet Sweetback’s Wall Street Song // New York. — September 5. — 1983. — Р. 43.

11 Там само.

12 Один з таких пристроїв Пітерфай зберігає у своєму офісі й донині.

13 Thomas Bass. The Predictors (New York: Henry Holt, 1999). — Р. 126.

14 Felix Salmon and Jon Stokes. Algorithms Take Control of Wall Street // Wired. — December 27. — 2010.

15 401 (k) — схема (програма) накопичення коштів для майбутньої пенсії, що пропонується працівникові як привілей. Ця схема дозволяє вивести частину виплаченої заробітної плати з-під оподаткування — адже коли відповідну суму відраховано таким працівником на його пенсійний рахунок, то оподатковується тільки решта виплаченої зарплати, а не вся її сума. Іншими словами, сума податків до сплати працівником стає меншою за рахунок звуження бази оподаткування. (Якщо, наприклад, ви заробляєте 75 000 доларів і робите внесок на свій пенсійний рахунок на суму 10 000 доларів США, то вам оподатковується лише ваших 65 000 доларів).

IRA — індивідуальний пенсійний інвестиційний рахунок, або пенсійна програма в США, що дає змогу працівникові щороку виділяти певну певну суму для інвестування та інвестувати її. Сплата податків із цієї суми відтерміновується. Як правило, програма IRA передбачає, що на ці суми нараховуватиметься податок на прибуток вже тоді, коли будуть вилучатися для виплати пенсії працівнику. Щойно гроші працівника опинилися на його пенсійному рахунку в межах програми IRA, він може інвестувати їх в акції, облігації, пайові інвестиційні фонди тощо. — Прим. пер.

16 Hal Weitzman and Gregory Meyer. Infinium Fined $850,000 for Computer Malfunctions // Financial Times. — November 25. — 2011.

17 Leo King. Rushed Software Testing Results in Unprecedented Fine for Futures Giant Infinium // ComputerWorldUK.com. — computerworlduk.com/news/it-business/3322223/rushed-software-testing-results-in-unprecedented-fine-for-futures-giant-infinium/

2. Короткий нарис історії алгоритмів

У вищої математики, на яку оперта більшість найвишуканіших алгоритмів, — нині ренесанс. Ще ніколи не було такої великої кількості людей, які її розуміють, а тим паче людей, які прагнуть поділитися цими своїми знаннями й розширити їх шляхом дискусій і досліджень. Аби побачити це в дії, достатньо звернутися до електронної дошки оголошень Y Combinator’s Hacker News18, що нині перетворилася на один із найвпливовіших веб-сайтів світу.

Сюди хакери, а також публіка зі світу математики, підприємці, програмісти з Волл-стрит і взагалі народ, що просто воліє йти в ногу з інноваціями інтернету, заходять із тим, аби обговорювати мало не все на світі. Значна частина таких дискусій стосується програмування, стартапів і Кремнієвої долини. Але на першій сторінці тут завжди присутні й один-два пости про криву Гаусса, Булеву логіку та інші аспекти математичних обчислень, які роблять можливим існування нашого світу, у центрі якого дедалі частіше опиняються алгоритми.

Процес підкорення нашого світу алгоритмами — нехай це буде бухгалтерська галузь чи відділ обслуговування клієнтів якоїсь компанії — іде так активно, як іще ніколи від часів, коли було відкрито математику — основу, що робить подібні речі можливими. Ми вихваляємо тих, хто за допомогою алгоритмів і комп’ютерних ботів завойовує наші ринки й перекроює суспільство, а між тим робити це їм вдається лише завдяки певним теоріям, вибудуваним ще 250 років тому.

Звідки взялися алгоритми?

Люди створюють, видозмінюють і поширюють алгоритми вже тисячі років — і робили так іще задовго до часів, коли виник сам термін. Для застосування алгоритмів не потрібна математика на рівні середньої школи, як і математика назагал. У давнину мешканці Вавилону застосовували алгоритми у галузі права, у Стародавньому Римі вчителі за допомогою алгоритмів перевіряли учнівські контрольні з латинської мови, лікарям алгоритми з давніх-давен служать знаряддям для діагностування хвороб і шансів пацієнта на одужання, а сила-силенна інших людей у всьому світі використовували й використовують алгоритми, аби передбачати майбутнє19.

Алгоритм за своєю сутністю є низкою взаємопов’язаних указівок, які треба виконати для досягнення бажаного результату. До алгоритму надходить певна інформація, від нього — відповіді. Вивчаючи програмування на першому курсі ВНЗ, багато майбутніх комп’ютерних інженерів створюють простенький алгоритм, що дозволяє без поразок грати у хрестики-нулики20. Введеною інформацією в таких програмках виступають можливі ходи супротивника-людини. Маючи таку інформацію на вході, алгоритм виробляє вихідну інформацію у вигляді пропонованих ходів у відповідь. Аби заслужити найвищу викладацьку оцінку за виконання цього навчального завдання, студент має створити алгоритм, що ніколи не програватиме (але часто гратиме внічию).

У такий само спосіб працюють алгоритми у високочастотного біржового трейдера та в програмі розпізнання усного мовлення. «Живлячись» вхідною інформацією — нею можуть бути дані про рух різного роду біржових індексів, курси валют або ціни на нафту, — вони видають на гора вихідний результат: скажімо, купуйте акції General Electric. Отож вести алгоритмічну торгівлю означає ані що інше, як покладатися на відповіді алгоритму стосовно того, що треба продавати чи купувати й коли. Створити алгоритм з багатьма змінними величинами — завдання складніше, ніж написати алгоритм для гри у хрестики-нулики, та принцип тут усе одно той самий.

Самим словом «алгоритм» ми завдячуємо перському математикові ІХ століття на ймення абу Абдулла Мухаммад ібн Муса аль-Хорезмі, який створив першу відому книжу про алгебру, «Аль-Кітаб аль-Мухтазар фі Хісаб Аль-джебр Ва-л-мукабала» («Коротка книга про обчислення шляхом поповнення та врівноважування»). Назва «алгебра» походить безпосередньо від слова «аль-Джебр». Коли вчені Середньовіччя почали поширювати працю аль-Хорезмі в перекладі на латинську мову, транскрипція його імені цією мовою — «Альгорісм» — стала вживатися як загальна назва на позначення будь-якого методу системних розрахунків чи автоматичних обчислень21.

Перший випадок письмово зафіксованого алгоритму було виявлено під час розкопок у давньому місті Шуруппак поблизу нинішнього Багдада. Тут давні шумери, що півтори тисячі років володіли частиною долини річки Євфрат, лишили після себе глиняні таблички, створені приблизно за 2500 років до нашої ери, на яких роз’яснюється стандартний метод для рівномірного поділу урожаю зерна між різною кількістю людей. Для застосування описуваного методу потрібні були невеликі за розмірами знаряддя зважування, і це було вигідно, оскільки величезних ваг-терезів, аби зважувати харчові продукти відразу цілими тоннами, тогочасні купці не мали. Ці таблички, на яких за допомогою символів закарбовано алгоритм, нині зберігаються в Стамбульському музеї2223.

Деякі з алгоритмів було створено тисячі років тому, але вони й донині відіграють по-справжньому велику роль (про яку їхні творці навіть і подумати не могли) у нинішньому комп’ютеризованому світі. Наприклад, у багатьох веб-сайтах, роутерах і ще багато в чому, де потрібно зашифровувати паролі й імена користувачів, використовують алгоритм, початок існування якого було покладено понад дві тисячі років тому давньогрецьким математиком Евклідом з Александрії.

Евклідовим алгоритмом, як його часто називають науковці-математики, нині рясніє програмне забезпечення, використовуване в десятках сучасних галузей — серед іншого, цей алгоритм може застосовуватися для видобуття звуків тієї ритмічної формули, що використовується в сучасній музиці24. Приблизно в 300 році до н.е. Евклід написав свою роботу «Начала», що закладала магістральний напрямок для розвитку праць з геометрії на подальші двадцять три століття й містила алгоритм для обчислення найбільшого спільного дільника для двох різних чисел. Нині скористатися ним і швидко визначити, що, скажімо, 17 — це найбільший спільний дільник для чисел 1785 та 37425, може кожен п’ятикласник.

Золотий перетин

Хто працює в царині біології, ботаніки, астрономії й навіть архітектури, той неминуче мусить бути знайомий із поняттям, яке виробили у ХІІ столітті, коли Європа вперше брала в ужиток сучасні цифри та десяткову систему числення26. Математики, зокрема, заходилися гратись із цікавим числовим співвідношенням 1,618 — воно відоме як золота середина, або золотий перетин, і його часто можна спостерегти в природі — як-от у фрактальній (рекурсивно-геометричній) побудові листя папороті, атомарній структурі ДНК або ж орбітальній структурі галактик27.

Тяжіють до використання цього перетину й архітектори із загостреним відчуттям пропорцій і масштабів. Величні будівлі, що виглядають як «правильні», незрідка мають об’ємно-просторову структуру, оперту якраз на співвідношення 1,618. Так, авторитетний французько-швейцарський архітектор ХХ століття Ле Корбюзьє неприховано застосовував це співвідношення в багатьох своїх будівлях, як-от широко відома вілла Штайн у муніципалітеті Ґарш поблизу Парижа, спорудження якої розпочалося 1929 року. Але якщо брати ближче до наших днів, то це співвідношення графічні дизайнери відшукали, скажімо, у багатьох творіннях Apple з її логотипом включно28.

Людиною, завдяки якій європейцям стало відомо про золотий перетин, є Леонардо Фібоначчі, або Леонардо Пізанський, — математик, якому Європа має найбільше завдячувати впровадженню сучасної цифрової системи на своїх теренах. Фібоначчі багато істориків вважають найзначнішим математиком Середньовіччя. Ще перед виникненням у центральній частині Італії того, що зрештою стало нагадувати нинішню банківську систему, Леонардо Пізанський багато подорожував різними куточками Середземноморського басейну і навіть побував у краях Сходу — адже його батько був митником і працював у місцевості, що нині належить до Алжиру й називається містом Беджая29. Фібоначчі (під таким іменем його знають найбільше) переконався в значно більшій зручності арабсько-індійської системи числення порівняно з незграбною римською — а надто вже у випадках, коли доходить до математичних обчислень.

У 1202 році Фібоначчі опублікував свою «Книгу абака» (або «Книга обчислень»). У ній цей юний математичний талант роз’яснює, як десяткові дроби співвідносяться з мантисами30 і як їх можна використати для суттєвого полегшення бухгалтерського обліку та розв’язання інших завдань у реальному житті. У своїй праці Фібоначчі пропонує прості шляхи для розв’язання завдань, які часто треба було вирішувати в його часи і які сприймалися як важкі; у ролі прикладів він наводить методи поділу партій найходовіших споживчих товарів, як-от різні види перцю, шкури тварин або сир.

Спираючись на доробок аль-Хорезмі, Фібоначчі озброїв західну цивілізацію низкою алгоритмів, що відтоді активно використовуватимуться упродовж багатьох століть — приміром, для визначення сьогоденної вартості майбутніх фінансових потоків або ж у системах виплати позикового відсотка, схожих на наші нинішні іпотечні31.

Ім’я Фібоначчі (на відміну від інших, які лишилися закарбованими хіба що в давніх історичних фоліантах) добре відоме на нинішній Волл-стрит, а також знане в масовій культурі. До його образу, скажімо, звернувся романіст Ден Браун у своїй книжці «Код да Вінчі», що розійшлася мало не стомільйонним тиражем. Увагу читача Браун спрямовує на незвичайність так званих чисел Фібоначчі, наведених у «Книзі абака» — кожне з них є сумою двох попередніх (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 тощо), а поділ кожного такого числа на число, розташоване безпосередньо перед ним, у міру зростання значення чисел цього ряду дає величину, щоразу ближчу до значення золотого перетину — 1,618.

На Волл-стрит ця пропорція розпалила потужну віру у власне могуття, і деякі спритні брокери зробили багатомільярдні ставки на алгоритми, робота яких ґрунтується на золотому перетині або на згаданих уже числах Фібоначчі. Книжок, що вихваляють силу золотого перетину, вийшло у світ понад сотню, а його присутність на фондовому ринку настільки ж різнолика, наскільки різноликими є товари, цінні папери та курси іноземних валют. І все це — результат найближчого двадцятиліття. Доказів, що все це виправдано, навряд чи знайдеш, але ж Волл-стрит — це не що інше, як парадоксальне місце, де повно абсурдних теорій і жорсткої логіки, що спокійнісінько йдуть собі пліч-о-пліч.

Хрещений батько сучасного алгоритму

Ґотфрід Лейбніц, як і його сучасник Ісаак Ньютон, був людиною енциклопедичних знань. Його знання й зацікавлення поширювалися на весь Європейський континент та більшу частину тамтешніх цікавих об’єктів і явищ. Ведучи мову про філософію, Лейбніц стверджував, що абсолютів існує два: Бог і небуття32. А від цих двох — походить усе решта. Ось чому виглядає таким природним, що саме він, Лейбніц, поклав початок системі числення, яка складається із двох, і лише двох, цифр — «0» і «1».

Цю систему Лейбніц розробив із тим, аби виражати числові величини та всі арифметичні дії — додавання, віднімання, множення та ділення — двійковими кодами числення, що складалися б із символів «0» і символів «1». Учений описав принципи системи у праці 1703 року «Пояснення двійкової арифметики».

Ґотфрід Лейбніц народився у Лейпциґу в 1646 році, нині вулиця, на якій він мешкав, названа на його честь. Вундеркіндом він був завжди, в університеті почав навчатися у свої п’ятнадцять, а у двадцять захистив докторську дисертацію. Відомий своєю комунікабельністю, Ґотфрід розпитував свого лікаря про алхімію вже навіть тоді, коли сімдесятирічним лежав, помираючи, у своєму ліжку33.

Потужна тінь Лейбніца в нашій історії довго лягатиме нам на плечі з огляду на його переконаність у тій широті, з якою можна застосовувати його бінарну, або двійкову, систему. Думка цього вченого сягала значно далі від академічного світу теорем і воєн з Ньютоном з приводу теорії числення.

Усі зміни фізичних властивостей мають свою причину, твердив Лейбніц. Він казав, що навіть життєвий шлях людини до певної міри є визначеним наперед завдяки зовнішнім силам, що діють на неї, — до речі, на цьому факті нині ґрунтується теорія ігор, розроблена значно пізніше після смерті вченого.

Отже, Лейбніц мав переконаність, що майбутнє більшості фізичних об’єктів може бути передбачене шляхом вивчення причиново-наслідкових зв’язків34. Тими, хто нині незрівнянний у перетворенні цього на реальність, є значна частина акул на Волл-стрит. Тож якби Лейбніц народився пізніше, та ще й набагато, він на всі сто зміг би успішно зайняти свою нішу на фондовій біржі й масштабно діяти там.

Лейбніцу першому спало на думку те, що вело до штучного інтелекту. Цей математик заявив, що когнітивне мислення і логічне мислення як процес можуть бути зведені до низки бінарних математичних виразів. Просто що складнішою є думка, то більше потрібно цих так званих простих моделей, аби описати її. А складні алгоритми — це великі серії простих алгоритмів. І логічне мислення, стверджував Лейбніц, можна безжально «виварити» аж до «скелета» — тобто зробити чимось подібним до системи залізничного сполучення, де прості рейкові нитки з їхніми коліями, що ведуть в обидва боки, сходяться докупи, з’єднуючись між собою, і врешті утворюють єдину й дивовижно складну залізничну мережу цілої країни. А коли логічне мислення може йти неначе вервечка ухвалюваних одне за одним бінарних рішень — навіть якщо це вервечка довжиною в кілометри, — тоді чому воно не може бути доручене кому-небудь іншому, окрім людини? Свою мрію про зведення всього процесу логічного мислення до певного набору механічних операцій Лейбніц почав реалізовувати за допомогою машини, створеної власноруч35.

Почувши про лічильну машину, створену Блезом Паскалем, Лейбніц поставив собі за мету перевершити це творіння. Виконувати операції додавання й віднімання його машина мала з більшою вправністю, а ще повинна була вміти множити й ділити — чого машина Паскаля робити не могла. Накресливши конструкцію свого творіння на папері, Лейбніц у 1674 році найняв годинникаря з Парижа, аби той перетворив креслення на реальність36...

...І ось Лейбніц перепливає Ла-Манш, аби продемонструвати ефективність своєї машини Королівському товариству в Лондоні — тогочасному «верховному судді» в питаннях інтелектуального престижу. Однак під час демонстрації Лейбніцова машина дає збій, і недовиконані нею операції ділення йому доводиться завершувати вручну37. Після демонстрації математик, очевидно, втрачає інтерес до своєї машини, а проте її конструкція лишається панівною протягом наступних двох століть — наступні покоління арифмометрів створюватимуться саме на основі збережених Лейбніцових креслень. А от сама зображена на них машина на понад два століття загубиться в історичній імлі. Річ у тому, що Лейбніц, очевидно, поклав цей мідний циліндр на зберігання на верхньому поверсі будівлі Ґеттінґенського університету, і там, у важкодоступному кутку, вона лишалася доти, доки її не знайшли робітники, які прийшли ремонтувати дах у 1879 році.

Лейбніц не лише вірив у можливості обчислювальних машин — він був переконаний іще й у тому, що зведення логіки й процесу логічного мислення до набору арифметичних дій дозволить створити обчислювач-раціосинатор — щось типу алгоритму, здатного вирішувати суперечки. Він уявляв собі часи, коли для вирішення суперечки вже не потрібно буде, щоб один опонент горлав на іншого — натомість обидва мали сідати за стіл з олівцем і папером у руках та обчислювати, хто з них, відповідно до законів логіки, має рацію, а хто — ні38. Як це засвідчує політичний процес у Сполучених Штатах Америки, свого раціосинатора Лейбніц так ніколи й не винайшов.

Кінець життя цього вченого був затьмарений конфліктом. Зараз уже загальновизнано, що він і Ньютон відкрили систему диференціального числення незалежно один від одного, однак Лейбніца, що незрідка листувався з Ньютоном, у його часи звинуватили в тому, що він, мовляв, приписав собі Ньютонове відкриття. Мабуть, діяти на одній з Ньютоном сцені було-таки важко, а проте Лейбніц, цей найвидатніший фізик і математик з-поміж усіх коли-небудь сущих, зробив на ній силу-силенну такого, що рельєфно виокремлює його. Скажімо, в тій самій царині диференціального числення це він, а не Ньютон, був тим, хто створив елегантні символи-позначення для похідних та інтегралів, які й нині вчаться зображувати учні та студенти в межах курсу математики.

Розроблені Лейбніцем символи й теорія диференціального числення, що дають змогу вести точне вивчення й моделювання змін, озброїли математиків знаряддям, сила якого дозволяє нам створювати напівпровідники, підтримувати між собою зв’язок по радіо39, а також із лазерною точністю запускати супутники в Космос. Диференціальне та інтегральне числення, а також алгоритми міцно переплели свої хронології, свою смислову наповненість та силу впливу. Цей взаємозв’язок добре схарактеризував математик Девід Берлінскі у своїй книжці «Нескінченний підйом»:

Нині в історії розвитку думки ми наче чуємо громоподібний звук «Бум-м-м!», схожий на той, що виникає в момент переходу літака в надзвукову швидкість. До відкриття диференціального числення математика була дисципліною, що викликає великий інтерес; після такого відкриття вона стала дисципліною великої сили. Математичною подією порівнянного масштабу стало хіба пришестя [комп’ютерного] алгоритму у ХХ столітті. Диференціальне числення і алгоритм є двома чільними поняттями західної науки40.

Нікого з тих, хто жив на Землі до 1960-х років, не називали хакером або квантом. Однак ця характеристика, мабуть, таки гідна одного німця, який жив в останній період європейського Ренесансу. Адже він, Лейбніц, просунув науку про алгоритми далеко вперед на трьох чітко визначених напрямках. Він став зачинателем диференціального числення, а також — що не менш важливо у світлі описуваного в цій книжці — запровадив методику віднайдення рішень для складних питань за допомогою низки простих блоків із двійково-кодованими, або бінарно-кодованими, даними.

Третім моментом, завдяки якому Лейбніц добре прислужився для посилення значущості алгоритмів, є його пошук взаємозв’язку між найпростішими фрагментами мовлення та людськими емоціями, що за ними стоять. Лейбніц вважав, що мову й те, як її використовують людські істоти, треба вивчати за суворими канонами науки.

Він поставив собі запитання: коли щось, таке складне, як людське життя, можна звести до двох абсолютів — нехай це будуть Бог і небуття чи «1» або «0», — тоді чому не можна розкладати мову на менші елементи так, як для виявлення глибшого змісту аналізуються абзаци, речення, словосполучення й слова? Він був математиком-філософом і твердив, що люди вживають ті слова й вислови, які відповідають їхнім особистим емоціям та їхньому світосприйняттю41. А якщо так, то, знаючи, що каже та чи інша людина, ми можемо дізнатися, що вона собою являє. Знання ж того, що собою та чи інша людина являє, дає змогу легше передбачувати, що саме вона робитиме в майбутньому. В основі цих уможливлених алгоритмами революцій на Волл-стрит чи деінде лежить одна наполегливо переслідувана мета: передбачати. А якщо точніше — прагнення передбачати, як діятимуть інші люди. Це — спосіб, у який робляться гроші. Й інтуїтивне Лейбніцове відчуття — що людські індивідууми запрограмовані на певні передбачувані типи поведінки — було точнішим, ніж багато хто вважав, і це той чинник, на основі якого побудовано багато алгоритмів на Волл-стрит. Далі в цій книжці ми побачимо, як наука прогнозування поведінки людини, про яку першим заговорив Лейбніц, дістала свій розвиток у NASA і як нині вона поширюється на інші сфери нашого життя.

Лейбніцові так ніколи й не судилося побачити, як його двійкове дітище досягло висот, яких він для нього передбачив. Адже електронні схеми, здатні вирішувати арифметичні завдання, стали з’являтися у Сполучених Штатах, Німеччині та Франції вже аж у 1930-ті роки. Використовували вони якраз Лейбніцову двійкову систему числення — ту, що цілих 250 років чекала, поки матеріалознавство як наука за рівнем свого розвитку порівняється з її величчю і простотою.

Ця двійкова, або бінарна, система лежить в основі нинішніх мов комп’ютерного програмування — а вони є не чим іншим, як знаряддями, що полегшують написання алгоритмів. Окрім того, ця система уможливлює функціонування комп’ютерних чипів та електросхем, що забезпечують роботу таких алгоритмів.

Гаусс, або Покладення логіки в основу алгоритму

Алгоритми спрацьовують лише тоді, коли ми точно знаємо, які саме чинники мають стати об’єктами аналізу або дій. Тому, приміром, створити алгоритм, що визначає справжню ринкову ціну опціону на акції, було б неможливо без знання того, що вона цілковито залежить від волатильності багаторічної середньої ціни даних акцій, відсоткових ставок, а також ціни страйк, тобто ціни реалізації акцій, передбаченої цим опціоном. І якби Пітерфай та Блек із Шоулзом не знали, що все це — найважливіші чинники, які впливають на ціни опціонів, тоді створення алгоритму, що ефективно здійснював би торги й перемагав людей, було б завданням нездійсненним. Те саме справедливе й щодо алгоритму, який визначав би, що ви насправді думаєте, аналізуючи слова, які ви промовляєте. Таким алгоритмом мають рухати логічні схеми, які показували б, вираженням чого насправді є наші манера мовлення та мовні звороти, а також структура наших речень.

Річ, однак, у тому, що визначати, які саме параметри змінного характеру є найважливішими для виявлення щойно згаданих взаємозв’язків, буває часами не менш важко, ніж сконструювати алгоритм, який автоматично пускав би ці виявлені взаємозв’язки в практичний ужиток. Бо, наприклад, коли об’єктом аналізу є фондовий ринок чи, скажімо, всі слова, які ми вимовляємо за день, то класифікувати різні елементи й аналізувати їх на предмет прихованого змісту можна було б тисячами. Між тим більша частина таких даних не матиме під собою реального значення й буде просто інформаційним шумом. А щоб належним чином працювати, алгоритм-прогнозист має бути озброєний інструментарієм, який дозволяв би ігнорувати цей шум й концентруватися на аналізі справді значущих чинників. Виявлення та виокремлення таких чинників — тих, наприклад, що справді визначають ціну опціону, чи тих, що змушують пісенну мелодію лишитися в нашій пам’яті, — відбувається через аналіз численних даних. Найпоширенішим методом у справі просіювання даних і виявлення найцікавіших і прихованих взаємозв’язків є регресійний аналіз — він дозволяє фізику, фахівцю з питань статистики чи інженеру робити точні прогнози на основі даних за минулий час. Щонайменше частково розробкою методики, яка забезпечує відповідність комп’ютерних моделей параметрам реального життя, потрібно завдячувати англійському королівському дому.

Звісно ж, тут не мається на увазі, що особи королівської крові виявили гостроту розуму аж настільки, що змогли започаткувати таку методику самі. Ідеться про те, що король Георг IV виявив кмітливість, аби в 1817 році доручити провести геодезичні дослідження в королівстві Ганновер Карлові Фрідріху Гауссу42. Гаусс, на той час уже зрілий математик, дійшов висновку, що наявні геодезичні інструменти є неточними, і винайшов новий інструмент, назвавши його геліотропом — адже для своєї роботи це знаряддя використовувало сонячне світло, відображуване на велику відстань. І навіть маючи цей новий інструмент, Гаусс був свідомий того, що спроби вимірювати земельні масиви на такій великій площі супроводжуватимуться значними похибками. Однак у нього був метод, покликаний дати цій проблемі раду — у загальних рисах він розробив його двома десятиліттями раніше, у віці лише вісімнадцяти років. Це — метод найменших квадратів.

Метод найменших квадратів дозволяє будувати прогнозну модель на основі спостережених результатів. Аби побудувати модель на основі реально одержаних результатів, Гаусс розробив рівняння, де мінімізуються квадрати різниць між вимірюваними величинами (такими можуть бути, скажімо, ціни на акції за минулий час) і величинами у прогнозній моделі. І ця модель (що може мати будь-який вигляд — від квадратного рівняння до багаторівневого алгоритму) коригується в потрібний бік доти, доки не буде віднайдено точку найменших квадратів. Метод найменших квадратів становить основу статистики та алгоритмічного моделювання наших днів. І коли вибудовується той чи інший алгоритм — скажімо, алгоритм для прогнозування тих цін на акції, що існуватимуть у майбутньому, — то випробувати його означає пустити продиратися крізь лабіринти цін за минулий час. На основі цих старих даних має бути виявлена функціональна залежність (у графічному вираженні вона матиме вигляд кривої), що, як сподівається випробувач, дасть змогу прогнозувати, як виглядатимуть такі самі дані в майбутньому. І коли в перебігу такої роботи фахівці з питань кількісного аналізу, комп’ютерні інженери та фізики ведуть мову про апроксимацію даних або регресійний аналіз, це означає, що вони, звично для себе, послуговуються інноваційним доробком Гаусса43.

У своєму дослідженні на тему розподіленості помилок вимірювання Гаусс, зокрема, доходить висновку, що на відхилення (помилки) поширюється явище, знане як нормальний розподіл (нині відоме також як розподіл Гаусса). Якщо такий розподіл графічно зображувати у вигляді кривої, то одержане зображення за формою нагадуватиме дзвін. У результаті досліджень Гаусс та інші в його добу спостерегли, що розподіл величин у більшості вимірюваних об’єктів (навіть таких, як зріст чи розмір голови в людей) є однаковим44. Якщо звернутися до щойно згаданої дзвоноподібної кривої Гаусса, то можна побачити, що в центральній частині «дзвона», тобто в частині поблизу середнього значення, опиняється величезна кількість величин, установлених шляхом вимірювання, а також зауважити, що їхня кількість меншає в міру «розширення дзвона» — тобто в міру віддалення кривої від середнього значення в обох напрямках. Такого роду розподіл можна побачити і на графіку, що відображає успішність учнів у справі написання контрольних, і на графіку, де зображено розподіл розмірів людської голови, а також на незліченній кількості інших графіків, що відображають розподіли сили-силенної речей, які лише можна знайти у природі.

На такому графіку відрізки дзвоноподібної кривої, віддалені від центра симетрії, називають хвостами. У Гауссовій кривій розподілу вони в міру віддалення від центра дедалі більше наближаються до нульового значення, а тому виглядають тоншими й тоншими. Однак у певних ситуаціях реального життя, де свій вплив здатна чинити людська ірраціональність — як-от на фінансових ринках, — ці хвости не є такими тоненькими. Там, де в гру вступають психіка та поведінка людини, зростає ймовірність різкого відхилення у значеннях, і хвости з такої причини можуть ставати добряче-таки «жирними» — це вже Гауссові всупереч. Статки на Волл-стрит народжуються через ставку на розподіл Гаусса — але стільки само потенційних статків при цьому так і залишаються нездобутими через алгоритми, що враховують лише принципи розподілу Гаусса й не беруть до уваги можливої наявності «жирних» хвостів.

Річ у тому, що писати алгоритми для дій суто в межах Гауссового нормального розподілу простіше. Історія раз по раз засвідчує, що людська поведінка — це щось далеке від нормальності, але деякі хакери все одно воліють брати до уваги лише нормальний розподіл. Оперті на нього прогнози можуть приносити гроші протягом 100 днів із 100, але може настати й день 101-й (як-от Чорний понеділок 1987 року, російський дефолт 1998 року чи Блискавичний обвал) і зруйнувати тих, хто здобуває гроші на алгоритмах, розроблених цілковито на основі Гауссового, або нормального, розподілу. А між тим навіть сам Гаусс ще 250 років тому попереджав, що в межах нормального розподілу можуть траплятися й похибки різного масштабу та рівня серйозності45.

Уведення в обіг методів нормального розподілу змінило людство як спільноту та ознаменувало появу новітнього статистичного обліку, що дозволяє легко купувати речі на зразок поліса страхування життя, споруджувати кращі мости, і — хоча це вже не так важливо — укладати парі на результати баскетбольних матчів.

...Гаусс попри той успіх, що супроводжував його з ранніх років, лишався все життя доволі скромним, уникав конфліктів і публікував лише ті результати своєї роботи, які вважав цілковито неспростовними. Найвидатнішими математиками він вважав Ейлера та Ньютона46. Але більшість експертів зараховують до їхнього товариства ще й самого Гаусса. Багато науковців узагалі стверджують, що Архімед, Ньютон та Гаусс складають безсмертний тріумвірат найславетніших математиків. Про ранні прояви Гауссового таланту в царині математики розповідають десятки легенд — у деяких згадується про його дивовижні математичні таланти у трирічному віці47. Є й історія, де розповідається про Гауссового вчителя, який зажадав, аби в ролі класного завдання учні пододавали всі величини від 1 до 100. Гаусс дав відповідь через декілька секунд — вочевидь, подумки наново винайшовши алгоритм, який свого часу використовували піфагорійці як пароль таємного товариства48, тобто: 1/2n(n + 1) = S.

Змінна величина n тут означає останнє число певної конкретної серії чисел — у нашому випадку це 100, а S дорівнює загальній сумі чисел такої серії. Схоже, юний Гаусс спостеріг: 1+100 в сумі дають 101, і це так само, як 99 + 2 чи 98 + 3 — а це показувало, що існують 50 різних комбінацій, які в сумі дають 101, тобто: 50×101 = 5050.

Гаусс народився в 1777 році, походив із бідної сім’ї, тож від тодішнього класу чільних інтелектуалів, яких зазвичай осипали золотом, стояв доволі далеко. Однак коли йому було чотирнадцять, він своїми математичними талантами привернув увагу герцога Брауншвейзького, і той призначив йому стипендію, а також дав посаду в Ґеттінґенському університеті49. Ідеї спадали на думку Гауссові так часто, що їх він, на свою біду, часто не встигав навіть записувати50.

Свій докторський ступінь він здобув, коли йому виповнився двадцять один рік, і в дисертації містилося перше повномасштабне доведення основної теореми алгебри — перед цим вона існувала лише у вигляді гіпотези, і її безуспішно намагалися довести Ньютон та Ейлер51. Гострий розум Гаусса проклав йому шлях до відкриттів у багатьох сферах математики, як-от теорія чисел, квадратні рівняння, довільний розподіл простих чисел серед цілих чисел тощо.

У декого згадка про Гаусса може асоціюватися з назвою Гауссової копули — формули, використання якої на Волл-стрит започаткував Девід Лай у 2000 році і яку часто демонізують. У царині статистики ця формула застосовується для встановлення функціонального взаємозв’язку щонайменше між двома змінними величинами. Лай шукав способу визначати рівень ризику непогашення одного іпотечного кредиту в разі, якщо непогашеним виявляється інший, начебто не пов’язаний із ним іпотечний кредит. Це те, що називається корелятивним ризиком. Оскільки великого масиву даних за минулі часи про дефолти за висикоризикованими іпотечними кредитами Лай не мав (цих масивів просто не існувало), то свою копулу він побудував на даних, що були під рукою, — даних про ціни минулих часів на кредитно-дефолтні свопи (які передбачають, що власник свопу одержуватиме платежі у разі, якщо цінні папери, які лежать в основі такого свопу (у цьому разі — іпотечні векселі), спіткає дефолт).

Але ціни на ринку кредитно-дефолтних свопів, як це ми знаємо тепер, виявилися до вищої міри спотвореними завдяки діям людських істот, що такими свопами торгували і встановлювали на них ціни. Між тим Волл-стрит став використовувати формулу Лая в ролі залізно-універсальної. В арсеналі аналітиків і рейтингових агенцій, що аналізували ґрунтовані на іпотечних кредитах цінні папери й давали на них своє «добро», ця копула мала б виступати лише як одне із численних знарядь-дороговказів. Натомість вона стала єдиним знаряддям і дороговказом. І наслідок — бум забезпечених заставою боргових зобов’язань і спекулятивна цінова бульбашка на ринку житла — виник цілковито через неправильне використання банкірами того, що мало бути всього лише нездатним зашкодити алгоритмом. Річ у тому, що Гауссові копули є знаряддями, корисними та помічними у низці сфер, але от чого вони не можуть робити, так це моделювати взаємну залежність між надзвичайними подіями, настання яких людські істоти вміють провокувати як ніхто52.

Паскаль, Бернуллі та гра в кості, що змінили світ

Значною мірою нинішній світ фінансів — від страхування пенсії, ренти чи інших видів страхування до алгоритмічної торгівлі — бере свої витоки в теорії ймовірності. Як, власне, і сила-силенна інших бізнес-починань — від казино до будівництва хмарочосів чи виробництва літаків. До великої міри, методам тестування та діагностики, ґрунтованим на принципі ймовірності, треба завдячувати й найбільш перспективними зрушеннями в сучасній медицині. Не з опорою на прагматичні міркування чи факти, а на основі теорії ймовірності виносять рішення про своїх кандидатів і формулюють гасла на вибори політичні партії. А футбольні тренери, вирішуючи, як їм діяти під час матчу, послуговуються кишеньковими картками з даними про інші матчі — аби на їхній основі дістати підказку, з якою імовірністю можуть розгортатися події за час, що лишається до кінця гри.

Усі ці сучасні випадки практичного застосування теорії ймовірностей так чи інакше сягають корінням листа, якого в 1654 році один француз написав іншому — це був Блез Паскаль, який письмово викладав П’єру Ферма міркування про те, як можна розділити на частини загальну суму призового фонду ґрунтованої на принципі випадковості гри ще до її закінчення. Скажімо, якщо один учасник виходить із азартної гри, встигнувши виграти у п’яти партіях, а другий — у двох, то скільки належить віддати кожному з них із загальної суми, що стоїть на кону? У Паскалевому листі з трьох тисяч слів закладався метод точного обчислення ймовірності подій. І знайти відповідь на підняте «ігрове» запитання означало обчислити відсоткову ймовірність, із якою кожен з-поміж решти гравців — тих, хто й надалі лишається у грі, — може виграти усю загальну суму ставок, а далі розділити її відповідно до такого відсоткового співвідношення53.

Не минуло й п’яти років, як цей лист, що перетнув Францію на своєму шляху від одного видатного математика до іншого, почав змінювати світ. Спроможність краще прораховувати те, що може статися в майбутньому, дала старт бурхливому розвитку цілих галузей і дозволила людям організовувати своє життя та власну професійну діяльність на засадах більшої певності. Лист Паскаля до Ферма є тим, що дозволяє фермерові розірвати зв’язок між ринковими ризиками та його урожаєм зернових; він є тим, завдяки чому всього лише століттям пізніше з такою точністю стали створювати свої статистичні таблиці смертності європейські фінансисти. Окрім того, Паскалів лист став однією з причин, чому Лондон зміг піднятися до статусу найважливішого у світі міста щонайменше на століття — завдяки тому, що його купці забезпечили страхування значної частини флоту найбільших морських суден, у такий спосіб даючи підприємцям змогу вирушати на пошуки нових земель, не зациклюючись при цьому на думці про шалені, невіддільні від таких починань ризики.

Ознайомившись із працями Паскаля, Якоб Бернуллі, а за кілька років до нього Християн Гюйґенс теж перейнялися ідеєю точного прогнозування ймовірності подій у царині азартних ігор — передусім у грі в кості та картярській грі54. І саме завдяки вивченню цих ігор Бернуллі сформулював те, що нині відоме як закон великих чисел55.

У стосунку до ймовірностей, що можуть бути представлені в числовому вираженні, як-от імовірність випадання орла чи решки при киданні монети (50-відсотковий шанс на випадання орла, 50-відсотковий — решки), закон Бернуллі проголошує: що більше разів буде повторено гру (тобто що більше підкидатимуть монету), то більшою мірою середнє значення одержаних величин наближатиметься до аналогічних значень, розрахованих заздалегідь на основі теорії ймовірностей. Наприклад, якщо підкидати монету десять разів, то результат, де в 70 % випадків випаде орел, не буде таким уже й нереальним. А от одержати ці 70 % унаслідок підкидання, повтореного 1000 разів, уже практично неможливо.

Цей принцип керує діями картярів — гравців у блекджек і покер. Так само керуються ним і більшість високочастотних трейдерів на Волл-стрит (якщо не всі) — вони весь час підтримують масштаби своїх операцій достатньо великими, аби їхній чистий обсяг максимально наближався до прогнозованих середніх величин. Теорія ймовірності рухає й сучасними топ-менеджерами бейсболу: вони шукають талановитих гравців, у яких регулярно відслідковувані показники гри — як-от середньостатистичний показник пропущених ранів для пітчера, відомий як ERA (еarned run average) чи середньостатистичний показник беттера щодо ударів, які йому не вдалося відбити своєю битою, — почали відхилятися у бік зниження після затяжного періоду невдач.

Такі періоди невезіння можна виявляти за допомогою більш складних статистичних вимірювань, що у випадку з пітчером, імовірно, покажуть, як на зміну надмірній кількості м’ячів, що після його подачі ганебно котилися полем, поступово приходить дедалі більша кількість влучних подач, а у випадку з кетчером, навпаки — як зростає кількість подач суперника, що завдяки цьому кетчеру так і не досягли мети. Нині є прошарок лікарів, які, діагностуючи недуги в пацієнтів, відмовляються від власної упередженості й звертають свій погляд на алгоритми, робота яких ґрунтується на ймовірностях.

Але стосовно біржового трейдера, то робота його алгоритму, націленого на виявлення й захоплення спреду між цінами покупця і цінами продавця на ті чи інші цінні папери, може виявитися зведеною нанівець у тому разі, якщо ринок раптом почне рухатися й кон’юнктура на ньому зміниться — адже трейдер зі своїм алгоритмом залишаться тільки по один, і причому не той, бік торговельної операції. Скажімо, якщо цей алгоритм придбав акції Microsoft за ціною покупця 50,00 долара, але за ті самі кілька секунд не спромігся їх же негайно й продати, уже за ціною покупця на рівні 55,02 долара, а ринкова ціна тим часом почала падати, тоді трейдер, продаючи ці акції вже за новою ціною покупця (49,99 долара), зазнаватиме збитків.

Ось чому подібні алгоритми завдяки своїй конструкції здатні передбачати напрямки руху ринку. Аби діяти успішно, такий алгоритм має робити правильні прогнози лише протягом 51 % загального часу своєї роботи. Здавалося б — високочастотному трейдеру, якщо він виходить на торги лише десять разів на день, навіть ця відсоткова ймовірність на рівні 51 % несе ризик значних втрат. І що днів, коли цей трейдер зазнаватиме втрат у перебігу семи, восьми або й навіть усіх десяти торгів, буде тьма-тьмуща. Та високочастотні трейдери звуться такими неспроста. За день вони здійснюють десятки тисяч операцій, у яких задіяно мільйони акцій. А що вищою є багатократність операцій, як зазначав Бернуллі, то більшає серед них кількість успішних і дедалі більше частка таких наближається до середньостатистичного показника у 51 %. Із цієї причини багато найпотужніших алгоритмічних трейдерів можуть діяти протягом року або й довше, не маючи навіть дня, що приніс би їм збитки.

А поза межами Волл-стрит навіть той з-поміж нас, хто в математиці — простий смертний, усе одно може подякувати Бернуллі за його роботу з виведення формул для обчислення складних відсотків (відсотків на відсотки) — бо це одне з найперших понять, які назавжди засвоює людина, коли справа доходить до фінансів. У межах свого алгоритму для обчислення складних відсотків Бернуллі відкрив константу, нині відому як число e. Сам Бернуллі в листуванні називав її величиною b (можливо, за першою літерою свого прізвища), а от як число e вона стала відома вже завдяки іншій людині, яка теж назвала її за своїм прізвищем, — Леонарду Ейлеру.

Алгоритм стає наочним

У 1791 році славетний австрійський композитор Йозеф Гайдн відвідав Вестмінстерське абатство в Лондоні, де з великим розмахом виконувалася ораторія «Месія» Георга Фрідріха Генделя.

Під кінець цього дійства, де в хорі та оркестрі виступало близько тисячі людей, глибоко зворушений Гайдн розридався. А далі, тамуючи сльози розчулення, оцінив свого сучасника Генделя вигуком: «Він перевершив нас усіх!»56.

Приблизно в той самий час подібне вигукнув і П’єр-Сімон Лаплас — французький математик і гігант людської думки, що немало прислужився розвиткові статистики. Але — не на адресу творця «Месії». Людиною, яка, на думку Лапласа, «перевершила всіх», був Леонард Ейлер57.

Як і багато інших видатних людей, Ейлер був випускником Базельського університету — цього всесвітньо визнаного розсадника інтелекту. Заснований папою римським Пієм ІІ у 1460 році, заклад за століття свого існування виховав таких світочів людської думки, як Еразм Роттердамський, представники родин Бернуллі та Ейлерів, Якоб Буркхардт, Фрідріх Ніцше і Карл Юнґ. Певний час Ейлера, який народився 1707 року, навчав молодший брат Якоба Бернуллі — Йоганн Бернуллі, що був чи не найвидатнішим з-поміж тогочасних математиків світу58.

У період свого студентства Ейлер зустрічався з Бернуллі щосуботи після обіду, і вони вели бесіди про математику та філософію. «Він люб’язно роз’яснював усе, чого я не розумів», — пізніше пригадував Ейлер59. Тому на час завершення навчання речей, які йому треба було б пояснювати, уже практично не існувало. Відтоді Ейлер почав створювати власні праці так, що нині їхній перелік — то, мабуть, найдовший в історії список математичних творів, що належать перу однієї людини.

Невдовзі після свого призначення на посаду професора Санкт-Петербурзької академії наук у Росії Ейлер спромігся вирішити так звану проблему семи мостів Кеніґсберґа, яка так збурювала розум багатьох людей у цій частині Європейського континенту. В Ейлерові часи місто Кеніґсберґ, яке нині називається Калінінградом і є частиною невеликого, затиснутого між Польщею та Литвою російського анклаву, належало Прусії. Рукави річки Прегель ділили місто на кілька районів, серед яких були два острови, а з’єднувалися ці райони між собою сімома мостами. І популярним завданням, яке намагалися вирішити багато з тих, хто гуляв вулицями Кеніґсберґа, було знайти такий маршрут через усе місто, щоб пройти кожним з мостів не більше за один раз60.

Аби надати цьому завданню наочності, Ейлер зобразив серію точок (вершин), які з’єднувалися за допомогою прямих ліній (ребер), що символізували райони міста і його мости. Математик при цьому підкреслив умову, що відстані та форму ліній жодним чином не можна змінювати, а от вершини можна переміщувати доти, доки в незмінному вигляді лишаються лінії (тобто мости). У такий спосіб Ейлер створив те, що в нинішній математиці відоме як граф, і довів, що пройти цілим Кеніґсберґом, скориставшися кожним з мостів лише один раз і ніяк не більше — неможливо. Працюючи над цим завданням, Ейлер створив теорію графів.

Теорія графів — це не графіка, яку ми бачимо у звітах про фондовий ринок чи рівень продажів. Графи Ейлера — це деревоподібні діаграми, що можуть бути символічним зображенням взаємозв’язків у природі, принципової схеми мікрочипа або зв’язків між різними людьми в місті.

Написання алгоритмів, ґрунтованих на теорії графів, є новим і дуже перспективним відгалуженням комп’ютерної науки, завдяки якому біологи отримують змогу виявляти залежності між ланцюжками ДНК і біологічними властивостями людей, науковці — розшифровувати музику «Бітлз», ЦРУ — виявляти терористів у всьому світі, а оглядачі з Волл-стрит — віднаходити взаємозв’язок між зовсім, здавалося б, непоєднуваними речами. Та особливо корисною теорія графів виявляється для тих, хто аналізує мережу фейсбук, де найвпливовіших членів можна виявляти аналізуючи, з яких вершини у графах (люди) виходить найбільша кількість граней (зв’язки) й які грані є найбільш активними в плані привернення уваги людей і коментування. Інженери, що проводять співбесіди з претендентами на посади у Facebook, часто розпитують таких претендентів про теорію графів.

...Ейлер прожив сімдесят шість років, а коли помер, то його праці публікувалися ще майже ціле століття. Він став автором 886 книжок, статей, підручників, посібників, а також методологічних трактатів — його доробок складає одну третину в загальному масиві праць з математики, що публікувалися за роки його життя. Він проклав таку величезну кількість стежок у царині математики, що, з метою уникнути існування маси назв з іменем однієї людини, багатьом теоремам і рівнянням було дано імена тих, що вже після Ейлера61першими наново їх відкривали чи застосовували.

Дехто, можливо, ще від шкільних часів пам’ятає те, що відоме як формула Ейлера: V − E + F = 2. Це рівняння, на основі якого пишеться незліченна кількість алгоритмів, описує тривимірні об’єкти, де V дорівнює кількості вершин багатогранника (кутів, у яких перетинаються лінії), E — кількість ребер у даному об’єкті, а F — кількість граней у ньому. Куб, приміром, має шість поверхонь, або граней, дванадцять ребер та вісім вершин:

8 − 12 + 6 = 2.

Це рівняння вивело Ейлера далеко за межі найпростіших і незмінних за формою об’єктів, як-от куби, піраміди, конуси та сфери. А із часом формула Ейлера допомогла зрозуміти ще й геометрію вуглецевих молекул, погодних систем з їхньою позірною випадковістю, а також оптичні, магнетичні й гідродинамічні явища. Узявши за основу теоретичні засади формули, пізніше названої його іменем, Ейлер почав кружляти думкою довкола нежорстких форм, процес вивчення яких нині зветься топологією. Топологія — це складова теорії хаосу, що за останні два десятиліття принесла величезну купу грошей тим математикам, які прийшли на Волл-стрит і побудували тут алгоритми на її основі.

Машини на Булевій логіці

Усі генії-математики, про яких ми згадуємо тут, намагалися збагнути, що ж таке людська думка, як вона виникає, якими є її межі і в який спосіб вона працює. Лейбніц був першим, хто висунув припущення, що людську думку може бути розподілено на найелементарніші, найбільш засадничі частинки за допомогою процесу, що виглядав би як низка етапів, на кожному з яких треба робити бінарний вибір. Після цього бінарні рішення, стверджував Лейбніц, можна класти одне поверх одного «на купу», аж поки вона не перетвориться на достатньо велику, щоб стати вираженням думки того чи іншого рівня складності — тобто відповідним алгоритмом.

Лейбніц був тим, хто зробив перший крок до побудови машин, які нині керують нашим життям. А от людиною, що вхопилася за цю ідею й розвинула її майже двома століттями пізніше, став Джордж Буль. Нині саме його система числення та інноваційна форма алгебри уможливлюють роботу інтернету — і розміщення фото, і авторських текстів у блогах. Ті складні алгоритми, що дедалі більше починають керувати нашим життям, не були б варті анічогісінько, якби в перебігу свого функціонування не були спроможними робити логічні стрибки наподобу людських. Так, приміром, Google покаже користувачеві Gmail його поштову скриньку лише якщо той правильно введе свій пароль і якщо у разі, коли це від нього вимагатиметься, правильно прочитає написане звивисто-викривленими літерами слово, яке не так уже і легко розпізнати. При цьому Google не показуватиме вам тих повідомлень електронної пошти, що позначені, як спам, тому що вони були надіслані одразу на десять мільйонів поштових скриньок Gmail, та ще й не якимось вартим довіри масовим розсилачем на кшталт Groupon або ще кимось, із ким кожен з-поміж цих десяти мільйонів людей уже особисто спілкувався за допомогою електронної пошти. Саме ці модифікатори — усі ці «якщо», «і», «або» чи «не» — і дозволяють кібернетиці та алгоритмам функціонувати наче годинник.

Шлях до відкриття цих модифікаторів Буль проторував ще сімнадцятирічним, коли прогулювався лужком. Просто на голому місці він сформулював ідею, що, мовляв, певного роду алгебраїчні символи можуть бути використані з тим, аби виробити певну мову логіки, мову думки — знаряддя для розщеплення глибинних процесів раціонального мислення людини на їхні складові. Ідея виявилася такою революційною в масштабах світу й такою значущою для Булевого життя, що він почав замислюватися над тим, яку силу має нічим не зайнятий, дрімаючий розум. Нині наука з високою мірою переконливості довела, що людське підсвідоме — це чи не найпотужніше знаряддя людини, але до Буля ніхто навіть не висував такого припущення. А сам він називав це «підсвідомим»62.

Буль народився 1815 року в Англії, у місті Лінкольн. Його батько, Джон, був шевцем, але мав широке коло інтелектуальних уподобань — зокрема, сюди входили математика, астрономія, а також конструювання оптичних приладів. Навчати свого сина у вищому навчальному закладі Джон Буль матеріальної змоги не мав, тож Джордж навчався самотужки. Його методи автодидактики працювали так добре, що він навчився читати й писати чотирма мовами ще до того, як досягнув підліткового віку — а в ньому він уже учителював у місцевих школах63.

Коли ж Булеві перевалило за другий десяток, він енергійно заходився над проблемами вищої математики — публікацію його робіт журнали розпочали в 1841 році. А чотирма роками пізніше його було призначено першим професором математики в історії Королівського коледжу у Корку (Ірландія) — зараз це Національний університет Ірландії, Корк. 1854 року Буль пожинав плоди , посіяні ним під час тієї прогулянки лужком, коли йому було сімнадцять, — він опублікував свою роботу «Дослідження законів мислення, на яких засновані математичні теорії логіки й імовірності». Тут Буль вів свій пошук у царині, про яку задовго до нього замислювався Лейбніц. І саме Буль, а не Лейбніц став тим, кому вдалося втиснути цю ідею в рамки, у яких її можна було застосувати на практиці.

Свою книжку Буль відкривав словами:

Призначенням цього трактату є дослідити засадничі закони тих дій людського розуму, через які здійснюється логічне мислення.

Англієць Буль намагався сформулювати мову думки, що дала би змогу розчленовувати умовиводи людини, зводячи їх до низки математичних виразів, які легко можна було б накидати на папері — для цього він створював символи, що уособлювали канали протікання людської думки — «якщо», «і», «або», «не» — і якими можна було б оперувати за допомогою звичайних арифметичних дій, як-от множення чи ділення. Із цими модифікаторами знайомий будь-хто, кому траплялося написати бодай елементарний фрагмент комп’ютерного коду. Адже Булева алгебра забезпечує електронним схемам комп’ютера принципово важливу основу. Без неї функціонування нескінченно складних алгоритмів — саме тих, які нині змінюють світ день у день, — було б неможливим.

Ідеї Буля, коли він їх оприлюднив, не викликали шквалу аплодисментів і захвату. Бо практично не існувало британців, включно й математиків, знайомих із математичною логікою. До всього, без машин чи комп’ютерів, здатних оперувати алгоритмами, якихось реальних способів застосувати те, що нині називають Булевою алгеброю, на небокраї не виднілося.

Однак твердити, що таких способів ніхто не намагався відшукати, теж не можна. Чи не найпомітнішу спробу зробила Ада Лавлейс, яку — мало того, що вона була жінкою-ученим, та ще й математиком в часи, коли вивчати науки дозволяли хіба лише поодиноким жінкам, — ще й часто називають першим в історії хакером. У 1842 році, описуючи так звану аналітичну машину Чарльза Беббіджа, яку він так і не завершив, Лавлейс розробила кілька різних наборів даних для введення в неї. Вона сподівалася, що дані мали зробити цей механізм здатним до виконання певних обчислень та інших завдань.

Учинивши так, Лавлейс фактично склала перший у світі алгоритм, призначений для машини. Булевими символами в цій своїй роботі Лавлейс не користувалася, тож питання, як знайти способи для вираження процесів функціонування людської думки, лишалося відкритим. Лавлейс писала, що їй потрібен засіб для «промацування», який дав би змогу знайти правильне рішення або шлях до нього64. Прикметно, що в 1979 році, більш як за століття після смерті Лавлейс, цього першого програміста в історії, Міністерство оборони США назвало свою нову комп’ютерну мову на її честь — Ада65.

Попри те що свого часу Беббідж, Лавлейс та інші намагалися творити механічні обчислювальні машини, на початок 1900-х років геніальний винахід Буля був хіба що удостоєний називатися математичною теоремою, а от популярним серед інженерів та фізиків, які започатковували електронну еру, не був66. Однак у міру розвитку технологій учені прагнули творити дедалі складніші електронні схеми, і комп’ютерні інженери врешті-решт побачили, що потребують якогось знаряддя — певного математичного інструмента, — яке допомогло б їм давати раду всій тій щоразу складнішій електроніці, яку вони створювали, і зробило спроможними повною мірою використовувати її потенціал.

Аж ось наприкінці 1930-х студент-старшокурсник Массачусетського технологічного інституту Клод Шеннон поєднав двійкову систему числення Лейбніца з Булевими логічними операторами «і», «або», «не», «не/або» та «якщо». Шеннон побачив, що всі ці вирази можна вбудувати в електронні схеми — і що за їхньою допомогою можна розв’язати майже будь-яке математичне завдання, накопичувати й зберігати дані, а також редагувати будь-яку інформацію — від фотографій і до текстів. Шеннона — який багато чого досяг у своєму довгому житті — знають як зачинателя інформаційної ери67.

Це був час справжнього народження повноцінної комп’ютерної схеми і мови, а з ними — і сучасних алгоритмів і перших машин, здатних наслідувати людину.

18 http://news.ycombinator.com

19 Jean-Luc Chabert, ed. A History of Algorithms: From the Pebble to the Microchip, у перекладі Кріса Вікса (Berlin: Springer-Verlag, 1999).

20 Автор і сам одержував завдання створити машину для гри у хрестики-нулики, коли навчався в університеті за інженерною спеціальністю й проходив курс програмування мовою Сі.

21 Chabert. A History of Algorithms. На цю роботу пана Шабера до значної міри спирається вступна частина цього видання.

22 Мається на увазі Археологічний музей Стамбула. — Прим. пер.

23 Там само.

24 Godfried Toussaint. The Euclidean Algorithm Generates Traditional Musical Rhythms (Montreal: School of Computer Science, McGill University, 2005), cgm.cs.mcgill.ca/~godfried/publications/banff.pdf.

25 Midhat J. Gazale. Gnomon: From Pharaohs to Fractals. — Princeton, NJ: Princeton University Press, 1999. — Р. 33.

26 Niall Ferguson. The Ascent of Money. —New York: Penguin, 2008. — Р. 34.

27 Henry Linger, ed. Constructing the Infrastructure for the Knowledge Economy, Proceedings of the 12th International Conference on Information Systems and Development, Melbourne, Australia, 2003 (New York: Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2004).

28 Apple and the Golden Ratio // Paul Martin’s Blog, paulmmartinblog.word press.com/2011/07/18/apple- and-the-golden-ratio/

29 Ferguson. The Ascent of Money. — Р. 34.

30 Мантиса — дробова частина десяткового логарифма додатного числа. — Прим. пер.

31 Dirk Struik. A Concise History of Mathematics. — Mineola, NY: Dover, 1948. — Р. 80.

32 David Berlinski. The Advent of the Algorithm: The 300-Year Journey from an Idea to the Computer. — New York: Mariner, 2001. — Р. 14.

33 Там само. — Р. 2.

34 Bertrand Russell. A Critical Exposition of the Philosophy of Leibniz. — New York: Cosimo Books, 2008. — Р. 192.

35 Chabert. A History of Algorithms. — Р. 44.

36 Bruce Collier and James MacLachlan. Charles Babbage and the Engines of Perfection. — New York: Oxford University Press, 1998. — Р. 46.

37 Berlinski. The Advent of the Algorithm. — Р. 3.

38 William Ewald. From Kant to Hilbert: A Source Book in the Foundations of Mathematics. — Oxford: Oxford University Press, 1996. — Р. 446.

39 Paul Nahin. The Science of Radio. — New York: Springer-Verlag, 2001. — Р. xxxvi.

40 David Berlinski. Infinite Ascent: A Short History of Mathematics. — New York: Modern Library, 2005. — Р. 45.

41 Nicholas Jolley, ed. The Cambridge Companion to Leibniz. — Cambridge: Cambridge University Press, 1995. — Р. 251

42 Richard Lindsey and Barry Schachter. How I Became a Quant: Insights from 25 of Wall Street’s Elite. — Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2007. — Р. 126.

43 Stephen M. Stigler. Gauss and the Invention of Least Squares // Annals of Statistics 9, no. 3 (1981): 465–74.

44 Stephen M. Stigler. Gauss and the Invention of Least Squares // Annals of Statistics 9, no. 3 (1981): 465–74.

45 Jyotiprasad Medhi. Statistical Methods: An Introductory Text. — New Delhi: New Age International Publishers, 1992. — Р. 199.

46 Jagdish K. Patel and Campbell B. Read. Handbook of the Normal Distribution. — New York: CRC Press, 1996. — Р. 4.

47 Michael Bradley. The Foundations of Mathematics. — New York: Chelsea House, 2006. — Р. 5.

48 Ioan James. Remarkable Mathematicians: From Euler to von Neumann. — Cambridge: Cambridge University Press, 2002. — Р. 58.

49 Jane Muir. Of Men and Numbers: The Story of the Great Mathematicians. — New York: Dodd, Mead & Company, 1961. — Р. 158.

50 Там само. — Р. 159.

51 Elena Prestini. Applied Harmonic Analysis: Models of the Real World. — New York Spinger- Verlag, 2004. — Р. 99.

52 Michael Bradley. The Foundations of Mathematics. — New York: Chelsea House, 2006. — Р. 20.

53 Bernhard Fleischmann. Operations Research Proceedings 2008. — Berlin: Springer-Verlag, 2009. — Р. 235.

54 Keith Devlin. The Unfinished Game: Pascal, Fermat, and the Seventeenth-Century Letter That Made the World Modern. — New York: Basic Books, 2008. — Р. 5.

55 Michael Otte. Analysis and Synthesis in Mathematics: History and Philosophy. — Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1997. — Р. 79.

56 Stephen M. Stigler. The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty Before 1900. — Cambridge, MA: Harvard University Press, 1986. — Р. 5.

57 Romain Rolland, Handel. — New York: Henry Holt, 1916. — Р. 108.

58 Robert Bradley. Leonhard Euler: Life, Work, and Legacy. — Amsterdam: Elsevier, 2007. — Р. 448.

59 William Dunham. Euler: The Master of Us All. — Albuquerque, NM: Integre Technical Publishing, 1999. — Р. xx.

60 Charles Gillespie. Dictionary of Scientific Biography. — New York: Charles Scribner’s Sons, 1976. — Р. 468.

61 Robert Bradley. Leonhard Euler. — Р. 412.

62 David Richeson. Euler’s Gem: The Polyhedron Formula and the Birth of Topology. — Princeton, NJ: Princeton University Press, 2008. — Р. 86.

63 Howard Rheingold. Tools for Thought: The History and Future of Mind-Expanding Technology. — New York: Simon & Schuster, 1986. — Р. 39.

64 Ivor Grattan-Guinness and Gerard Bornet, eds. George Boole: Selected Manuscripts on Logic and Its Philosophy. — Basel: Birkhӓuser Verlag, 1997. — Р. xiv.

65 Margaret A. Boden. Mind as Machine: A History of Cognitive Science. — New York: Oxford University Press, 2006. — Vol. 2. — Р. 151.

66 Там само. — Р. 38.

67 Там само.

3. Топ-40 від бота

У 2004 році одна з провідних кіностудій дозволила одному з алгоритмів проаналізувати сценарії дев’яти фільмів, які ще не вийшли на екран. Потім результати аналізу, виконаного новітньою компанією Еpagogix, було заховано якнайдалі від людських очей. А коли всі ці стрічки вже побували в прокаті й остання з них зійшла з екрану, кіностудія знову витягла результати аналізу на світло й стала дивитися — а що ж там пророкував алгоритм, який мав завдання заздалегідь указати, які касові збори дасть кожна з картин. Виявилося, що в трьох випадках із дев’яти алгоритм помилився з великою похибкою. А от решта шість прогнозів були на диво точними. Приміром, за розрахунками студії, один із фільмів мав принести 100 мільйонів доларів або й більше, але насправді збори від нього склали 40 мільйонів — тобто сподівання людей виявилися несправдженими68 . Між тим алгоритм ще від самого початку пророкував цій картині 49 мільйонів. А похибка в іще одному пророцтві взагалі була в межах 1,2 мільйона. Так компанія Epagogix несподівано стала перетворюватися на неоціненне знаряддя аналізу перспективності сценаріїв ще перед початком виробництва кінострічок — особливо тих, де зйомка могла бути пов’язна з виділенням значних сум. Epagogix була дітищем двох шанувальників кіно, один з яких був юристом, а другий — спеціалістом у царині, такій популярній на Волл-стрит: управління ризиками. Метою існування їхнього алгоритму було мінімізувати ризик створення провальних картин на кшталт стрічки «Джон Картер», яка в 2012 році завдала студії Disney збитків приблизно на 200 мільйонів доларів.

Тим, що насправді аналізує алгоритм, є звіт, створений людьми, які читаючи сценарій, здійснили його різнобічний розбір з урахуванням сотень різноманітних чинників: час і місце дії, типаж головних героїв, моральні дилеми, закладені в сюжеті, персонажі другого плану, кінцівка, історії кохання тощо. Тож засідання фокус-груп, палкі суперечки в залах засідань і перепалки між керівниками щодо того, слід чи не слід купувати той чи інший новий сценарій — усе це стає непотрібним. Бо тепер потрібно просто розібрати такий сценарій по кісточках і дати алгоритмові. Штука лише в тому, що цьому алгоритму, попри всі його видатні здібності, усе одно потрібні люди, щоб розглянути слова, тему, сюжет, персонажів і таке інше. А що, якби з’явився алгоритм, який не потребував би створення вихідних даних людиною? А що, якби з’явились алгоритми, здатні створювати сам сценарій?

Ті, хто творить мистецтво, вигадують інновації, слова, новітні стратегії для бізнесу та продукти, які змінюють світ, вважаються людьми, чиїх робочих місць алгоритм посісти не може. Ці шляхетні професії та їхні благородні представники оповиті шаною, одержують добру зарплатню і в очах свого наймача виглядають як вільні люди й високомобільна робоча сила, за яку щосили треба триматися. Дехто називає цих людей креативним класом, дехто — післядипломно освіченими, а ще дехто — просто молодцями, у яких природний розум поєднується з освітою.

І ось ці орли гордовито твердять, що нинішня повзуча революція працівників-роботів, які сидять у нутрощах комп’ютерів, їх не зачепить. Мовляв, на інновації алгоритм не здатен. Боти, мовляв, творити не можуть. Однак нині ми вже бачимо, що така самовпевненість може погано скінчитися.

Алгоритми можна навчити оцінювати якість і рівень оригінальності того, що було створене кимось. Компонувати власні витвори вони також здатні. Здавалося б: одна з найменш імовірних царин для захоплення алгоритмами — музика. Для багатьох вона — відображення творчих пульсацій людської душі. Описати, як саме музика чинить вплив на нас, змінює наш настрій і нашу свідомість, нам може бути складно. Ті, хто творить музику, навряд чи спроможні до пуття пояснити, як на них находить натхнення. Це процес, який традиційно вважають найбільш незбагненним спалахом людського підсвідомого, — це наче суміш відповідних інтелектуальних можливостей мозку й тривалих періодів цілеспрямованої заглибленості в предмет, часом свідомої, а часом — ні. Традиційно вважається, що творчість — це настільки невловима субстанція, що навчити когось бути творцем — неможливо, а зробити творцем машину — і поготів.

Однак нині вже існують алгоритми — і серед них один, що має людське ім’я Енні (Annie), — які можуть створювати музику не менш сміливу й оригінальну, ніж у великих маестро типу Брамса, Баха й Моцарта, а також не менш популярну й запальну, ніж та, що лунає в гіпермаркетах.

Ваш шанс перетворитися на Леді Ґаґу — 41 %

...У 2004 році Бен Новак був музикантом та письменником і мав те авто, яке міг собі дозволити на той час, — ніссан «Блубьорд» 1993 року випуску. Це авто дозволяло йому пересуватися в рідному місті Окленд у Новій Зеландії без проблем. Єдиним, на що скаржився Новак у цій машині, був радіоприймач — він був здатний ловити всього лише дві FM-станції з-поміж тих кількох десятків, що вели мовлення в місті.

Новак вважав це неабияким недоліком, бо був людиною, яка кожну вільну хвилину воліє використовувати на прослуховування музики чи музичну гру. Проте грошей на нове авто він не мав, а тому весь час тримав радіоприймач налаштованим на ВВС — єдину прийнятну для себе станцію.

Постійне прослуховування ВВС мало певні вигоди. Новак, наприклад, завжди був підготований до невимушеної бесіди про останні події, а коли така бесіда починала згасати, щоразу міг підкинути до неї нових інтелектуальних дрівець. Та найголовнішим стало те, що його вух не оминула коротка новина про технологію, розроблену в Іспанії, — вона, за словами людини, про яку розповідалося в сюжеті, дозволяла передбачати, які з-поміж пісень стануть хітами поп-музики.

«Їду я дорогою, слухаю це і думаю: “Г-м-м-м, цікаво”, — пригадує Новак. — Тоді я міг би одразу поїхати далі й за цією їздою про все забути (кажу відверто), однак мені треба було звернути з траси на найближчому перехресті». Звернувши, Новак доїхав до свого дому, там засів за комп’ютер і вийшов на веб-сайт того, що пізніше стало називатися Polyphonic HMI. За п’ятдесят доларів їхній алгоритм міг проаналізувати будь-який музичний файл, який викладе Новак. Потенційний хіт мав отримати високий бал, а непотріб — низький. «Я прикинув: п’ятдесят доларів — сума дуже невелика, коли прагнеш дізнатися, що з того може вийти, — каже Новак. — А тому погодився».

Кількома роками раніше він написав пісню «Turn Your Car Around» і вважав, що вона має значний потенціал. Тож завантажив пісню на сайт і вмостився біля комп’ютера, чекаючи на результат...

...Писати пісні Бен Новак почав у дванадцять, грати на гітарі — коли йому ще не виповнилося й двадцяти. А приблизно у двадцять п’ять він захопився написанням пісень настільки, що майже перетворився на відлюдника й вечорами та у вихідні, замість спілкуватися й розважатися з приятелями, часто лишався вдома на самоті й працював. Він витратив 3000 доларів на комп’ютери та звукозаписувальну апаратуру, щоб оснастити ними одну зі спалень, яка простоювала без діла, і відтак перетворити її на своє музичне лігвище. Для звукоізоляції він вистелив шафу для одягу старими ватяними ковдрами, а в її центрі встановив свій найкращий мікрофон. Це й була та звукова кабінка, де він записав «Turn Your Car Around»...

...Веб-сайт нарешті ожив і видав Новаку відповідь. Для складання рейтингу пісень розміщений там алгоритм використовував числову шкалу. Усе, що набирало понад 6,5 бала, мало значний шанс стати хітом. А всьому, вищому за 7 балів, була пряма дорога в хіт-парад. Новакова пісня набрала 7,57 бала — алгоритм дав їй оцінку таку ж високу, як і багатьом найславетнішим рок-хітам усіх часів, як-от «Born to be Wild» у виконанні Steppenwolf або «Peaceful Easy Feeling» гурту Eagles.

«Я був щасливий, однозначно, — згадує Новак. — А от що конкретно буде далі — зрозуміло так і не стало».

А тим часом в Іспанії, де містився офіс Polyphonic HMI, інженери-комп’ютерники, що відповідали за роботу алгоритму, помітили, що одна з пісень набрала високий бал. Вони скачали її із сервера й почали програвати у себе в офісі.

«У ній направду щось таке було, — пригадує Майк Маккріді, який тоді керував компанією. — Наші хлопці все крутили й крутили її». Тож Маккріді, який теж був музикантом, зателефонував у кілька студій звукозапису в Європі, де мав знайомих, і запустив пісню в обіг.

І ось через два тижні після того, як Новак розмістив свою пісню на веб-сайті Маккріді, його телефон озвався дзвінком. Телефонував представник Еша Гавса — музичного продюсера з Великої Британії, що мав у себе в кишені вже кілька десятків скуплених хітів. У Гавса був молодий британський зірковий співак Лі Раян, якому бракувало пісень для заповнення альбому. І, на думку Гавса, пісня Новака годилася сюди якнайкраще. Точніше, він навіть вважав, що пісня може стати синглом.

На вигідну оборудку Новак погодився без зволікань: йому пропонували 50 % будь-яких роялті, коли його пісня звучатиме на радіо, телебаченні чи в рекламі. Пісня не лише увійшла до Раянового альбому, а й була названа найкращою на цьому компакт-диску. Дебютувавши в хіт-парадах поп-музики Британії, вона посіла 12 позицію, а також стала найчастіше трансльованим пісенним твором у межах Сполученого Королівства на цілих два місяці. Не меншим був успіх у континентальній Європі — тут її часто крутило радіо, і вона звучала в кількох рекламних роликах. В Італії пісня дісталася в чартах другого місця.

Цей успіх змінив життя Бена Новака. Він зняв з рахунків частину надходжень від гонорарів і викупив низку раніше орендованих об’єктів, у які вкладав кошти. Також придбав краще обладнання для звукозапису й оновив свій набір музичних інструментів. Однак було й те одне, чого він не зробив навіть на час написання цих рядків: він не змінив того свого старого «ніссана». «Він і далі непогано їздить — і я ніколи не вимикатиму ВВС за таких життєвих розклáдів», — каже Новак.

Алгоритми Бен нахваляє невгамовно. Адже світ музики відомий тим, що в ньому тонесенький промінчик везіння, спалахнувши на мить, може або осяяти митця, вихоплюючи з пітьми, або назавжди лишити в пітьмі, просто не впавши на нього. Зарадити цьому можуть алгоритми, здатні «винюхувати» талановитих. «Уся музика — це просто величезна лотерея з великими ризиками для кожного, хто подався в неї, — каже Новак. — А ця програма, цей веб-сайт — для мене зробили майже неможливе».

Алгоритм, що змінив його життя, був розроблений групою інженерів в Іспанії на чолі з Маккріді — американцем, якого випадковість зробила авторитетом у царині технології, що змінює майбутнє музики.

Зростав Маккріді у сільській глушині штату Небраска — у місцині, у якій, як він казав, ти або лишаєшся жити назавжди, або з якої назавжди виїжджаєш. У 1986 році, коли Маккріді був школярем-старшокласником, трапилася перша нагода виїхати — щоправда, в тому випадку лише на певний час. Як учасник однієї з програм обміну він полишив Небраску на дев’ять місяців, аби разом із батьками пожити в невеличкому селі неподалік Барселони. Повернувшись додому, він подався навчатися в коледж при Крейтонському університеті в місті Омаха. Там Маккріді став одним з найкращих студентів у царині психології. Коли навчання добігало кінця, хлопець відчув, що надалі має два варіанти. «Я міг повернутися в село в Небрасці або повернутися в Барселону», — каже він.

Повернувся Маккріді в Іспанію. Але виявилося, що знайти там роботу не легше, ніж десь у маленькому містечку серед ланів Небраски. Дозволу на роботу іспанська влада йому не дала, тож працювати у законний спосіб та одержувати за це платню він не міг. Аби заробляти гроші, йому треба було хіба що завести власний бізнес. Тому Майк перебивався випадковими заробітками, аж поки йому не сяйнула ідея.

Маккріді згадав, що в шкільні часи мешкав у тому регіоні Іспанії, де розмовляли каталанською. Згадав він і те, що нею розмовляють ще й на певних теренах Франції та Італії, а також в Андоррі — де каталанська мова, що належить до групи романських, є державною. І що ті одинадцять мільйонів людей у світі, які розмовляють каталанською, на запитання «котра година?» відповідають в унікальний спосіб: вони ніколи не скажуть «перша п’ятнадцять», коли годинник показує 1:15 — натомість своєю мовою вони повідомлять, що зараз «одна чверть другої години». Коли ж на годиннику 1:20, то вони не казатимуть «перша двадцять» — вони скажуть, що це «одна чверть і п’ять хвилин другої години». «А тому чужака, як-от ви, це неабияк спантеличить», — каже Маккріді.

Отож разом із приятелем Маккріді сконструював циферблат, що дозволяв бачити час саме так, як про нього кажуть каталонці. А далі нашкріб кілька тисяч доларів і у Франції заснував фабрику з виробництва наручних годинників з таким циферблатом. За п’ять місяців ця годинникова компанія перетворилася на прибуткову. А невдовзі ці годинники стали в Іспанії модною новинкою. Їх носили знаменитості. Маккріді випускав нові лімітовані серії таких годинників з ексклюзивним дизайном, і їх розкуповували за лічені дні.

Але все своє життя він був музикантом і від цієї пристрасті не відмовився навіть у час, коли організовував годинникову фабрику. Маккріді грав у гурті, що виконував блюз і довкола якого в Барселоні вже починала формуватися ватага фанів; урешті-решт цей гурт уклав контракт із однією з провідних іспанських студій звукозапису. Але, щойно розпочавши роботу в студії, гурт несподівано розпався через особистісні непорозуміння учасників. Гурт співав англійською, а власні творіння Маккріді записував каталанською. І коли з фіналом групи стало все зрозуміло, він звернувся до тієї самої фірми звукозапису й запропонував їй співпрацювати з ним як із солістом. Це компанії сподобалося, і співпраця розпочалася. Дві пісні Маккріді опинилися на чільних місцях у каталонських чартах. Цей ринок, можливо, був і невеликим, але успіх на ньому міцно закріпив за Маккріді репутацію повноцінного й перспективного виконавця, а його починання з виробництва чудернацьких годинників стало легендарним у галузі маркетингу в Іспанії. Поєднання цих двох чинників вилилося в те, що його запросила до себе на роботу компанія, що взяла на свій баланс об’єкти, споруджені ще для використання на літній Олімпіаді-1992, що відбувалася в Барселоні. Компанії був потрібен директор з маркетингу, здатний знайти нові способи заповнення цих залів та арен — адже стадіони були неначе валіза без ручки, яку нести важко, а викинути шкода. Вони лише пожирали кошти на своє утримання, а подій, які робили б їхнє подальше існування виправданим, тут відбувалося надто мало.

Узявшись до справи, Маккріді успішно залучив до співпраці організаторів великих концертних турів та окремих концертів із тим, аби такі події не оминали Барселони. Однак навіть велике шоу означало зайнятість об’єктів лише на один день — разові надходження були пречудовими, але для свого існування об’єкти потребували чогось стабільнішого й ґрунтовнішого. Отож Маккріді умовляв рок-гурти, щоб свої тури вони розпочинали з Барселони — це означало б, що тутешні олімпійські об’єкти в таких випадках будуть задіяні на тиждень-два для проведення репетицій плюс іще на день-два — для перших концертів у межах відповідного турне. Умовляння спрацювали, і Барселона перетворилася на доволі модне місце у Європі для рок-гуртів — місце, звідки класно розпочинати концертний тур. Але щойно Маккріді зробив компанію, що експлуатувала олімпійські об’єкти Барселони, прибутковою, до Іспанії докотився технологічний бум, який розпочався у Кремнієвій долині.

«У мене були друзі, які завдяки своїм інтернет-компаніям ставали багатіями — або думали, що ними стають, — пригадує Маккріді. — І скидалося на те, що воно варте, аби за нього взятися».

У 2000 році воно й справді було того варте. Отож Маккріді пішов працювати директором з маркетингу в музичному онлайн-стартапі Deo. Ця шведська компанія позиціонувала себе як перший ринок музики, відкритий для всіх. На сайт Deo музиканти чи музичні гурти могли завантажувати свою музику і звідси напряму продавати її споживачам.

Подібно до багатьох компаній, що поставали в ту добу, Deo була просякнута безмежним оптимізмом і щедрими грішми, вкладеними в неї. І, подібно до сотень інших стартапів, неправильно оцінила рівень своєї принадності й ситуацію на ринку. Бо мало хто на той час знав, що таке цифрові музичні файли, а ті, хто знали, — воліли незаконно добувати такі файли через сайти типу Napster...

...Минув рік, у Deo скінчилися гроші, і вона звелася на пшик. Але досвід роботи в ній виявився для Маккріді корисним — майже цілий рік він пробув на перетині музики й комп’ютерних технологій.

До всього, за цей рік він дізнався про існування однієї невеликої компанії, що працювала в Барселоні в галузі інформатики й розробила алгоритм для аналізування внутрішньої структури популярної музики, її музичного рисунку та способів побудови.

Поспілкувавшись з інженерами цієї компанії протягом певного часу, Маккріді дійшов висновку, що їхня технологія і справді здатна працювати. Тому він запропонував створити нову компанію, що застосовувала б таку технологію у своїй роботі з музикантами і студіями. Компанію назвали Polyphonic.

У незбагненний спосіб її алгоритми розчленовували музику, яку їм давали для обробки, і здійснювали її аналіз. Конкретний науковий напрямок, на досягненнях якого було побудовано алгоритми компанії, називається «розширена спектральна деконволюція». Її використання означало, що, застосовуючи різні ряди Фур’є, алгоритм робить пісні придатними для подальшої обробки й за допомогою математичних функцій розбиває їх на частини так, що ці частини виявляються одна від одної цілковито ізольованими: окремо — музичний мотив, окремо — музичний рисунок, окремо — метроритмічна пульсація, темп, музичний стрій, акордова послідовність, повнота звучання, акустична досконалість, а також модуляції — тобто пониження голосу. Далі комп’ютерні програми Polyphonic брали ці дані й вибудовували з них тривимірні моделі. Затим, вдивляючись у таку тривимірну пісенну побудову — а не прослуховуючи пісню — алгоритм порівнював аналізовану пісню із хітами минулих років — так забезпечувалася максимальна об’єктивність. Для цього результати аналізу пісні виводилися на монітор, де вже було графічно, теж у форматі 3D, відображено параметри найбільших хітів минулого, — це була хмароподібна конфігурація, усередині якої містилася велика кількість точок, і кожна така точка символізувала пісню. Оскільки зірковим пісням — тобто хітам — притаманна низка схожих характеристик, то вони в межах конфігурації зазвичай стояли згрупованими у своєрідні блоки-«сузір’я» — кластери хітів. І якщо ваша пісня опинялася близько до середини якогось із таких кластерів, то це означало, що в неї високі шанси на успіх — хоча про гарантований успіх не йшлося.

...Працюючи в Барселоні над удосконаленням цього алгоритму (тобто свого комп’ютерного бота), Маккріді намагався прогнати через нього максимально можливу кількість пісенного матеріалу з альбомів, які от-от мали вийти у світ. Адже саме такі випробування мали показати, чи справді алгоритм є чимось путнім. Більшість проаналізованих компакт-дисків алгоритм оцінив як доволі посередні, а от на одному, де загалом було записано чотирнадцять пісень, угледів дев’ять потенційних хітів. А це вже статистика, як у Beatles. У таке Маккріді вірилось не надто. Про співачку з того диска раніше ніхто не чув, і це породило у нього тривожну думку, що бот, мабуть, шалено неправий. Але коли альбом — називався він «Come Away with Me» — врешті вийшов у світ, продалися понад дванадцять мільйонів його копій, а виконавиця, Нора Джонс, одержала вісім нагород «Греммі»69. Так Джонс створила кластерам високу репутацію.

«Дехто каже про хітову пісню, що це своєрідна мозкова сверблячка, — каже Маккріді. — Її хочеться слухати знову і знову — як без кінця розчухують сверблячу вавку».

У межі кластерів потрапляло якраз те, що викликало найсильнішу «сверблячку», тож Маккріді вважав, що його компанія віднайшла магічний спосіб для виявлення музичних скарбів. Музична індустрія в той час намагалася використовувати власний спосіб виявлення майбутніх хітів, але спрацьовував він лише у 20 % випадків, і дітище Маккріді, запущене в цю галузь, могло стати для неї тим неоціненним знаряддям, про яке тут колись можна було тільки мріяти.

«Хітом тут і не пахне», — сказав бот, шукаючи таланти

Але в подібних устремліннях Polyphonic була не сама. Робити те саме щосили намагався й стартап, що називав себе Savage Beast70 — але застосовував він кардинально інші методи. Замість просіювати нову музику за допомогою алгоритму, тут наймали сотні музикантів, аби ті прослуховували пісні й розсортовували їх за чотирма сотнями різних ознак. Попервах ця компанія намагалася продавати свій продукт традиційним музичним магазинам, куди потенційному покупцеві треба було приходити фізично, як-от Sam Goody, Tower Records і Best Buy. Однак цей підхід перестав працювати з виникненням такого грізного явища, як копіювання аудіозаписів у форматі MP3. А коли луснула бульбашка доткомів, компанія і взагалі роками дихала на ладан, не платячи навіть своїм працівникам71. Далі, у 2005 році, вона змінила стратегію і для визначання того, що слід давати слухати людям, почала використовувати більше алгоритмів, а менше — людей, заробила трохи грошей і врешті стала називатися по-новому — Pandorа. Станом на липень 2011 року загальна номінальна вартість її акцій, якими торгували на Нью-Йоркській фондовій біржі, складала 3 мільярди доларів.

Pandora зробила старт з новими підходами, і Маккріді теж. Його перше дітище дозволяло митцям на зразок уже згадуваного Бена Новака за п’ятдесят доларів завантажити свою пісню й завдяки алгоритмові Polyphonic дістати негайну відповідь щодо її можливих перспектив. Після того на сайт могли виходити представники фірм звукозапису й мисливці за талантами та шукати на ньому ще не пов’язаних контрактами митців, пісні яких здобулися в алгоритму на високий бал. У такий спосіб Маккріді намагався якщо не виправити, то, принаймні, поліпшити ситуацію в тій сфері музичної індустрії, що десятиліттями викликала головний біль як у виконавців, так і фірм звукозапису.

У пісні Тома Петті «Into the Great Wide Open», написаній 1991 року, є добре відомий рядок зі згадкою про людину, яка в музичному світі виконує ту саму роль, що мисливець за талантами у бейсболі. Це — так званий ей-енд-ар72. Ця людина у фірмі звукозапису — неначе швейцар на воротах музичної індустрії. Він може пустити до неї музиканта, у такий спосіб вихоплюючи його з мороку й даючи змогу зробити кар’єру аж до зіркової. У царині поп-музики праця мисливця за талантами й репертуаром спрямована на віднайдення синглів. Бо вважається, що виконавець без неординарних пісень, потенційно здатних перетворитися на сингли, мало чого вартий.

І тут криється проблема. Річ у тому, що робота мисливця за пісенними талантами неодмінно ґрунтується на його суб’єктивних смаках — така вже її природа. Це не бейсбол, де швидкість 160 кілометрів, із якою летить запущений гравцем м’яч, — це таки 160 кілометрів і для одного мисливця за бейсбольними талантами, і для другого, і для третього теж. Із цим усе якраз однозначно — певні таланти можна легко виявити одразу ж, вимірявши в кількісних показниках. А от у музичній галузі таланти зустрінеш скрізь, однак не всі з них мають шанс пробитися до масової аудиторії. Тут деякі з-поміж них, навіть якщо будуть найкращими у світі, можуть так і не стати відомими далі вузького кола шанувальників. Водночас інші митці з талантом, не вищим, ніж у середньостатистичного хлопчика-піаніста восьми років, можуть раптово уславитися на цілий світ завдяки одному-єдиному забійному попсовому мотивчикові, здатному причепитися й весь час крутитися в голові.

Саме із цієї причини музика залишається сферою бізнесу, схожою на книговидавництво. Аби лишатися прибутковими й покривати аванси, виплачені при підписанні нових контрактів, фірмам звукозапису потрібно, щоб успішним виявлявся бодай один випущений альбом із кожних п’ятдесяти.

Єдиним способом для успішного віднайдення таких необхідних цим фірмам хітів є якнайширший пошук. Мисливцям за талантами, які здатні відкопувати більше самородків, ніж решта їхніх колег, дуже добре за це платять. Ті, хто постійно відкопує нові таланти з-під землі й перетворює їх на зірок, стають легендарними особистостями — а незрідка такі чудотворці ще й піднімаються на небосхил своєї компанії у ролі високорангового керівника.

Мисливці за талантами та репертуаром намагаються добути їх де тільки можна, а проте контракти здебільшого підписують із тими, із ким налагодили контакт особисто або через прямих рефералів. Тому в музичному бізнесі панує далеко не меритократія — тобто не той лад, за котрого становище митця визначається його особистими талантами й чеснотами. Навіть якщо ідеться про талант зачаровувати слух дівчаток підліткового віку.

А що, якби справу полювання на музичні таланти вдалося поставити на наукову основу? Змога передбачати появу хіта хай би навіть у 30 % випадків означала б гігантський крок уперед за всю історію музичної індустрії. Та й митцям, що мають талант догодити слухачеві, уже не треба було б чекати, поки з ними вийдуть на контакт у якийсь випадково-незбагненний спосіб або хтось їх там порекомендує — чого, власне так ніколи може й не статися.

Алгоритм Polyphonic, уважав Маккріді, здатен показати, чи справді реально шукати таланти по-новому.

Здавалося, що успіх Новака прокладає для Polyphonic шлях до найбільших висот. Посилювало успіх і те, що комп’ютерний робот Маккріді вказав на гурт Maroon 5 і сповістив про його великі шанси на популярність ще задовго перед тим, як публіка взагалі встигла второпати, що то за гурт. Звісно, завжди безпомилковим це програмне забезпечення не було. Наприклад, воно дало високу оцінку купі пісень, що так ніколи й не здобули скільки-небудь помітного успіху в широкої публіки. Але факт, що Маккріді створив щось, що справді працювало — щось, що могло сформувати майбутнє музичної індустрії, — був безперечним.

Однак, попри всю перспективність пропонованої технології, у колах мисливців за музичними талантами не надто поспішали проникнутися симпатією й довірою до цього інструмента. У разі, якби він і справді розвинувся до заявлених його творцями меж, це могло створити загрозу їхньому працевлаштуванню. Щойно зачувши твердження, що машина в їхньому світі може посісти бодай яке-небудь місце, багато хто із цих людей, зокрема й керівників у фірмах звукозапису, починали сміятися. Приміром, керівник служби міжнародного маркетингу Virgin Records Лоррейн Беррі, почувши про роботу Polyphonic та засади, на яких вона будується, відреагувала насмішкою: «Мисливець за талантами у наші дні — машина, комп’ютерна програма? Така собі страшилка... — сказала вона. — Думаю, це просто маркетинговий хід — удавати, наче це може стати наукою»73.

Чи перетворює це програмне забезпечення роботу мисливця за талантами на наукову діяльність? На цю тему й надалі точитимуться дискусії. Зате точно відомо, що появі команди Маккріді на своїх теренах музична індустрія не зраділа. Музичний бізнес не надто славиться відкритістю до змін. «Думаю, вони в цьому сенсі хіба лише на півкроку випереджають амішів», — каже Маккріді.

Між тим бізнес-модель, яка лежала в основі роботи Polyphonic, передбачала, що її новітній спосіб пошуку виконавських талантів і творів репертуару використовуватиме саме музична індустрія. І ставка на це виявилася надміру дерзновенною. Попри весь свій чудодійний потенціал, Polyphonic виявилася неспроможною заробляти хоч які-небудь гроші. Мисливці за талантами не мали бажання застосовувати метод, що врешті міг прийти їм на зміну й покласти край їхній кар’єрі. А без співпраці з ними Polyphonic лише судомно борсалася, борючись за своє виживання. Маккріді позвільняв працівників і заходився міркувати, що буде наступним у його кар’єрі — після того, як він іще хлопчиськом приїхав із сільської глушини Небраски й перетворився на крутого підприємця-годинникаря, далі — на поп-зірку, а затим на засновника компанії, що діяла в царині інформаційних технологій...

...Не маючи чого втрачати, Маккріді застосував нові підходи. У 2008 році переїхав у Нью-Йорк і налагодив дружніші стосунки з людьми в галузі музичної індустрії. І коли за рахунок нових інвесторів він рекапіталізував свою компанію і дав їй нову назву — Music XRay74 — то звично запросив митців завантажувати їхні творіння на свій сайт і вносити в тамтешні бази даних. Цього разу він ще й дозволяв мисливцям за талантами та продюсерам розміщувати на сайті справжні, а не іміджеві оголошення з розряду «на роботу запрошуються» — тобто у випадках, коли ці люди й справді шукали нових виконавців чи нові мелодії.

Річ полягала в тому, що фірми звукозапису, рекламні компанії, маркетологи та музичні продюсери доволі часто шукають мелодію певного типу — приміром, фірма звукозапису хоче знайти щось близьке за звучанням до Radiohead, а котрась маркетингова компанія вважає, що для їхнього рекламного ролика якнайкращою була б мелодія «Brown Sugar» авторства Rolling Stones, — але неготові заплатити суму, яку просить відповідний гурт. І закономірно, що коли мисливець за талантами, який офіційно представляє чільну компанію звукозапису, розміщує пошукову заявку — наприклад, «потрібні нові виконавці», — то у відповідь одержує зливу пропозицій. Те саме відбувається й у випадках, коли якийсь кінопродюсер вивісить оголошення, що потрібна музика для його фільму або певного роду пісня для саундтреку. Однак люди зі світу музичного бізнесу завжди скажуть вам, що вони дуже зайняті. І продирання крізь тисячі пропозицій від нікому не відомих музикантів (багато з яких — середнячки або ще гірше) — це не те, що часто вклинюється в їхній щоденний робочий розпорядок. Через це левову частку нової роботи одержують уже відомі митці, які встигли здобути репутацію. Бо шукати нових музикантів — заняття надто марудне.

І отут на сцені з’являється алгоритм Маккріді. Він здатен швидко дібрати потрібні мелодії, відсіявши їх від непотрібних. А далі працівникові музичної індустрії тільки й лишається взяти собі те, що якнайбільше скидається на мелодію, указану ним у відповідному оголошенні як ідеальний зразок. Наприклад, у вже згаданому випадку, коли заявлено мелодію «Brown Sugar», алгоритм прошерстить усі свої бази даних, де містяться всі надіслані на сайт музичні твори, і вичленує ті, де ритмічні фігури — рифи, метроритмічні пульсації, такт, стилістика і взагалі увесь саунд, який видають Rolling Stones, імітуються якнайповніше.

Мисливець за талантами може обрати собі й інший шлях — просто пошукати потрібне йому серед пісень різного жанру, які були завантажені на сайт Music XRay різними митцями й отримали високий бал при комп’ютерній оцінці. Ця база даних у Маккріді розширюється щодня. Вона швидко перетворюється на справжню енциклопедію музичних талантів світу, сприяючи виходу на світло тих музикантів (як той-таки Бен Новак), хто побоюється, що хай як вони старалися б, хай якими талановитими були, а все одно їхні твори не зазвучать далі гаражів у їхньому дворі. Нині дуже ймовірно, що багато зірок майбутньої музики з’являтимуться перед світом саме завдяки алгоритму Music XRay. Це те, що вже відбувається. Від 2010 року Маккріді вивів на контакт із фірмами звукозапису та іншими комерційними утворенням понад п’ять тисяч виконавців і творців музики.

Одним із них є Томмі Ботц — доля випадково завела його на сайт Music XRay, коли він був 63-річним алкоголіком і лікувався від цієї недуги. Упродовж семи років Ботц мешкав у реабілітаційному центрі, там написав низку своїх пісень (а назагал у нього їх було дві сотні) і деякі з них вирішив завантажити на сайт Music XRay. Алгоритм Маккріді розцінив Ботцову музику як оригінальну інтерпретацію мелодій Джонні Кеша, а потім звів Ботца із фірмою звукозапису в штаті Мічиґан, і виконавці, з якими вона співпрацювала, дібрали кілька пісень для свого репертуару.

Випадок із Ботцом — не поодинокий. Так, Лінн Ферґюсон — бабуся шістьох онуків — привернула до себе увагу Atrium Music Group завдяки своїй пісні «Tears to Gold», яку виставила на сайт Music XRay. Зрештою Atrium відібрала аж одинадцять пісень Ферґюсон, склала з них альбом і випустила у світ із усміхненою бабусею просто на обкладинці. Завдяки комп’ютерному роботу Маккріді здобувати успіху траплялося й незалежним виконавцям. Приміром, через сайт Music X-Ray компанія World Live Music & Distribution відкрила для себе Домініка Гомеза й негайно уклала з ним контракт — на звукозапис було виділено сотні тисяч доларів. «Пасуться» на сайті Music XRay і кіностудії. Саме з нього було взято три пісні різних авторів для музичного оформлення стрічки 2011 року «You’re Nobody ’Til Somebody Kills You», головним продюсером якої виступив Спайк Лі.

Звівши між собою дві сторони, Music X-Ray одержує за це невеликий відсоток від вартості укладеного між ними контракту. Такі надходження починають зростати. З розряду збиткових Маккріді свій бізнес уже вивів, та ще й побудував із нього щось таке, від чого не відвернувся музичний бізнес. Станом на кінець 2011 року алгоритмом Маккріді користувалися 1500 фірм звукозапису та інших професійних споживачів музики — причому до їхнього числа входили практично всі першорядні компанії, як-от Columbia, Time Warner, Geffen та EMI.

«Нині від фірм звукозапису я вже одержую листи з освідченнями в коханні», — коментує Маккріді. Він вважає так: рішення на якомусь рівні все одно завжди ухвалюватимуть люди, але його комп’ютерний робот, що вміє вибудовувати кластери популярності музичних творів, зрештою зробить інакшим добір тих, кого починає слухати публіка.

Маккріді також переконаний, що ефективність та обсяг добору митців, які дає його модель, є такими, що перехід чільних — а точніше всіх — компаній звукозапису на добір музикантів і пошук пісень за допомогою алгоритму — це лише справа часу. Це відбувається так, як із комп’ютерними програмами редагування текстів, коли ті щойно з’явилися на ринку.

Спершу люди воліли й далі вистукувати тексти на своїх друкарських машинках — бо в ті часи хіба лише вкрай натхненний комп’ютерний неофіт мав терпіння розгледіти бодай щось на маленьких комп’ютерних екранах чи на роздруківках препаскудної якості, а також не здригатися від самої думки, що всю виконану роботу треба тепер зберігати на якійсь там десятисантиметровій дискеті, а не на старому доброму папері, де все видно і який можна потримати в руках. Та врешті-решт екрани стали більшими, комп’ютерні програми — кращими, тож навіть натяк на те, що користуватися краще чимось іншим, став виглядати абсурдом. У музичному світі теж настає така доба.

Але чи добре це для музики? Однозначно можна сказати, що добре від цього не буде середньостатистичноу мисливцеві за талантами — ей-енд-арові. А як щодо митців, які нині не потрапляють у поле уваги чи мають недостатньо міцні зв’язки з музичною індустрією? Чи забезпечать нам алгоритми кращу якість чарту Toп-40? Відповідь тут, найімовірніше, буде заперечною — «ні». Алгоритми можуть відкрити нам нових митців, однак у процесі свого добору спиратимуться на те, що вже було популярним раніше. І закінчиться тим, що ми й надалі матимемо десь таку само безлику поп-музику, що й тепер. І це вочевидь слабке місце цієї технології — те, що всі ці роки на аналіз бралася дуже й дуже посередня музика.

Але Маккріді вважає, що насправді все буде інакше. Як і належить підприємцю, він сподівається, що найближчими десятиліттями його алгоритм відіграватиме центральну роль у музичному світі й відразу ж відзначає, що така роль приведе нас до більшого, а не до меншого розмаїття хітів у музичних чартах. Мовляв, ті митці, яким властиве нетрадиційне звучання й пісні яких алгоритм графічно розміщує неподалік кластерів хітів через їхню глибинну метроритмічну пульсацію та голосові модуляції, тепер потраплятимуть у поле зору, а не лишатимуться поза увагою. Крім того, Маккріді спроможний допомагати продюсерам і митцям у просуванні їхньої музики ближче до кластерів хітів шляхом доопрацювання ритмів, метроритмічних пульсацій і музичного темпу. Отож не виключено, що настане день, коли ми побачимо, як гаражні музичні гурти, наспівавши свою чергову пісню чи музичну композицію, підскакують до екрана ноутбука, аби у тривимірному вираженні побачити, чи лягло їхнє творіння там, де, подібно до сузір’їв на небі, розташувалися кластери хітів. Нині ж таке швидке підтвердження успішності у творчій сфері — рідкість.

Щоправда, тут одразу ж виникає запитання: а чи не станеться так, що алгоритм приведе музичний світ не до сплеску розмаїття, а до посиленої гомогенізації? Річ у тому, що в чарті Toп 40 уже зараз фігурують хіти, значну частину яких пише група одних і тих самих людей. Для прикладу можна назвати шведа Мартіна Сандберга, відомого у професійних колах як Макс Мартін.

Відомим цей автор став у 1990-ті, коли написав низку пісень для гуртів Bon Jovi, Backstreet Boys, а також для Брітні Спірс і ці пісні посіли перше місце в хіт-парадах. Від 2008 року він створив понад десять хітів, що потрапили на перші місця, а також понад два десятки синглів, що опинялися у першій десятці — сюди, зокрема, входять «DJ Got Us Fallin’ in Love» у виконанні Ашера, а також «I Kissed a Girl», виконана Кеті Перрі75. Тож знаючи, що дар написати забійний мотивчик і завоювати серця властивий людям певного типу (а ще усвідомлюючи, що саме сьогодні знає алгоритм Майка Маккріді про загальні для хітів характеристики), неважко припустити, що правити бал у популярній музиці незабаром можуть почати й комп’ютерні роботи. Те, що фірми звукозапису завжди прагнутимуть догодити смакам слухача, — це доконаний факт, і навряд чи знайдеш у цій справі кращого помічника, аніж алгоритм, запрограмований вихоплювати із загальної маси солоденькі мелодії.

Бах-бот

Кластери хітів — це не лише для поп-музики. Актуальні вони й у стосунку до маестро давніх часів — наприклад, Бетховена, Баха чи Генделя. Програмне забезпечення Маккріді дає змогу побачити, як кластери хітів утворюються з найбільш популярних симфоній. Свого часу Моцарту й Бетховену, звісно, і на думку не спадало застосовувати якусь машину чи алгоритми для аналізу музики, як це нині робить Маккріді, але вони, найімовірніше, розуміли, що той чи інший музичний рисунок чи певна ритміка впливають на публіку найсильніше. Ось чому деякі твори музичної класики звучать дуже схоже. Успіх твору одного композитора тягне за собою наслідування з боку інших: усі вони вибудовують звучання того самого типу й досягають однакового результату — бурхливих аплодисментів.

Якщо алгоритми можуть установлювати, що саме робить музику популярною (байдуже, поп-музику чи класичну), то хіба вони не можуть із часом перескочити на новий рівень і почати писати вже власну музику — музику, покликану насолоджувати слух? Нині є люди, які мають міцні підстави сподіватися, що алгоритми-врешті решт почнуть складати музику не гірше за будь-яку людину. Найпершим у це вірить почесний професор музики Каліфорнійського університету в Санта-Крузі Девід Коуп. Він застосовує алгоритми для створення симфоній, опер та ораторій. Його музика — а точніше, музика його алгоритмів — стала такою доброю, що деяких музикантів вона вже лякає, а інших спонукає замислитися, де ж пролягає межа між творінням людини та машини. Де той момент, коли алгоритм перетворюється на митця?

Саме на це запитання Коуп намагається дати відповідь іще від 1980-х. Він вважає, що зараз одержує дедалі більше підстав для висновку, що не потішить тих, хто хоче бачити чітку межу між творінням алгоритму і творінням людини. Проведенню цієї межі не сприяє навіть той факт, що Коуп налаштовує свої музикотворчі алгоритми на наслідування людини. Своєму першому боту він дав жіноче ім’я Еммі.

І коли Еммі створила оркестральні твори такої виразності, що деякі вчені-музикознавці навіть не помітили, що це — творіння машини, Коуп відразу ж підняв проти себе полчища ворогів — тих, хто не бажає визнавати його комп’ютерного творіння, а часом іще й виступає проти виконання творів Еммі. На науковій конференції в Німеччині один з таких колег навіть підійшов до Коупа і добряче заїхав йому по носу. Якщо в колах найвідоміших музикантів зі сфери класичної музики виникає дискусія про доробок Коупа, то часто вона переростає у великий ґвалт і змагання, хто кого перекричить.

Дехто з університетських колег навіть став називати Коупа Бляшаним Лісорубом — за аналогією з персонажем книжки «Чарівник країни Оз», що не мав серця76.

Бот Коупа може пов’язувати між собою ноти так, що вони будуть то сплітатися між собою, то звучати окремішньо, щоб музика або пульсувала з Бетховеновою силою, або лилася з вишуканістю Моцарта. Машину, що може продукувати таку красу, багато хто в музичній спільноті сприймає як загрозу. «Якщо значну частину свого життя ви прожили закоханим у неперевершених маестро минулих століть, а тут не знати звідки вигулькує якийсь нікчема й торочить, що в нього, бачте, є комп’ютер, а в ньому якась програма, здатна зворушити вашу душу аж ніяк не до менших глибин, то ви раптом запитуєте себе: “То в чому ж тут річ”? — каже Коуп. — Тобто я дражню гусей, заторкнувши деякі дуже потужні взаємоз’язки».

Еммі для Коупа стала вінцем багаторічної напруженої роботи, коли він учився, досліджував, робив і переробляв, сидячи у своїй норі в Санта-Крузі — цьому тихесенькому пляжному містечку, що, здавалося б, лежить далеко від алгоритмічних революцій, породжуваних світом інформаційних технологій. Насправді ж єдине, що відділяє Санта-Круз від місця, де концентрація алгоритмічно просвітлених умів є найвищою у світі, — це прибережна гірська гряда. Тобто перешкода, для подолання якої потрібно проїхати кілометрів із п’ятдесят федеральним шосе номер сімнадцять, що веде від Кремнієвої долини до узбережжя.

Багато хто в музичних колах ставився до Коупа зневажливо, зате у світі кібернетиків йому було влаштовано теплий прийом і даровано глибоке розуміння. А те, що музиканти не сприймали його, вважаючи безсердечним монстром від науки, було до певної міри парадоксальним. Адже він, цей каліфорнійський професор, усе ж таки був передусім музикантом, а тоді вже кимось іще. Першим його дитячим спогадом було, як він лежить на підлозі обличчям догори, вдивляючись у нижню частину великого концертного рояля, за яким сидить його мама77.

...Іще навчаючись у початкових класах школи, Коуп прикипів душею до музики композиторів-класиків, як-от Чайковський, Рахманінов і Стравінський. А в дванадцять ним уже опанувала жага творити власну музику. Тож він подався в Лос-Анджелес — у тамтешню середню спеціальну школу музичного профілю при Університеті Південної Каліфорнії. Закінчивши цей заклад, у 1973 році він на деякий час влаштувався працювати викладачем Університету Маямі, штат Огайо. Ця робота давала йому час для занять тим, до чого він завжди відчував покликання, — композиторства. Він почав формувати власний стиль, і той припав до серця людям у вищих музичних колах. Оригінальні твори Коупа стали виконувати на деяких найпрестижніших музичних майданчиках — від «Карнеґі-холу» до Центру виконавських мистецтв імені Джона Кеннеді. Слава сягнула й інших частин світу — написані ним твори виконували оркестри в низці далеких країн, і в Перу, і в Польщі.

Що ж до «роману» Коупа з роботами музичного профілю, то зав’язався він тоді, коли професор писав книжку про сучасну музику і в перебігу її створення мусив вивчити певний матеріал. Він мав намір написати розділ про нове в музичному світі — створення музики комп’ютерами — і відчував, що дуже мало про це знає. Здобути відповідне знання Коуп вирішив шляхом, найбільш тернистим з-поміж усіх можливих. Замість розпитувати обізнаних людей, він вирішив навчитися писати комп’ютерну музику сам.

При цьому першим, хто витягнув на світ алгоритми для створення музики, він, звісно ж, не був. Бо ще 1025 року Гвідо д’Ареццо винайшов метод для автоматичного перетворення тексту на серії гармонійних звуків — розробивши набір правил, які дозволяли брати начебто малозначущий і безладний словесний матеріал, як-от закріплені на письмі слова, і перетворювати на дещо, достатньо гармонійне для сприйняття на слух78. Доклався до введення алгоритмів у світ музики і Йозеф Гайдн, який благоговів перед довершеністю творів Генделя. У XVII столітті він вигадав гру, яку назвав Musikalisches Würfelspiel («Музична гра в кості») — у ній кубик для гри в кості, упавши після кидання, підказував такт для того чи іншого музичного твору. Пізніше цим методом розважалися немало великих маестро, серед яких, зокрема, був і Моцарт79. А ще пізніше, уже в 1950-ті, двоє науковців Іллінойського університету, Ліджарен Гіллер і Леонард Айзексон, застосувавши комп’ютер ILLIAC — на той час найдосконаліший і найшвидший у світі, — створили те, що назвали, на честь цієї машини, «сюїтою Ілліак» (Illiac Suite).

Коуп для творення музики збирався використовувати вже сучасні йому машини, однак не знайшов ані довідників, ані інструкцій, як працювати на них у задуманий ним спосіб. Тому засів за вивчення тогочасних комп’ютерних мов — це були фортран, паскаль та алго. Аби скомпонувати свій код і перевірити результати цієї роботи, він правдами й неправдами домагався можливості попрацювати на головному комп’ютері компанії IBM завбільшки з кімнату. Цей комп’ютер у певному порядку викидав із себе поколоті дірочками перфокарти, і ті дірочки представляли зашифрований результат виконаної Коупом роботи. А далі Коуп перетворював цифрову перфорацію у звуки й ноти, щоб врешті сісти з ними до фортеп’яно й почути, як звучить черговий створений таким чином фрагмент.

«У результаті я витворив абсолютно жахливий хорал, про який краще не розповідатиму», — тепер каже професор.

Жахливою була та музика чи ні, але вона була творінням, скомпонованим за допомогою комп’ютерного процесора. А тому Коуп перетворився на авторитета в усе ще малоосвоєній царині алгоритмічного композиторства. Той розділ до своєї книжки він урешті-решт дописав, як і завершив саму книжку. Створити щось свіже, інноваційне та захопливе в академічній музиці — справа складна, тому книжка привернула до нього увагу колег з усього світу. Дзвінки з пропозиціями обійняти ту чи іншу посаду лунали десятками. Найбільш наполегливо пропозиції висував Каліфорнійський університет у Санта-Крузі і врешті, в 1977 році, таки виманив Коупа в Каліфорнію — тут із ним провели інтерв’ю й переконали переїхати на постійне проживання.

Незабаром композитор-програміст обжився у новому для себе навчальному закладі й запрацював на повну силу — викладав і писав музику, яка й далі отримувала щедре схвалення. Однак 1981 року Коуп у своєму успішному поступі раптово спіткнувся. Він погодився на угоду про написання опери, але відчув, що його музичне творче натхнення згасло. Він сидів і місяцями безглуздо витріщався на клавіші фортеп’яно і нотні зошити. Зараз він каже: «Мені треба було би просто повернути гроші за ту оперу, і край, але на той час я вже їх витратив». У нього було четверо малих синів і дуже помірна зарплата.

Перебуваючи в такій скруті, Коуп подумав, що вийти з глухого кута йому, можливо, допоможе комп’ютер, якщо його вдасться «залучити до співпраці». Тож професор-музикант почав відвідувати комп’ютерні курси у Стенфорді та Каліфорнійському університеті в Санта-Крузі, а також просиджувати довгі години в бібліотеці над книжками з програмування, розуміти які починав лише читаючи їх удруге. На певному етапі такого самонавчання він дійшов твердого висновку, що програмування він має вести мовою лісп — однією з найрозвиненіших у світі кібернетики. «Мені ніхто не сказав, що вона складна, тож я й не знав, що вона складна», — усміхається Коуп.

Він розпочав проект, покликаний забезпечити відтворення композиторського стилю ком’ютером, — це дало би змогу написати оперу в манері, на яку сподівався клієнт. Але невдовзі Коуп побачив, що поставлена ним мета є надто розпливчастою. Адже що, власне, означало — «композиторський стиль»?.. Запрограмувати таке було складно. Тому натомість Коуп вирішив скроїти свою програму так, щоб вона могла наслідувати чіткіше структурований стиль — стиль Композитора з великої літери Йогана Себастьяна Баха. Рік роботи над проектом дав народження програми, здатної створювати хорали — творіння, що перевершували Коупову комп’ютерну музику зразка 1970-х, та все ж, як він каже, «дуже добрими не були».

Отже, професор музики вперто продовжував свою комп’ютерну роботу. Він вибудовував системи, що брали на аналіз сотні хоралів Баха та «завчали напам’ять» ті музичні рисунки, які цей композитор поклав в основу своїх найвиразніших творів. Робота це була працемістка й нудна — кожен малесенький музичний фрагментик, який мав вивчити Коупів алгоритм, потрібно було розбивати на дуже дрібні порції даних, які вже був би здатен аналізувати комп’ютер. Про технології аналізу музики типу нинішніх ніхто в ті часи навіть і гадки не мав — адже це було на світанку 1980-х. Аби перетворювати музику на комп’ютерний код, Коуп мусив виразити кожну ноту й кожен акорд із нотного зошита у числах RAW, роблячи це вручну. Для вираження кожної ноти треба було вжити п’ять чисел у коді, якими виражалися час звучання, музичний стрій, тривалість, канал (тобто музичний інструмент), а також гучність і діапазон звукових частот. Тому обробка одного твору могла тривати тижнями. А часом над трансформацією даних, достатніх для одержання результатів лише за якимось одним із заданих комп’ютеру значень, Коуп гибів по півроку.

Перетворення Бахової досконалості на банальні цифри та сторінки комп’ютерного коду з найпростіших елементів вразило Коупа до глибини душі. «Чи й справді геній може бути спрощений аж до такої міри? — увесь час переслідувала його думка. — Чи справді може існувати алгоритм творчості Баха?». У міру того, як його комп’ютерна програма творила нову музику, вимальовувалася відповідь, яку можна було розцінити і як заперечну, і як напрочуд ствердну — хто з якої позиції дивився. Творінням алгоритму дедалі більше ставали притаманними бахівські характеристики — і в музичному рисунку, і в мелодиці, і в тактах.

Та все одно щось було не так. Сама музика неначебто звучала пристойно. Зміна акордів відбувалася там, де її хотіло почути людське вухо. Але музичному твору не вистачало життєвої енергії. Усе було наче й правильно, однак музиці все одно чомусь бракувало тієї всеохопної нестримності, з якою вона здебільшого рине у Баха. Сподіваючись подолати цей недолік через більше розмаїття даних, Коуп трансформував додатковий масив музики Баха і в ролі вхідної інформації ввів його в алгоритм. Він аналізував свій код і час від часу переписував його. Та все виявлялося марним. Музика все одно лишалася неживою.

Побудова програми, що творила б музику не гірше за людину, уже здавалася завданням, до здійснення якого не вдалось наблизитися ні на крок. Коуп кілька разів опинявся на межі нервового зриву. Переконаний, що виходу із цього глухого кута не існує, професор не брався до свого алгоритму цілими тижнями, проклинаючи годину, коли його створив. Однак щоразу таки знаходив сили, аби знову посадити себе за комп’ютер і почати працювати над тисячами рядків коду, який раніше він складав так старанно й охоче.

Та одного разу Коупу довелося виїхати в одноденне відрядження, ненадовго полишивши дім і звичне життя. І тут йому сяйнула думка: а може, проблема не в обсязі даних і не в наборі створених правил для роботи алгоритму, а в тому, що алгоритм аж надто суворо цих правил дотримується?.. Бо й справді — великі композитори творять, спираючись на музичні рисунки своїх попередників, але видатними стають, коли порушать правила, яким зазвичай підкоряється музика попередників. А от алгоритм а-ля Бах правил не порушував ніколи — тож йому ніколи й не вдавалося створити музики, спроможної подивувати чи полонити слух. З огляду на таке Коуп знов заглибився у лісп, аби за допомогою цієї мови прописати цикли з умовою та функції (засоби) генерування випадкових значень (чисел), які дозволили б дотримуватися музичного рисунка та музичної структури у творі рівно доти, доки в нього раптом не вторгнеться несподіваний ритм і не надасть іскристості, притаманної творінням видатних композиторів-людей.

Виконання цієї роботи можна було назвати конструюванням «генетичного коду» для композитора-алгоритму, а її завершення — уведенням останньої нитки ДНК до нього. Програма, що в результаті з’явилася на світ, знала, як витворювати ритми, такти, інтродукції й кінцівки. Уміла вона й поєднувати повільне, м’яке звучання з поривчасто-нестримним клекотом барокового фіналу. Коуп сконструював величезний код — машину, що реально вловила дух тієї довершеності, яка властива Йогану Себастьяну Баху.

Інтуїтивно відчуваючи, що праця, розпочата ще сім років тому, поступово підводить до якогось результату, Коуп дав своєму творінню ім’я — Еммі. Це був вільний акронім від словосполучення «Experiments in Musical Intelligence», «Експерименти в царині музичного інтелекту». І ось, якогось там дня у 1987 році, професор зробив те, що часто робив і раніше, — запустив алгоритм у роботу перед тим, як полишити офіс і піти на обід. Повернувшись, він підійшов до свого комп’ютера й побачив, що Еммі за цей час створила п’ять тисяч хоралів, які стилістично дуже нагадували творчість Баха80...

...Уперше таку стилізовану музику було виконано в головному кампусі Іллінойського університету в невеликому місті Урбана. Коли концерт, на якому виконувалися хорали, добігав кінця, публіка шоковано мовчала — мовляв, машина такого в жодному разі створити не може! Від подиву присутні аж заціпеніли. А на музичному фестивалі в місті Санта-Крузі, де мешкав Коуп, до нього із захопленими відгуками зверталися десятки шанувальників, яких ця музика просто полонила. Але, на відміну від публіки в Урбані, ці люди не знали, що музику написала Еммі. А коли дізналися, то реакцією стали обурені вигуки, звинувачення, нарікання і — вже знайоме Коупу заціпеніння від шоку.

На той час опера, що поставила професора-музиканта на його комп’ютерний шлях, так і лишалася незавершеною. Тож він нашпигував Еммі своїми творами, перші з яких написав ще в 1970-ті, й алгоритм узявся творити музику вже в його, Коуповому стилі. Працюючи в парі з роботом, професор написав оперу за тиждень — після шести років творчої кризи. І поніс її замовнику. Минуло два роки, й оперу було поставлено в репертуар, відрепетирувано й виконано на сцені у місті Ричмонд, штат Вірджинія. Про роль Еммі в компонуванні твору в той час не знав ніхто. Опера пожинала щедрий урожай захоплених відгуків — такого захвату Коупу не висловлювали ніколи за все його творче життя. «Украй драматичний момент, підкреслюваний усепроникним боєм ударних», — описувала один з епізодів Richmond Times-Dispatch81.

Такий розвиток подій породив запитання з тих, які раніше й уявити не можна було: то хто ж таки направду створив цю музику — Коуп чи Еммі? Відповіддю професор переймався довго, а тепер каже: якщо викопано яму, ви ж не хвалите за це лопату — ви хвалите копача. Але розуміє, за його словами, і тих, хто так не вважає. «Питання авторства — річ важка, і воно не давало мені спокою від самого початку», — каже Коуп.

...Окрилений тим, що тепер його слава у світі штучного інтелекту стала всесвітньою, Коуп почав мріяти про контракт з якою-небудь фірмою грамзапису на випуск альбому із творіннями Еммі. Але справа, що, здавалося, буде легкою, насправді виявилася шалено важкою. Фірми, які випускали класику, заявили Коупу, що із сучасною музикою вони справ не мають. А компанії, які записували сучасну музику, сказали, що не мають справ із музикою класичною. А коли нарешті справа таки дійшла до контракту, то Коуп, так і не змігши знайти висококваліфікованого виконавця, який погодився б зіграти музику Еммі, врешті-решт мусив награвати цю музику через дисклавир — комп’ютеризоване фортеп’яно, що грає за командами електронних пристроїв82.

...Музичний альбом називався «Класична музика, створена комп’ютером» (Classical Music Composed by Computer). Він добре продавався, і, що не менш важливо, приніс Коупу цілу купу нової роботи. Записувалися штучний Бах, а також імітації музики Бетховена, Шопена, Рахманінова, Моцарта, Стравінського і навіть фортеп’янного реґтайму Скотта Джопліна.

Завдяки альбому Коуп здобувся ще й на увагу деяких авторитетних музикантів — тих, які раніше, коли він шукав митців для виконання музики Еммі, його цією увагою оминали. Незабаром відомі виконавці класичної музики вже самі зверталися до Коупа у сподіванні зіграти ту музику, що, на його думку, вийшла в Еммі найкращою. Але тут крилася одна заковика. Який концерт пропонувати в подібних випадках, Коуп і гадки не мав. Бо творів на той час Еммі уже скомпонувала кілька тисяч, і всі вони були приблизно однакової якості. Ця обставина виконавців налякала. Адже нікому не хотілося грати композицію, що була б усього лише однією з багатьох подібних. Митцям потрібна була якась гарантія, що вони виконуватимуть найвидатніший твір зі скомпонованих Еммі. Та річ полягала в тому, що Еммі могла, нікого не попереджаючи, завтра чи будь-якого іншого дня створити щось краще за запропоноване виконавцю. А грати те, що витворюється так легко, наче товари широкого вжитку на конвеєрі, митцям не хотілося.

Це і був момент, що міг спричинити вигнання Коупа з музичних кіл, як виганяють зі стада паршиву вівцю. Сам же він твердив, що з «товарами широкого вжитку» працювали всі видатні композитори — від Баха до Моцарта. Бо створювані ними музичні рисунки, казав Коуп, ґрунтувалися на тих мелодіях, які їм траплялося почути протягом життя. Бах, приміром, не створив анічогісінько цілковито нового, наголошував професор, а натомість брав за основу твори своїх попередників та розширював і вдосконалював їх. Хай який власний твір компонував цей композитор, він завжди діяв однаково — брав за основу і розвивав мелодії попередників. І це — творчість, твердив Коуп, і саме так робить Еммі. Ці твердження — що, мовляв, великі маестро класичної музики були не кращими, ніж нинішні алгоритми, які вивергають фонтани мелодій, — викликали цілком прогнозовану реакцію музичного світу: заперечення Коупа, Еммі і всього, що Коуп зробив.

Однак невдовзі він знову опинився на коні. У 1997 році сталася подія, що привернула увагу дуже й дуже багатьох у світі класичної музики: Еммі зійшлася у змаганні з двома серйозними опонентами в Університеті Орегона. Організувати подію допоміг професор кафедри теорії музики Стів Ларсон — один із двох опонентів Еммі.

Аудиторія з кількох сотень людей мала прослухати три музичні твори, кожен з яких звучав у Баховому ключі. Один був творінням Еммі, другий — Ларсона, а третій — самого Баха. Після того присутні мали провести голосування і сказати, хто є композитором кожного з них. Ларсон відчув себе приниженим, коли його твір розцінили як написаний комп’ютером. А коли присутні вирішили, що твір Еммі — це музика великого маестро давноминулих часів, Ларсонові аж обличчя пересмикнуло83.

За змаганням Ларсона, Еммі та Баха стежив Дуглас Гофстедтер — професор когнітивістики з Індіанського університету. У 1979 році він видав книжку «Гедель, Ешер, Бах: ця нескінченна гірлянда» (Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid), у якій детально розглядав штучний інтелект в контексті творення музики й за це одержав Пулітцерівську премію. «Еммі змушує нас подивитися на великі творіння мистецтва й запитати себе, звідки вони взялися і якими глибокими вони насправді є», — коментував професор84.

Слава Еммі після перемоги в умовах, створених і контрольованих науковцями, сягнула небес, і Коупова теж. Але з тією самою інтенсивністю, з якою сипалися замовлення та хвалебні оди, наростала й хвиля зневаги та насмішок. Недоброзичливці не вгавали: мовляв, машина не може зробити музику такою душевною, якою її робить людина. Один з таких, композитор і дослідник Центру комп’ютерних досліджень музики та акустики у Стенфорді Джонатан Берґер стверджував: Еммі знає, де треба класти ноти, але не може вкласти у музику справжньої сутності композитора-людини. «Існує величезна різниця між тим, що Коуп називає сигнатурами, і тим, що я називаю стилем», — писав Берґер85.

Своєю чергою, Деніел Деннетт — філософ і вчений-когнітивіст з Університету Тафтса — дуже високо оцінював феномен Еммі, та все ж при цьому не вважав, що машина може скласти конкуренцію людині. «Хай яким чудовим є творіння Коупа, але є в ньому якась немічність», — казав цей науковець86. Композитор, коли він — комп’ютерна програма, не знає реального світу, а отже, не знає, як можна виражати реальні почуття через музику.

Неприйняття Еммі було властиве багатьом, і це починало гнітити Коупа. Він був переконаний, що людям просто вчувається те, що вони хочуть почути. Професор бачив: коли люди свідомі, що слухають музику, створену групою комп’ютерних алгоритмів, то не дають такій музиці вплинути на себе. У таких випадках люди казали, що музика написана добре, а проте не має в собі того незбагненного сліду людської душі. А коли ту саму музику Коуп награвав уже іншим людям, але не інформуючи, що вона народилася в чипі комп’ютерного процесора, тоді присутні в залі часто з насолодою слухали, а потім розповідали, як глибоко їх зворушила ця музика.

Сила впливу упереджено налаштованої свідомості добре досліджена й описана у фаховій літературі — боротьба із цими проявами людської натури спустошувала Коупа й доводила до оскаженіння. А ще більше його лютило те, що люди стали вважати Еммі чимось демонстраційним, чимось типу концепт-кара на автомобільній виставці — на якій кожен відвідувач знає, що це просто елемент шоу. Між тим «концепт» Коупа демонстрував далеко не фантазії, відірвані від життя. Він реально змінив Коупове сприйняття музики і творчого процесу. Алгоритми на зразок Еммі — це майбутнє музики, переконаний професор. Він пояснює, що композитори-люди існуватимуть і надалі, однак доростуть до використання будь-якого інструментарію, що опинятиметься в їхньому розпорядженні, — зокрема й алгоритмів.

У світі дослідників штучного інтелекту Коуп має статус суперзірки (зі своїми програмними промовами він виступав на зібраннях кібернетиків у всьому світі), але неприйняття Еммі в музичних колах сприймає дуже важко. Бо вважає себе передусім музикантом — попри всі великі досягнення, які за двадцять років перетворили його на одного з найвизначніших учених-кібернетиків.

...Тепер він уже не був налаштований творити щось нове. І відчував дедалі більшу втому від запитань на кшталт: а чи не могла б Еммі дописати незавершену Восьму симфонію Шуберта? А Десяту симфонію Малера? А чи не могла б вона сконструювати щось таке, що звучало б як опера Шопена (і це при тому, що цей композитор узагалі не створював опер)? «Я став відчувати, що мене сприймають не як учасника творчого процесу, а як простого програміста — того, хто лише скачує файли й складає бази даних», — пригадує Коуп.

Непокоїло його й те, що на характер сприйняття Еммі людьми впливало, зокрема, її фактичне безсмертя. «Композитори-люди вмирають — коментує Коуп, — і їхні твори стають цікавими й значущим тому, що перетворюються на неповторні». Що ж стосується творінь Еммі, то вони, здавалося, неповторними ніколи не стануть в силу того, що компонувати їх вона може віки-вічні, та ще й у таких кількостях, що, за висловом Коупа, «ми б і лік їм згубили».

Ось чому, коли настав 2004 рік, Коуп підкорився своєму внутрішньому голосу й знищив Еммі. Він стер усі бази даних цього алгоритму — багато з яких він свого часу напружено і з величезною старанністю складав вручну. Тепер уже Еммі нізащо не змогла б цілими серіями видавати на гора творіння такого собі комп’ютерного Баха чи Бетховена з його симфоніями. Коуп зберіг лише оригінальний код, створений для наділення комп’ютерного робота здатністю самонавчатися — адже це був справжній якісний стрибок у справі розвитку алгоритмічної творчості. Зруйнувавши масиви даних, які живили Еммі і в такий спосіб давали їй змогу успішно змагатися з композиторами-людьми, Коуп завершив свій експеримент. Від того, на що напосідалися його недоброзичливці, майже нічого не лишилося. Світ алгоритмічної музики, що раніше ставав дедалі більше схожим на людський, тепер був занурений у мовчанку.

Але, як виявилося, тільки на певний час. Бо насправді Коуп просто хотів утекти з поля уваги та сховатися від недоброзичливців. На час руйнування Еммі він тихцем розпочав проект зі створення нового алгоритму. Іменем, яке він йому дав, було Емілі Говелл. Цей алгоритм був прямим, хоча й удосконаленим продовженням Еммі. Говелл функціонувала на тій самій логічній основі, що й Еммі, мала принципово такі самі характерні особливості та набір методів а також послуговувалася тими самими математичними рівняннями. Однак була досконалішою. «Домом» Говелл уже був комп’ютер MacBook Pro, у той час як Еммі «мешкала» ще в Apple IIe. Коли одного разу музику Емілі Говелл почали виконувати в Санта-Крузі, публіка захоплено вслухалася в ці звуки. Того, що композитором є комп’ютер, люди в залі не знали. Один професор, з яким Коуп був добре знайомий, навіть сказав, що це одні з найбільш проникливих музичних творів серед усіх, почутих ним за ціле життя. Однак кількома місяцями пізніше цей самий колега прийшов на Коупову лекцію про Емілі Говелл і негайно ж заявив дещо значно менше хвалебне — що її музика позбавлена душі.

З душею чи без, а Емілі Говелл створила вісім опер, а також із десяток концертів для фортеп’яно. Перший альбом її музики, «From Darkness, Light», отримав як вітальні відгуки — музику в таких випадках називали блискучою — так і на відгуки, де її паплюжили, називаючи атональною та неглибокою. Аби не дочекатися тих самих результатів, що й унаслідок роботи з Еммі (забагато творів, замало шани до них), Коуп невдовзі після виходу другого альбому Емілі Говелл у 2011 році поклав її недовгій композиторській кар’єрі край.

Однак, не належачи до тих, хто після трьох десятиліть праці з розширення алгоритмічних меж зупиниться на досягнутому, нині Коуп має в розробці ще одного, ще динамічнішого кіборга-композитора. Процес створення цієї музичної супермашини найновішого зразка він висвітлює в документальній книжці «Трансцедентна машина» (The Transcendent Machine).

Нову музу Коупа звати Енні. Замість дати їй набір правил, за якими вона мала би компонувати музику (так він робив з Еммі та Емілі Говелл), професор зробив так, аби вона сама була спроможна формулювати свої власні правила за допомогою того, що називається «навчання машини». Різних алгоритмів для самонавчання машин існує багато, але Коупів стоїть на рівні найпередовіших. Простіші програми навчання машини можна робити зорієнтованими на досягнення певного бажаного результату, і тоді вони шукатимуть оптимальних шляхів до такого результату. Такими програмами науковці користуються для розкриття неінтуїтивних, алогічних взаємозв’язків у величезних масивах даних. Що більше «перетравлює» таких даних алгоритм, то розумнішим він стає. Ось, приміром, Вайнстайн (Winestein). Вайнстайн — це здатний самонавчатися алгоритм, створений командою Smart Research з Нової Зеландії. Він може давати вам рекомендації з питання добору вин якраз тоді, коли ви, наприклад, готуєте урочистий обід, де будуть поважні гості. Свої розумні й витончені поради Вайнстайн дасть після того, як просканує тисячі меню найкращих ресторанів, а також нотатки найавторитетніших сомельє світу й на цій основі визначить, поєднання яких вин і з якими стравами ті практикують. Що більше даних вдасться обробити Вайнстайнові, то детальніші й витонченіші поради він вам дасть.

А от Енні за способом своїх дій іде на крок попереду Вайнстайна. Енні вивчає, як можна навчитися. Вона самостійно робить висновки про те, якими будуть уподобання й смаки, якими є критерії і, нарешті, який шлях треба обрати, аби все поєдналося гармонійно. Це може привести до створення дуже і дуже непоганої музики.

«Справді цікавим є те, що часами я й гадки не маю, що вона збирається робити, — коментує Коуп. — Вона дивує мене не менше, ніж будь-хто з людей». Алгоритм для Енні професор наділив здатністю виходити навіть поза музичні межі. Він може успішно діяти в будь-якій сфері, де накопичено великі масиви даних про те, що робилося в минулі часи, і ці дані є придатними для сортування та аналізу. Наприклад, 2011 року Коуп опублікував книжку, яка містить дві тисячі віршів-хайку і називається «Огненна ніч іде» (Comes the Fiery Night). Деякі хайку в цій книжці написала Енні, а решту складають творіння класиків японської поезії. Вірші хайку мають традиційний розмір: тут є три рядки, у кожному з яких, відповідно, п’ять, сім і знову п’ять складів. Таке чергування ритмів у рядках (короткий-довгий-короткий) тішить слух, навіть якщо мова вірша — англійська. А якщо це мова японська, то ефект іще потужніший — адже японською вірш-хайку потрібно писати з якнайвищою ефективністю, бо сімнадцять складів англійською мовою передають інформації набагато більше, ніж така сама кількість складів японською87.

До речі, у книжці не вказується, хто є автором того чи іншого вірша. Не зазначає Коуп і того, який відсоток від загальної кількості цих віршів створено його алгоритмом. «Бо тепер я знаю: повідомляти людям, де одне, а де друге — не надто виграшно», — каже професор.

Нижче — три вірші хайку, один з яких написаний людиною, а ще один — Енні (конкретніше про те, що й ким тут написане, Коуп мені не повідомив):

Хіба смерть річки,

Що витекла у море,

Не щойно сталася?..

Водяні змії

Плесо потривожили...

...Жаба дім знайде.

Ватра тріщала,

Вранці вітавши мене.

Я стежку знайшов88.

Які хайку написано людиною, а які — групою комп’ютерних ботів? Аналізуючи хайку, написані за довгі століття, виробляючи для себе правила їхнього написання, відслідковуючи поетичний ритм і відшукуючи способи для надання твору оригінальності, Енні підходила до цих коротких японських прозових текстів у той самий спосіб, що й усі Коупові алгоритми до роботи з класичною музикою. «Бо все це, врешті-решт, — просто величезні потужні шари двійкової математики», — каже Коуп.

А ще він стверджує, що налаштованість Енні на забезпечення смаковитої оригінальності може поставити її далеко попереду більшості композиторів-людей, які просто розвивають творчість минулого, що, своєю чергою, спирається на творчість іще раніших часів. Коуп каже про це начебто спокійно, однак про душевні рани, яких свого часу завдала йому реакція музичної еліти на Еммі, не забув. Він навряд чи зізнається в цьому навіть самому собі, але схоже, що він таки налаштований позмагатися за своє.

Тільки нехай у такому двобої обидві сторони змагаються чесно. Для деяких типажів від світу музики інтуїтивне передчуття, що навіть найвеличніша музика будь-яких часів може бути зведена до розпізнавання музичного рисунка, вироблення правил і контрольованого їх порушення — це щось аж надто нестерпне. Митці — це здебільшого люди, які виражають себе через свої творіння. І творчий характер власної праці бачать як те, що відрізняє їх, скажімо, від клерка, відділеного від сонму таких самих, як він, лише тоненькою перегородкою, від продавця при дорозі чи від магістра бізнес-управління, що гибіє над своїми бухгалтерськими гросбухами — словом, від сірих людських мас. Коуп же твердить, що замість усієї цієї мистецької зверхності, що нею прикриваються як щитом, можна поставити всього-на-всього довге та ефективне математичне рівняння — замість вищого дару, буцімто одержаного в якийсь там містичний, незбагненний спосіб і старанно виплеканого. Цим та сама людина, що змусила нас інакше поглянути на штучний інтелект завдяки своєму творчому началу, мимоволі робить крок, здатний зруйнувати шанси на успіх для тисяч (якщо не мільйонів) інших людей, які у своєму житті теж роблять ставку на власне творче начало. Бо коли роль композитора в суспільстві виконуватиме алгоритм, то що тоді залишиться людині?..

...Коли в царину композиторства увійдуть боти, двері за ними лишаться відкритими й для чинників, що не даватимуть процесові розвиватися так, як того хотілося б. Оскільки подібні чинники, як правило, породжуються технікою й технологіями, виглядає дуже ймовірним, що чарти поп-музики при тому добрі, яке стане основою для добору пісень алгоритмами, і далі не будуть зорієнтованими на незалежних митців — людей, які творять щось цілковито інакше. Бо хіба можна, скажімо, уявити собі, щоб свого часу алгоритм, орієнтуючись у своєму доборі цілковито на хіти минулого, запропонував нашій увазі «Nevermind» — другий альбом гурту Nirvana, що започатковував новий жанр (якого в минулому якраз і не було), а також новий тип музичного гурту? Або візьмімо пісню «Hey Ya» дуету Outkast, написану Andre 3000. У 2003 році вона була чимось таким, чого раніше більшості людей не траплялося слухати ніколи — тож важко уявити, щоб здатним звернути на неї увагу виявився б алгоритм, що будує свій добір на основі пісень, популярних у минулому. Це практично неможливо.

Нині люди вважають хітовість «Hey Ya» чимось самоочевидним, бо чули її мільйон разів, а між тим ця пісня свого часу стала рідкісним винятком — стала успішною попри те, що звучала зовсім інакше, ніж будь-що інше в ті часи (зазвичай таке звучання — чинник, що якраз не дає музиці стати широко популярною, однак «Hey Ya» стала хітом, що на американському радіо звучав півроку). Цю пісню прийняли практично всі — навіть сноби, що принципово не cприймають незалежної музики, і підлітки з їхнім тотальним нігілізмом. Для подібних мелодій потрібна людська фантазія. (Коуп, можливо, торує шлях і сюди, але до мети йому ще дуже далеко). Ось чому завжди існуватиме ніша (щоправда, чимраз вужча), де митець-людина матиме змогу спробувати щастя — навіть коли алгоритми цілковито запанують у радіо- й телеефірі.

«Машини працюють на основі двійкової математики. Люди ж — ні, — коментує Коуп. — Спроби імітувати роботу людського мозку, використовуючи бінарну математику, — це суттєво інше, ніж творити його за допомогою клітин і ДНК. Ці алгоритми — чудові, але свого завдання ми, можливо, так ніколи й не виконаємо».

Однак при цьому все одно треба начуватися композиторам, що створюють музичні заставки-джингли для рекламних роликів, хіти поп-музики, фонову музику для фільмів або взагалі сіру, невиразну музику для кіно.

Розкриті таємниці Beatles

Алгоритми не просто вирішують за нас, що слухати в майбутньому, — вони ще й розповідають, що нам траплялося слухати раніше. Деякі алгоритми розкривають схожості між музикою Баха та його сучасників і в такий спосіб установлюють, хто чиїм натхненником виступав. Ще деякі алгоритми ведуть пошук доказів того, що той чи інший анонімний твір доби бароко насправді створений великим маестро, ім’я якого нам відоме. А в арсеналі одного канадського професора є й такі алгоритми, які наробили трохи шелесту в колах найчисленніших і найбільш ревних фанів світу — бітломанів.

Гурт Beatles тією чи іншою мірою поціновує майже кожен. Для тих, кого не охоплює екстаз при перших звуках простесенької мелодії «I Want to Hold Your Hand», є багато інших, сильніших бітлівських пісень: від задушевної «While My Guitar Gently Weeps» і до сповненої поетики «Let It Be», інновативність якої зробила Beatles знаменитими. Розмах надав їм яскравості, і каталог, складений лише сім років тому, демонструє їхню незбагненно високу продуктивність.

Вивчення зазнає кожен аспект Beatles та їхньої музики — від змісту кожного з проспіваних ними пісенних рядків до інструментів, на яких вони грали, а ще жінок, з якими зустрічалися. Їхня музика еволюціонувала так швидко, що вважати їх ким завгодно, але не геніями видається позбавленим логіки. Своїх кумирів вірні прихильники Beatles звикли хвалити безоглядно. Але Джейсон Браун — не звичайний прихильник. Він — доктор наук у царині математики й доволі непогано вміє награвати акорди Джорджа Гаррісона на своїй гітарі. А головне — він той, кого у світі знають за вмінням уловлювати зв’язок між різними аспектами музики та витонченою математикою, що за ними стоїть. А ще він переконаний, що учасники гурту Beatles (особливо Джон і Пол) мали неабиякі здібності до математики.

«Оскільки вони мали схильність до математики, то належали до геніїв, що з’являються на світ лише раз на півстоліття, — каже Браун. — Вони були з тих, хто вміє розв’язувати задачки, які нікому більше не до снаги. Оті розклáди, коли вони опинялися в одній і тій самій частині світу і вміли знайти один одного, хай де були — це справді дивовижно...».

Спираючись на власні знання з математики й програмування, Браун почав цікавитися питаннями творчої спадщини Beatles, які не втрачають своєї животрепетності вже не одне десятиліття. Він розпочав із питання про один конкретний звук: вступний акорд у пісні «A Hard Day’s Night».

Цей перший акорд є чи не найбільш упізнаваним у рок-музиці з усіх, що коли-небудь потрапляли у звукозапис. Попри те, що звучить він лише секунду, навіть випадкові радіослухачі, зачувши його, вже точно знають, що буде далі. Це — один із незабутніх звуків, створених Beatles. Джорж Мартін, який довго був продюсером гурту, цілком усвідомлював ефектність і значення цього акорду. «Ми знали, що ним починатиметься і фільм, і саундтрек музичного диска, тож нам потрібен був особливо сильний та ефектний зачин, — казав Мартін. — І цей різкий гітарний акорд був ідеальним для старту»89.

Однак будь-який пристойний гітарист скаже вам, що зіграти цей акорд неможливо. Не могли вказати правильного шляху й автори нотних записів. Як саме видобуто звучання цього акорду із соло-гітари Джорджа, ніхто достеменно не знав, тож у різних пісенниках акорди та ноти музичного вступу до пісні писали неоднакові. І ніде вони не були вказані правильно. Знадобилося сорок років, аби нарешті прийшов математик із комп’ютером та алгоритмом і розгадав таємницю творення цього звуку.

Як у подібних випадках і буває, версій про те, на чому зіграно цей акорд, висувалося безліч. У багатьох фігурувала 12-струнна гітара Rickenbacker Гаррісона, яку йому вручили в 1964 році, під час першого туру Beatles Сполученими Штатами Америки90. Однак самої лише 12-струнної гітари для пояснення було недостатньо. Багато ревних прихильників казали, що чують там іще й звучання фортеп’яно. Інші твердили, що чують Джонову шестиструнку і навіть бас-гітару Пола. Сам Гаррісон незадовго перед своєю смертю відповів на запитання про цей акорд у чаті в Yahoo!, однак половинчасто:

a_t_m98: Пане Гаррісон, чим є вступний акорд, який ви застосували в «A Hard Day’s Night»?

george_harrison_live: Це верхні фа і соль (12-струнна гітара).

george_harrison_live: однак вам треба спитати Пола, щоб мати повну картину91.

Але добитися до Пола Маккартні більшості шанувальників було не по зубах, тож таємниця лишилась нерозкритою.

...Бітломанський період у житті Брауна розпочався тоді, коли йому було дванадцять і він жив поблизу Торонто. Beatles увійшли в його життя через альбоми «Red» і «Blue», які побачили світ невдовзі після розпаду групи і були збірками хітів. Ця музика вразила Брауна, і він негайно почав термосити батьків, аби ті купили йому гітару. Упродовж літа 1972 року він невтомно вправлявся на цьому інструменті, часто по вісім–десять годин на день. А протягом усього періоду навчання в університеті грав у музичних гуртах, що виступали по барах, і вже хотів було зробити своєю спеціалізацією музику, але врешті обрав математику з огляду на кращі перспективи кар’єрного зростання. А коли минули роки, він, уже професор математики Університету Далгаузі, що в місті Галіфакс у Новій Шотландії, побудував алгоритм, що мав розгадати таємницю того бітлівського акорду за допомогою рядів Фур’є.

У 1807 році Жозеф Фур’є опублікував своє теплове рівняння, що описувало, як ітиме процес розподілу теплової енергії по металевий пластині, якщо її нагрівати в одній точці. Періодичну функцію Фур’є було виведено на основі праць Ейлера і Даніеля Бернуллі з метою віднаходження серії інтегралів тригонометричних функцій — нині цю серію називають рядами Фур’є, — із часом вони виявилися неймовірно корисними для застосування в десятках напрямків.

Серед тих, хто мав користь від доробку Фур’є, були, зокрема, Фішер Блек і Майрон Шоулз — вони використали теплове рівняння Фур’є в модифікованому вигляді для створення свого алгоритму, робота якого переформатувала Волл-стрит і принесла Нобелівську премію Шоулзу92. А ще раніше, 1985 року, Нобелівку за свою роботу, де ряди Фур’є були застосовані для моделювання кристалічних структур з використанням рентгенівського опромінення, отримали Герберт Гауптман і Джером Карл93.

Доробок Фур’є виявився корисним ще й у декодуванні музики — про цей факт Браун дізнався з одного математичного журналу в середині 1990-х. Він зацікавився цим, сприйняв як підказку й про всяк випадок зберіг прочитане в глибинах своєї пам’яті...

...У 2004 році світ відзначав сорок років Beatles. Браун відчув, що проймається загальним ентузіазмом, і ця піднесеність спонукала його до міркувань про той вступний акорд у пісні «A Hard Day’s Night». Якраз тоді його мозок усе прокручував дуже коштовний шматочок математичної журнальної статті, яку він читав ще десять років тому, про ряди Фур’є.

Браун, замість намагатися відтворити акорд за допомогою безсистемних, наївних і багатогодинних вправ із гітарою, подумав: «А чому б мені до цієї проблеми не застосувати науку?».

Аби зрозуміти, що прагнув витворити Браун, важливо зробити невеличкий екскурс у царину наукових принципів, що лежать в основі таких явищ, як музика і звук. Усі звуки — зокрема й ті, які ми чуємо, коли грає музичний гурт, — складаються з тонів. А музичні тони мають частоту й амплітуду. Частота тону пов’язана з його настрóєм, амплітуда — з гучністю. Щоб вивести математичну функцію того чи іншого акорду, варто додати одна до одної функції всіх присутніх у ньому тонів94. Частоти й амплітуди тонів можна математично змоделювати за допомогою функцій синуса і косинуса — таких, які застосовуються в рядах Фур’є95.

Коли здійснюється звукозапис того чи іншого інструмента, у ньому будуть присутніми звучання самого інструмента плюс тихіше, фоново записані звуки, витворювані рештою — а ще там будуть різного роду відлуння, уловлені мікрофоном, через який ішов запис. Тому, проганяючи той вступний бітлівський акорд через алгоритм, що використовує трансформанти Фур’є, думав Браун, можна буде виокремити звук кожного інструмента, видобутий з нього спеціально для цього акорду. Так була б остаточно розгадана сорокарічна таємниця.

Браун розпочав із уведення якнайчистішого з усіх доступних йому записів пісні у свій комп’ютер. Далі він виокремив звуковий фрагмент посередині вступного акорду, що триває приблизно секунду. Цей маленький сплеск гармонійно поєднаних звуків таїв у собі все, що він хотів дізнатися. Музичний фрагмент він прогнав через власноруч складені для цієї мети трансформанти Фур’є, аби вони розчленували акорд на окремі звукові частоти. Однак була одна проблема — у проаналізованому фрагменті виявили аж 29 375 різних частот. Вони були видобуті з музичних інструментів, плюс фонові шуми та побічні частоти, витворені англійськими музикантами ненароком.

Щоб досліджувати саме потрібні частоти, Браун розсортував ці тисячі і з них вибрав лише ті, амплітуда яких перевищувала 0,02. Це дозволило суттєво скоротити кількість — до сорока восьми тих, які Beatles видобували зі своїх інструментів. Далі Браун створив другий алгоритм — він був покликаний конвертувати частоти, надавши їм вигляду нот, зіграних Beatles96. У цій математичній конверсії Браун виходив із того, що інструменти у членів гурту були налаштовані ідеально. І результати обробки теж засвідчили, що Beatles не ставилися до налаштування своїх інструментів халатно — принаймні не так, щоб це негативно позначилося на їхній музиці (наскільки це можемо помічати ми, прості смертні слухачі).

У результаті Браун одержав сорок вісім нот і засів за їхній аналіз. Першим, що він побачив, було те, що всі три найвідоміші варіанти нотного запису цього знаменитого акорду неправильні. У кожному з них фігурувала низька соль (другої октави), а от у нотах, які одержав Браун, її не було. Отже, такої ноти Beatles не грали. Таким чином Браун, ще не вирішивши самої проблеми до кінця, спростував три найпопулярніші варіанти неначебто розгадки таємниці бітлівського акорду.

Далі він виявив, що одна з нот, ре третьої октави, має амплітуду десь удвічі більшу, ніж будь-яка інша нота. При цьому Браун був певен, що Гаррісон грав на своїй дванадцятиструнній гітарі — далі в пісні її звучання прослуховувалося чітко. Але струни в цього інструмента — незмінюваної довжини, тож усі ноти, які на ньому грають, мають приблизно однакову амплітуду, і видобути з нього надзвичайно гучну ре третьої октави з амплітудою, майже вдвічі ширшою, ніж у решти нот, неможливо. Зіграти таку ноту з гітари Леннона теж було неможливо — з тієї самої причини. Тому ця нота мала належати бас-гітарі Höfner Пола Маккартні.

Однак у Браунових даних фігурували аж чотири ре третьої октави, тож три з них (що мали дещо нижчу амплітуду) так і лишалися неідентифікованими щодо свого джерела. Причому навіть за припущення, що одну з них зіграно на дванадцятиструнній гітарі Гаррісона, а другу — на шестиструнці Леннона, усе одно лишалась одна нота невідомого походження. Що стосується верхнього регістру, то там теліпалася якась надокучлива група з трьох фа третьої октави. Якби Гаррісон грав одну із цих нот на своїй дванадцятиструнній гітарі, то мусив би зіграти ще й фа четвертої октави — але ані найменшого сліду такої ноти не було.

Браун дивився на ці дані, аж раптом його осяяло: комбінації з трьох нот могли виплеснутися із надр фортеп’яно, а не бути витвором гітари. Будь-хто, кому доводилося бачити нутрощі концертного рояля, знає, що клавіші цього інструмента приводять у дію розташовані біля струн спеціальні молоточки, а струни витворюють звук, який чуємо ми. Але річ у тому, що молоточок, приведений у дію однією клавішею, ударяє не по одній струні. Високі фортеп’янні звуки витворюють цілих три струни (дві — середні звуки, а одна — низькі). Звук, що не давав Брауну спокою, якраз і був високим. А якщо так, то поясненням факту звучання трьох нот фа третьої октави за відсутності фа четвертої октави ставало те, що струни були фортеп’янними. Отже, тепер Браун уже знав, що до створення вступного акорду пісні «A Hard Day’s Night» має причетність Джордж Мартін — який учинив так, як часто робив під час запису інших пісень Beatles тієї доби: сів паралельно награвати на фортеп’яно, коли «бітли» були зайняті грою кожен на своєму інструменті.

Алгоритмічний аналіз Брауна дозволив виявити ті справжні ноти, які Гаррісон видобував зі своєї гітари Rickenbacker: ними виявилися ля другої октави, ля третьої октави, ре третьої октави, ре четвертої октави, соль третьої октави, соль четвертої октави, до четвертої октави, до четвертої октави. Цей набір аніяким чином не нагадує жоден із вказаних у тих нотних записах, які обертаються у світі і які, як ми тепер знаємо, містять неправильну підказку для людей, що прагнуть зіграти цей найзнаменитіший акорд. При цьому Леннон на своїй шестиструнці зіграв гучне до п’ятої октави, а Мартін на фортеп’яно — ре третьої октави, фа третьої октави, ре п’ятої октави, соль п’ятої октави, мі шостої октави.

Якщо це зрозуміти, відповіді Гаррісона у веб-чаті 2001 року стануть яснішими: «Це верхні фа і соль (12-струнна гітара)», — й одразу ж: «Однак вам треба спитати Пола, щоб мати повну картину». Це справді були верхні фа і соль. І дванадцятиструнна гітара Маккартні, точнісінько як це написав Гаррісон, зіграла соль. І більшість людей зрозуміли це так (і такого сприйняття, можливо, якраз і прагнув Гаррісон), начебто й фа теж зіграла гітара Маккартні. А насправді це фа линуло з фортеп’яно Steinway, за яким сидів Джордж Мартін — а Пол зіграв абсолютно іншу ноту. Коли Мартін міксував остаточну версію пісні, каже Браун, то він зробив амплітуду фортеп’янних звуків майже такою, як у дванадцятиструнної гітари, аби приховати ці звуки за більш різким гітарним звучанням.

У 1979 році, згадуючи часи своєї співпраці з Beatles, Мартін проводив паралелі з кіновиробництвом — із тим, що роблять кінематографісти, уводячи спецефекти в кадри відзнятої реальності, щоб створити потрібну ілюзію. «Не слід сподіватися, що люди обов’язково робитимуть те, що вони неначебто роблять там, у записі», — зазначав Мартін97.

...На самому лише розчленуванні вступного акорду пісні «A Hard Day’s Night» професор Браун не зупинився. Бо йому завжди здавалося, що соло гітари Джорджа Гаррісона в пісні, цей феєричний розсип звуків стакато, бездоганно видобутих з інструмента, є ну аж надто вже досконалим. Як Гаррісонові вдалося зіграти це так швидко? Браун завжди дотримувався думки, що це соло було записане з удвічі повільнішою швидкістю, а на етапі остаточного міксування ця швидкість була доведена до нормальної. На те, що його версія правильна, указувало мало що — але так йому нашіптувала інтуїція.

Кілька знавців творчості Beatles запевняли Брауна, що коли Мартін із цим гуртом застосовували прийом сповільнення швидкості, то завжди зазначали це на сторінках для записів та приміток. А в нотних записах пісні «A Hard Day’s Night» таких приміток немає. Якби партія соло-гітари була записана зі сповільненням швидкості вдвічі, казали Браунові, це було б задокументованим і широко відомим. Однак Браун, натхненний своїми успіхами в розгадуванні таємниці вступного акорду, свого дослідження все одно не припиняв.

Було добре відомо, що це соло є результатом поєднання гри Гаррісона на його дванадцятиструнній гітарі і паралельного програвання цієї партії Мартіном на фортеп’яно. Тож якщо ці двоє і справді записували цей фрагмент на вдвічі меншій швидкості, тоді вони мусили грати її на одну октаву нижче порівняно зі звучанням на нормальній швидкості — адже прискорення руху магнітної плівки удвічі викликає стрибок звуку на октаву вище.

Те, що в грі було задіяне фортеп’яно, давало Брауну матеріал для викриття. Він узяв малесенький фрагментик соло й прогнав його через свій алгоритм. У цьому фрагменті була нота соль третьої октави, яку грали Гаррісон на гітарі й Мартін на фортеп’яно. І коли Браун подивився на частоти, присутні в аудіозаписі, то виявив, що ця нота соль третьої октави присутня аж у трьох частотах. Одна з таких була породжена дванадцятиструнною гітарою Гаррісона. А решта дві були витворами фортеп’яно. І в цьому якраз і була вся суть. Річ бо в тім, що якби фортеп’яно програвало це соло на нормальній швидкості, тоді витворених ним частот ноти соль третьої октави мало би бути не дві, а три.

У фортеп’яно для видобування високої ноти, як це зазначалося раніше, молоточок має стукнути по трьох, а для середньої ноти — тільки по двох струнах. Отож Мартін, якби він програвав пісню на нормальній швидкості й дотримуючись правильної октави, мусив би видобути ноту соль за допомогою трьох струн. А гра на октаву нижче дозволяла зіграти ноту соль за допомогою лише двох струн. Ось у цьому й полягала розгадка — тобто Браун знайшов неспростовний доказ того, що стрічка з магнітозаписом і справді прокручувалася зі швидкістю, удвічі вищою за звичайну.

На додачу Браун ще раз переглянув запис шоу ВВС зразка 1964 року, що називалося Top Gear і в якому Beatles виконували «A Hard Day’s Night» наживо. Робили вони це через три місяці після того, як було завершено студійний запис цієї пісні. Тепер деякі нестикування, які Браун помітив давніше, стали зрозумілішими. Зокрема, професор знову переконався, що якраз перед Джорджевим соло звук на плівці на мить завмирає, засвідчуючи очевидну склейку. Причиною, каже Браун, є те, що Гаррісон на той час іще не навчився грати це соло на нормальній швидкості, тож під запис у цій частині підклали інший звукоряд.

До цього Браун одразу ж додає, що той вчинок студії жодним чином не принижує здібностей Гаррісона — адже за тижні, протягом яких ВВС вела свої зйомки, він не полишав спроб зіграти це соло на нормальній швидкості. В одному з математичних журналів професор писав: «До честі Джорджа Гаррісона (і фанам Beatles для приємності) треба сказати, що йому стало сміливості грати таке дерзновенне й швидке соло на вдвічі повільнішій швидкості, знаючи, що дуже скоро треба буде взяти на себе всю відповідальність і грати його на нормальній швидкості на очах у всього світу»98. Нині Браун налаштований розкрити ще один секрет Beatles — той, що зачіпає дуже делікатні матерії. Річ у тому, що коли невизначеність довкола того вступного акорду, виглядаючи нерозкритою таємницею, увесь час потішала Beatles та Мартіна (і про це вони казали практично не ховаючись), то невизначеність довкола пісні «In My Life», як це знають багато запеклих бітломанів, ніякої втіхи у їхніх кумирів не викликала. Маккартні заявляв, що він написав більшу частину цієї пісні, а Леннон казав, що він. Ця пісня вважається однією з найкращих у Beatles, а часом її навіть називають — як, наприклад, це зробив журнал Mojo — найкращою піснею за всю історію звукозапису. «In My Life» є одним із дуже небагатьох пісенних творів, у стосунку до яких Леннон та Маккартні сперечалися за авторство публічно — що виглядає надзвичайно показовим у світлі того, як багато музики вони створили разом.

Аби визначити, хто ж найімовірніше є автором пісні, Браун побудував алгоритмічний механізм для аналізу бітлівських пісень, авторство яких було точно відоме — тобто було відомо, що такі-то з-поміж них написав Маккартні, а такі-то — Леннон. Після введення цих пісень в алгоритм той мав виявити стилістику, типову для кожного із цих двох авторів, і структурно представити її. Аби це можна було зробити, Браун застосував теорію графів, що, як це вже було показано на прикладі Ейлерової задачі з мостами Кеніґсберґа, використовує такі поняття, як «вершина» (edge) і «ребро» (node). Cвоєму алгоритму Браун дав команду розцінювати повторювані приспіви як «ребра», а віршовані рядки між ними — як «вершини».

...На час написання цих рядків Браун стверджував, що йому належить лише ввести «In My Life» в алгоритм. І коли та якщо він цю пісню введе, то порівняє її структуру з типовою стилістикою кожного з авторів, представленою теж у структурному вигляді. А вже зробивши це, виступить із відповідною заявою. Але якщо врахувати, скільки часу спливло від початку цього проекту, то можна зробити припущення, що Браун не поспішає ступити на поле, де точиться суперечка за авторство між двома «бітлами», один з яких іще ой який живий.

68 Malcolm Gladwell. Annals of Entertainment: What If You Built a Machine to Predict Hit Movies? // New Yorker. — October 16, 2006.

69 Там само.

70 Назва має епатажний характер, її можна перекласти як «Хамська бестія». — Прим. пер.

71 Claire Cain Miller. How Pandora Slipped Past the Junkyard // New York Times. — March 7, 2010.

72 A&R (artists and repertoire) — «виконавці та репертуар». Така людина у пісні каже головному героєві (а це співак), що жодна з його пісень не звучить як майбутній сингл. Той відомий рядок у пісні звучить так: «Their A&R man said 'I don't hear a single'»), натякаючи, що перспектив у цього співака немає. — Прим. пер.

73 Sunday magazine documentary show, TV New Zealand, August, 2008. — tvnz.co.nz/sunday-news/sunday-2338888, також див.: youtube.com/watch?v=ilFEt2wpYck

74 Цю назву можна перекласти як «Рентгеноскопія музики». — Прим. пер.

75 Jeff Chu. Top of the Pops // Time. — March 19, 2001.

76 Ryan Blitstein. Triumph of the Cyborg Composer // Miller-McCune. — February 22, 2010. — miller-mccune.com/culture/triumph-of-the-cyborg-composer-8507.

77 Там само.

78 Gerhard Nierhaus. Algorithmic Composition: Paradigms of Automated Music Generation. — New York: SprinerWienNewYork, 2009. — Р. 1.

79 David Cope. Virtual Music. — Cambridge, MA: MIT Press, 2001.

80 Там само.

81 Chris Wilson. I’ll Be Bach // Slate. — May 19, 2010.

82 Blitstein. Triumph of the Cyborg Composer.

83 George Johnson. Undiscovered Bach? No, a Computer Wrote It // New YorkTimes. — November 11, 1997.

84 Там само.

85 Там само.

86 Там само.

87 Слова в японській мові зазвичай є довшими, ніж в англійській, тому одне слово, як правило, «забирає» собі більшу кількість із 17 складів, з яких складаються хайку. Таким чином, в англомовні хайку легше вмістити більшу кількість сенсів. — Прим. пер.

88 D. H. Cope. Comes the Fiery Night: 2,000 Haiku by Man and Machine. — Santa Cruz, CA: CreateSpace, 2011.

89 Walter Everett. The Beatles as Musicians: The Quarry Men through Rubber Soul. — Oxford: Oxford University Press, 2001. — Р. 77.

90 Steven D. Stark. Meet the Beatles. — New York: HarperCollins, 2006.

91 George Harrison Webchat // georgeharrison.com/#/features/george-harrison-webchat.

92 Geoffrey Poitras. Risk Management, Speculation and Derivative Securities. — New York: Academic Press, 2002. — Р. 454.

93 Rajendra Bhatia. Fourier Series. — New York: Mathematical Association of America, 2005. — Р. 11.

94 Jason Brown. Mathematics, Physics and ‘A Hard Day’s Night’ // Canadian Mathematical Society Notes. — October 2004.

95 J. S. Rigden. Physics and the Sound of Music. — New York: John Wiley & Sons, 1977. — Р. 71.

96 Браун виходив з того, що нота ля повинна мати частоту 220 герц. Тож функція, використана ним для конверсії, виглядала так: f(x) = 12 log2(x/220).

97 George Martin. All You Need Is Ears. — New York: St. Martin’s Press, 1979. — Р. 77.

98 Jason Brown. Unraveling a Well Woven Solo // jasonibrown.com/pdfs/AHDNSoloJIB.

4. Секретні магістралі ботів

Цінність алгоритмів полягає у швидкості. Якби вони не могли стрімко виконувати комплексні складні завдання за частку секунди, то не стали б тією революційною силою, якою нині є. А швидкість значною мірою визначається одним: комп’ютерним «залізом». Якби протягом останніх десятиліть комп’ютерна техніка не розвивалася в шаленому темпі, не було б ані алгоритмів, що нині ведуть війни на Волл-стрит, ані часів, коли світом дедалі більше починають керувати комп’ютери. Алгоритми в наших домівках працюють переважно завдяки дивовижним кодам і телекомунікаційній структурі, яка формує мережу інтернет. Алгоритм, що вирішує, які фільми вам цікаво буде переглянути, — як-от використовуваний у Netflix, — вартий застосування завдяки тій швидкості, з якою він здатний правильно оцінити тисячі чинників, прийнятих на вході, і натомість на виході видати вам своє рішення. Якби цей процес не був блискавичним, не був би ефективним знаряддям і алгоритм.

Алгоритми дають нам змогу робити нашу щоденну діяльність дедалі насиченішою. Вони відкривають перед нами здатність запихати щоразу більше справ у розклад дня. У світі алгоритмів і комп’ютерів виконання більшої роботи за коротший час називається усуненням латентності. Найпромовистіший приклад такого усунення можна побачити на Волл-стрит — тут війни між алгоритмами виглядають наче свого роду поєдинки з метою встановити, хто з учасників зробить однакову для всіх справу найшвидше.

У 1990-ті Волл-стрит сповнювалася хакерськими талантами, а дедалі більше фірм обирали в основному однакові стратегії й дуже подібні між собою алгоритми. Маючи тактику і коди, так мало відмінні між собою, біржові гравці у змаганні за успіх почали робити ставку на кращі технічні засоби, кращі комп’ютери й кращі телекомунікаційні лінії. Бо, очевидно, прониклися ідеєю: «Якщо не можеш подолати конкурента винахідливістю, виграй за допомогою кращого озброєння». Ось чому двоє людей у 2010 році взяли й тихо проклали підземний хід через цілу країну. Бо навіть над найкращим алгоритмом можна взяти гору за допомогою швидкості...

Торгувати — означає копати

Ця неймовірна історія розпочалася у 2008 році. У ту пору один хеджовий фонд з Нью-Йорка попросив Деніела Спайві розробити стратегію алгоритмічних біржових торгів, спрямовану на вишукування невеликих розбіжностей між цінами індексних ф’ючерсів у Чикаго й цінами акцій та інших цінних паперів, які до цих індексів входили, у Нью-Йорку. Застосування стратегії передбачало, що коли в Чикаго якийсь ф’ючерс коштуватиме більше, ніж усі охоплювані ним цінні папери в Нью-Йорку, цей ф’ючерс продаватимуть у Чикаго й купуватимуть охоплювані ним цінні папери в Нью-Йорку. А коли ціни в цих двох містах стануть збалансованими — а так воно завжди й ставалося, — тоді розроблена Спайві програма мала негайно позбуватися наявних у неї позицій, аби убезпечитися від втрати одержаних прибутків.

Отже, стратегія Спайві, по суті, являла собою все той самий арбітраж Томаса Пітерфая (торгівлю подібними індексами акцій на розрізнених ринках), але значно прискореніший. Після виникнення алгоритмічної торгівлі кожна арбітражна оборудка з низьким рівнем ризику стала приваблювати цілі натовпи охочих позмагатися за неї, і для перемоги над конкурентом у такому змаганні потрібна швидкість. Якщо біржовик чи хеджевий фонд учинить таку оборудку першим — матиме легкі гроші. А хто спізниться хоч на мілісекунду — той спіймає облизня.

Аби належно задіяти алгоритми, створені ним для хеджового фонду, Спайві була потрібна можливість користуватися найшвидшою волоконно-оптичною лінією зв’язку з усіх, що пов’язували Чикаго та Нью-Йорк, — адже в довгих серіях торговельних повідомлень, що снували туди-сюди поміж фондовими ринками цих міст, його сигнали мали бути першими. Однак ані самому Спайві, ані хеджовому фонду, для якого він виконував роботу, протовпитися до тієї лінії й забезпечити на ній хоч би якийсь діапазон частот для використання не вдавалося — лінія була завантажена на всі 100 відсотків, і відмова клієнта від її послуг була рідкістю.

Зрештою якісь потужності Спайві вдалося знайти на так званих «засвічених волокнах» — тобто потужності спільного використання чужої волоконно-оптичної лінії зв’язку, якою володіла й функціонування якої забезпечувала компанія, котру тут ми назвемо телекомунікаційною. Інформацію така лінія передавала зі швидкістю світла, але оптичними волокнами вона проходила у звуженому діапазоні частот, незрідка наражаючись на додаткові тимчасові зупинки або рухаючись обхідними шляхами — з тієї причини, що наша телекомунікаційна компанія мусила задовольняти потреби своїх клієнтів (дуже неоднакові) у багатьох різних місцях. Тож Спайві були потрібні «незасвічені волокна» — так називають пасмо в кабелі волоконно-оптичного зв’язку, де весь спектр частот перебуває в розпорядженні того, хто це пасмо купив чи орендує. «Незасвічені волокна» називаються незасвіченими тому, що вони, по суті, є напівфабрикатом — адже той, хто здобув право експлуатувати ці потужності, ще мусить оснастити їх лазерами, які коштуватимуть 5 мільйонів доларів або ще більше, — лазери дозволять «засвітити» таке пасмо оптичних волокон і повноцінно передавати через нього дані від початку й до кінця маршруту. У межах такого пасма інформація на своєму шляху вже не наштовхується на щось іще, тож вільно мчить зі швидкістю світла туди, куди веде кабель. «Незасвічені волокна» є найшвидшим знаряддям зв’язку з усіх, відомих людині.

Таких «незасвічених волокон» Спайві та хеджовий фонд — його клієнт — не мали, а тому перевершити решту інвестиційних компаній і брокерів, які теж використовували стратегії, аналогічні до їхньої, за допомогою швидкості не могли. Для такого змагання не були придатними ані їхня стратегія, ані код, покликаний забезпечити реалізацію цієї стратегії (хай навіть якнайстаранніше прописаний). Спайві в процесі пошуку «незасвічених волокон» не раз казав собі й іншим: «Та нам треба просто протягнути нову лінію, пряму як струна — і навряд чи це аж так складно».

З огляду на це він подумав: «А хіба я не можу зробити цього сам?». Аби дати собі відповідь, спершу треба було відповісти на низку більш конкретних запитань: де має пролягти лінія? Як одержати дозвіл на її прокладання від власників відповідних земель? Хто орендуватиме потужності на цій лінії? Якою буде вартість такого проекту і хто її сплатить? Відповідей у Спайві майже не було. Тож він занурився у загадковий світ телекомунікацій, земельних прав та високошвидкісних електронних схем...

...Спайві був уродженцем штату Міссісіпі й одним із перших, хто розпочав віддалену маркет-мейкерську діяльність на Чиказькій біржі опціонів. Його програми торгували опціонами на індекси S&P 500 — торгівля цінними паперами, що входять до них, є однією з найактивніших у світі. Маючи у царині алгоритмічної торгівлі величезний досвід, Спайві тепер місяцями і в найменших деталях вивчав, як відбувається передавання даних за допомогою світла, що проходить крізь тоненьку трубочку. Невдовзі він уже був здатен подумки обчислювати коефіцієнти рефракції та їхній вплив на швидкість руху світла. Адже в пасмах оптичного волокна воно не проходить суто прямолінійно — по лінії зв’язку воно рухається, вдаряючись об стінки цього волокна. А коефіцієнт рефракції визначає, наскільки швидко світло проходитиме через ті чи інші пасма оптичних волокон. Маючи потужний вроджений потяг до математики, Спайві швидко захопився своїм новим проектом — він безперестанку щось клацав у своєму електронному записнику й кидався писати коментарі та пояснення, щойно одержував чергову цифру в перебігу своїх обчислень.

Спайві їздив територіями, де мала би пролягти задумана ним інформаційна лінія. Вів перемовини із залізничними компаніями, які могли надати йому в оренду площі на тих своїх земельних ділянках, що законодавчо закріплені за ними в ролі коридорів для залізничних магістралей — аби там могли пролягти ще й певні відрізки його інформаційної лінії. Звертався і до фермерів, і до приватних землевласників, і до тих, хто відає полями для гольфу, а ще до захисників природного середовища. І що обізнанішим він ставав, то більше переконувався, що створити нову, приватну інформаційну лінію з «незасвіченими волокнами» між Чикаго та Нью-Йорком — можливо.

Найважливішим результатом зусиль Спайві стало те, що він знайшов способи, як зробити свою лінію коротшою за ті, що вже існували. Ці останні йшли цілковито вздовж залізничних шляхів. Такі маршрути подобаються телекомунікаційним компаніям — адже так для проведення лінії між Чикаго та Нью-Йорком треба домовлятися лише з однією чи двома організаціями — зазвичай це залізничні компанії. Між тим залізничні магістралі на півдні штату Пенсильванія і в штаті Нью-Джерсі не йдуть суто навпростець, а роблять невеличкий гак. А згідно з маршрутом, яким планував прокласти свою лінію Спайві, ця лінія мала вийти із Чикаго, упритул наблизитися до краю озера Мічиган, обігнути його, а далі вже пролягти просто на Нью-Йорк.

Такий маршрут був би на сотні кілометрів коротшим від тих, якими пролягали волоконно-оптичні лінії, найпряміші на той час. Цікаво, що цю зайву дистанцію світло у волоконно-оптичній лінії проходить менш як за чотири мілісекунди — тобто за чотири тисячних секунди. Але, як каже професор Іллінойського технологічного інституту Бен ван Вліт, «в автоматизованих біржових торгах це — вічність». «Це як хапати золоті монети з підлоги — вони дістануться лише тому, хто найстрімкіший», — підсумовує професор.

Спайві знав, що його проект може дати добрячі прибутки. Якби таку лінію і справді вдалося побудувати, великі алгоритмічні брокери типу Пітерфая чи компанії Getco, Tradebot або Infinium заплатили б великі суми за те, щоб бути до неї допущеними. Те саме можна було сказати й стосовно банків на зразок Goldman Sachs, Credit Suisse і Morgan Stanley.

Застосувавши картографічне програмне забезпечення, Спайві виділив на карті ті автомагістралі рівня округу і штату, що пролягають якнайближче до умовної прямої між Чикаго та Нью-Йорком. Найзахідніший відтинок своєї лінії він, як свого часу й творці вже наявних волоконно-оптичних інформаційних ліній, міг провести через коридори для залізничних магістралей — тут вони йшли якраз туди, куди йому було треба. Це дозволяло зекономити кошти — адже прокладання нової волоконно-оптичної лінії серед нескладного ландшафту коштувало 250 000 доларів за одну милю, у той час як прокладання такого кабелю під землею вздовж гірських автотрас Пенсильванії й через пагористу місцевість Нью-Джерсі обходилося б уже в три-чотири рази дорожче. Увесь проект потребував щонайменше 200 мільйонів доларів.

Спайві потрібна була пробивна людина з грошима, яка не надто лякалась би ризиків і могла стати партнером у його бізнес-починанні. Кандидатура одного земляка зі штату Міссісіпі спала йому на думку одразу. Це був Джеймс Барксдейл, чиє резюме прикрашали такі посади, як головний операційний директор FedEx у 1980-ті, генеральний директор AT&T Wireless — компанії, яку він підняв до нечуваних висот у світі телекомунікаційного бізнесу, а далі — гендиректор однієї з найлегендарніших компаній Кремнієвої долини — Netscape.

Netscape постала при Іллінойському університеті в Урбані у 1990-ті, коли тамтешні студенти на чолі з Марком Андріссеном розробили перший браузер масового застосування (тоді йому дали назву Mosaic) і цим відкрили нову епоху у світі інтернету. До речі, код сучасних браузерів значною мірою лишається таким самим, як і розроблений командою Андріссена у його студентські роки. Однак характерно, що не Андріссен — який написав цей код, започаткував технологічну революцію і став героєм обкладинки журналу Time у свої двадцять чотири, — а саме Барксдейл у часи буму в галузі інформаційних технологій допоміг Netscape перетворитися на одну з комерційно найпривабливіших компаній (що врешті була придбана AOL за 4,2 мільярда доларів).

Після завершення цього буму Барксдейл повернувся до свого рідного міста Джексон у штаті Міссісіпі і там, по суті, вів життя пенсіонера. Тож Спайві сподівався, що він, можливо, буде не проти знову випробувати себе в реалізації чергової шаленої ідеї. Спайві задіяв свої зв’язки й домігся зустрічі. Вислухавши його, Барксдейл навіть не знав, що сказати. «Спершу я промовив: “Слухайте-но, ви жартуєте?”», — пригадує Барксдейл, маючи на увазі, що навіть до тями взяти тоді не міг, як можна продертися з тим кабелем через гори без захмарних витрат. Але, помізкувавши, дійшов висновку, що це, як він каже, «не була вже аж така нездоланна проблема — її вже вирішили інші».

Барксдейл погодився стати основним інвестором проекту. Для нього це був великий ризик, оскільки, з огляду на потребу дотримуватися секретності, контракти на прокладання волоконно-оптичної лінії неможливо було застрахувати завчасно. А ще Барксдейла засмучувало те, що через потребу виконувати цей проект тихцем він не міг «перетерти» цю ідею з багатьма своїми знайомими зі світу телекомунікацій. Адже якби звістка про ведене будівництво передчасно вигулькнула на публіку, то хто-небудь, хай навіть і одна-єдина з біржових компаній, міг спробувати побудувати власну лінію і в такий спосіб зруйнувати ексклюзивну перевагу Спайві та Барксдейла у швидкості. Та ризики ризиками, а Барксдейл таки погодився «сісти в цей човен». Гендиректором компанії став Барксдейлів син Девід, правник у царині злиття та поглинань, а Спайві взяв собі роль її президента. Так народилася Spread Networks.

Спайві та Барксдейл-молодший негайно організували поїздку по місцях, де мала пролягти їхня пряма лінія, аби дістати остаточний дозвіл на копання траншей для прокладання кабеля через усі без винятку земельні ділянки, через які його необхідно було провести. «І це не завжди була прогулянка: скажімо, у сільських районах Огайо дехто зовсім не хотів якоїсь там волоконної оптики», — пригадує Спайві. У тій поїздці він у найменших деталях мав пояснювати членам окружних рад, з-поміж яких дехто для виходу в інтернет користався послугами AOL, чому він має прокопати канаву на їхній території. Дехто ставився підозріло, боячись капостей від Волл-стрит, дехто — від федеральної влади (до якої Спайві зовсім не мав стосунку), але здебільшого такі підозри все ж таки ґрунтувалися просто на нерозумінні того, навіщо взагалі потрібна вся ця секретна лінія зв’язку.

Однак на початку 2009 року Спайві та Барксдейлу-молодшому вдалося переконати навіть найнезговірливіших. Шлях від Чикаго до Нью-Йорка було розчищено. Уже в березні найняті Spread будівельні бригади взялися місити весняну багнюку. Але справа йшла як мокре горить. Бо підрядники ці були звичні діяти фактично в лабораторних умовах, як-от на рівнині й коридорних земельних ділянках для залізничних магістралей. Спайві та Барксдейл натомість вимагали від них вести бурові роботи, копати й виймати ґрунт чи породу в умовах будь-якої місцевості й незалежно від характеру матеріалу: байдуже, чи буде то гірський сланець, чи то глиниста порода рівнин, болотистий ґрунт, а чи граніти Пенсильванії.

Украй роздратовані темпами роботи, Спайві та Барксдейл поводилися наче ті слідопити, що тривожно прикладають вухо до землі, прислухаючись, чи не насувається ворог — вони пильно стежили, чи не з’явився у них конкурент, здатний посягнути на їхнє дітище. Чоловіки побоювалися, що одна з великих компаній, які торгують цінними паперами за рахунок власних коштів, довідається про їхні земельні роботи, візьметься за те саме і випередить їх. Попри те що за своїми обсягами цей проект був велетенським, украй недешевим і за характером майже не вписувався в діяльність біржової торговельної компанії, біржовики на кшталт Getco із Чикаго все ж таки мали достатньо грошей і радо заплатили би за здобуття переваги у швидкості ведення біржових операцій.

Але коли підрядники навчилися краще виконувати роботи в умовах складних ландшафтів, коли динаміка виконання проекту почала зростати, а конкурентів при цьому так і не знайшлося, страхів у Spread поменшало. У розпал робіт лінію одночасно прокладало 125 бригад будівельників. Деякі з них прокопували траншеї в штаті Індіана, інші прокладали кабель через потоки Огайо, а ще деякі за допомогою канавокопача вели лінію вздовж автомагістралей штату Пенсильванія. Робітники в Аллеганських горах, звішуючись над ущелинами, старанно закладали заряди, вибух яких мав зняти стільки гірської породи, щоб утворився виступ для розміщення бурильних машин. А далі ці машини вгризалися в доісторичні скелі, пробиваючи в них ходи, аж поки бури не ставали білими від жару.

Тим часом у замкнутому на самому собі світі біржових торгів про якийсь там проект, затіяний Spread, навіть і гадки не мали. Це скидалося на те, як Джордж Вашингтон форсував річку Делавер у пітьмі різдвяної ночі. Spread мав захопити біржовиків зненацька. Для цього треба було лише виявитися першими...

...Ховаючись у малесенькому тунелі, волоконно-оптичний кабель Spread простягався на 1320 кілометрів — це був найкоротший з усіх можливих шляхів поміж територіями, що мають зональні коди 212 та 31299. Інформація цією лінією пролітала з Нью-Йорка до Чикаго й назад за тринадцять тисячних секунди — майже на чотири мілісекунди швидше, ніж лінією, що була найкоротшою раніше. І буквально перед тим, як перерізати червону стрічку й запустити свою лінію в дію (а сталося це в червні 2010 року), Spread почала пропонувати свою «зброю посиленої дії» увазі біржових торговельних компаній, банків і брокерських контор — словом, усім, хто має купу грошей і шалену потребу у швидкості. Реакцій був цілий спектр: від недовірливого «Ну, і як ви це робите?!», гарячого «...Тоді й ми — з вами!» й до «Ми не дамо видурити у нас гроші!» з уст тих, хто поставився до пропозиції не надто прихильно.

Будь-якого потенційного клієнта, з яким Spread вела переговори безпосередньо, вона змушувала до мовчанки через угоду про нерозголошення. Але шоковий стан людей простежувався в реакціях оглядачів із довколобіржових кіл. «Кожен, хто розривається між обома біржами, мусить прорватися на цю лінію, бо інакше йому кінець», — відзначав Джон Наджарян, співзасновник Option Monster, що відслідковує процеси в алгоритмічній торгівлі.

Отож, коли лінія вже була остаточно готова до запуску, претендентів на право користуватися нею вишикувалася ціла черга. Бо якщо ти ведеш на біржі арбітражну торгівлю й твоя стратегія така сама, як у багатьох, то цінним завжди є все, що дає тобі перевагу. Арбітраж — це торгівля з низькими ризиками, і він завжди приваблює немало охочих. А кому дістанеться малоризиковий прибуток від арбітражних торгів — визначає швидкість.

Тому, маючи лінію, через яку інформація проходила так швидко, як ні в кого більше, Spread могла диктувати власні розцінки — на тлі яких ціни за користування іншими лініями тьмяніли й починали виглядати просто мізерними. Наприклад, Allied Fiber, яка має дещо довшу лінію «незасвічених волокон» — протягнуту суто вздовж залізничних магістралей — просить за свої послуги 300 000 доларів на рік. А Spread, як стверджували численні потенційні споживачі, які вели з нею переговори, править у вісім-десять разів більше — аж 3 мільйони доларів. Загальної потужності своєї лінії Spread не розголошує, однак виглядає на те, що її кабель, до трьох сантиметрів завтовшки, здатний забезпечувати «незасвічені волокна» щонайменше для двох сотень клієнтів. Звісно, високими розцінками Spread невдоволено багато людей, однак це авантюрне починання Спайві та Барксдейла-молодшого збирає (і легко) стільки грошей, скільки потрібно для того, щоб їхні інвестиції виглядали виправданими.

Spread Networks є всього-навсього найновішою зброєю в дедалі запеклішій війні комп’ютерних програм, що розпочалася в 1980-ті. Оскільки алгоритми стали оптимальним знаряддям для реалізації складних стратегій, вони проникають у нові сфери і роблять це в тандемі з комп’ютерною технікою, що приводить їх у дію.

Потенціал алгоритмів було вивільнено завдяки появі масового недорогого персонального комп’ютера в розвиненому світі, а інтернет, що пхав свого носа до кожного закапелка нашого життя, перетворював їх дедалі більшу необхідність. Чергову сферу, яку заполонять боти з комп’ютера, визначала й визначає функціональна взаємозалежність двох простих чинників: змога порушити звичний порядок речей і винагорода за таке порушення.

Протягом тривалого часу згадане «функціональне рівняння» дозволяло пожинати на Волл-стрит найщедріший фінансовий урожай, а тому так багато обдарованих людей — від інженерів та фізиків і до науковців з докторськими ступенями — стали мігрувати туди цілими гуртами. Однак увесь цей згусток інтелекту у фінансовій сфері не завадив їй посіяти зерна економічної катастрофи 2008 року; так само не спромоглася когорта світлих умів з Волл-стрит вирішити бодай одну проблему з тих, що терзають ціле людство. Таким вони просто не займаються — дарма що головний виконавчий директор Goldman Sachs Ллойд Бланкфейн каже, що вони роблять «богоугодну справу».

Те, що Волл-стрит поставила світ на межу анархії, а далі вмила руки — не дивина. Це — її характерна риса, яка, мабуть, ніколи не зазнає змін. А от що змін таки зазнає, та ще й день у день, так це комп’ютерна техніка й технології в арсеналі біржових гладіаторів-брокерів і їхніх алгоритмів. Тому технологічний розвиток на Волл-стрит таки вартий розповіді по нього — адже досягнутий там прогрес врешті-решт поширювався на всю економіку. Узяти хоч би ту саму Spread Networks. Вплив оптично-волоконної лінії зв’язку, прокладеної цією компанією для Волл-стрит, уже вийшов за межі вузького світу алгоритмічних біржових торгів. Приміром, нині ця лінія, споруджена Спайві та Барксдейлом, несе широкосмуговий інтернет маленьким містечкам, що раніше його не мали. Крім того, через неї Spread пересилає великі фотофайли медичного призначення в лікарні та приймальні лікарів. Такого роду клієнтам (тобто не пов’язаним із Волл-стрит) Spread надає помірні за ціною комунікаційні послуги за допомогою «засвічених волокон» — і робити це може лише тому, що алгоритмічні брокери виявили бажання викласти мільйони для придбання ексклюзивних каналів на «незасвіченій» лінії зв’язку того ж таки Spread.

Добре це чи ні, але гроші, швидкість і технології завжди ходять разом

Виняткова націленість «незасвічених волокон» комунікаційної лінії Spread Networks на тих, у кого грошей кури не клюють, може (або й мусить) шокувати як практика несправедлива й недемократична. Бо хіба може «вільний» ринок бути вільним, коли 3 мільйони доларів на ньому потрібні лише для того, щоб орендувати знаряддя, потрібне тобі для роботи?.. Між тим ексклюзивні, недешеві й секретні технології є елементами нашої фінансово-бізнесової системи ось уже протягом століть. Той, хто має достатні кошти, аби стати найшвидшим, одержує засіб, що дає змогу заробляти нові гроші. А в нього вже є кошти, він багатий уже без того. Це — недолік капіталізму, але він навряд чи народився вчора.

Та хай там як, а якби нас не підганяли фінансові ринки, то наші комунікаційні системи — нехай це буде усне спілкування, голубина пошта, телеграф, телефон, телебачення, інтернет або виділені лінії «незасвічених волокон» — імовірно, розвивалися би повільніше. А не було б сьогодні інформаційних ліній світлової швидкості — не мали б ми й хмарних обчислень. А без хмарних обчислень, які дають віддаленим серверам і комп’ютерам значно ширші можливості для обробки інформації практично на всіх ділянках, не існувало б нинішніх алгоритмів-усезнайок.

...У 1815 році тим, хто належав до найбагатших людей світу, але й далі примножував свої статки завдяки техніці й технологіям, був Натан Ротшильд. У спілці зі своїми чотирма братами він мав банки в Лондоні, Парижі, Відні, Неаполі та Франкфурті. Для забезпечення зв’язку між цими установами брати незрідка застосовували поштових голубів — птахи перелітали від одного банку до іншого, несучи малесенькі сувої із закодованою інформацією. Така система забезпечувала Ротшильдам перевагу над конкурентами — адже ті мусили чекати, поки інформацію до них доправить кінний кур’єр100 .

В історії голуби переносили інформацію впродовж століть і на значній частині світу: у Китаї, Греції, Персії та Індії. Давні римляни намагалися перехоплювати ворожу пошту — для цього вони використовували соколів, натренованих полювати на голубів. Це спонукало тих, хто надсилав голубиною поштою свої листи, використовувати приманки у вигляді фігурки голуба, аби відволікати сокола чи заманювати в пастку, а також коди для зашифровування листів — усім цим у 1800-х роках користувалися й Ротшильди. У 1815 році Європа якраз була занурена у вир чергового сум’яття — цього разу воно було спричинене поверненням Наполеона до влади у Франції. Французьке військо під орудою Наполеона зійшлося у двобої з об’єднаною військовою потугою Британії, Прусії, Нідерландів та інших союзників. Надворі було 18 червня, тривала битва під Ватерлоо. Звісток про неї чекали у біржових залах Лондона, де торгували державними борговими зобов’язаннями — облігаціями. Поразка британців у цій битві спричинила би падіння вартості таких цінних паперів через побоювання, що уряд країни перебуває в непевному становищі. Для Ротшильда це була ідеальна ситуація, з якої слід було скористатися. Звістку, що Наполеон зазнав поразки, його голуби принесли ще за добу до того, як про це дізнався будь-хто інший у Лондоні, з урядом країни включно. Знаючи, що перемога належить британцям, Ротшильд попростував до свого звичного місця біля колони у біржовому залі. І коли там розпочалися торги, він демонстративно — так, аби видно було всім — почав розпродувати наявні в нього облігації. Біржовики подумали, що він щось знає про битву і що новини ці — погані. Отож ринок увійшов у стан вільного падіння, а Ротшильдові того тільки й треба було. Продавати свої облігації він одразу ж припинив, а в перебігу подальших торгів десятки його агентів тільки й знай собі що тихцем скуповували такі самі облігації в інших біржовиків. І коли наступного дня всі дізналися про перемогу британців, скуплені Ротшильдом облігації шалено злетіли в ціні101.

Технологія завжди розпочинається з користування нею в межах невеликого кола привілейованих людей. Причому дехто з найбільших товстосумів виявляється ще й тим, хто демократизує технології. Таким, скажімо, є Ізраїль Беєр Йосафат, що виріс у Геттінгені на початку ХІХ століття. Він працював службовцем у банку свого дядька й вивчав там хитросплетіння фінансової системи. Далі Йосафат емігрував у Лондон, тут змінив своє ім’я та прізвище на Пол Джуліус Ройтер. Якось йому на думку спала ідея розмістити поштових голубів там, де закінчувалися телеграфні лінії, що якраз починали обплутувати Європу. Голуби Ройтера несли відомості про ціни на час закриття Паризької фондової біржі з Брюсселя до Аахена, приблизно на півтори сотні кілометрів. Ці птахи були прудкіші за вершників і залізницю102.

Але телеграф з’являвся в багатьох містах, і Ройтер почав доносити інформацію про ціни уже не на багатокілометрові відстані, а від одного міського кварталу до іншого. Гаслом для нього стало «Стеж за новинами» — актуальним воно є й донині, уже для тієї глобальної мережі, на яку перетворилася інформаційна агенція Reuters. У міру того як розширювався спектр послуг, які надає Reuters та їй подібні, розрив між рівнем поінформованості найбільших багатіїв та решти суспільства скорочувався. Навіть узявши для прикладу Spread Networks, можна побачити, що «незасвіченими волокнами» її швидкісної інформаційної лінії користуються десятки споживачів, і це дає перевагу багатьом, а не комусь одному — замість того, аби таку одноосібну перевагу одержали якась велика біржова компанія або великий банк, якби це вони побудували цю лінію і стали її єдиними власниками. Так, справді — висока ціна за користування послугами інформаційної лінії Spread Networks створює бар’єр для багатьох, хто хотів би поборотися з найбільшими електронними брокерами. Водночас навіть доступність такого рівня, як на лінії, — і та вже забезпечує більш демократичну ситуацію порівняно з реаліями Ротшильдових днів, коли тогочасна лінія зв’язку — тобто голубина пошта — на всі 100 % перебувала у власності й ексклюзивному користуванні цього багатія.

Інкубатор швидкості

Після Громадянської війни в США брокерські контори Нью-Йорка забезпечували свою поінформованість про ціни на біржі завдяки гінцям, що бігали від однієї контори до іншої, — ця практика не надто відрізнялася від застосованої Пітерфаєм, коли його прудконогі хлопці протягом дня все доправляли й доправляли на біржу ящички-комп’ютери.

Від 1867 року на Нью-Йоркській фондовій біржі за допомогою телеграфу почали передавати ринкові ціни до машини, що мала видруковувати їх на стрічку-тікер. Перші біржові телеграфні апарати працювали так, наче щойно пробудилися з глибокого сну. «Такі повільні, що навіть бігуни103 могли дивитися на них погордливо», — описує їх сучасна New York Times104.Та все ж таки ці біржові телеграфи були першою на Землі електронною системою передавання інформації, вони започаткували традицію, за якою місцем дебюту нових технологій стала Волл-стрит. Власником першої біржової телеграфної системи була Gold and Stock Telegraph Company, пізніше поглинута Western Union. Ламалися ті машини безперервно. Якось для усунення однієї з найбільш каверзних поломок був викликаний двадцятидворічний механік, який жив у кочегарні Нью-Йоркської фондової біржі. Прововтузившись кілька годин, цей технічно підкутий хлопчина спромігся все виправити — усунувши поломку, що раніше заганяла в глухий кут його старших колег. А роком пізніше той самий механік винайшов новіший, швидший у роботі біржовий телеграфний апарат, і його було встановлено на всіх біржах США. Механіка звали Томас Едісон, і винайдена ним система телеграфних біржових машин застосовувалася протягом цілих шести десятиліть105. Улітку 1929 року, лише за кілька місяців до Біржового краху 1929 року, що став предтечею Великої депресії, Нью-Йоркська фондова біржа та Western Union оголосили про початок виконання програми вартістю 4 мільйони доларів, у межах якої мала відбутися заміна всіх біржових телеграфних апаратів у Сполучених Штатах на новіші.

Учинити інакше, ніж кардинально змінити всю систему одразу, було б несправедливо — адже той, хто й надалі мусив би зчитувати інформацію зі старих телеграфних біржових машин, коли в інших місцях уже стояли б нові, перебував би в невигідному становищі. У реальному житті, однак, нове обладнання доводилося встановлювати все ж таки поетапно, а тому Western Union довелося винайти спосіб, як сповільнювати роботу вже встановленої нової техніки до тієї швидкості, з якою працювали старі телеграфні апарати на біржах — аби не створювати несправедливої переваги тим біржовикам, що мріяли скористатися із ситуації й за допомогою операційної швидкості хутко обскакати решту колег106. А щойно нове обладнання було встановлене, Western Union проголосила, що тарифи за користування системою вона піднімає — а до того, протягом приблизно десятиліття, треба було платити 25 доларів на місяць107. Відтоді ціни за одержання інформації зі швидкістю, яку можуть забезпечити технології, стали стрімко й невпинно зростати — і плата 3 мільйони доларів на рік за ті «незасвічені волокна» на інформаційній лінії Spread Networks стала апофеозом у цьому процесі.

...Не встигло минути й кількох тижнів після завершення будівництва лінії Spread Networks, як поповзли чутки про якусь іще коротшу лінію між Нью-Йорком і Чикаго. Ця байка зринала на популярних фінансових блогах і хакерських форумах, як-от Nuclear Phynance. Стверджувалося, ніби якась компанія веде бурові роботи для прокладання абсолютно прямої лінії від Чикаго до Нью-Йорка, а найкоротшою ця лінія буде тому, що тунель для неї кладеться такий прямий, що навіть не повторює кривизни земної поверхні.

Та хай як пречудово змальовувався той проект, це був цілковитий фейк. «Так, я чув про ту лінію, — каже президент Spread Networks Деніел Спайві і сміється: — Та будемо сподіватися, що в прогнозованому майбутньому такої не зроблять». Але оскільки в потилицю Спайві весь час дихають кванти і хакери, освоєна ним висота ніколи не буде цілковито неприступною. Так, 2011 року компанія Cielo Networks почала вивчати можливості спорудження безпровідної мікрохвильової інформаційної мережі між Чикаго та Нью-Йорком: мікрохвилі ж бо поширюються зі швидкістю світла, і їхній рух не сповільнює рефракція, як це відбувається зі світлом у волоконно-оптичній інформаційній лінії. Загалом цей метод дозволяв зробити час проходження інформації туди й назад ще на чотири мілісекунди меншим порівняно зі швидкістю лінії Spread — а це 13,3 мілісекунди. Однак, на щастя для Spread, виявилося, що на шляху до реального впровадження такої системи стоять величезні бар’єри. Приміром, на переважну більшість частот, які могли би нести необхідний обсяг інформації, слід мати державну ліцензію. Крім того, було невідомо, коли можна одержати доступ до діапазонів таких частот і чи можна взагалі. А при цьому ще й вимальовувалося, що кошти, потрібні для купівлі таких частот, будуть захмарними. Але йшлося тут не про якусь там нестачу грошей у біржовиків — вони просто не бажали опинитися в ролі тих, хто бореться за першість із кимось типу Google чи Microsoft — компаніями, чия кишеня настільки глибока, що в разі потреби могли б відбити бажання змагатися навіть у Волл-стрит. Та й якби ті частоти і вдалось одержати, усе одно ще треба було би забезпечити необхідну умову для проходження мікрохвиль — пряму видимість між ретрансляторами. А якщо так, то Cielo Networks довелося б розміщувати вежі для ретрансляції якомога точніше вздовж уявної ідеальної прямої, що з’єднує Чикаго з Нью-Йорком, у деяких випадках навіть стесуючи для цього гірські вершини. Тобто виконувати завдання, які легкими чи дешевими не назвеш.

Точнісінько так само, як роботу ліній і мереж зв’язку можуть стримувати географічні чинники (принаймні на певний час), робота алгоритму (теж принаймні на певний час) може виявитися скутою через програмне забезпечення, що ним рухає. Стрибки в розвитку програмного забезпечення — зміни у швидкості роботи, розмірах та ефективності — пов’язані між собою наче схід і захід Сонця. Коли ці стрибки стаються, розширюється і сфера застосування алгоритмів. Нині телефон у вашій кишені потужніший за більшість суперкомп’ютерів початку 1980-х — цей маленький прямокутничок є останнім у часі пристроєм, через який алгоритми проникають у наше життя, поширюючи свою владу далеко за межі наших робочих столів і комп’ютерних екранів. Алгоритми у своєму наступі колись не спинилися на величезних, розміром з кімнату машинах для біржових торгів, а тепер не спиняться й на вашому телефоні.

99 Зональний телефонний код 312 мають центральні райони Чикаго. Зональні телефонні коди 212, 646 та 332 — це коди більшості районів Мангеттена, де розташовано Нью-Йоркську фондову біржу. — Прим. пер.

100 Roy Freedman. Introduction to Financial Technology. — New York: Academic Press, 2006.

101 Richard Bookstaber. A Demon of Our Own Design. — New York: John Wiley & Sons, 2011.

102 Freedman. Introduction to Financial Technology.

103 Спеціальні працівники, які розносили біржові новини до появи телеграфу. — Прим. пер.

104 John H. Allan. Stock Exchange Gets New Ticker // New York Times. — October 24. — 1963.

105 Там само.

106 Exchange to Rush New Ticker System // New York Times. — August 11. — 1929.

107 High-Speed Stock Tickers to Call for Rise in Rental // New York Times. — March 2. — 1930.

5. Обіграна система

У 1989 році IBM дала добро кільком ученим на початок розробки машини, офіційно проголошеним призначенням якої було перевершити найкращих шахістів світу. Це творіння, як багато хто добре пам’ятає, називалося Deep Blue. На світанку своєї могутності і слави у 1997 році — коли вона перемогла гросмейстера Гаррі Каспарова — Deep Blue важила 1,4 тонни, її функціонування забезпечувала паралельна робота 256 процесорів, і це давало змогу аналізувати 200 мільйонів різних шахових комбінацій на секунду. Каспаров же аналізував лише три комбінації на секунду108 . Newsweek повідомляв про цей шаховий поєдинок як про «Останній рубіж людського мозку».

Вишуканості в перемозі Deep Blue було не надто багато. Це була ситуація, коли супротивника подолано всього лише за рахунок потужнішого озброєння. Адже під час шахової партії комп’ютер досліджував практично всі варіанти розвитку подій, що відкривалися після кожного конкретного ходу. Причому оцінювалися всі ходи, які можна було зробити — незалежно від того, корисною чи, навпаки, нерозумною була би та чи інша потенційна дія. Далі комп’ютерний бот аналізував, які можливості після такого ходу відкриваються перед опонентом, далі — які перед ним самим, далі — знову перед опонентом і знову перед ним самим — і так далі. У результаті бот витворював розлогу матрицю ходів, у хитросплетіннях якої фігурували мільйони можливих варіантів розвитку гри. І він, Deep Blue, був створений так, щоб давати цьому раду.

Аби побудувати, скажімо по-простому, бота, здатного просто грати в шахи, великому колективу вчених знадобилися роки. А тепер питання стояло так: чи можна, з огляду на успіх Deep Blue, чекати появи ботів, спроможних занурюватися в царини, де потрібними є тонкощі, нюанси й застосування передусім тих чинників, дія яких не вимірюється кількісними показниками і які є складовими людської інтуїції?.. Річ у тому, що в шахах уся інформація лежить як на долоні й кожна сторона може її бачити. У механізмі шахової гри немає нічого не відомого, і це зробило шахову дошку ідеальним полем для наступу алгоритму. Однак виявилося, що навіть у шахи ввести алгоритм непросто. А якщо так, то алгоритмічна перемога над найдосконалішими гравцями, наприклад, у покер — де є такі глибоко людські й не вимірювані кількісно елементи, як блеф, колл і фолд, — виглядала нереальною. З іншого боку, за роки, які минули від перемоги Deep Blue, стало зрозумілим: алгоритми й надалі опановуватимуть професії та види занять, де місце знайдеться, як ми завжди були того певні, тільки для людини...

...Щойно настав 2011 рік, як найновіше на той час творіння IBM під назвою Watson обскакало всіх учасників ігрового шоу Jeopardy!, серед яких був і Кен Дженнінгз — найуспішніший гравець за всю історію цього шоу. Те, з якою швидкістю та інтелектуальною легкістю комп’ютерний бот аналізував запитання, поставлені за принципом випадковості, як блискавично він ознайомлювався з масивами необроблених даних і давав відповіді, вражало. І якщо шахи є грою, що ведеться на дошці із чітко визначеними межами й де існують чіткі правила, то Jeopardy! є грою хаотичною, веденою кожним на власний розсуд, та ще й такою, де практично нічого не може тебе зорієнтувати щодо змісту чи характеру майбутніх запитань — а їх тобі можуть поставити з гумором, у вигляді каламбуру чи іронічно. Отож IBM, аби її творіння могло з усім цим упоратися, закачала в нього 200 мільйонів сторінок контенту й установила дисководи, що мали чотири терабайти пам’яті, — зчитування з них відбувалося за допомогою 2800 процесорних ядер (у найновішого комп’ютера Apple, яким я користувався для написання цієї книжки, їх два), а підтримувався процес 16 терабайтами оперативної пам’яті. Працюючи, Watson нагрівався так, що для охолодження його десяти серверних шаф, якими була заповнена ціла кімната в адміністративному корпусі IBM у Йорктаун-гайтс, потрібні були дві холодильні установки. І вся ця хитромудра споруда була створена з єдиною метою — забезпечувати роботу алгоритму, що формулював відповіді комп’ютера на основі шести мільйонів логічних правил. Але навіть маючи такі здібності, Watson усе ж не міг грати у покер з маститими гравцями. Тут доречно буде сказати, що на Волл-стрит покер завжди викликав захват — адже ця гра значною мірою репрезентує людське життя в мініатюрі. Для покеру гравцеві потрібно мати дві головні риси, які на Волл-стрит належать до найбільш поціновуваних, — хист до ефектної бравади та вміння швидко аналізувати. Про одержимість акул фондового ринку цією грою складають легенди. А подією, що засвідчує захоплення покером з боку найвидатніших біржовиків-хакерів світу, є Нічний турнір Волл-стрит з покеру. Це змагання стало елітарним, і в його поєдинках сходяться такі люди, як Пітер Мюллер, що вибудував алгоритмічну торгівлю Morgan Stanley, і Кен Ґріффін — мільярдер і керівник хеджового фонду із Чикаго. Ґріффін став переможцем у турнірі 2006 року, але як дуже досвідчений гравець зарекомендував себе раніше — зокрема взявши участь у Світовому турнірі з покеру й вигравши там 100 000 доларів. Серед гравців у покер з Волл-стрит можна побачити й Девіда Айнгорна — керівника Greenlight Capital. Айнгорн посів вісімнадцяте місце у Світовій серії покеру 2009 року, забравши додому приз розміром 679 730 доларів. Чи не для кожного з нас це шалена купа грошей — але точно не для нього, успішного засновника хеджового фонду109. А ось іще кращий результат — на тій-таки Світовій серії покеру 2009 року начальник департаменту корпоративних стратегій Bear Stearns (нині її вже не існує) Стівен Біґляйтер виграв 1,6 мільйона доларів. Покер привернув увагу Волл-стрит завдяки сплеску своєї популярності, апофеозом якої став призовий фонд обсягом 64 мільйони доларів на Світовій серії покеру 2011 року.

Невід’ємними атрибутами покеру, як і фондового ринку, є парирування ударів, обманні маневри, метикуваті гравці, тупоголові гравці, інсайдерська інформація, а серед тисяч інших чинників — ще й людська ірраціональність, що може проявитися щомиті й стерегтися якої треба весь час. Отож немає нічого дивного в тому, що ця найприбутковіша у світі картярська гра викликала бійцівський азарт в одного професора-кібернетика, який раніше підкорив складні фінансові ринки за допомогою алгоритмів, що були найпередовішими з усіх, коли-небудь сконструйованих. Тим професором-кібернетиком був Туомас Сандгольм з Університету Карнеґі-Меллон — промарудившись майже десятиліття, він таки витворив алгоритм, що нині викликає жах навіть у найкращих у світі гравців у покер.

Створення алгоритму, що міг би успішно змагатися з найдосконалішими картярами світу, — завдання не з простих. Тут потрібно не тільки навчити алгоритм аналізувати дані, беручи за основу обставини, за яких певна комбінація карт візьме гору над іншою — треба ще й наділити алгоритм людськими властивостями. Адже домогтися перемоги у великому покері неможливо, якщо у грі ти лише робитимеш ставку на її найбільш імовірний результат, аби мінімізувати ризик. Така стратегія може виявитися дієвою у грі в блекджек (як це продемонстрували студенти Массачусетського технологічного інституту, зумівши розкрутити Лас-Веґас на мільйонні суми), а от покер — потребує витонченіших підходів. Для гри в покер на найвищому рівні людина чи алгоритм мають бути добре здатними приховати наявність у себе доброї карти за допомогою малих ставок, а в певних випадках діяти навпаки — робити високі ставки при поганих розклáдах — аби продемонструвати свою начебто силу і змусити запанікувати інших учасників гри. Гравець у покер, людина він чи машина, мусить знати, як, маючи на руках слабку карту, вплинути на ставки за допомогою лімпу110, аби мати шанс на нетривіальну, а тому приголомшливу для суперника могутню руку — приміром, на фул-хаус із шісток та двійок. Звісно ж, ніякі із зазначених вище стратегій не можна використовувати паралельно. Тому досвідчений картяр спостерігатиме за іншими гравцями, аби вловити момент, коли треба вдатися до блефу, коли — до лімпування, а коли слід поводитися демонстративно. А якщо це гравець світового класу, то перше, що він має знати, — як із вигодою для себе використовувати людську психологію. На своєму найвищому рівні покер — це найбільш витончена й найбільш людська гра з усіх коли-небудь сущих. І, щоб сотворити бота, спроможного потягатися з покерними профі, Сандгольмові треба було переконструювати який-небудь алгоритм, покликаний нападати на суперника просто в лоб так, щоб він, подібно до брутфорс-атаки111, перебирав мільйони комбінацій за секунду (так робив Deep Blue) і при цьому був елегантною машиною, спроможною наслідувати людину в її підступності й лукавстві та ефективно відчувати раціональні (а часом — ірраціональні) стратегії суперника-людини. І якщо бот зміг би позмагатися з людиною в цій грі і вийти переможцем, тоді майже не лишилося б речей, непідвладних йому.

Витворити підступність за допомогою коду

Сандгольм є фахівцем з питань теорії ігор — цей розділ математики вивчає складні проблеми, де фігурують невідомі змінні величини та різні сторони з неоднаковими інтересами. Теорія ігор дозволила цьому науковцеві вибудувати покерні алгоритми, рішення яких усувають посталу проблему тільки частково. «Бо якщо в покері ви намагатиметеся контролювати буквально кожен змінний чинник, то швидко втрапите в халепу», — коментує Сандгольм.

Далі він пояснює таке. Якщо в шахах змінні характеристики кожного чинника відомі кожному, то в покері гравцю відомі лише ті карти, що в нього на руках, а також розкриті карти, що лежать на столі (якщо такі є). А в решті такий гравець має покладатися на власну інтуїцію, своє знання супротивника та його реакцій, а також на вміння розпізнавати за обличчями та рухами рук інших гравців, коли ті блефують, а коли й справді мають добру карту на руках. Покерний бот читати по обличчях не може (принаймні поки що), тож аби ефективно грати проти досвідчених суперників, він мусить навчитися блефувати, змушувати до блефу інших гравців, а також вчасно скидати в пас у разі, коли виникає ймовірність, що суперник має дуже добру карту.

Сандгольм розмовляє з ледь помітним акцентом — він народився й виріс у Фінляндії й схожий на вікінга-завойовника: у нього рудувате волосся, високі вилиці та ямочка на підборідді. Свій перший комерційний алгоритм він сконструював у 1990 році — це була автоматизована платформа для тих, хто хоче здійснити спільну автомобільну поїздку з людиною, яка сидить за кермом власної машини. Тут потенційний пасажир мав змогу повідомити про потрібний йому маршрут поїздки, а потенційні водії, що могли підвезти його, — назвати свою ціну. А оскільки кожен такий потенційний пасажир мав запропонувати окремий варіант потрібного йому маршруту для кожного окремого потенційного водія, це був такий непростий ринок, що дати йому раду міг лише дуже добрий алгоритм. І Сандгольмова «експедиція» в царину спільного користування автомобілями врешті-решт виявилася невдалою: ринок поводився не так, як на те розраховував бот. Виявилося, приміром, що деякі людські істоти раді підвезти когось лише за якийсь долар-другий, у той час як інші правлять значно вищу ціну. Алгоритм розцінював її як ірраціональність, а ті люди — як винагороду за порушення свого інтимного простору іншою людиною під час поїздки.

Набуваючи дедалі більшого досвіду у сфері складних транзакцій, Сандгольм ставав усе вправнішим у моделюванні людської поведінки і зокрема тих численних і дуже різних методів ухвалення рішень, які застосовує людина. Він написав алгоритми, що, діючи на основі положень теорії ігор, узгоджують різні питання на ринках, де фігурують тисячі або навіть мільйони різних можливих варіантів рішення. Наприклад, коли компанія General Mills прагне убезпечити себе на випадок різких стрибків цін на зернові, то варіантів зробити це існують тисячі — від купівлі певних опціонів кол і до розміщення на товарних біржах Нью-Йорка або Чикаго біржових заявок зі ставкою на можливе підвищення цін або сліпих (безадресних) біржових заявок. Який варіант рішення тут буде врешті вибрано, залежить від тисячі чинників — від погоди у Північній Америці та Азії до напрямку руху фондового ринку, домінантної відсоткової ставки чи загрози знищення врожаю комахами або внаслідок посухи. Правильна біржова заявка, зроблена у правильний час, дасть змогу General Mills зекономити мільйони доларів. Однак річ у тому, що є багато необхідних для такої правильності змінних чинників, точні характеристики яких не відомі. Деякі з таких можна прогнозувати кількісно (хоча й не абсолютно точно), як-от погоду. Однак інші змінні чинники — на кшталт того, як біржовики відреагують на певні події чи як решта покупців зерна убезпечуватимуть себе від можливих збитків, — уже залежать від того, у чому такі ринкові гравці вбачатимуть свій інтерес. Теорія ігор допомагає вгадати саме його.

Коли на якомусь ринку діє так багато тих, хто подає заявки і грає на ньому, загальний напрямок руху цін врешті визначить сумарна спрямованість їхніх дій. При цьому кожна із цих сторін діятиме виходячи зі свого інтересу в тому вигляді, як вона його розуміє. У теорії ігор застосовуються матриці з тисячами, а часом навіть мільйонами вузлових елементів, кожен з яких репрезентує рішення і спричинені ними дії кожного з гравців, а також винагороду, яку гравець сподівається дістати внаслідок таких дій. Якщо ринок є комплексним, то кожне рішення гравця позначається на тому, які рішення та способи дій зможуть обирати інші гравці. Отож Сандгольм урешті-решт заснував компанію Combinet — вона створювала програмне забезпечення, що працювало на основі теорії ігор і допомагало компаніям давати собі раду на будь-якого роду комплексних ринках. У 2010 році Сандгольм продав Combinet (на той час там було вже 130 працівників) одному з приватних інвестиційних фондів.

Про таємниці покеру Сандгольмові розповіли його колеги-професори з Університету Карнеґі-Меллон. Сталося це у 2004 році — у часи, коли він їздив по всій країні й вирішував проблеми своїх клієнтів за допомогою теорії ігор. Сандгольму спало на думку, що алгоритм, який працює на основі цієї теорії, може стати помічним у стратегічних іграх людей. Зокрема в покері, де фігурують змінні величини з невідомими значеннями. У 2005 році Сандгольм та інші професори Університету Карнеґі-Меллон застосували теорію ігор для написання алгоритму, який виграв змагання з такого різновиду покеру, як род-айлендський холдем — тут від кожного учасника грають лише три карти, а не п’ять. Комп’ютерний робот виявився таким майстерним, що завадити йому не змогли навіть найпрофесійніші гравці. Та все ж род-айлендський холдем — це маленька гра для маленького штату, і вона є значно простішою, ніж техаський холдем — найпопулярніший різновид покеру для гри з високими ставками. І якщо в род-айлендському покері налічується приблизно 1,3 мільярда ймовірних ситуацій (які мав аналізувати алгоритм Сандгольма)112, то в техаському холдемі, як полюбляє підкреслювати професор, таких ситуацій стільки, скільки атомів у Всесвіті.

У техаському варіанті покеру гравці отримують по дві закриті карти суто для себе й не розкривають їх ні перед ким. Далі після роздачі на столі опиняється ще п’ять карт. Кожен з учасників формує для себе покерну руку з п’яти карт — добір яких він має здійснити на власний розсуд, вибираючи з-поміж двох карт, що були роздані суто йому, та ще з тих п’ятьох на столі. За своєю природою покер є особливо доброю грою для тих, хто вміє «читати» суперника. Вони знають, що, скажімо, гравець із рукою, де є два королі, перебуватиме на емоційному підйомі та робитиме великі ставки — однак лише доти, доки після чергової роздачі, лицьовою стороною догори, на столі не з’явиться туз. Після такої появи інший гравець за тим самим столом може піти на хитрість — маючи карти, близькі до геть нікудишніх, він вдасться до блефу й робитиме високі ставки так, наче ще один туз із колоди перебуває саме в нього. У результаті гравець із королями на руках поведеться на ці високі ставки — почне думати, що проти нього грають парою з двома тузами, і скине в пас.

А от найкращий гравець поводитиметься інакше — маючи сильну карту, він чергуватиме демонстративну гру з тихою й час від часу блефуватиме, маючи слабку карту. Для такої поведінки гравцеві мають бути притаманні два добре розвинутих уміння: «бачити людей наскрізь» і точно розгледіти, які розклáди можуть забезпечити для нього переможну комбінацію карт. Ось чому так складно створити комп’ютерного робота, що став би гравцем у покер світового класу — адже алгоритми зазвичай не надто спроможні передбачати прояви людської ірраціональності, аналізувати їх або успішно грати на них. Алгоритм діє за принципом лінійності, тож великі ставки для блефування, коли за покерним столом сидить багато людей, а в тебе на руках тільки сімки та двійки (це найгірша комбінація карт у покерній руці), розцінює як безглуздя. Між тим для гравця-профі це манера гри, яку за певних ситуацій якраз і треба застосовувати. І цей непередбачуваний аспект людської натури якраз і робить покер сферою, де успішно «вести свою гру» творець алгоритмів може лише тоді, коли він — елітарний програміст.

...Заглибившись у проблему покеру в 2004 році й відтоді присвячуючи їй роки свого життя, Сандгольм невдовзі зустрів однодумців. Алгоритмів, кращих ніж у нього, ніхто із цих людей не мав, окрім хіба колег із Групи дослідження комп’ютерного покеру при Альбертському університеті, які лупали сю покерну скалу вже два десятиліття. Між Сандгольмовим університетом Карнеґі-Меллон та цією групою при Альбертському університеті розгорнулося дружнє суперництво. Станом на 2011 рік Сандгольмів алгоритм у змаганнях остаточно перевершив творіння Альбертського університету — даючи йому перцю два роки із трьох поспіль. А на початку 2012 року комп’ютерний робот Сандгольма переміг усіх тих гравців-людей (а були там і профі), з якими йому безпосередньо довелося стати на герць у грі в лімітний покер (де існує верхня межа ставки). Однак цей самий бот дещо поступається найкращим гравцям світу у випадку гри в безлімітний покер або гри з великою кількістю гравців в одному раунді (понад чотири). У таких масштабних іграх бот частіше виявляється збитим з пантелику діями людини, коли на стартовому етапі гри вона із доброго дива, маючи погану комбінацію карт на руках, раптом починає блефувати і в результаті не раз здобуває сильну карту, що стає рятівною наприкінці раунду. Коли участь у грі бере значна кількість людей, вищою стає ймовірність, що хто-небудь із них сформує собі потужну покерну руку на четвертій чи п’ятій роздачі карт. Там, де учасниками ігрового раунду є багато людей — тобто істот, щомиті здатних на нераціональний вчинок, — алгоритмічного замінника широкому досвіду та інтуїції немає. Поки що. Але з огляду на динаміку, з якою Сандгольму досі вдавалося рухатися вперед, привід занепокоїтися в покерних профі є. Година, коли гряде непереможна машина, здатна здійснити в покері те, що Deep Blue зробив у світі шахів, наближається. Сандгольмів покерний проект крок за кроком розкриває масу таємниць, демонструючи дедалі ширші можливості для розуміння того, як і коли людина з її лукавством доходить позірно нерозважливих рішень з метою досягнення малоймовірного результату — як-от блефування з метою змусити гравця, що має пару з двома королями на руках, до скидання в пас. Зрозуміти дію механізмів, що спонукають людину робити, здавалося б, ірраціональний вибір і вважати, що це в її інтересах, — одне з останніх завдань, із якими лишилося впоратись алгоритмам. Якщо вони вмітимуть відчувати дію ірраціональних чинників під час гри в покер, на якомусь ринку чи просто в щоденних життєвих ситуаціях — будуть урятованими гроші та людські життя. Керуючись цими мотивами, партнер Сандгольма в покерному проекті Ендрю Ґріплін у 2010 році узяв те, що вони із Сандгольмом дізналися про поведінку людини під час гри в покер, і застосував на фондовому ринку після того, як відкрив хеджовий фонд. Фонд у своїй роботі використовує алгоритм, запрограмований поводитися подібно до гравця у покер — тобто не давати іншим зрозуміти стратегію своїх дій.

Ігри фізичного характеру

Ще задовго до того, як покер став улюбленою грою акул біржових фондів і дедалі численніших квантів на Волл-стрит, були ставки на спорт. Аби робити ставки було легше, є спеціалізовані заклади, зокрема й фондові біржі. І ставки тут завжди робляться щодо значно ширшого кола фінансових інструментів, ніж офіційний їх перелік. Іноді кількість операцій зі сторонніми інструментами буває більшою, ніж операцій з активами, офіційно передбаченими для торгів. Коли наприкінці 1990-х я навчався у ВНЗ (а то були часи, коли ще не можна було з легкістю робити спортивні ставки через іноземні веб-сайти), один з моїх товаришів по кімнаті збирав наші прогнози щодо результатів першорядних спортивних змагань і розміщував їх на Чиказькій товарній біржі як біржові заявки — з допомогою приятеля, який там працював. Такий азартний дух було перетворено на програму дій для комп’ютерного робота, що нині мешкає в Лас-Веґасі у казино M Resort Spa — закладі, що спеціалізується на новому типі ставок на спорт. У його основі лежить модель цілодобових біржових торгів. Власником казино є Cantor Fitzgerald — компанія фінансових послуг з Волл-стрит. Тут переконані, що їхній алгоритм здатен точно визначати шанси на перемогу чи не в кожній спортивній події і в будь-який її момент — аж до того, чи буде результативним найближчий триочковий кидок у баскетболі. Охочому зробити ставку в M Resort Spa дають планшет із сенсорним екраном, з яким можна ходити по казино, поки по телевізору показують спортивні змагання. Казино дозволяє робити ставки практично на все — чи успішно вдарить беттер своєю битою у бейсбольній грі під час найближчої подачі, чи стане наступним епізодом футбольного матчу нереалізована подача тощо. Інформація про шанси оновлюється щосекунди. Для тих, хто робить ставки в баскетболі, — вісім разів на хвилину. Керує цим шаленством алгоритм на ймення Мідас — а водночас він іще й жонглює інформацією про десятки матчів і сотні ситуацій у них. Цей алгоритм Cantor Fitzgerald створила на основі досвіду і знань, накопичених за десятки років своєї діяльності на Волл-стрит, — це та сама спритна фірма, що першою спромоглася запровадити в себе тотальну електронну торгівлю облігаціями. Свої операції Мідас здійснює з великого серверного приміщення, розташованого за кілька кілометрів на північ від Лас-Веґас-стріп113. Аби здобути дані, потрібні для інформаційного наповнення алгоритму Мідас, Cantor Fitzgerald придбала компанію Las Vegas Sports Consultants — фірму-букмекера, що відслідковувала спортивні матчі від 1982 року. Статистичні дані цієї фірми за майже тридцять років, а також інформація про результати та рахунок матчів за цей самий час були вкладені просто в Мідасові мізки — так, як Cantor Fitzgerald та інші на Волл-стрит роблять у процесі створення своїх алгоритмів для роботи на біржі.

Сфера спортивних прогнозів і ставок на спорт довго була колискою інтуїції, а також цариною, де казино оголошували прогнози залежно від того, які ставки роблять їхні клієнти. Наприклад, якщо суми ставок від переконаних у тому, що переможуть Giants, перевищували надходження від тих, хто вважав майбутніми звитяжцями Patriots, букмекери Лас-Веґаса відкориговували свій прогноз так, аби додати привабливості ставкам на Patriots. Бо однакові суми ставок на обох суперників мінімізують ризики для букмекерської контори й гарантують їй 10 % від загальної суми ставок — гроші, які клієнти називають «наваром». Хоча тут треба сказати, що однакові ставки на обох суперників здебільшого не дають справжніх грошей: той, хто поставив на переможну команду, одержує лише якихось додаткових дев’яносто центів на кожен поставлений ним долар, а решта десять центів іде як «навар» конторі-букмекеру. Однак Cantor Fitzgerald хоче мати більше. Тому її казино M Resort Spa не боїться вряди-годи піти на фінансовий ризик у ставках на спорт — звісно ж, якщо бот уважатиме цей ризик виправданим. Cantor Fitzgerald з її командою з п’ятнадцяти хакерів і ботом Мідасом уважає, що ця букмекерська контора може стати найпершою в Лас-Веґасі. Для цього знадобляться роки, але те, що M Resort Spa та її тоталізатор, де ставки на спорт робляться за тим самим принципом, що й ставки на фондовій біржі, здатні привабити й більше не відпустити — це поза сумнівом. І якщо казино M Resort Spa здобуде успіх, тоді слід буде чекати, що й Harrah’s, MGM, Caesars і решта казино на Лас-Веґас-стріп кинуться наймати найкращих хакерів, яких тільки зможуть відшукати.

Алгоритм як агент ЦРУ

Можливо, для вас і круто вчергове розгорнути додаток на власному айфоні чи андроїді, де алгоритм послуговується теорією ігор для пропонування стратегій, і погратися в Clue, але річ у тому, що неабиякі напрацювання Сандгольма в царині гри в покер відкривають для алгоритмів шлях до вирішення незліченної кількості інших, куди важливіших за ігрові проблем — тих, якими в буквальному сенсі визначаються питання життя і смерті. Скажімо, у покері складно ухвалювати рішення через те, що не знаєш, якої стратегії дотримується інший гравець або які карти в нього на руках, — і такого ж роду невідомість створює проблеми для силовиків США у справі полювання на терористів чи розподілу ресурсів для виконання завдань у царині оборони. Крім того, це ще й причина, чому боротьба з тероризмом так дорого обходиться державі. Зарадити цьому якраз і допомагає теорія ігор, покладена в основу дії алгоритмів. Так, Сандгольмів покерний бот надихнув Мілінда Тамбе вдатися до використання алгоритмів для розробки способів боротьби з тероризмом. Використавши кілька Сандгольмових стратегій, яких дотримується його покерний бот, Тамб розробив алгоритм для міжнародного аеропорту Лос-Анджелеса — він створює ефективну й ґрунтовану на довільності систему нагляду за територією, максимально придатну для протидії здійсненню терактів. Алгоритм запрограмований аналізувати, який спосіб дій терорист може вважати найкращим, якщо має на меті завдати шкоди через руйнування, смерть і хаос в аеропорту, а далі, знову-таки на основі змодельованого способу мислення терориста, вирішити, як відвернути терористичну атаку. Лос-анджелеський аеропорт розпочав використання такого алгоритму 2007 року. І федеральний уряд був так вражений результатами, що попросив доктора Тамба створити бота, який директивно визначав би маршрути патрулювання для працівників Адміністрації транспортної безпеки по всій країні. У 2011 році випробування іншої, але дуже схожої версії цього бота розпочав аеропорт Пітсбурга. Крім того, Адміністрація транспортної безпеки впровадила комп’ютерну програму з питань таємного розміщення озброєних силовиків-охоронців на борту літака, а також організації обходів силами патрульних груп із собаками, навченими виявляти вибухові пристрої та речовини. Результати цих заходів ще більше підштовхнули розробку комп’ютерних роботів-ботів, покликаних із часом запропонувати кардинально нові підходи та рішення для таких охоплених війною регіонів, як Афганістан, — де слід зменшувати перспективу потрапити в пастку під час пересування конвоїв, облаштування тимчасових баз і тактичних дій.

Але ще навіть до того, як алгоритми, побудовані на основі теорії ігор, стали охороняти аеропорти й керувати патрулями, вони зробили залежними від себе ЦРУ — у ролі висококваліфікованих аналітиків у царині розвідки. Коли завершилася «холодна війна», настав кінець комунізму й розпочалися 1990-ті, було два роки, упродовж яких американські розвідники ставали мало не приятелями російських і співпрацювали з ними тісно як ніколи від часів Другої світової війни. Те, що обидві країни в той час не мали одна від одної секретів, — це навряд, але було очевидним, що вони негласно зробили паузу у своїй «шаховій партії» тривалістю в півстоліття. Протягом цього короткого відтинку часу ЦРУ і те, що навіть в англомовних країнах відоме під російською абревіатурою КДБ, вели між собою щирі дискусії та ділилися інформацією й методиками ведення розвідки. І ось коли американці розповіли росіянам про одну річ, ті виявилися вкрай заінтригованими. Ішлося про складний алгоритм, що, працюючи на основі теорії ігор, спрогнозував якраз такий розпад Радянського Союзу, який реально й стався: унаслідок антигорбачовської змови, що зазнала невдачі. Цей алгоритм створив Брюс Буено де Мескіта — професор політології Нью-Йоркського університету і старший науковий співробітник Інституту Гувера у Стенфорді. Коли Мескіта був студентом-старшокурсником і вивчав політологічні науки в Мічиганському університеті, він натрапив на книжку Вільяма Райкера «Теорія політичних коаліцій», де теорію ігор було використано як платформу для прогнозування в політиці. Студент захопився цією ідеєю й перевірив за допомогою власних обчислень. Незабаром він уже мав методики, кращі, ніж у Райкера. А на середину 1980-х став найкращим у світі творцем алгоритмів з прогнозування подій.

Спроба спрогнозувати, які наслідки породить складна політична ситуація (скажімо, суперечки серед іранського керівництва, чи потрібно й надалі будь-якою ціною розвивати виробництво ядерної зброї) потребує аналізу тисяч чинників. Пересічний коментатор Fox News чи CNN проаналізує все, що йому відомо про ситуацію, увімкне власну інтуїцію, пригадає аналогічні події минулого, а далі видасть свій прогноз. Схожим чином працюють аналітики ЦРУ — лише аналізуючи більше інформації, ніж телевізійний коментатор. Однак тут є нюанс — аналітик у царині розвідки часом мусить робити прогнози все-таки по суті.

А от алгоритми, творцем яких є де Мескіта, працюють інакше — тобто значно краще. ЦРУ найняло цього науковця, аби він зробив тисячу сімсот прогнозів політичного та воєнного характеру, які стосуються загальносвітових проблем і різних геополітичних ситуацій. Адже, вивчивши результати роботи де Мескіти майже за два десятиліття і порівнявши їх із напрацюваннями власних аналітиків, ЦРУ дійшло висновку, що професор з його алгоритмами, що приводяться в рух теорєю ігор, видавав правильний прогноз удвічі частіше. Що це означає для аналітиків геополітичного профілю? Добре, що в них є майбутнє на телебаченні, бо їхня роль у справді важливих місцях — ФБР, ЦРУ, АНБ — схоже, слабшає.

«Коли ми покладаємося на інтуїцію, багато чого лишається поза нашою увагою, — коментує Буено де Мескіта. — Але про це нам розповідає математика».

Подібно до комп’ютерних роботів для покеру, алгоритми Буено де Мескіти вміють розгледіти особистий інтерес кожної дійової особи, пов’язаний із наслідками політичних подій в Ірані. Єдиним, із чого виходить алгоритм, є те, що більшість людей робитимуть, просуватимуть і казатимуть речі, покликані забезпечити результат, який вважатимуть найбільш сприятливим для власних інтересів. При цьому дуже актуально, наскільки кожен причетний до певного питання вважатиме його важливим. Приміром, якщо найвищий лідер хотів би домогтися якогось результату, але загалом це питання не має для нього особливої ваги, це дає змогу лідерам нижчого рангу (якщо це питання є важливим для них) чинити сильніший вплив. Отже, для приведення алгоритму — прогнозиста з геополітичних питань — у дію все одно потрібні розвіддані, однак лише певного типу. Це має бути інформація, які особи чи групи осіб мають вплив на ухвалення політичних рішень і якого характеру рішення кожна з них вважає для себе оптимальними. Релевантною є й інформація, наскільки впливовою та пробивною є кожна з таких груп чи осіб і — що не менш важливо — наскільки пильну увагу приділяє цьому конкретному питанню кожен із причетних. Річ у тому, що кожен такий причетний прагне забезпечити максимально вигідне для себе рішення та мінімізувати свої можливі втрати на випадок, якщо рішення буде інакшим — а тому дії, які, на його переконання, дозволяють зробити максимум для ухвалення потрібного рішення, якраз і будуть тими, до яких він вдасться.

Може здатися, що це величезний масив розвідувальної інформації, але насправді він менший за ті, які використовує для свого аналізу більшість аналітиків ЦРУ. Розвідслужби витрачають купу грошей лише на те, аби дізнатися, як склалася та чи інша конкретна ситуація. Вони цікавляться кожним учасником процесу, особливостями приватного життя, стосунками з іншими людьми та способами, якими цей учасник посів свій нинішній суспільний щабель. Однак професор де Мескіта стверджує, що такі дані — незначущі, і на підтвердження нагадує про свій алгоритм. «Якщо ви зайдете до кімнати, де відбувається гра у шахи і просто кинете поглядом на шахову дошку, — пояснює де Мескіта, — то швидко зрозумієте, що, найімовірніше, робитиме кожен з учасників далі. А от як вони створили нинішню ситуацію на шаховій дошці — ролі для вас не грає. У реальних ситуаціях воно, у принципі, так само».

Установивши мотиви дій кожного з учасників процесу, рівень впливовості та зацікавленості, ми розв’яжемо руки алгоритму. Це робота, яку має виконати людина, у нашому випадку — в особі де Мескіти. Тому він довгими днями зважує чинники змінного характеру, розглядає учасників процесу і причини, з яких ті зацікавлені у саме такому рішенні, а не інакшому. А далі до праці береться алгоритм....

...Свій алгоритм для випадку з Іраном та ймовірністю того, що ця країна розробить ядерну бомбу, Буено де Мескіта створив у 2009 році. Цей бот зважив кожен чинник — учасник процесу, країна, можливі санкції, рівень іранських учених тощо — і дійшов висновку, що 2014 року в Ірані буде вироблено уран, придатний для озброєнь, — цей факт занепокоїв багатьох. Але разом із тим алгоритм спрогнозував, що Іран не використає цього урану, аби зробити бомбу, а натомість і далі розвиватиме свою ядерну програму як мирну. Бо, як стверджував цей комп’ютерний робот, впливовим людям в Ірані буде достатньо того, що всі знатимуть про спроможність їхньої країни створити ядерно небезпечну речовину і наявність достатніх ресурсів для цього. Просто лідери цієї країни мусять зіставляти бажання мати ядерну зброю з такими вочевидь уже неприємними супутніми наслідками, як санкції, військові удари Ізраїлю та неможливість продавати нафту. Алгоритм, підкреслює його творець Буено де Мескіта, мабуть, узяв до уваги те, що багато з переваг, які дає володіння ядерною зброєю — впливовість, повага довколишнього світу та регіональне лідерство, — майже з таким самим успіхом можна забезпечити, розвиваючи мирну ядерну програму, мати яку міжнародні норми про непоширення ядерної зброї Іранові не забороняють. Такий висновок — а на час написання цих рядків він і далі виглядав коректним — виглядає набагато краще, ніж зроблені більшістю аналітиків ЦРУ та інших.

З того, що алгоритм виявляється кращим за наших експертів, дивуватися не слід. Якось професор Філіп Тетлок з Університету Берклі здійснив дослідження, у межах якого було проанкетовано дві тисячі політичних експертів — кожного просили визначити ймовірність виникнення певних подій у царині, що належала до сфери його компетенції. Паралельно Тетлок, аби одержати матеріал для порівняння, визначив імовірність виникнення цих самих подій, застосувавши так званий випадковий процес. Коли минули роки, науковець порівняв результати обох прогнозів і побачив картину, що вселяла розчарування — принаймні результатами роботи так званих експертів. Прогнози, які давали експерти-люди, не були кращими за прогнози, зроблені із застосуванням теорії ймовірностей.

Більшість ЦРУшників прийшли на цю роботу просто зі студентської лави й, оскільки стара методика добору кадрів вимагає, аби аналітик якнайкраще знав закріплений за ним регіон, більшість працівників ЦРУ мають гуманітарну освіту, а не диплом фахівця з науково-технічних дисциплін. З огляду на це наша розвідка концентрує свої зусилля до великої міри на конкретних людях, особливостях їхнього життя та драматичних подіях, якими супроводжується перебування людини при владі. Обговорювати ці речі, можливо, і цікаво, але для прогнозування, що там зрештою вчинить певна людська істота в далекій країні, вони не суттєві. Наша розвідка воліє заглиблюватися в культурні нестикування, релігійні конфлікти та відмінності в поглядах між представниками різних рас, країн чи людей. Однак реальне значення має лише те, що вважають для себе кращим люди чи групи при владі. І це дуже зручно для роботи алгоритмів. Адже якщо можна правильно ідентифікувати ключові фігури та їхні справжні інтереси (і, як правило, це буває можливим) навіть у країні з таким позбавленим відвертості керівництвом, як Іран, тоді кращі прогнози щодо майбутніх дій таких людей нам запропонує алгоритм, а не аналітик-людина.

ЦРУ починає змінювати принципи формування своїх аналітичних груп, але не виключено, що це триватиме довго. Нині ж дістати роботу в ЦРУ нелегко, і критерії, за якими оцінюють кандидатів (школа, середній бал, класичні тести на рівень розумового розвитку), дають передбачуваний результат: засилля випускників Ліги плюща зі Східного узбережжя з гуманітарними дипломами. Претендують на одержання роботи в ЦРУ й найуспішніші випускники з дипломами науково-технічного профілю, але вони часто опиняються в невиграшному становищі з тієї причини, що середній бал у них зазвичай буває нижчим — і це тенденція, однакова для всіх наших університетів. До всього, не дивно, що люди певного виховання, з певною освітою тощо зазвичай виявляють прихильність до тих, у кого приблизно таке саме резюме, як їхнє, і не приймають концептуальних підходів, які можуть прийти на заміну їхнім власним у ЦРУ — організації, що належить до однієї з наймогутніших у світі. Адже людина, як стверджує теорія ігор, майже завжди чинить те, що вважає найбільш відповідним своєму інтересу. Та все ж надійні дані, зібрані за двадцять років, можуть зруйнувати навіть найстійкішу догму. Бо в тому ж таки ЦРУ (як і в Міністерстві оборони), є люди, які вже тривалий час твердять: комп’ютерним роботам на зовнішньополітичній кухні Вашингтона потрібно відвести значно вагомішу роль. Найвпливовішим з таких є Ендрю Маршалл — у 2012 році йому було вже вісімдесят дев’ять, але він і далі працював у Міноборони на посаді директора Управління загальних оцінок. Цю посаду Маршалл обійняв ще в часи президентства Ніксона й не полишав її при кожному з наступних президентів, а гарячим прихильником алгоритмів він є тому, що закінчив Чиказький університет — осередок, що славиться своєю пильною увагою до кількісних методів досліджень.

...Коли у світовій політиці сталася подія, що змела старі порядки, — Арабська весна, згадуваному вже професору Буено де Мескіті теж було що сказати. 5 травня 2010 року під час виступу перед вузьким колом людей він заявив, що його алгоритми передрікають скинення президента Єгипту Хосні Мубарака протягом року — і 11 листопада 2010 року так воно й сталося. А на широкий загал цього свого прогнозу де Мескіта так ніколи й не виніс, бо після того камерного виступу люди в аудиторії відразу ж запропонували йому контракт і звеліли підписати угоду про нерозголошення. Але хто це зробив і чому? Якщо ви ще не вгадали — підкажемо. То була велика інвестиційна компанія з Волл-стрит, про яку вам, мабуть, уже доводилося чути. Але для чого їй це було потрібно? А для того, щоб здійснити оборудку століття114.

Для алгоритму в коханні та бейсболі правильним є все

Поразка, якої Гаррі Каспаров зазнав у шаховій партії з ботом Deep Blue, спонукала вже покійного нині письменника та іскрометного дотепника-актора Джорджа Плімптона назвати ідею майбутньої навали алгоритмів безглуздою. Свого часу Плімптон сам зіграв з Каспаровим, але до перемоги Deep Blue поставився байдуже. «Це дуже високоспеціалізована машина, — коментував Плімптон — Через довгі роки може статися, що машини, можливо, і могтимуть робити щось іще. Однак що саме — зараз точно не скажу. Керувати баскетбольною командою — не зможуть. Порадити щось у нещасному шлюбі — теж. Нічого такого вони робити не зможуть»115.

Однак уже навіть за час, який йому лишалося прожити, Плімтон став свідком навали поведених на статистиці диваків у сферу бейсболу. Деякі методи цих мисливців за бейсбольними талантами, що застосовують алгоритми для пошуку гравців серед перспективного молодняка в нижчих дивізіонах, добре описані. Уперше ця манера пошуку привернула до себе увагу в часи успіху Біллі Біна, якого у 2003 році Майкл Льюїс зобразив у книжці «Грошобол: як перемогти в нечесній грі». Бін перетворив бейсбольну команду Oakland Athletics на постійного учасника змагань Західного дивізіону Американської ліги, вишукуючи для неї гравців за допомогою якихось загадково нагромаджених статистичних даних замість вдаватися до традиційних — тих, що зазначені на зворотному боці бейсбольних карток. І якщо статистика свідчила, що діяти треба так-то й так-то, Бін саме так і робив — навіть якщо внаслідок цього на поле мала вийти команда, подібна до збірної солянки (читай: з опасистих, низеньких, а часто й бородатих гравців). За сім років, починаючи від 2000 року, Oakland Athletics проходили до фіналу п’ять разів — і це при тому, що витрати на зарплату гравців у них були найнижчими серед усіх команд вищого ешелону. (Для порівняння можна згадати команди з подібними зарплатними витратами з Канзас-сіті та Піттсбурга — ті, що не фігурували на постсезонному етапі від 1985 та 1992 року відповідно).

На пошук перспективних гравців Oakland Athletics надсилає мисливців за талантами, як і раніше, але нині застосовує ще й алгоритми, які полюють на приховані самородки шляхом аналізу найновішої статистики нижчих бейсбольних ліг. Успіх Біна можна було б списати на просте везіння, якби не факт, що він спромігся забезпечити вихід Oakland Athletics на заключну стадію фінальних змагань навіть після того, як команда мусила продати деяких своїх найзірковіших гравців, бо не могла платити їм високу зарплату.

Ще один майстерний прибічник новітніх методів, Тео Епстай, працював із Boston Red Sox і 2004 року привів цю команду до перемоги у Світовій серії (уперше після ста років, що минули від попередньої такої перемоги), а далі забезпечив повторення цього успіху у 2007 році. Тож 2011 року його переманила Chicago Cubs у сподіванні, що він зможе зробити те саме й для неї. Ця команда мала популярність та високооплачуваних гравців, квитки на її матчі продавалися за високою ціною, а проте останнього разу вона ставала переможцем Світової серії ще в 1908 році — в історії бейсболу такий довгий застій є рекордним.

...Формально Плімптон, може, і мав рацію, твердячи, що досі жоден бот іще не керував бейсбольною командою з тренерської лави на полі гри. Але річ у тому, що тут у бота є багато маріонеток-людей, які, на відміну від нього, дорого беруть за свої послуги. Нині дедалі більше бейсбольних тренерів у своїх рішеннях починають покладатися на комп’ютер і старанно відібрану ним статистику. Тому в багатьох клубах рішення про те, який саме пітчер має стати на пітчерську гірку й кидати звідти м’яч, робиться не на основі тренерової інтуїції. Бо то не він, а комп’ютерний робот відстежує, наскільки успішно той чи інший пітчер вміє протистояти хіттерам; інтенсивність участі такого пітчера у грі за останній час; здатність запобігати крадіжкам бази раннером з команди-суперника, затримуючи його на попередній базі; ефективність гри такого пітчера вдома й на виїзді; під час денних ігор порівняно з вечірніми; у грі на трав’яному покритті порівняно із грою на торфовому тощо. І взагалі, бейсбол — це спорт, чи не найкраще придатний для освоєння алгоритмами та вивуджування найпотаємнішої статистики. Але він — не єдина благодатна для цього сфера. Ці методи так само популярні в Національній баскетбольній асоціації. Там дедалі більше розходяться шляхи топ-менеджерів молодшого покоління, які ухвалюють рішення за допомогою алгоритмів (одним з них є Річ Чоу — генеральний менеджер команди Charlotte Bobcats, у якого за плечима — диплом інженера і п’ятирічний досвід роботи в корпорації Boeing), і старою гвардією, що воліє покладатися на власну інтуїцію. У найбільшій пригоді сортування хитромудрої статистики за допомогою комп’ютерних програм стає тоді, коли треба оцінювати гравців середнього ешелону або розпізнавати оборудки. Здавалося б — аби розгледіти елітарних гравців (скажімо, у Кейвіні Дюранті чи Блейку Гріффіні), ніхто не потребує допомоги. А насправді експерт-людина може не звернути уваги навіть на зірок. Для прикладу візьмімо випадок із Джеремі Ліном — першим номером, майбутнє якого в НБА було непевним цілих два роки. Ще навіть станом на лютий 2012 року його перспективи були такими невизначеними, що він ночував на кушетці у помешканні свого брата — студента-медика, що навчався в Нью-Йоркському університеті116. Перед тим Лін грав у студентській баскетбольній команді Гарвардського університету, і після закінчення його було внесено до драфту НБА 2010 року, але тоді Ліна не взяла до себе жодна з команд НБА. Тому він перебивався негарантованими контрактами, епізодично граючи то за одну команду НБА, то за іншу. Його постійно скрізь відраховували зі складу команд, аж поки на початку сезону 2011/2012 він не прилаштувався в New York Knicks. Тут він спершу сидів на лаві запасних, але коли настав лютий 2012 року і низка постійних гравців команди одержала травми, опинився в стартовій п’ятірці і в шести переможних поєдинках поспіль набрав солідну кількість очок: 25, 28, 23, 38, 20 та 27. У четвертому такому поєдинку йому довелося позмагатися з Кобі Браянтом із Los Angeles Lakers. «Якщо подумки повернутися назад, то можна побачити, що високий рівень там був, мабуть, від самого початку — ми просто його не помічали», — розповідав вражений Браянт117.

Але все це помітив алгоритм, що належить баскетбольному аналітику Еду Вайленду — причому ще за два роки до того, як відбулися всі ці події. Алгоритм звернув увагу на відсоток реалізації двохочкових кидків за одну гру, характерний для Ліна в студентські часи (це був дуже високий показник — 0,598), а також статистику, яку обчислює Вайленд. Вона називається RSB40 — у ній відображаються здійснені гравцем підбирання, перехоплення та блокування м’яча за сорок хвилин гри. (Вайленд вважає, що ця статистика є добрим індикатором атлетичних якостей перспективного гравця та його здатності втриматися на рівні НБА). На такій основі алгоритм установив, що потенціал Ліна, якщо брати загалом, дуже нагадує потенціал таких розігруючих захисників, як Аллен Айверсон, Джейсон Кідд, Реджон Рондо, Андре Міллер і Пенні Гардевей. Тобто Лін потрапляв у справді добру компанію. Тож у 2010 році Вайленд, спираючись на висновки свого алгоритму, писав: «Якщо він може майстерно робити такі паси і легко впоратися з розпасуванням, тоді Джеремі Лін достатньо добрий гравець, щоб грати в НБА, і, можливо, зірка»118.

Однак нюанс у тому, що Вайленд — усього лише водій FedEx, який веде блог зі статистикою, а не керівник якоїсь команди НБА чи людина, до якої ці керівники дослухалися б. Тому Ліна через його не надто кремезну статуру й те, що в студентські роки він грав у команді одного з університетів Ліги плюща (які зовсім не є кузнею кадрів для команд НБА), більше не вносили до драфту і взагалі не помічали. Аж до лютого 2012 року йому навіть не давали серйозно пограти на полі. Між тим навіть у не найпродуктивніші свої періоди Лін у середньому за одну гру набирав по 14 очок та 6 пасів, що закінчувалися вдалим кидком, — і це був солідний результат як на гравця, що не фігурує у драфтах і чий досвід гри в ролі професіонала є невеликим. Отже, не застосувавши алгоритмів, запрограмованих на аналіз статистичних даних, не можна було й побачити, що десь у куточку сидить собі Лін і чекає, поки хтось відкриє його таланти.

Якщо у найвищих бейсбольних ешелонах меткі хлопці, які знають ціну статистиці й штурмують масиви даних, стали брати гору років п’ятнадцять тому, то початком застосування алгоритмів у любовних справах можна назвати 1965 рік — час, коли молодий бухгалтер Льюїс Алтфест і його приятель Роберт Росс, програміст з IBM, створили «Проект ТАКТ» (Technical Automated Compatibility Testing)119. То була перша комерційна служба знайомств, яка діяла цілковито на основі аналізу даних, — хоча роком раніше діяла ще одна подібна служба, Operation Match, але тільки для студентів Гарварду. Що ж стосується «Проекту ТАКТ», то користатися його послугами могли мешканці Нью-Йорка — від самотніх нью-йоркців вимагалося заплатити п’ять доларів і відповісти на сотню запитань, кожне з яких мало по кілька варіантів відповіді. Запитання стосувалися широкого спектра тем — від політики до зачісок. Після цього Алтфест і Росс брали результати анкетування, відображали їх на комп’ютерних перфокартах і вводили в комп’ютер IBM 1400 Series, а той пропонував по п’ять потенційних партнерів для кожного клієнта. За рік прагнення знайти своє кохання за допомогою першого у світі алгоритму-свахи виявило п’ять тисяч людей. Та служба проіснувала лише кілька років — а далі, приваблений докорінними змінами на Волл-стрит і її комп’ютеризацією, Росс вирішив переміститися у сферу фінансів. У той час він, за його ж словами, думав, що комп’ютерне сватання — то так собі, скороминуща забавка120...

...На тридцять років забавка і справді ніби пригасла, але у 2011 це вже була індустрія обсягом у 4 мільярди доларів, і її масштаби зростали щодня. Нині одне з кожних шести одружень бере свій початок від зустрічі, організованої за допомогою інтернету й сайту знайомств121. Наприклад, один з моїх колишніх колег познайомився зі своєю майбутньою дружиною через сайт eHarmony завдяки алгоритму із сотнями змінних параметрів та ексклюзивною, виготовленою власними силами кодовою базою, що вартує мільйонів, якщо не мільярдів доларів. Сайт eHarmony знайомить людей між собою на основі 258 запитань, на які вони відповіли, — ці відповіді дають змогу оцінити людину за двадцятьма дев’ятьма різними засадничими параметрами. Змоги порпатися у базах даних самостійно клієнтові не надається — усе вирішує алгоритм.

В основу роботи алгоритму eHarmony покладено відкриття Галена Бакволтера — перед тим, як податися до цієї компанії, він був професором психології в Університеті Південної Каліфорнії. На сайті eHarmony стверджується, що він причетний до укладення 2 % загальної кількості шлюбів у Сполучених Штатах — тобто до 120 шлюбів щодня122. Орють це поле й інші алгоритми. Приміром, Perfectmatch.com поєднує людей за допомогою алгоритму, створеного соціологом з Вашингтонського університету Пеппером Шварцем. А для Chemistry.com алгоритм створила Гелен Фішер, антропологиня з Ратґерського університету. В основу роботи цього алгоритму, стверджує компанія, покладено нейрохімічні процеси, що відбуваються в організмі закоханої людини. Діє в цій царині й OkCupid — служба знайомств, заснована чотирма студентами-математиками з Гарвардського університету. Вони розробили сайт, що весь час спонукає відвідувача подати більше інформації, ніж можна було б віддати на обробку алгоритмам OkCupid. Нині користувачеві сайту пропонується до заповнення максимальна кількість анкет; вони можуть бути і короткими, і довгими, і містити різну кількість запитань — і деякі врешті таки буде запхнуто до алгоритму OkCupid. Станом на 2012 рік заповнених анкет на цьому сайті було понад сорок тисяч.

При цьому, однак, є науковці, які й далі не погоджуються із думкою, що алгоритми можуть давати любов успішніше, ніж гра «у пляшечку» в компанії не знайомих між собою людей. І, скажімо, дослідження, здійснене професором соціальної психології Елі Фінкелем з Південно-західного університету та його колегою з Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі Бенджаміном Керні, засвідчує: коли алгоритми з найбільших сайтів знайомств відсіюють кандидатури, добираючи лише найбільш придатні для певного клієнта, то вони в цьому процесі діють не краще, аніж якби хтось просто взяв і насмикав такі кандидатури навмання зі списку людей відповідної категорії. І раціональне зерно, імовірно, у цьому є. Компанія OkCupid проаналізувала тридцять п’ять тисяч пар зі свого сайту і виявила, що з-поміж усіх сотень тисяч запитань на ньому є одне, що свідчить про можливість налагодження тривалих стосунків якнайкраще: «Чи подобаються вам фільми жахів?».

«За 80 років існування наука про людські взаємини переконливо продемонструвала, що передбачити, чи тривалими виявляться стосунки, ґрунтуючись на інформації про не знайомих між собою людей, — неможливо», — каже Фінкель123.

Причину помилок алгоритмів він, а так само й Керні, вбачають у тому, що руйнування людських стосунків, як правило, відбувається на етапі, коли пара вже познайомилася, починає разом проводити певний час і перед нею постають певні проблеми124. Набагато показовішим у плані того, наскільки тривалими можуть виявитися стосунки в перспективі, є форма спілкування людей у стані стресу й те, наскільки вони здатні вирішувати проблеми у своїх стосунках, — вважають обидва професори. Однак у тому, що творці алгоритмів-свах намагатимуться усунути ці недоліки, сумніватися навряд чи доводиться. І, навпаки, є підстави сподіватися, що ці спроби увінчаються успіхом. Бо алгоритми, як це покаже нам Террі Макгвайр у розіділі 7, уже здатні розібратися, яке реальне значення ми вкладаємо в ті чи інші слова, коли промовляємо їх. Тобто вони знають, що ми думаємо.

108 Корпоративний веб-сайт IBM: research.ibm.com/deepblue/meet/html/d.3.html.

109 Scott Patterson. The Quants. — New York: Crown, 2010.

110 Тобто застосувавши метод лімп. Лімп — роблення ставки гравцем так, аби урівняти ставку опонента, а не робити рейз — тобто підвищувати розмір попередньої ставки. Лімпування вимагає неабиякої кваліфікації від гравця. — Прим. пер.

111 Брутфорс-атака (англ. brute force — «груба сила») — метод зламу комп’ютерного пароля шляхом перебирання великої кількості можливих комбінацій. — Прим. пер.

112 Sean D. Hamill. Research on Poker a Good Deal for Airport Security // Pittsburgh Post- Gazette. — August, 2. — 2010.

113 Michael Kaplan. Wall Street Firm Uses Algorithms to Make Sports Betting Like Stock Trading // Wired. — November, 1. — 2010.

114 Факт існування прогнозу Буено де Мескіти щодо Мубарака було перевірено залученням низки різних джерел. Назви компанії з Волл-стрит не наводимо з огляду на вимогу дотримуватися домовленостей про нерозголошення.

115 IBM chronicles of Deep Blue: research.ibm.com/deepblue/home/may11/interview_1.html

116 Tom Pedulla and Rachel Shuster. Whole World Taken with Knicks’ Star Jeremy Lin // USA Today. — February, 11, 2012.

117 Harvey Araton. Lin Keeps His Cool; Around Him, Heads Spin // New York Times. — February, 11. — 2012.

118 Ed Weiland. NBA Draft Preview 2010: Jeremy Lin, G Harvard // Hoops Analyst. — May, 13. — 2010. — http://hoopsanalyst.com/blog/?p=487

119 Nick Paumgarten. Looking for Someone: Sex, Love, and Loneliness on the Internet // New Yorker. — July, 4. — 2011.

120 Там само.

121 Study by Match.com and Chadwick Martin Bailey // cp.match.com/cppp/media/CMB_Study.pdf.

122 John Tierney. Hitting It Off, Thanks to Algorithms of Love // New York Times. — January, 29. — 2008.

123 Andrew Stern. Researchers Say Dating Websites Make Poor Cupids // Reuters. — February, 7. — 2012.

124 Eli Finkel, Paul Eastwick, Benjamin Karney and Harry Reis. Online Dating: A Critical Analysis from the Perspective of Psychological Science // Journal of Psychological Science in the Public Interest. — February 2012.

6. Покличте лікаря Бота

Настільний довідник лікаря» — це книжка, що містить інструкції фармацевтичних компаній з використання їхніх медикаментів і вказівки щодо продукованих ними препаратів. Вам, мабуть, траплялося бачити її в пункті первинної медичної допомоги, що вас обслуговує. Це видання оновлюється щороку, і його версія за 2012 рік має 3250 сторінок. Теоретично лікар має весь час відстежувати інформацію, яка подається в цій книжці, — а це тисячі й тисячі щороку оновлюваних повідомлень про дозування, побічні ефекти, ускладнення та способи поєднання препаратів, які можуть шкодити пацієнтові. Але насправді навіть найпедантичнішому читачу цього видання було б непереливки, якби він заглиблювався в усю інформацію, подану на його сторінках, і намагався б утримати її в пам’яті. Щиро кажучи, до цього довідника лікар звертається тоді, коли не має цілковитої певності або достатніх знань про-які небудь ліки. А от якщо в ролі лікаря виступатиме алгоритм, то він зможе взяти з видання всю інформацію, за лічені секунди закласти у свою пам’ять і там оновлювати й деталізувати її щоразу, коли фармацевтичні компанії повідомлятимуть щось нове. Адже це лише на перший погляд медицина виглядає галуззю, до якої вхід програмістам та алгоритмам заборонено, а насправді алгоритми її вже аж обсіли — однак реальним змінам на цих теренах ще тільки належить відбутися.

Володар життів, вершитель доль

Сидячи в аудиторії у 2004 році, згадуваний уже творець алгоритмів для покеру Туомас Сандгольм відчув: промовець і його тема вражають до глибини душі. Промовцем був економіст із Гарварду Ел Рот, а виступав він на світовому конгресі Товариства теорії ігор у французькому Марселі. Рот пояснював, з якими проблемами стикаються лікарські заклади, де здійснюється пересадка нирок, з огляду на індивідуальні характеристики кожного донора та реципієнта: група крові, місце проживання, стан здоров’я, вік, родичі тощо.

В умовах, коли в чергах на трансплантацію в Америці і решті світу стоять десятки тисяч людей, максимізація кількості людей із сумісними характеристиками для формування пар «донор — реципієнт» — це найперше завдання, що стоїть перед нинішньою трансплантологією. Упродовж кількох останніх десятиліть методики забезпечення потрібними органами максимальної кількості пацієнтів зазнавали змін незліченну кількість разів, однак і нині тисячі потенційних пар «донор — реципієнт» виявляються так і не сформованими. Причини цього численні та складні — однак не настільки, щоб їх не можна було вирішувати.

...Сандгольм усе слухав промовця, а коли той заговорив про те, як донорські мережі експериментують із застосуванням теорії ігор з метою збільшити кількість трансплантацій на рік, — аж засовався на своєму стільці. Адже бути першопрохідцем, що застосовує теорію ігор у медичній царині, йому вже доводилося — він винайшов спосіб, як зводити між собою двадцять п’ять тисяч студентів-медиків, які щороку закінчують ВНЗ, із лікарнями, де вони можуть пройти резидентуру. Цю його систему було впроваджено в 1995 році, а до того американська програма проходження резидентури славилася тим, що робила нещасними практично всіх до неї причетних: від лікарень, які не могли залучити якнайкращих для себе резидентів, і до самих резидентів, які виявлялися відірваними від своїх родин або потрапляли в місця, де лікування за обраною ними медичною спеціалізацією провадилося жахливо.

Що стосується Рота, який саме виступав, то робити щось подібне колись траплялось і йому: він створив алгоритм, щоб після закінчення восьмого класу школярі Нью-Йорка, які могли обирати з-поміж 700 середніх шкіл, мали змогу знайти для себе ту, яка найбільше відповідала їхнім здібностям і вподобанням щодо навчального навантаження, політики комплектування учнівського складу й місцерозташування. До того як за справу взявся алгоритм Рота, на цих теренах панував такий безлад, що один із посадовців Міністерства освіти порівняв його із хаосом на східному базарі. Стара програма обрання середньої школи працювала так неефективно, що її учасниками ставали тільки 66 % школярів — у той час як нині алгоритм Рота вирішує майбутню долю 93 % учнів Нью-Йорка — випускників восьмого класу125 .

Після такого хакерського вторгнення у шкільну царину Рот узявся застосовувати теорію ігор до проблем, що стояли перед системою пошуку донорів нирок — і це завдання було вже куди складнішим. Річ у тому, що зміни в трансплантологічному ланцюжку можуть відбуватися швидко — від зміни стану пацієнта до наявності потрібного органу чи готовності деяких учасників виконати свою функцію до кінця. І під час виступу в Марселі Рот якраз і розповідав, як швидкі темпи появи й розвитку проблем позначаються на роботі його команди. У міру того як зростає коло кандидатів на пересадку, роз’яснював кібернетик, складність проблеми швидких змін зростає в рази...

...Рот продовжував свій виступ, а Сандгольм тим часом блукав поглядом по вщерть заповненій кімнаті, більшість людей у якій були економістами. І врешті йому спало на думку: він тут — найкращий кандидат на роль особи, яка вирішить цю проблему. «Адже я зрозумів — це проблема не економістів, — нині каже Сандгольм. — Це — проблема кібернетиків».

Суть проблеми полягає в тому, що коли хвороба вражає нирки людини і вони зрештою відмовляють, у цієї людини є два варіанти: знайти особу, яка погодиться віддати одну із власних нирок, ставши донором (що в багатьох випадках дає змогу пацієнтові жити більш-менш нормально), або ж — у разі, якщо донорської нирки знайти не вдається, — погодитися на діаліз (у цьому разі кров від зайвих солей і токсинів очищують фільтри спеціальної машини, роблячи це кілька разів на тиждень під час сеансів, що тривають по чотири-п’ять годин). І третій варіант — смерть. Нині на хронічні хвороби нирок страждають понад 20 мільйонів американців і 350 000 із них проходять регулярне діалізне лікування126. На нього Сполучені Штати щороку витрачають 40 мільярдів доларів, однак за кожен такий період помирає понад 20 % пацієнтів, які його проходять127.

Факт, що в черзі на пересадку органів зараз стоять вісімдесят шість тисяч людей, робить сприяння трансплантаціям дуже вагомою місією. Нині в понад 60 % випадків пересаджування нирок (а загалом таких операцій у країні робиться тисяч так із двадцять п’ять) процес розпочинається з донорських органів щойно померлих людей. У решті випадків органи надходять переважно від донорів, пов’язаних із реципієнтом родинними зв’язками.

...У тому своєму виступі 2004 року Рот наголошував на перспективності того, що називається створенням сумісних пар «донор — реципієнт» — у ті часи з використанням такого методу здійснювалося всього лише кілька десятків трансплантаційних операцій на рік. Створення пари «донор — реципієнт» відбувається у випадках, коли в пацієнта є родич або друг, що погодився б віддати йому нирку, але з тих чи інших причин організм цього пацієнта її сприйняти не може — як правило, через інакшу групу крові. І якщо в такому випадку вдається сформувати ще одну пару несумісних між собою людей, але таких, де донор є сумісним із реципієнтом у першій парі, а донор у цій першій парі — сумісним із реципієнтом у другій, тоді можливо здійснити трансплантацію. Однак віднайдення такої другої, «дзеркальної» пари, як відповідала б усім потрібним для подібних випадків вимогам — це справа, яка не робиться легко. Створити більшу кількість варіантів для потенційого обміну (щонайменше теоретично) дозволяє залучення до цього процесу більшої кількості пар. Але «скинути в одну купу» тисячі пар і намагатися ефективно розсортувати їх — складно. До того як Ел Рот заходився чаклувати над новими методами пошуку сумісних людей, такий добір здійснювався вручну й за допомогою знарядь, не набагато кращих за електронні таблиці. І якщо певність у тому, що віднайдені в парах люди сумісні між собою, не була абсолютною, їх не зводили. Доки не з’явилося на світ Ротове напрацювання баз даних з інформацією про пари «донор — реципієнт», які функціонували б із метою поєднувати сумісних людей для трансплантації нирок, у Сполучених Штатах, по суті, не було ніде — ані на загальнонаціональному рівні, ані в регіонах. А Рот створив систему, що автоматично знаходила найефективніші варіанти поєднання «донор — реципієнт», але могла працювати тільки з обмеженою кількістю числових характеристик — на що він, власне, й нарікав у тому виступі в Марселі...

...Після того як Рот закінчив свій виступ, Сандгольм відвів його вбік і запропонував свою допомогу в розвитку проекту зведення між собою потенційних донорів і реципієнтів — для цієї роботи він планував застосувати певні тактичні підходи, відкриті ним під час розробки складних алгоритмів для роботи на ринках і найпередовіших ботів для гри в покер. «Код для чогось такого, як банк трансплантологічних даних, написати дуже важко, — коментує Сандгольм. — Аби взятися за це, мені знадобився весь двадцятидворічний досвід роботи зі схожими алгоритмами».

Одна з проблем, які тягнула обробка об’ємних баз даних з інформацією про пари «донор — реципієнт», полягала в існуванні величезної кількості можливих варіантів і тими обсягами комп’ютерної пам’яті, що були потрібні для оперування ними. Річ у тому, що кожному кандидату в реципієнти й донори властиві двадцять параметрів, і зводити таких людей для уможливлення трансплантації слід так, аби ці параметри було поєднано оптимально. Це, наприклад, група крові, пропорція між зростом і масою тіла, перенесені вірусні захворювання, налаштованість віддати чи прийняти ліву чи праву нирку, вік, кров’яний тиск, рівень родинних зв’язків із кандидатом у реципієнти, тип антитіл у крові і навіть те, чи любить людина подорожувати або чи складно знайти для пари, до якої належить конкретний кандидат у реципієнти, іншу пару із сумісними людьми (і якщо це пара з тими, для кого вкрай важко знайти другу пару, тоді їй надається вищий пріоритет, бо про неї потрібно подбати швидше порівняно з тими кандидатами, для яких легше знайти донора). Кожен з таких чинників змушує комп’ютер пробігтися по мільйонах варіантів і знайти найкращий — причому кожне обчислення є складнішим, ніж прорахунок усіх можливих ходів на шаховій дошці.

Поки не існувало Сандгольмових напрацювань, не можна було й вести роботу з виявлення сумісних між собою людей у парах «донор — реципієнт» так, аби цих пар були тисячі. Аби це уможливити, Сандгольм написав новий алгоритм і запрограмував його в такий спосіб, що обробка великих масивів даних не призводить до вичерпання ресурсу комп’ютерної пам’яті. Крім того, він звернувся до того самого підходу, що й під час створення свого бота для покеру — дав алгоритму команду запам’ятовувати тільки найважливішу інформацію, а не всю. У разі потреби алгоритм Сандгольма може вдатися й до апроксимації несуттєвих даних. Можливість розширити бази даних з інформацією про пари «донор — реципієнт» і поява бота, здатного оперувати такою широкою інформацією, обернеться більшою кількістю врятованих життів — а в цьому якраз і суть.

Наприкінці 2010 року використовувати алгоритм Рота й нарощувати кількість пар у своїй загальнонаціональній базі даних почала неприбуткова організація United Network for Organ Sharing. Раз на місяць алгоритм розсортовує дані цієї інформаційної бази так, щоб виявити максимальну кількість варіантів для зведення між собою потенційних донорів і реципієнтів. У 2011 році організація почала популяризувати свою базу даних, аби довести її кількісні показники до рівня, який Сандгольм називає «критичною масою».

Що більше людей реєструватиметься у базі даних United Network for Organ Sharing (сюди вносять і тих, хто фігурує в регіональних базах обміну нирками для трансплантації), то потужнішою вона ставатиме й то інтенсивніше вестиме цей процес до утворення вкрай важливої «критичної маси», яка даватиме високий шанс на продовження життя і тим, для кого важко знайти потрібний варіант для трансплантації, і тим, для кого це зробити легше. У 2010 році, коли ця інформаційна база почала функціонувати, у ній налічувалося лише 140 пар «донор — реципієнт». У ході першого аналізу за допомогою алгоритму ця кількість давала змогу виявити порядка десяти варіантів зведення людей між собою з метою трансплантації.

Якщо база мала, то заблокувати весь процес добору людей для зведення їх між собою з метою трансплантації може вже якийсь один параметр потенційного реципієнта нирки, як-от група крові, місце проживання, брак імунітету тощо. Між тим у парі з потенційним реципієнтом, для якого донора дібрати важко, може бути людина, орган якої міг би придатися для багатьох інших випадків. Але віддати свою нирку ця людина не може нікому доти, доки не буде знайдено донора для проблемного реципієнта, з яким вона йде у парі. Коли в інформаційній базі фігурує лише кількасот пар «донор — реципієнт», така ситуація може виявитися безвихідною. Однак у міру зростання інформаційної бази, коли внесеними в неї виявляються вже понад тисячу пар (а свій алгоритм Сандгольм наділив здатністю успішно працювати навіть із десятьма тисячами), тоді потрібний варіант знайдеться практично завжди; це схоже ключовий елемент у пазлі: коли він є, довкола нього складуться всі решта. Ось це Сандгольм і називає «критичною масою».

«Алгоритм Туомаса дає людям, для яких складно дібрати належного донора, надію, що нирку з потрібними характеристиками буде знайдено — і ймовірність цього дає їм підстави жити», — каже Рутганне Ганто, керівниця програми пошуку донорів у парах «донор — реципієнт» у United Network for Organ Sharing.

Ваш доктор Бот

Чи хотіли б ви мати лікаря, який:

завжди поряд і може прийняти?

знає ваші сильні та слабкі сторони?

знає буквально кожен фактор ризику, який може спричинити ваш спосіб життя?

знає абсолютно все, що записано у вашій амбулаторній карті?

знає всі хвороби трьох останніх поколінь вашої родини?

ніколи не припуститься лікарської помилки через недбальство й ніколи не випише неправильного рецепту?

завжди поінформований про нові методи лікування та медичні відкриття?

ніколи не набуде шкідливих звичок і не порине у блуд?

напам’ять знає всі основні параметри вашого організму: пульс, рівень холестерину, кров’яний тиск, вагу, об’єм легень, мінеральну щільність кісток, травми?

увесь час слідкує за станом вашого здоров’я?

завжди стежитиме, чи не з’явилися ознаки, що можуть указувати на проблеми вашого здоров’я — хай то буде серцебиття, поступове зростання кров’яного тиску чи суттєве підвищення рівня холестерину, — або навіть відстежуватиме, чи не змінився склад повітря, що виходить з вашого організму, бо ці зміни можуть вказувати на ранню стадію раку?

Лікаря-людини, здатного на таке, у природі немає. А от алгоритм усе це може і буде робити. Уже є лікарні (їх ще небагато, однак стає дедалі більше), де звернутися за порадою до алгоритму при діагностуванні новоприбулих хворих — це завдання номер один. І аргументів на користь застосування алгоритмів як помічників у стаціонарному лікуванні стає більше: адже для лікарень, де алгоритми використовуються у звичайному лікувальному процесі, характерними є менша кількість ускладнень, вищий відсоток правильно поставлених діагнозів, а також нижча смертність і (так-так!) нижчі витрати.

Що стосується алгоритмів, які розподіляють людські органи, то більшість людей, найімовірніше, буде радо сприймати їх коли стане зрозуміло: ці боти дають змогу рятувати значно більше життів і забезпечувати більшу кількість трансплантацій, ніж процедури та механізми, застосовувані раніше. А от у стосунку до змін у галузі медичних послуг конкретній людині — а вони торкнуться її лікаря та практики надання їй регулярних послуг — на великий ентузіазм пацієнта розраховувати складно. І це при тому, що нарікання, скарги й претензії в медичній галузі — хай навіть спричинені дезінформованістю, страхом, жадібністю або й чимось гіршим — здатні перетворюватися на неабиякий ґвалт. А тепер уявімо собі, що здійметься, коли певні страхові компанії запропонують власнику поліса медичного страхування перейти від періодичних медоглядів, здійснюваних лікарем-людиною, до постійного моніторингу стану здоров’я за допомогою алгоритму...

Однак рано чи пізно, на певних рівнях алгоритм усе одно прийде на зміну лікарю — і це не так страшно, як здається. Нині ж позицію багатьох людей у царині охорони здоров’я можна резюмувати так: зміни — це погано, а відсутність змін — добре.

Але спротив діагностуванню та лікуванню за допомогою комп’ютера й алгоритму — явище, зрештою, закономірне. Адже щороку Сполучені Штати вливають у медицинську галузь 2,6 трильйона доларів. Це — 18 % ВВП, тобто значно більша частка, ніж у країнах, зіставних із США — у яких, до речі, і люди живуть довше, і дитяча смертність значно менша, і останні роки свого життя людина проживає, як правило, краще128.

Охорона здоров’я для алгоритмів — сфера численних легких перемог. Перше, що тут потрібно змінити, — це обробка результатів аналізів. Бо останні двадцять років частота проведення, складність і вартість різного роду медичних аналізів (це, зокрема, тест Папаніколау, різна рентгеноскопія, МРТ і КТ) фігурують серед основних причин різкого зростання витрат на охорону здоров’я. Нині, коли хтось приходить до лікаря і скаржиться на погане самопочуття, йому часто призначають цілу низку аналізів без зв’язку з тим, які в нього симптоми. А коли цю силу-силенну аналізів узято, призначають нові. І навіть якщо на 99,9 % зрозуміло, що якийсь із них є непотрібним, його все одно призначають. Результатом для того, хто робить аналізи, стає лавина легких грошей (і це засвідчує, що капіталізм — лад, що довів свою ефективність у більшості економічних сфер, — не є ефективним знаряддям керування медициною). На доказ цього можна було б наводити численну статистику, але натомість краще візьмімо до уваги факт, що середня тривалість життя в нас — сімдесят вісім років — така сама, як на Кубі. Тобто в країні, яка на кожного свого мешканця витрачає менше десяти відсотків порівняно із сумою аналогічних витрат у США й при цьому має приблизно такий самий результат. Але тут ідеться не про ідеологічну боротьбу. Ідеться про алгоритми для поліпшення системи, яка зараз діє в Сполучених Штатах, — і вони таки поліпшуватимуть її, для початку негласно перетворившись на засоби зчитування інформації під час здійснення всіх аналізів, на спостерігачів за цим процесом і знаряддя для оцінки результатів. І там, де раніше результати ваших аналізів потребували високооплачуваної уваги радіолога чи патолога, добре справлятиметься й алгоритм. Власне, він справлятиметься краще. Для прикладу візьмімо так званий Пап-тест, що спершу називали тестом Папаніколау (за прізвищем винахідника — грека Георгіоса Папаніколау). Від 1940 року — часу, коли його стали практикувати у Сполучених Штатах, тест дозволив скоротити смертність від раку шийки матки на 90 %129. У ньому аналізується невеликий зішкріб клітин із шийки матки жінки. Спершу він потрапляє в цитологічну лабораторію — до людини, спеціально навченої робити одне: дивитися, чи не мають клітини патологій, які можуть свідчити про рак. Зішкріб, у якому виявлено щось підозріле, спрямовують до патолога — фахівця з повною медичною освітою, платня якого може становити понад 300 000 доларів на рік. Алгоритми, що можуть замінити собою лаборанта цитологічної лабораторії, нині вже є. А ось іще краща новина (або гірша, якщо ви лаборант цитологічної лабораторії): ці алгоритми дають змогу виявити навіть більше випадків захворювання на рак, ніж їхні конкуренти-люди. Для цього алгоритми сканують кожен знімок, намагаючись виявити візуальні ознаки на зразок тих, що фігурують на архівних знімках, які свого часу дозволили виявити рак. В одному з досліджень компанії BD, що спеціалізується на розробці медичного програмного забезпечення і зокрема на програмах для аналізів, зазначається таке: у лабораторіях, де лаборант працює в тандемі з алгоритмом, рак вдається розпізнати у 86 % випадків, а там, де результати аналізів обробляються без участі алгоритма, — у 76 % випадків130. Дедалі ширше використання алгоритмів у царині медичних аналізів дозволить виявляти чимраз більшу кількість проблем типу раку на більш ранніх стадіях і зводити до мінімуму кількість випадків, коли в перебігу аналізу недугу не було виявлено там, де вона насправді є — тобто найжахливіше, що може бути в таких аналізах. Навіть якщо інновації будуть впроваджуватися поступово, усе одно вони змінюватимуть тисячі життів — бо, наприклад, у самих лише Сполучених Штатах Америки за рік виконується понад п’ятдесят п’ять мільйонів Пап-тестів131.

Відомим є також випадок, коли алгоритми покращували роботу лікарів-рентгенологів у пошуку вузлів у легенях — їхня наявність указує на ймовірний рак легень. Лікарі, які використовують алгоритм з метою аналізу сканограм, одержаних у результаті МДТК (це вдосконалена рентгеноскопія), поліпшили свою результативність у середньому на 16 % — а не варто забувати, що раннє виявлення таких вузлів може вберегти пацієнта від переходу раку легень у середню або пізню стадію, де відсоток тих, кого вдається врятувати, становить менше 15. Ще про один випадок застосування алгоритмів у медицині дізнаємося з дослідження Клініки з проблем захворювань грудей Елізабет Венд у Рочестері, що в штаті Нью-Йорк, — у цьому документі зазначено, що використання алгоритмів для розшифрування даних проведеного мамографічного аналізу привело до скорочення кількості випадків, коли недугу не було виявлено там, де вона насправді є, на 39 % — маються на увазі випадки, яких, як правило, не помічає людина, але які зі значно більшою ймовірністю виявляє алгоритм132. Аналогічним шляхом іде й Інститут раку при Стенфордському університеті — тут алгоритм використовується при вивченні кожної мамограми, коли її вже проаналізував спеціаліст-радіолог (цю практику запроваджено після того, як університет здійснив дослідження і встановив, що вона дасть змогу виявляти рак на ранніх стадіях)133. Першим кроком до зменшення витрат на аналізи в медичній галузі у Сполучених Штатах (а це вже вийшло з-під контролю) стало залучення висококваліфікованих лікарів Індії — їм доручають розшифрування результатів певних аналізів. А наступним (і заключним) заходом стане делегування цієї роботи алгоритмам — бо вони, якщо будуть доопрацьовані, виконуватимуть її краще, ніж люди загалом. Отож немає сумніву, що робочі місця для людей, чиїм обов’язком є читати сканограми, розшифровувати дані аналізів та метадані про пацієнтів, опиняться під загрозою.

Однак не менше, ніж над цими працівниками, загроза нависає ще й над тими, хто відпускає нам ліки. Ідеться про фармацевтів. Фармацевт, який працює в місті, може заробляти понад 130 000 доларів на рік. Його робота сповнена стресів, вимагає скрупульозності і, на його нещастя, легко може бути виражена кількісно. А якщо так, то це професія, куди боту стелеться прямий шлях. Навала ботів сюди неминуча, і першу твердиню вже взято: 2011 року Університет Каліфорнії у Сан-Франциско відкрив аптеку, у якій єдиним працівником є робот. Його вартість — 15 мільйонів доларів, а створила такого працівника швейцарська оптимізаційна фірма Swisslog.

Отримуючи інформацію просто з електронних повідомлень, що вже курсують поміж приймальнями лікарів та аптеками, робот своїми вправними руками пакує потрібні ліки, витягаючи їх із тисяч складських коробок, умонтованих у стіни спеціальної, подиву гідної споруди. Про пацієнта, для якого призначаються ліки, бот одержує всю необхідну інформацію — включно з відомостями про стан, алергії, а також про інші ліки, якщо пацієнт приймає їх. Алгоритми всередині робота швидко перевіряють, чи сумісні ліки, які вже приймає пацієнт, зі щойно призначеними й чи не може виникнути ускладнень унаслідок поєднання перших і других — аби таким чином уникнути шкідливого медикаментозного впливу на організм. Цим закладеним у робота алгоритмам зовсім не потрібно часу для ознайомлення з фармакологічними новинками — цю інформацію в готовому вигляді їм надсилають фармакологічні компанії в електронних повідомленнях, і робот засвоює її миттєво. І, на відміну від людської істоти, ця машина нічого не забуває. Це не означає, що вона не може припускатися помилок (адже дефекти властиві навіть найдосконалішим програмам), однак виправляються вони легко, а до того ж алгоритми, якими послуговується робот-фармацевт, можуть весь час бути об’єктами паралельного тестування — щоб гарантувати ще один рівень безпеки в роботі машини, що роздає ліки.

Той бот у Сан-Франциско вже встиг видати ліки за двома мільйонами лікарських рецептів і жодного разу не помилився. Плюс факт, що контакт людини з медикаментами на стадії їхнього пакування відсутній, тому виключається й імовірність сплутування вмісту різних упакувань.

А як це робить конкурент робота, фармацевт-людина? Щось уже надто підозрілим виглядає дефіцит даних про відсоток помилок у роботі фармацевта — а при цьому вже навіть ті нечисленні дослідження, дані яких стали відомі, показують інтервал: від жахливих 4 % помилок до ще жахливіших 10 %134. Сама галузь визнає скромний 1 %, а результати дослідження 50 аптек, здійсненого Американською асоціацією фармацевтів, указують на середню ймовірність помилки на рівні 1,7 %. Кожна із цих цифр лякає. Адже щороку у Сполучених Штатах видається ліків за 3,7 мільярда виписаних лікарських рецептів — що навіть за найоптимістичнішими оцінками означає понад 37 мільйонів випадків, коли ліки видавалися не ті.

Наслідки цього для пацієнтів нашої системи охорони здоров’я та всіх, хто дотичний до фармацевтичної діяльності, важкі. І той факт, що фармацевт у країні зараз — працівник дефіцитний, його не виправдовує (хоча фармацевтів і справді не вистачає, а ті, що є, працюють понаднормово, і це призводить до ще більшої кількості помилок).

Отже, безперечно, що на роль фармацевтів так і проситься робот, яким керували б алгоритми. Адже брати пігулки, перевіряти, чи всі з прописаних ліків сумісні між собою, а також слідкувати, щоб медикаменти та їхня кількість були саме такими, як передбачено лікарським рецептом, — це заняття ніби спеціально створене для бота, яким керує алгоритм. Бо існує не надто багато професій, де все так чітко можна перевести у кількісне вираження. У цьому питанні є ще й бізнесовий вимір. Адже, наприклад, за тринадцять місяців у 2006—2007 роках проти Walgreens — найбільшої в США мережі аптек — було порушено чотири судові справи, де йшлося про фатальні для пацієнтів помилки в дотриманні приписів лікарсього рецепту під час видачі ліків — ці позови розглядалися судом присяжних і загальною сумою відшкодування, що фігурувала в них, був 61 мільйон доларів135. А що, якби Walgreens була здатна усунути саму основу для можливого виникнення таких компенсаційних витрат? Змога і бажання зробити це в неї є.

А якщо цей медик ще й рецепт випише?

Вінод Хосла (співзасновник Sun Microsystems і людина, котра як ніхто відчуває, куди треба вкладати венчурний капітал) є яскравим представником частини людства, переконаної в тому, що алгоритми змінять медичну галузь на краще. «Невдовзі нам уже не потрібен буде нинішній типовий лікар», — пише Хосла. І твердить, що в дев’яноста, а може, і в усіх дев’яноста дев’яти випадках зі ста, коли нам буде потрібна медична допомога, її ефективно й значно меншим коштом забезпечуватимуть алгоритми 136.

Але є й такі впливові люди, як професор Гарварду і блискучий автор New Yorker Джером Ґрупмен. Він вважає інакше. Ґрупмен стверджує, що покладатися на алгоритми та науково-доказову медицину небезпечно, бо вони змінюють спосіб мислення лікаря так, що той починає діяти менш ефективно, коли діагностує хворобу — прикладом може служити дивна недуга, яку не змогли правильно визначити дванадцять лікарів із повною медичною освітою137138.

На жаль, відвідини лікаря з діагностичною метою практично ніколи не відбуваються так, як у популярному серіалі «Доктор Хаус». Однак у випадках, що здаються незбагненними, усе одно ніщо не заважає звертатися до найсвітліших діагностичних умів. Візьмімо хоча б ситуацію з Енн Додж, життя якої, стверджує Ґрупмен, виявилося врятованим лише завдяки вдумливому гастроентерологу після п’ятнадцяти пекельних років, коли десятки лікарів не могли правильно визначити, на яку саме хворобу страждає жінка. Додж діагностували анорексію та булімію, наказали їй споживати крупи і загалом їжу, багату на вуглеводні, аби вона могла знову набрати вагу після того, як та впала до тридцяти семи кілограмів. Така рекомендація її повільно вбивала. Завершилося тим, що лікар-гастроентеролог Мирон Фальчук урешті поставив правильний діагноз — целіакія. Тобто хвороба, за якої кишківник не може належним чином переробити глютен — один з основних білків, що містяться у зернах пшениці139.

А якщо так, то навіщо нам марнувати час і зусилля таких лікарів, як Фальчук, на рутинні процедури, інформаційні запити та лікування хворих від тих недуг, з якими спеціалістам певного профілю доводиться стикатися щодня? Таким діагностам, як Фальчук, слід віддати складні випадки, а решту (як-от застуда, підхоплена вами минулого тижня, або гайморит, що докучає вам ще з минулого року) доручити алгоритмам. Адже їхня допомога коштує недорого, вони точні, а до того ж стають розумнішими просто-таки щодня.

Певною мірою алгоритмічна медицина знайома багатьом лікарям. Наприклад, молоді медики-резиденти і навіть лікарі старшого покоління під час прийому нового пацієнта послуговуються такими собі діагностичними паперовими шпаргалками. Але їхнє використання ускладнює один недолік — на нього скаржиться професор медицини і публіцист Фред Герберт з Медичного наукового центру при Техаському університеті. «Там [у шпаргалках] стільки кроків, і від кожного веде так багато стрілочок, що я врешті-решт здаюся й припиняю намагання розібратися в усьому цьому», — відзначає професор. Між тим лихові тут легко зарадити, якщо ввести всю подібну інформацію до такого пристрою, як айпед — і тоді він просто щоразу проситиме лікаря ввести потрібні дані, а не занурюватиме його в ту розлогу пошукову кухню, яка відображена на друкованій сторінці. Але навіть така перспектива в багатьох лікарів викликає спротив. Той-таки Герберт невгаваючи твердить, що за цифрами має стежити математик, а за пацієнтом — лікар. І що обходитися з пацієнтом як із набором цифр — це «ганебна мода»140. Але доказів протилежного стає дедалі більше. Так, Міжгірний медичний центр у штаті Юта завдяки використанню комп’ютерних даних та алгоритмів уже перетворився на один з найвідоміших центрів лікування та оздоровлення у світі. Сюди, щоб ознайомитися із запровадженими методами, приїздять лікарі та вчені навіть зі Швейцарії. У цьому контексті не дивно буде дізнатися, що доктор Брент Джеймз — людина, яка весь час спонукає центр не зупинятися на досягнутому, — кілька років свого студентства присвятив вивченню фізики та кібернетики в Університеті Юти і тільки потім пішов на медичний факультет.

Джеймз створив систему, що спирається на дані, а не суто на інтуїцію медика під час ухвалення рішень про лікування пацієнта. Усе, що робиться в лікарні, заплановане, аналізується і вносится у звітність — аби пізніше все це міг перевірити алгоритм: від налаштувань апаратів для штучної вентиляції легень і до застосування стентів при серцевих нападах. Використовуючи дані з Міжгірного медичного центру, Джеймз зумів переписати процедури, які застосовуються в цій лікарні у випадку, коли стан пацієнта важкий. Алгоритми розшукують у базі даних інформацію про подібні ситуації в минулому й доводять її до відома лікарів для встановлення діагнозу та призначення курсу лікування уже в поточній ситуації141.

Ці результати навряд чи поставиш під сумнів: застосовуючи свою базу даних, Міжгірний медичний центр скоротив смертність пацієнтів під час операцій коронарного шунтування до 1,5 % (для порівняння — на загальнонаціональному рівні це 3 %), зменшив смертність хворих на пневмонію на 40 % порівняно з відповідним загальнонаціональним показником, а відсоток передчасних пологів зробив значно нижчим, ніж загалом по країні. У час, коли в Сполучених Штатах спостерігається тенденція до збільшення кількості передчасних пологів (і вона добре задокументована — зростання на 36 % за останні двадцять п’ять років засвідчене Всесвітньою організацією охорони здоров’я), у Міжгірному медичному центрі відбулося фактичне скорочення кількості таких випадків — завдяки методам, основою для яких стали десятки тисяч класифікованих, виражених числами та осмислених випадків лікування. Загалом Джеймз і Міжгірний медичний центр підвищили успішність лікування понад п’ятдесяти клінічних захворювань — від них лікується більшість пацієнтів цього медичного закладу142. З огляду на сказане так і напрошується запитання: ви потребуєте лікаря, чи, може, вам буде краще під опікою бота?

«Не заперечуйте філософією, — звернувся Джеймз до консервативних колег, даючи інтерв’ю New York Times. — Покажіть мені, який у вас рівень смертності, і тоді я вам повірю»143.

І це лише методи лікування в лікарні. У кабінеті вашого терапевта часто починається профілактика, й алгоритми тут так само можуть підвищити ефективність. Не за горами той день, коли алгоритми почнуть поліпшувати ваш загальний стан здоров’я просто через мобільний телефон. Бо недарма у 2010 році Sequoia Capital, ця найшанованіша венчурна компанія у світі, інвестувала кошти в компанію AirStrip. Остання після чергового раунду розміщення цінних паперів у лютому 2012 року зібрала понад 30 мільйонів доларів на проект, покликаний забезпечити надсилання даних про стан здоров’я пацієнта в реальному часі безпосередньо на айфон, айпед або інший пристрій, яким користується лікар. Наступним кроком має стати домашній моніторинг, у межах якого той чи інший додатка постійно фіксуватиме стан, коли ви вдома й на роботі, постійно знімаючи показники життєдіяльності вашого організму з метою виявляти ранні ознаки біди. Перші версії домашнього додатку будуть покликані послаблювати наслідки серцевої недостатності із застійними явищами, на яку, за даними Національного інституту серця, легень і крові в Сполучених Штатах слабує шість мільйонів осіб144. Що стосується голландської технологічної компанії Philips, то вона вже робить додатки вартістю 99 центів, які за допомогою камер наших айфонів і айпедів знімають кілька найважливіших показників стану організму, коли ми в ці камери дивимося. Відслідковуючи найменші зміни кольору пікселів зображення нашого обличчя, алгоритм Philips здатний із задовільною точністю вимірювати пульс, а частоту дихання визначає шляхом спостереження за характером руху наших грудей через об’єктив пристрою. У Philips стверджують, що працювали над створенням передових алгоритмів, здатних на таке, упродовж років, але тільки новітні комп’ютерні гаджети, випущені після 2011 року, дали змогу нарешті запустити ці алгоритми в роботу і зробити їх доступними кожному, та ще й за ціною, нижчою від одного долара. А ті додатки Philips й інших компаній-розробників, що мають з’явитися незабаром, дозволятимуть без затримки вимірювати кров’яний тиск, температуру, насиченість крові киснем, а також виявляти ознаки струсу мозку. Поєднання моніторингу, що ведеться в реальному часі через пристрої, які ми весь час носимо із собою, і детальної обізнаності з нашими ДНК й генами, а також із тим, до яких хвороб ми від природи схильні, стане одним із грандіозних медичних кроків уперед, здійснених у наші дні. Адже нині аналіз ДНК, як правило, не є звичайним заходом у сфері первинної медико-санітарної допомоги, і це тому, що він потребує значних витрат часу і коштів — як, власне, й більшість усього в медицині. Але цей стан речей зміниться, щойно за цю справу візьмуться алгоритми, здатні аналізувати вашу ДНК швидше. А інші алгоритми, озброївшись інформацією про гени та їхні модифікації, піднімуть на новий рівень профілактику захворюваності.

У цьому світлі розгляньмо ситуацію з Рене Бетйс — менеджеркою однієї архітектурної фірми в Австралії. У 2006 році вона лягла в лікарню на операцію з видалення мигдалин. Усе минуло без ускладнень, і лікарі з медсестрами взялися прибирати в операційній, лишивши пацієнтку відпочивати на операційному столі. Але відпочити там вона не могла — як не могла і дихати. Річ у тому, що Бейтс належить до 5 % людей на Землі, вражених дефіцитом псевдохолінестерази, яка призводить до більш довгої фази паралічу організму після анестезії препаратами, використовуваними під час операцій. І коли хвора боролася за своє життя, це помітила одна з медсестер. Операційна бригада відновила їй дихання за допомогою канюлі. Між тим, якби в лікарні знали про особливості організму цієї пацієнтки ще до операції, то цього інциденту (а він легко міг би призвести до смерті Бейтс чи серйозного пошкодження мозку) вдалося б уникнути145. Невдовзі багато хто з нас зможе убезпечитися від подібних ситуацій за допомогою сервісів типу створеного компанією 23andMe. За 200 доларів ця фірма візьме пробу вашої слини, надіслану поштою, і взамін вишле детальний аналіз вашої ДНК: алгоритм цієї компанії перевірить низку цікавих моментів — від вашого походження й до чинників, здатних нести загрозу вашому здоров’ю та можливих реакцій організму на ліки. Як воно й ведеться в подібних випадках, деякі медики та експерти в царині охорони здоров’я стверджують, що тести 23andMe не дають корисної інформації, а тим, хто ними скористався, краще було б заощадити гроші на справжнє лікування. А деякі штати, зокрема і Нью-Йорк, наказали 23andMe та іншим компаніям подібного профілю пройти процедуру затвердження в департаменті охорони здоров’я штату — заявляючи, що послуги з тестування від цих компаній є медичними, а тому підлягають нормативному регулюванню. У 23andMe твердять, що таке регулювання є «страшенно патерналістським», і додають, що люди мають право на інформацію, яка міститься у їхніх же генах.

Зараз таке геномне сканування здійснюється швидко та є фінансово доступним. Значною мірою цим можна завдячувати Ніку Паттерсону — хакеру з Волл-стрит, який у 2001 році, після восьми років роботи в хеджовому фонді Renaissance Technologies, подався до Broad Institute — спільного дослідницького центру Гарвардського університету та Массачусетського технологічного інституту. Досвід роботи в хеджовому фонді, що заробляє гроші на основі впорядкування даних і виявлення закономірностей та взаємозалежностей, перетворив Паттерсона на ідеальну фігуру, здатну допомогти Broad Institute — установі, яка потопала в даних про ДНК настільки, що тамтешні дослідники вважали ситуацію геть некерованою. Інформація, здобута внаслідок розшифрування генетичної послідовності лише якихось кількох сотень повних геномів людської ДНК, є таким об’ємним масивом даних, що дослідники не надсилають її іншим людям через інтернет, бо лише для одного такого надсилання знадобилися б цілі тижні. Замість цього вони через компанію перевезень FedEx обмінюються між собою цілими ящиками жорстких дисків великої ємності146.

Паттерсон розробив алгоритми для віднайдення, пошуку і сортування закономірностей та взаємних зв’язків на основі даних, і цим змінив швидкість, з якою ми спроможні аналізувати ДНК. Його алгоритми, на додачу, дозволили зробити одне з найбільших відкриттів нашого століття в царині еволюції. Десятиліттями широко теоретизувалося, що шляхи розвитку людей і шимпанзе на певному етапі розійшлися: ми, мовляв, пішли одним шляхом, а вони — іншим. Однак у 2006 році Паттерсонові алгоритми виявили, що мільйони років по тому ці шляхи зійшлися, а далі розійшлися ще раз, і вже назавжди. Алгоритми також привели до встановлення того факту, що менше ста тисячі років тому людина схрещувалася з неандертальцями. Таке схрещування дало нам те, що імуногенетик зі Стенфордського університету Пітер Парем називає «життєстійкістю гібрида» — воно наділило людину потужною імунною системою, і це дозволило людським істотам заселити всю Землю147.

Мине ще одне покоління, й алгоритми на кшталт Паттерсонового скануватимуть ДНК з метою повідомити, на які недуги ми ризикуємо захворіти і навіть коли це може статися. А лікування цих захворювань здійснюватиме такий комп’ютер, як Watson, створений IBM і добре знаний у світі. Коли ви приходите до лікаря на прийом, бо непокоїтеся, що захворіли, розмова між цим стражем вашого здоров’я й вами відбувається приблизно так: лікар ставить запитання — ви відповідаєте; лікар знову ставить запитання — ви знову відповідаєте. І так відбувається доти, доки лікар не виявить того, у чому, на його чи її думку, криється ваша проблема. Лікар установлює діагноз на основі ваших відповідей, послуговуючись деревоподібною діаграмою, або деревом імовірних рішень, яке він тримає у пам’яті. Те саме вміє робити й алгоритм. Однак заради справедливості треба відзначити, що більшість алгоритмів не враховує емоційних реакцій — вони не беруть до уваги чинників і нюансів, які можуть вплинути на ваш стан. Однак Watson та алгоритми нового типу, що заполонять наш медичний світ, інші. Вони наділені найновішими засобами розпізнавання людського мовлення, умінням уловлювати динаміку людських почуттів, а також, завдяки розвитку алгоритмів, що читають міміку людського обличчя, — здатністю розуміти, скажімо, що реально означають ваші насуплені брови. Відповідно до цих здібностей Watson ставитиме пацієнтові діагноз на основі такої великої кількості виявлених симптомів, спостерегти яку не до снаги жодному з лікарів. Лікар може побачити перші симптоми хвороби, щойно ви зайдете в його кабінет, і, як і будь-яка людина, узяти на озброєння найпростіше пояснення, щоб уже на його основі будувати запитання до пацієнта і давати свій прогноз щодо подальшого перебігу хвороби. А комп’ютеру Watson це не властиво. Ваші відповіді на кілька перших запитань цього бота дадуть його мозку підставу обміркувати тисячі можливих варіантів. Далі він ставитиме все нові й нові запитання, і вони дозволятимуть якнайефективніше відкидати варіанти або зменшувати їхню кількість, аж поки не буде віднайдено єдино правильного або не стане зрозуміло, які конкретно аналізи треба здати, щоб остаточно з’ясувати характер недуги. Жодних примусових аналізів за принципом «а щоб було», жодної інтуїції, а просто введені дані й дані на виході. До всього, у Watson не лишатимуться непоміченими й ознаки рідкісних хвороб — адже він просто не налаштований на пошук простих відповідей.

Невдовзі після тріумфу Watson на шоу Jeopardy! IBM з лікарями й дослідниками Колумбійського університету розпочали розробку такої версії комп’ютера, що стане не просто новим словом у медичній галузі, а буде справжнім опікуном для пацієнта й авторитетним діагностом. У 2011 році страхова компанія-гігант WellPoint оприлюднила плани щодо передання Watson функцій помічника лікаря, який приймає пацієнтів у медзакладі, у питаннях установлення діагнозу шляхом представлення цінної та легітимної думки другого лікаря. Головне завдання, яке WellPoint прагне вирішити за рахунок використання Watson, — це економія коштів, але пацієнт, платячи компанії IBM за час роботи їхнього комп’ютерного робота, має з цього ще й таку користь, як точніший попередній діагноз.

Професор клінічної медицини в Колумбійському університеті Герберт Чейз протестував Watson на гучному випадку зі своєї колишньої практики, коли йому довелося лікувати жінку віком за тридцять, яка скаржилася на слабкість та в’ялість м’язів148. Результати аналізу крові вказували на низький рівень фосфатів та на диво високий вміст такого ензиму, як лужна фосфатаза. Одержавши такі дані про організм пацієнтки, Watson зробив припущення, що йдеться, найімовірніше, про гіперпаратиреоз або рахіт. При цьому вивчення результатів згаданого аналізу спонукало Watson дійти висновку про необхідність перевірити, чи не страждає жінка на атиповий рахіт, стійкий проти лікування вітаміном D. І це була, власне, та хвороба, на яку і справді страждала жінка. Аби дійти таких висновків, Watson знадобилися лічені секунди. Лікарям первинної медичної допомоги — кілька днів.

125 Susan Adams. Un- Freakonomics // Forbes. — August 9. — 2010.

126 National Kidney and Urologic Diseases Information Clearinghouse (NKUDIC), kidney.niddk.nih.gov/KUDiseases/pubs/kustats/index.aspx

127 Rita Rubin. Dialysis Treatment in USA: High Costs, High Death Rates // USA Today. — August 24. — 2009.

128 Ezekiel J. Emanuel. Spending More Doesn’t Make Us Healthier Opinionator blog // New York Times. — October 27. — 2011, opinionator.blogs.nytimes.com/2011/10/27/spending-more-doesnt-make-us-healthier/

129 Farhad Manjoo. Why the Highest-Paid Doctors Are the Most Vulnerable to Automation // Slate. — September 27. — 2011.

130 BD FocalPoint Slide Profiler vs. Manual Review, bd.com/tripath/labs/fp_detection_pop.asp.

131 National Cancer Institute at the National Institutes of Health, cancer.gov/cancertopics/factsheet/detection/Pap-test.

132 S. V. Destounis et al., Can Computer-Aided Detection with Double Reading of Screening Mammograms Help Decrease the False-Negative Rate? Initial Experience // Radiology 232, no. 2 (August 2004): 578–84, ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15229350

133 “Screening and Diagnosis. Stanford University Medicine, Cancer Institute, cancer.stanford.edu/breastcancer/diagnostic_tests.html.

134 Christina E. Seeley st al. A Baseline Study of Medication Error Rates at Baylor University Medical Center in Preparation for Implementation of a Computerized Physician Order Entry System // Proceedings of Baylor University Medical Center 17, no. 3 (July 2004): 357–61, ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1200672/

135 E. A. Flynn et al. National Observational Study of Prescription Dispensing Accuracy and Safety in 50 Pharmacies // Journal of the American Pharmacists Association 43, no. 2 (2003): 191–200.

136 Kevin McCoy. Lawsuit: Walgreens Prescription Error Killed Man // USA Today. — November 2. — 2007.

137 Автор має на увазі випадок, описаний Ґрупменом у його книжці «Як мислить лікар» (How Doctors Think). Ґрупмен каже, що медицина — це наука, де неможливо все знати до кінця, а тому кожен лікар іноді робить помилки в діагностиці та лікуванні. Але, стверджує Ґрупмен, частоту й серйозність цих помилок можна зменшити, «розуміючи, як лікар думає і як він міг би почати думати краще». — Прим. пер.

138 Vinod Khosla. Do We Need Doctors or Algorithms? // TechCrunch. — January 10. — 2012, techcrunch.com/2012/01/10/doctors-or-algorithms/

139 Jerome Groopman. How Doctors Think. — New York: Houghton Mifflin, 2007.

140 Там само.

141 Fred Herbert. Looking Back (and Forth): Reflections of an Old-fashioned Doctor. — Macon, GA: Mercer University Press, 2003. — Р. 37.

142 David Leonhardt. Making Health Care Better // New York Times Magazine. — November 3. — 2009.

143 Там само.

144 Там само.

145 “What Is Heart Failure?” National Heart, Lung, and Blood Institute, nhlbi.nih.gov/health/health- topics/topics/hf/

146 “The Power of Knowing,” 23andMe, 23andme.com/stories/6/

147 Ewen Callaway. Ancient DNA Reveals Secrets of Human History // Nature, no. 476 (August 9, 2011): 136–37.

148 Anna Wilde Mathews. WellPoint’s New Hire. What Is Watson? // Wall Street Journal. — September 12. — 2011.

7. Людство за категоріями

Кожен з нас належить до певного психотипу. І кожному після огляду експерта можуть навісити ярлик, зарахувати до певної категорії і записати в каталог, наче тварину в зоопарку. Хто ви — нервовий орангутанг чи трепетна лань? Чи дієте ви лукавством і шахрайством? Чи ви чесні, наче Авраам Лінкольн? Психіатри найвищої кваліфікації навдивовижу швидко можуть дізнатися все це просто під час розмови з нами. Вони знають, чому ми працюємо, знають, чому ми боремося, а ще знають, з якими людьми ми хочемо мати справу. У пересічних закладах психіатрії діагностів такого рівня, як правило, не зустріти — ця порода людей рідкісна. Але що, якби такий психотип можна було зімітувати, розтиражувати й навіть посилити його потенціал за допомогою машини? Що, якби десь існував набір алгоритмів, здатних розгледіти наш характер, наші слабкості, прочитати наші думки та спрогнозувати наші дії? Що, якби ми змогли створити машину, яка бачила б нас наскрізь?

Такі досягнення змінили б не лише психіатрію, а й усі методи ведення торгівлі, роботи з клієнтами та найму на роботу. Що, якби після ділової зустрічі ви мали б змогу довідатися у бота, як вона минула і як насправді оцінила вашу пропозицію протилежна сторона? Пропозиції щодо продажів стануть інакшими назавжди, погані стосунки припинятимуться швидко, а не запізно, а в переговорах про все на світі розмовлятимуть по суті — звісно ж, якщо до своїх комунікацій обидві сторони залучатимуть завжди незворушних ботів.

Така технологія порушить наші звичні способи щоденної взаємодії з іншими людьми. Це може здатися справою далекого майбутнього, але вже сьогодні алгоритми зуміли збагнути сутність багатьох із нас через аналіз особистості й виявлення наших мотивацій. Коли за нами спостерігає бот, ми нечасто отримуємо відповідне застереження — це явище, яке утверджувалося в нашому житті без зайвого галасу. Хай як дико це звучить, але алгоритм, що знає вас не гірше за вашого чоловіка чи вашої дружини, може бути корисним.

Боти проаналізували майже кожного з нас, хоча ми у своїй більшості цього не помітили. Ви, можливо, упізнаєте слова: «Цей дзвінок може бути записано чи оброблено з метою забезпечення якості обслуговування чи навчальною метою». Коли ми телефонуємо в клієнтську службу банку, на лінію обслуговування кредитних карток, в авіа- чи страхову компанію та чуємо знайому фразу, це означає, що ми даємо згоду, аби алгоритм приєднався до нашої розмови в ролі слухача. Тут не буде безпідставним вважати, що ця фраза звучить не лише тому, що менеджер прослуховує розмову зараз або, імовірно, бажатиме прослухати її в записі пізніше. У багатьох випадках ідеться не про це.

Ось що відбувається, коли в ролі слухача учасником вашої телефонної розмови стає бот. Він слухає, коли ви говорите, визначає ваш психотип і встановлює, чому ви зателефонували. У певних випадках бот передає цю інформацію агенту служби роботи з клієнтами, що якраз і розмовляє з вами. Але найнеймовірнішим є те, що бот намагається прочитати ваші думки — нібито для того, щоб ваші запити можна було задовольнити якнайскоріше та якнайменшим коштом. Вивчивши вас — а зробити це він здатен за тридцять секунд або й менше, — бот закріпить роль співрозмовника в подальших ваших телефонних дзвінках за агентом, який належить до того самого психотипу, що й ви. Адже відомо: спілкування споживача з «не тим» агентом збільшує ризик виникнення конфліктних ситуацій, а поєднання людей, схожих за характером, у ролі співрозмовників має своїм наслідком меншу тривалість дзвінків, вищу вдоволеність споживачів та вищі прибутки компанії.

Розуміння того, як працюють такі боти і яким є спектр їхніх можливостей, дає змогу краще побачити їхнє коріння — те, що тягнеться від NASA і, звісно ж, із Волл-стрит.

Добір потрібних людей: від інтуїтивності — до науковості

11 квітня 1970 року троє людей сиділо в 110-метровій ракеті «Сатурн-5», призначеній для польотів на Місяць. Ракета була наповнена переохолодженими киснем і воднем, які, згоряючи, мали підняти її у верхні шари атмосфери, а далі взагалі вивести поза її межі. А там троє людей уже мали запустити двигун-прискорювач, аби ракета полишила земну орбіту. Це був корабель «Аполлон-13», а місцем призначення і справді був Місяць.

Наступного ранку ці люди вийшли на радіозв’язок із центром керування польотами. І, як це й було заведено, оператор почав розповідати астронавтам новини дня. Його повідомлення, що починалося з рахунку бейсбольного матчу в Г’юстоні, де і команда корабля, і працівники центру керування польотами перебували більшість свого часу, виглядало десь так:

Houston Astros уникли поразки, рахунок 8:7, у Манілі та інших частинах острова Лусон сталися землетруси, канцлер Західної Німеччини Віллі Брандт, який учора спостерігав за вашим стартом з мису Кеннеді, і президент Ніксон проведуть низку переговорів, авіаційні диспетчери все ще страйкують, але ви раді будете дізнатися, що їхні колеги-диспетчери в центрі керування польотами перебувають на своїх робочих місцях і старанно працюють149 .

Членам космічного екіпажу Джеймсу Ловеллу, Фреду Хейзу й Джону Свайгерту такий гумор подобався. Далі під час розмови прозвучав жарт про необхідність заповнити прибуткові декларації (адже наближалося 15 квітня), і Свайгерт згадав, що перед вильотом забігався і про ту декларацію геть забув. Гамуючи регіт, диспетчери центру керування польотами пообіцяли поклопотатися про відтермінування. І ось під час рутинного технічного обслуговування корабля в польоті один несправний термостат спричинив дуговий електричний розряд, і той влучив в один зі здоровенних резервуарів з киснем. Резервуар одразу ж спалахнув, і вибух, що став наслідком пожежі, розніс половину космічного корабля.

Члени екіпажу спостерегли, що командний модуль, у якому вони перебувають, швидко втрачає кисень. Аби не загинути, вони перемістилися до єдиного блока, де тепер могли існувати, — місячного посадкового модуля (який так ніколи й не побував там, куди його спершу планувалося доправити). Модуль був розрахований на забезпечення життєдіяльності лише двох людей протягом усього лише сорока п’яти годин, але тепер у ньому мали перебувати вже троє, та ще й протягом ста годин. Аби мати в акумуляторах достатньо електроенергії для виживання, її треба було заощаджувати. Тож члени екіпажу вимкнули більшість електронних систем модуля, зокрема й систему опалення. І з плином годин, а далі й днів температура всередині космічного корабля наблизилася до температури замерзання води. Через це астронавти не могли спати, їхні організми виснажувалися. Центр керування польотами у Г’юстоні скомандував зробити маневр, у перебігу якого корабель обігнув би Місяць, пролетівши над його зворотним боком, а далі взяв би курс назад на Землю — так вдалося б використати місячну гравітацію в ролі природного прискорювача. Украй обережно підштовхуючи свій корабель у потрібному напрямку за допомогою реактивних двигунів місячного модуля, які в оригіналі призначалися для спуску на місячну поверхню та підйому з неї, члени екіпажу ідеально вирівняли корабель для виконання маневру. Ці дії були пілотажним шедевром. Але то була лише одна з багатьох блискучих інженерних адаптацій, з неймовірною винахідливістю здійснених центром керування польотами в Г’юстоні. Був у ті дні й момент, коли в місячному модулі небезпечно зріс рівень вуглекислого газу — адже в кабіні було троє людей, і цього газу вони видихали стільки, що з ним не справлялися поглиначі, які складалися із картриджів, заповнених гідроокисом літію. Запасні картриджі скінчилися. Цьому треба було якось зарадити, бо інакше екіпаж задихнувся б вуглекислотою з власних легень. Картриджами такого типу було оснащено пошкоджений службовий модуль, але там вони мали іншу форму й не годилися для місячного модуля. Тому центр керування польотами проінструктував екіпаж, як нашвидку переобладнати гніздо фільтра, аби зробити сторонні картриджі взаємозамінними зі встановленими у місячному модулі — для цього знадобилися пластиковий пакет, обкладинка бортового журналу, а також котушка сірої стрічки-скотчу. Склепаний такий чином агрегат було прикріплено до одного з кисневих шлангів очисного пристрою і — о диво! — він запрацював. Вміст вуглекислого газу знову повернувся до несмертельного рівня150.

Факт, що через два дні ці люди плюхнулися у води Тихого океану, є добрим свідченням високих професійних якостей команди керування польотами у Г’юстоні й самих астронавтів. Але не менш значущими стали життєстійкість та оптимізм усіх трьох членів екіпажу в умовах стресу. Цілих сто годин вони сиділи втрьох у середині благенької капсули, розрахованої на двох осіб, і при цьому методично, одне за одним виконували щоразу нові завдання критичної ваги. Між тим різні люди в таких жахливих умовах реагують по-різному. Дехто не дає волі своїм емоціям і розмірено робить поточну роботу незалежно від того, наскільки зловісним може виявитися найближче майбутнє. Але з-поміж нас є немало й тих, хто нездатний протистояти паралізуючому страху (і навіть серед астронавтів) — перед лицем імовірної смерті ми опускаємо руки, стаємо бездіяльними або діємо ірраціонально. Як поводитиметься та чи інша людина, прогнозувати важко. Але ще важче передбачити, наскільки успішно люди будуть уживатися між собою та працювати разом, опинившись у такій ізоляції. У ситуації з «Аполлоном-13» NASA пощастило. Річ у тому, що один із членів екіпажу, Джон Свайгерт, приєднався до решти за день до запуску — ним замінили Кена Меттінґлі, який тижнем раніше захворів на кір. Тож трійця, якій довелося вирушати в політ, не мала достатньо часу, аби пристосуватися до спільної роботи ще до того, як застібнути ремені на сидіннях і полетіти в Космос.

Однак деякі уявлення, наскільки ці троє зможуть скоординувати свої зусилля, у NASA все ж таки були — адже в межах її космічної програми питання психологічної сумісності астронавтів вивчалося мало не десятиліття. Це системне вивчення відіграло вкрай важливу роль у виведенні американців на перше місце в космічних перегонах із Радянським Союзом. Адже без старанного та всебічного психологічного дослідження сказати, на яку «суміш» перетвориться «коктейль» із трьох «компонентів»-людей у тісній капсулі космічного корабля (не кажучи вже про таку складну й відповідальну місію, як висадка на Місяць), було просто неможливо. У NASA перебували в якнайтвердішій переконаності, що погана сумісність астронавтів між собою може поставити під загрозу цілу місію або й навіть і життя членів екіпажу. Це — одна з причин, чому майже всіх перших астронавтів добирали безпосередньо з-поміж військовиків: така людина вже проходила крізь бойові дії, зазнавала стресів та стикалася з ризиком смерті. Першорядними елементами процесу добору в астронавти були перевірка характеру кандидата шляхом його критичної оцінки іншими колегами та аналізу його дій і поведінки в минулому. Але після «дзвіночка», даного ситуацією на «Аполлоні-13», NASA захотіло мати кращий метод добору — щось автоматичне, абсолютне і точне. Тож 1971 року ця агенція взялася створювати комплексну систему для поділу людей на категорії — аби можна було знати, хто і з ким зможе співпрацювати як слід, а хто не витримає, якщо в товаристві неправильно дібраних колег потрапить у стресову ситуацію. NASA потрібен був інструмент для читання думок людини і точного прогнозування її дій. І система, яку ця агенція розробила в 1970-ті й 1980-ті роки, існує донині у формі ботів, що наскрізь бачать нашу особистість, наші прагнення, бажання та наміри — чого більшість із нас навіть і не помічає. Свої алгоритми для оцінювання людей NASA розробило в часи «холодної війни», коли створення космічних екіпажів, що були б кращими, ніж у Радянського Союзу (де через конфлікти між членами екіпажу під загрозу було поставлено щонайменше дві космічні місії), було справою величезної ваги. NASA в ті часи високопотужних комп’ютерів і програм розпізнавання людського мовлення не мала, тож оцінювання людської особистості здійснювалося на папері.

Ці методи були старанно прописані тодішнім головним психіатром NASA Террі Макґвайром. У дитинстві Макґвайр побачив, що йому добре вдається виконувати роль миротворця в стосунках між хуліганами та їхніми жертвами. «Ще до того, як стати дорослим, я знав, що більш тонко, ніж решта, відчуваю ті емоційні речі, які відбуваються довкола мене», — згадує Макґвайр. Він умів відчути страждання людини, її паніку, страх чи гнів ще до того, як з’являться зовнішні ознаки цих емоцій. І його настільки стали цікавити люди та їхня поведінка, що він почав займатися скелелазанням та альпінізмом не лише тому, що йому подобався цей спорт, а й через те, що тут можна було спостерігати реакції різних людей на прояви страху, стреси, біль і скрутні ситуації. «То була пречудова лабораторія», — каже Макґвайр.

У 1958 році військово-повітряні сили найняли його для розробки системи, що могла би прогнозувати реакції військовослужбовців на стреси, викликані загрозою для життя. Навіть зараз Пентагон здійснює десятки (якщо не сотні) надсекретних щорічних операцій. Не всі з них такі блискучі, як та, за якої було знищено Осаму бен Ладена, але для всіх них потрібні люди, які не спасують у високостресових ситуаціях. Між тим дехто, хто, здавалося б, має сталеві нерви, у таких ситуаціях якраз і підводить, та ще й неабияк. Інші ж за таких обставин — ті, що здавалося б, найменш підходять на роль спецназівця, — стають беземоційними, зібраними й безжальними. Отож військовики хотіли дізнатися, чому деякі військовослужбовці діють значно краще, ніж решта. А ще більше їх цікавило, як можна заздалегідь упізнати таких людей. Макґвайрові належало виконати роль, як він каже, «психіатра на невидимому боці військово-повітряних сил». У його розпорядженні були лабораторії, обладнання та кошти, значно кращі, ніж у будь-якій науковій інституції чи лікарні тих часів. Адже тривала «холодна війна», і саме у військову галузь стікалися передові технології світу. І тепер усе це було до Макґвайрових послуг — усе, що давало йому змогу заглибитися у світ зацікавлень, які не відпускали його ще із часів ранньої юності.

Тож він з головою поринув у роботу, врешті видав на гора тригодинний перелік запитань і заходився ставити їх новобранцям у війську. На основі їхніх відповідей він міг з 50-відсотковою точністю (а більшої ніхто не вимагав) сказати, що собою представлятиме та чи інша людина, коли потрапить в екстремальні умови. Макґвайр допомагав шукати все нових і нових людей для виконання завдань, які завжди лишатимуться під грифом «Таємно».

Перед начальством Макґвайр обстоював ідею, що йому треба особисто простежити за поведінкою людей безпосередньо під час однієї з таких місій. Він доводив, що цей польовий досвід йому потрібен, аби побачити, які з притаманних людям рис потрібно шукати під час відбору. Одного дня дозвіл було надано, і Макґвайр опинився на борту гелікоптера, що летів на малій висоті над джунглями В’єтнаму. Тим часом десь там на вершині однієї з гір, оточені з усіх боків, билися американські солдати. Боєприпаси у них закінчувалися, і випущений останній снаряд означав би, що невдовзі їх буди зім’ято зграями ворогів, які так і роїлися довкола. Вертоліт із вимкненими бортовими вогнями віз їм нові боєприпаси, шмагаючи гвинтом темінь глупої ночі. Через розчинені двері розтривожене гвинтом повітря било в обличчя тим, хто сидів у кабіні. Щойно гелікоптер наблизився до гори, як джунглі спалахнули сотнями вогняних слідів — кулі-трасери барабанили по його обшивці, наче свинцевий град. Але Макґвайр і решта тих, хто був у кабіні, стріляти у відповідь не стали — адже їм не потрібно було, аби завдяки спалахам від пострілів ворог побачив, де саме пролітає вертоліт. І для цього знадобилося величезне самовладання, згадує Макґвайр. Вони приземлилися на єдиному придатному для посадки клаптику на горі й розвантажили величезний запас набоїв і вибухівки. «А після того ми, до дідькової мами, полетіли звідти геть», — завершує розповідь Макґвайр.

Завдяки своїм польовим дослідженням Макґвайр зумів розгледіти, які саме люди здатні вистояти в умовах стресу, але то були знання радше емпіричні, ніж наукові. Іноді він відчував, що й далі займається просто гаданням на кавовій гущі. Часом він кардинально помилявся. Аж ось у 1971 році дослідженнями Макґвайра зацікавилася NASA, що якраз починала вводити науковців у свою програму підготовки астронавтів і бажала знати, як слід вести добір таких людей. NASA хотіла класифікувати своїх кандидатів в астронавти і визначити, які з них найкраще працюватимуть разом. До цього агенція набирала більшість своїх астронавтів з-поміж пілотів-випробувачів військово-повітряних сил. Це були мужні люди, наче вилиті зі сталі, звиклі літати на найновіших, найменш вивчених, а тому найбільш небезпечних літальних апаратах. Тому зламатися у Космосі вони навряд чи були здатні. А от щодо науковців, то про них, як це формулює Макґвайр, «NASA не знала, що й гадати». Отож вона взяла його до себе на борт, бо прагнула певності — а для цього хотіла, аби він проаналізував науковців зі списку, де фігурувало кілька сотень імен. У NASA бажали дізнатися не лише про те, хто здатен витримувати складні умови, — тут також хотіли зрозуміти, як можна розпізнавати сумісних між собою людей. Річ у тому, що іноді лише стрес зламати людину нездатний, але коли він помножиться на тертя між колегами, то наслідки можуть бути значно руйнівнішими. «Вони просили мене опрацювати те, чого з людьми ще не траплялося, — каже Макґвайр. — Наприклад, хотіли, аби я прогнозував, як поводитимуться кандидати, якщо почне скреготіти люк, коли вони піднімуться на 240-кілометрову висоту».

Макґвайр мав власні методи, та все ж почав проглядати й дослідження інших — бо хотів подивитися, чи не застосовують вони якихось підходів, які він ненароком обійшов увагою. І якщо траплялося побачити щось цікаве, він запрошував такого психіатра чи науковця-дослідника в офіс NASA у Г’юстоні, аби разом із ним здійснити оцінювання кандидатів і порівняти висновки. Якось йому на очі потрапило дослідження Тайбі Келера, психолога з Університету Пердью. У 1971 році Келер розробив модель для розпізнаваня різних видів людського спілкування та їхньої ефективності. У межах цієї моделі акт вербальної комунікації між людьми зводився до низки послідовностей, що визначалися манерою мовлення та характером ужитих слів. В об’єктивний спосіб кожну таку послідовність можна було виявляти відразу, як вона у вербальному вираженні злітала з вуст мовця. Різні поєднання послідовностей указували, який стан у мовця викликає спілкування з певним співрозмовником і на певну тему: зацікавленість, задоволеність, нудьгу, відразу чи несприйняття. Келерова система не передбачала, що у співрозмовника вишукуватимуть больові точки або намагатимуться залізти йому в душу, — уся інформація для оцінки його як особистості виходила безпосередньо з його вуст.

В основу своєї системи Келер поклав слова, які ми промовляємо. Наші речення, вербальні конструкції, ужиті нами іменники, дієслова, займенники тощо — усе це дає змогу побачити чіткі характеристики, притаманні більшості людей від самого їхнього дитинства. Побудова речень у певний притаманний нам спосіб — це те, що ми робимо сотні або й тисячі разів щодня. Ця дія стає такою звичною для нас, що ми не можемо враз припинити виконувати її, наче клацнувши вимикачем, або перемкнутися на іншу манеру мовлення. Тому перед людьми такого рівня кваліфікації, як Келер, нам не вдасться замаскуватися, видаючи себе за тих, ким ми насправді не є. Лінійність Келерового методу поділу людей на категорії відповідно до чітко помітної манери мовлення органічно зробила його зручною основою для створення спеціального алгоритму, а далі й комп’ютерного робота. Психіатрія довго вважалася цариною, куди ходу технічним досягненням немає. Але метод Келера (а ґрунтується він на тих самих логічних засадах, що й побудова дерев рішень і бінарний вибір), певно, довів, що це не так.

У 1972 році Макґвайр не вважав, що Келер має рацію, але разом із тим виявив бажання розглянути методи цього науковця ближче. Тож він запросив Келера в офіс NASA — просто так, бо шкоди від цього бути не могло: адже щороку тут бували десятки медиків, які вивчають людську психіку. Келер підсів до Макґвайра та його команди, коли ті опитували й оцінювали кандидатів в астронавти: спершу йшли блоки стандартних запитань, а далі починалося інтенсивне анкетування через довгу низку запитань і тестів, до яких кандидати не мали змоги приготуватися заздалегідь. Успішно пройти через це горнило було життєвою метою більшості з кандидатів. Це означало б, що вони спроможні витримати тиск, стійкості до якого вимагало NASA, — що вони не зламалися, як багато хто з-поміж кандидатів...

...Представники NASA під час таких опитувань невтомно щось писали у своїх блокнотах, і так могло тривати кілька годин. Келер же, перед яким було поставлено завдання вийти з такими самими оцінками, волів уважно розглядати опитуваних, роблячи акуратненькі скупі нотатки в малесенькому записничку. Так минало хвилин десять, а далі Макґвайр бачив, як Келер раптово відкладає олівця набік — уважаючи, що побачив усе, що йому потрібно. І так було щодо кожного кандидата. Решта команди продовжували робити свою справу ще кілька годин, між тим Келер спокійнісінько сидів собі, поклавши ногу на ногу, схрестивши руки на грудях і не торкаючись ані свого записника, ані олівця.

Метод Келера видавався поверховим, і Макґвайру нетерпеливилося переконатися, що він має рацію. Однак Келерові прогнози виявилися правдивими — зокрема й стосовно передбачених конфліктів між учасниками тренувань. І якщо Макґвайр (та й будь-хто у NASA) давав лише частково правильні оцінки (тобто частина підтверджувалася, а частина — ні), то оцінки професора з Університету Пердью щоразу влучали в самісіньку десятку. Макґвайр, бувши піонером у справі психологічного оцінювання, з подивом помічав: Келерові швидкі оцінки є найточнішими з усіх. Келер міг побачити характер людини, її психологічну стійкість і спрогнозувати її майбутні дії, поспостерігавши за нею протягом п’ятнадцяти хвилин. Його методи (а надто вже їхні точні результати) викликали величезну зацікавленість у Макґвайра і всієї NASA. Але виникало запитання: чи можна навчити інших вести такі самі спостереження, як Келер? Виявилося — можна. Так і народився проект NASA, що змінив спосіб формування екіпажів, які представляють Сполучені Штати Америки в масштабах Всесвіту. Знання (і про це можна казати з певністю) дозволяє робити учасниками космічних польотів правильно дібраних науковців та уникати катастроф, що спричинялися б людиною, — чвар у порожнечі відкритого космосу. А ймовірність таких чвар існувала. NASA регулярно прослуховувала переговори між радянськими космонавтами та їхніми диспетчерами на Землі. І коли в середині 1970-х відбувався один з таких польотів, згадує Келер, стало зрозуміло, що двоє людей у капсулі космічного корабля не можуть дійти між собою згоди. Так, до щоденних завдань цих людей належав відбір крові одне в одного для аналізу. І десь у середині польоту один росіянин навмисно так глибоко увігнав голку в руку колеги, що та дійшла до кістки. Виникла сварка, і диспетчери російського центру керування польотами захвилювалися, що на борту космічної станції от-от станеться вбивство. Трагедії не сталося, але проколота рука другого космонавта була інфікована й перетворилася на гігантську гнійну кулю. Аби врятувати йому життя, політ довелося перервати, й екіпаж повернувся на Землю.

За словами Макґвайра, загроза виникнення подібної ситуації під час польотів NASA була значно вищою, ніж можна було уявити. Щоб уникнути її, Макґвайр став старанним учнем Келера й заходився засвоювати його методи. За системою Келера — а також у її модифікованому різновиді, що використовується для забезпечення роботи бота, який оцінює вас, коли ви телефонуєте, — люди поділяються на шість категорій.

1. Люди емоцій. Вони спершу хочуть налагодити взаємозв’язок і вивчити співрозмовника, а далі вже братися до питання, яке, власне, треба обговорити. На три чверті ця група складається із жінок — це 30 % усього населення США. Напружені ситуації роблять цих людей емоційними та викликають у них надмірно гострі реакції.

2. Люди суті. Представники цієї групи, як правило, воліють якнайшвидше перейти від люб’язностей до суті. Більшість їхніх рішень ґрунтується на прагматизмі в його жорсткій формі. У напруженій ситуації їх здебільшого полишає почуття гумору, вони стають педантичними й домінантними.

3. Люди дії. Під цю категорію підпадає більшість продавців уживаних авто. Вони прагнуть руху вперед і дій, хай навіть у малому масштабі. Люди дії завжди щось пропагують, до чогось підбурюють, усе намагаються подати під потрібним їм кутом. Багато представників цієї групи можуть бути дуже милими. Напружена ситуація здатна змусити людину дії до ірраціональної, імпульсивної та мстивої поведінки.

4. Люди рефлексій. Представники цієї групи можуть бути людьми спокійними і мати розвинену уяву. Часто вони більше уявляють собі те, що могло б статися, ніж стикаються із цим у реальності. Зацікавившись чимось, ці люди здатні на довгі години заглибитися у новий для себе предмет і відсторонитися від життя. Однак застосувати здобуті знання в реальному світі — для них проблема.

5. Люди, що керуються власною точкою зору. Мовні формули, якими послуговуються ці люди, сповнені імперативів. Вони здебільшого схильні помічати лише один бік тієї чи іншої ситуації і стоять на своєму навіть тоді, коли їхню точку зору спростовано незаперечними доказами. Людьми власної точки зору є понад 70 % політиків, але загалом представники цієї групи складають лише 10 % у загальній кількості населення США. Вони, зокрема, можуть бути невтомними працівниками, здатними працювати над тією чи іншою проблемою доти, доки врешті її не буде вирішено. У напруженій ситуації їхня точка зору може перетворюватися на мінус: вони можуть ставати безапеляційними, сповненими підозр і легко ображатися.

6. Люди реакцій. Сам Келер називає їх бунтарями, однак сучасні стандарти (зокрема ті, що лежать в основі конструкції ботів, покликаних розпізнавати тип особистості) класифікують їх як людей реакцій. Належні до цієї групи — люди спонтанні, творчі, винахідливі й люблять пожартувати. Їхні реакції відзначаються експресією: «Мені це шалено подобається!» або: «Яка гидота!». Сюди належать немало новаторів. У скрутних умовах вони можуть бути впертими, недоброзичливими й схильними перекладати провину на інших.

Якщо ви вважаєте, що впізнали себе не в одній, а в кількох зазначених вище категоріях людей, то помилки в цьому немає. У нашій особистості, як правило, переважають риси, характерні для якоїсь із цих шести категорій, але в різних пропорціях нам притаманні ще й риси решти п’яти. Так, Дональд Трамп є, поза сумнівом, людиною дії, але до його особистих рис належать і ті, якими рухають емоції, — тобто риси, яких він широкій публіці не демонструє.

...Як один із тих у NASA, чий голос є найвпливовішим у вирішенні питання, хто стане учасником наступної програми пілотованих польотів, Макґвайр перетворився на експерта зі швидкісного розпізнавання людей. Якщо він розмовляє з кимось, то вже за п’ять хвилин здатний сказати, ознаки якого типу особистості домінують у співрозмовникові. Бо, наприклад, яскраво виражена людина суті ставитиме безліч запитань — адже такі завжди збирають інформацію. А якщо це буде хтось із тих, що керуються власною точкою зору, то він сипатиме категоричними судженнями, бачитиме все в чорно-білих тонах. Така людина висловить багато тверджень, розпочинаючи їх словами «Я вважаю...», а далі висуватиме ці свої «вважаю» як доконані факти. Якщо ж співрозмовником буде людина реакцій, то їй подобатиметься вести у діалозі перед за допомогою вигуку «Так!». Із часом Макґвайр зміг зрозуміти, люди якого психотипу з великою імовірністю скакатимуть у Космосі одне одному в роги, а які є просто непридатними для астронавтики. Так, люди рефлексій — не ті, хто потрібен NASA. «У програмі пілотованих їх практично немає», — зізнається Макґвайр. Різні люди мають різний поріг пристосовності. Наприклад, кожному з нас траплялися нестерпна продавчиня в магазині чи надокучливий бармен. Однак цілком імовірно, що інших людей вони не дратуватимуть. Бо більше піходять їм за типом особистості. Отож було б немудро, аби NASA запхала в один космічний корабель людину емоцій разом із трьома астронавтами, які за психологічними рисами належать до типу людей, які керуються власною точкою зору. Так само може довести до біди й екіпаж, де всі четверо астронавтів мають чітко виражені риси людей, що керуються власною точкою зору. Натомість є кращі варіанти — приміром, поєднати людину реакцій і людину, що керується власною точкою зору. Лідером у такій групі цілком може виступати людина, що керується власною точкою зору — щоправда, тут треба стежити, зауважує Макґвайр, аби до особистісних рис такого командира належали ще й ті, які становлять основу психотипу інших людей у його екіпажі: адже їх наявність дозволить розуміти колег-астронавтів і краще регулювати стосунки.

Дехто з-поміж найуспішніших космічних командирів є людьми, чиї психічні властивості добре збалансовані. Як правило, командир космічного корабля — це людина суті, але найкращим притаманні ще й численні риси людини емоцій, а також людини, що керується власною точкою зору. І це тому, що люди не хочуть бути підлеглими педантичного працеголіка, нездатного на співчуття, а от коли поруч той, хто сам працює старанно і виявляє щиру емпатію до роботи й життя колег, підлеглі охоче слухаються. «От, наприклад, Джон Гленн твердий наче сталь... І знаєте, побачити його, зворушеного до сліз нещастями іншої людини... Це засвідчує, що чуйність і міць не виключають одне одного», — коментує Макґвайр.

До всього, NASA хотіла стати на твердий ґрунт ще й у справі керування польотами. Адже «Аполлон-13» ніколи не зміг би здійснити того вимушеного повернення на Землю, якби не винахідливі та завжди врівноважені люди, що сиділи біля екранів центру керування польотами у Г’юстоні. Тому Макґвайр наглядав за психіатричним оцінюванням і людей для польотів, і тих, хто, палячи цигарку за цигаркою у своєму кріслі перед екраном на Землі, допомагав першим безпечно перебувати в Космосі.

Навчившись передбачати потенційні сварки між членами того чи іншого екіпажу, Макґвайр став діяти на випередження. Він часто зустрічався з астронавтами, щодо яких у нього виникали тривоги, і щиро розповідав, що, за його спостереженнями, між ними назріває. І чесність творила дива. Усі члени такого екіпажу робили все можливе й неможливе, аби не зіпсувати міжособистісних і професійних стосунків — адже поставити під загрозу своє майбутнє в програмі пілотованих польотів не хотів ніхто. Крім того, Макґвайр вимагав від командира екіпажу, аби той був завжди готовий вчасно помічати назрівання проблем, і розповідав йому, як можна відвернути небезпечні конфлікти в Космосі. За час роботи Макґвайра стартувало кілька десятків екіпажів, і в шести випадках він передрікав проблеми у стосунках між членами екіпажу. І щодо п’яти екіпажів не помилився. Макґвайр пригадує, як перестрів астронавта на ім’я Джон у коридорі, коли той повертався з прес-конференції з нагоди повернення в Г’юстон. Макґвайр був занепокоєний, що Джон спровокував скандал із його колегою на борту шатлу. «Ну, і як воно там було?» — спитав Макґвайр. «Усе було добре, — спершу люб’язно відповів Джон, але враз насупився: — Але ще один день — лише один! — і я його вбив би». Макґвайр повірив, що так воно й сталося б.

Із NASA — у наше життя

Щойно фахівці з питань психіатрії та методології вивчення людської поведінки дізналися про успіхи NASA, як методики Келера вийшли за її межі. Керівники команди, що складає рейтинги Fortune 500, почали шукати контакти з Макґвайром і Келером, аби ті навчили ефективніше керувати і взаємодіяти зі своїми підлеглими. А під час президентських перегонів 1992 року Келер навіть готував Білла Клінтона до усних виступів — підказуючи майбутньому президенту, яких слів і словосполучень слід уникати, коли маєш справу з людьми різного типу особистості, а також даючи поради, як успішно звертатися до широких верств поміркованого електорату. Клінтон — людина від природи комунікативна, але він розцінив Келерові тренінги як корисні. Те, як методики Келера вплинули на манеру викладу Клінтона, добре демонструє уривок із дебатів кандидатів у президенти зразка 1992 року. На цих дебатах Буш-старший і Клінтон відповідають на одне і те саме запитання — його ставить зажурена безробітна жінка, яка хоче, щоб економіка була сильнішою, а робочих місць стало більше. Її емоційним станом є суміш роздратованості, суму й наляканості. Буш у своїй відповіді бадьоро і завчено перелічує відповідні плани. Клінтон діє інакше — він підходить до жінки й розповідає, чому біль людей, які стали жертвами звільнень в Арканзасі, для нього близький, він знає кожного керівника того заводу на ім’я, знає, яку роботу виконували люди, імена їхніх дітей і чому ці люди так важко працюють. Клінтон каже, що прагне інвестувати в Америку, у її народ — це звучить не надто змістовно, а проте змушує пожвавитися і ту жінку, і натовп, а так само й публіку біля телеекранів. У тій жінці Клінтон розгледів людину емоцій, тому він відповідає їй емпатією, а не холодними цифрами людини суті, як Буш.

...Приблизно в той самий час, коли Клінтон змагався за посаду президента, один із Келерових послідовників, психіатр Геджіз Кейперз, почав консультувати компанію Telecom Technologies — виробника комп’ютерної техніки, що прагнув покращити стосунки між своїми керівниками вищої ланки та офісними клерками. Нині Кейперз є одним із найвідоміших фахівців з розпізнавання людей у світі — він у деталях знатиме особистість співрозмовника, невимушено поспілкувавшись з ним хвилин із тридцять151. Свого часу адвокати О. Джея Сімпсона просили його проаналізувати тип особистості кожного з присяжних, коли ті в 1995 році судили їхнього клієнта. А під час співпраці з Telecom Technologies Кейперз зблизився з Келлі Конвеєм, що із часом піднявся кар’єрними сходами до посади гендиректора. Ті кілька років, упродовж яких він і Кейперз працювали разом, стали для Конвея доленосними. Конвей глибоко зацікавився підходами та методиками, якими послуговується NASA для оцінювання особистості людей, а також інтерпретації та прогнозування їхньої поведінки. Урешті він полишив Telecom і заснував eLoyalty — фірму для надання консультаційних послуг компаніям, що мають великі кол-центри. Тут він знову пригадав, що раніше дізнався про роботу з оцінювання людської особистості. «Я мав передчуття, що настане день, і все це виявиться корисним», — каже нині Конвей.

Його eLoyalty зростала, міцнішала і врешті вийшла на IPO, а її акціями стали торгувати на біржі Nasdaq. Однак ані про NASA, ані про Кейперза Конвей ніколи не забував152.

У своїй основі тип особистості людини змінюється нечасто. Винятки трапляються лише тоді, коли людина стає об’єктом тривалого брутального впливу або перебуває під дією стресу — але це нетипові випадки. Коли ми стаємо старшими, наш словниковий запас може розширюватися, ставати розмаїтим, непростим для сприйняття, але манера, у якій ми розмовляємо (тобто структура наших речень) лишається тією самою. І така структурна побудова мовлення дає підказку, як кожен із нас реагує на природний перебіг подій і діє в складних умовах. Скориставшись із цього факту, NASA по-хакерському вломилася в людський мозок, фізично не чіпаючи його.

У 2000 році eLoyalty почала втрачати позиції у змаганні з потужнішими консалтинговими компаніями, які мали більше досвіду у справі організації роботи персоналу кол-центрів поза межами країни. І Конвей, шукаючи, як можна забезпечити розвиток eLoyalty в якийсь інший спосіб, відкрив нові шляхи — ті, де не зустрінеш купи конкурентів. Бізнес, пов’язаний із програмним забезпеченням для кол-центрів, великих перспектив для зростання не відкривав — тут кожен, навіть маленький, крок уперед вимагає величезних зусиль. Єдиним способом далеко відірватися від конкурентів було творити щось інноваційне — те, чого не міг запропонувати жоден із них. І тут у Конвеєвій голові стало буйно проростати зерно, заронене туди в часи співпраці з NASA. Він знав, як працюють у цій агенції, а також йому були відомі ще дві важливі речі: як діє його бізнес у справі оптимізації кол-центрів і (це був його досвід гендиректорства в одному з підрозділів Nasdaq) які найновіші методи, прийоми та обманні трюки примудряються застосовувати на Волл-стрит.

Знаючи, яких успіхів досягнуто у справі розпізнавання мовлення комп’ютерами, у 2000 році Конвей подумав, що можна ж, урешті-решт, сконструювати й такого бота, який читав би людські думки. І першим, кому він зателефонував, був Кейперз. Той поміркував над Конвеєвою ідеєю й дійшов висновку, що вона не просто вартісна — вона може змінити світ бізнесу й характер роботи психолога. Навіть уже сам продукт, винайдений з метою змінити службу роботи з клієнтами, міг би стати шалено прибутковим. Адже індустрія роботи з клієнтом є значно масштабнішою, ніж це уявляє більшість із нас. У кол-центрах AT&T, наприклад, працює 100 000 людей, і на їхню роботу щороку витрачається 4 мільярди доларів. А працівники кол-центрів, яких у Сполучених Штатах налічується чотири мільйони, складають третю за кількістю групу найманих працівників країни. І винайдення оптимальнішого механізму ведення справ у цій індустрії було б рівноцінне одержанню багатьох мільярдів доларів щороку. Однак упродовж багатьох років сконструювати бота, що би міг перетворювати людське мовлення в кількісно вимірювані характеристики й визначати тип особистості, було неможливо. Для цього просто не існувало потрібних техніки й технологій (комп’ютерів і програм). Десятиліттями розробка програмного забезпечення для розпізнавання людського мовлення (тобто здатного вловити й іншими засобами передати те, що каже людина) вважалася безднадійною справою. А те, що використовувалося з метою такого розпізнавання, аж кишіло помилками й працювало вкрай неточно. Аж ось на початку 1990-х темою комп’ютерного розпізнавання й передачі мовлення іншими засобами — тобто сферою, у якій довго вже не вдавалося створити чогось справді вартісного й придатного на щодень — зацікавилося двоє науковців дослідницького центру компанії IBM. Це були Пітер Браун і Робет Мерсер. Вони почали з роботи над програмами перекладу з однієї мови на іншу — спершу із французької на англійську. Більшість хакерів, що працювали над цією проблемою на той момент, володіли обома цими мовами й написали програми, які перекладали слова буквально: наприклад, англійське ham як французьке jambon, cheese як fromage і так далі. Однак кожній мові властиві винятки, дивні правила, ідіоми та мовні звороти, яких не зрозуміти на інтуїтивному рівні, і все це шалено ускладнювало справу написання алгоритмів для перекладу. Надто вже багато було розбіжностей між мовами, які треба було брати до уваги153. Браун з Мерсером французької не знали й не завдавали собі клопоту із її вивченням. Замість писати алгоритми вручну й тисячами, вони вводили в робочі станції виробництва IBM стенограми засідань канадського парламенту. Річ у тому, що в цій країні — дві офіційні мови, тож такі стенограми ведуться паралельно обома (і зібрання таких документів за один лише рік може містити мільйони слів). Тому двоє розробників створили алгоритми, здатні самонавчатися, які могли виявляти вербальні конструкції в текстах-близнюках. І в той час як інші намагалися вирішити проблему за допомогою елегантного коду, що пробував відтворити граматичні конструкції різних мов, Браун із Мерсером застосували «тупі» програми та брутфос. «Лише так можна сподіватися, що почуєш тихий поклик (marqué d’un asterisque/starred) або шепіт (qui s’est fait bousculer/embattled)», — писав Браун у роботі, де підбивав підсумки свого дослідження.

Потім Браун і Мерсер створили набір алгоритмів, що на основі вже вимовлених слів намагалися визначити, які слова будуть наступними. Їхній нестандартний хід виявився таким революційним, що не просто змінив програми-перекладачі, а й удосконалив програми розпізнавання людського мовлення. Замість намагатися вловити кожне слово, щойно воно злетить із вуст мовця, найкращі й найновіші програми розпізнавання мовлення тепер вишукують ланцюжки слів, зміст яких можна зрозуміти лише сприймаючи всі слова разом. Через це програмі нескладно розрізняти, скажімо, слова «сій» (від «сіяти») та «бій». Речення «Сій знання серед людей!» не буде сплутане з «Бій знання серед людей!» просто тому, що «бій знання» ніхто ніколи не каже. Точнісінько так само, як ми навчаємося дотримуватися правил граматики, це робить і алгоритм, здатний до самонавчання. І цей метод якраз і становить основу тих програм розпізнавання людського мовлення, які ми застосовуємо нині.

Досягнутий Брауном і Мерсером прогрес помітили на Волл-стрит. Тому в 1993 році обидва дослідники полишили IBM і перейшли працювати в уже згаданий раніше хеджовий фонд Renaissance Technologies. Напрацьоване ними в царині розробки лінгвістичних алгоритмів можна було застосувати й для прогнозування короткотермінових тенденцій на фінансових ринках, і спеціальні версії їхніх алгоритмів склали основу найуспішніших фондів Renaissance Technologies. Активи цього фонду за час, коли в ньому правили бал напрацювання Брауна та Мерсера, зросли від 200 мільйонів доларів (станом на 1993 рік) до 4 мільярдів доларів (у 2001 році)154. У який саме спосіб алгоритми для розпізнавання мовлення застосовуються в біржових справах, достеменно не відомо — і саме тому Renaissance Technologies і далі лишається успішним. Цей фонд є найзагадковішим явищем на Волл-стрит, а його спритність у заманюванні накращих талантів зі світу науки в галузь фінансів не має аналогів (навіть Goldman тут пасе задніх).

Коли у 2009 році засновник цього фонду — математик і випускник Массачусетського технологічного інституту Джеймс Саймонз ішов на пенсію (уже після того, як став мільярдером за допомогою Мерсера з Брауном), то гендиректорами свого дітища він призначив саме цих двох дослідників.

Зроблене ними призвело до того, що в 2001 році Конвей уже мав змогу придбати цілком стандартне програмне забезпечення, що передавало більшість людських розмов за допомогою іншої системи знаків і робило це із задовільною точністю. Тепер, коли з’явилася змога вводити слова людей у комп’ютер у зрозумілих йому символах, Конвеєві було потрібно створити алгоритмічних ботів, спроможних узяти ці виражені в доступний для них спосіб слова і застосувати до них аналітичні методики NASA. Аби виконати це завдання, Конвей узявся створювати бібліотеку для алгоритмів, куди мав би внести кожен ланцюжок слів чи кожну вербальну конструкцію, які тільки можна собі уявити. Робилося це з тим, аби все, що каже та чи інша людина, можна було застосувати для встановлення її психотипу. Бо, наприклад, якщо хтось розпочинає свою розмову з оператором клієнтської служби, одразу ставлячи запитання, вимагаючи відповідей і не надто чемно, то це, найімовірніше, людина з розряду тих, хто керується власною точкою зору. Такі казатимуть щось на зразок: «Доброго дня, на моєму авто треба замінити глушник. Скільки у вас коштує така заміна на Subaru Outback 2008 року і коли ви зможете виконати цю роботу?». Ключовими в цієї людини будуть слова «треба», «скільки» та «коли» — тобто співрозмовник вимагає інформації і бажає отримати відповіді на свої запитання якнайшвидше.

Може трапитися й співрозмовниця, яка почне пояснювати, які почуття в неї викликають недоліки продукту чи послуги певної компанії. Така особа може сказати: «Мене це просто дістало — воно не працює, і я вже й не знаю, що робити далі. Від вашої компанії та її послуг я сподівалася більшого. Я розчарована». Ключові слова тут — «дістало», «розчарована» і «сподівалася». А додатковим свідченням того, що ця співрозмовниця належить до категорії людей, які керуються емоціями, буде часте вживання нею займенника «я» під час опису емоцій.

Перший співрозмовник телефонує з метою одержати інформацію. Дай йому таку інформацію — і ти швидко зробиш його задоволеним. А годуватимеш його балачками — просто роздратуєш. Усе це мусив знати алгоритм. Так само він мав знати, що другому співрозмовнику потрібні емпатія та бесіда на загальні теми і що найбільше таку людину втішать вибачення й щира демонстрація, що її розуміють. Конвеєві потрібні були алгоритми, здатні побачити подібні речі протягом лічених секунд.

Бот, якого хотів створити Конвей, повинен був не лише вміти визначити психотип. Він мав також визначати, чого хоче додзвонювач у кол-центр, ще перед тим, як він сам про це скаже. Бо Конвей прагнув, аби в разі, якщо співрозмовник погрожує судовим позовом, про це відразу ж дізнавався б відповідний менеджер — особливо важливим цей момент був для таких потенційних клієнтів, як компанії медичного страхування, де судові розгляди були явищем доволі частим, а тому щороку дуже позначалися на фінансових показниках. Отож будь-який автоматизований аналіз, що давав би змогу запобігти виникненню хоч якоїсь частини судових позовів — і той уже означав би врятовані мільйони. Конвей знав, що постійне обслуговування клієнтів кол-центру в максимально індивідуальний спосіб здатне поліпшити показники роботи компанії й утворити коло постійних її клієнтів.

Знаючи, що створення революційного за характером продукту може увінчатися щедрою винагородою, Конвей прагнув змінити напрямок діяльності своєї публічної компанії — він інтуїтивно відчував і твердо вірив, що можна створити щось таке, що читатиме людські думки. Але вірилось у це не всім. Якось Конвей сказав головному юристу eLoyalty Роберту Верту, що обізнаний із психологічною моделлю, котра дає змогу прогнозувати людську поведінку. У відповідь Верт мало не зареготав. «Я сказав: “Прекрасно! Я юрист ось уже двадцять років і теж умію бачити людей — усі вони паскудні тварюки”», — пізніше пригадував він.

Але свою думку Верт урешті змінив, і сталося це після того, як він познайомився з Кейперзом і побачив його наукові підходи в дії. Цей правник нині очолює Келерову консалтингову фірму. І юридичні контори раз по раз платять йому понад 10 000 доларів, аби він повчив їхніх працівників виражати людину в числових величинах.

Конвей хотів усунути людину від процесу взагалі. Оскільки метод — кількісний, дійшов він думки, то можливим є й створення ботів, здатних читати людські думки. «Ми паспортизуємо слова тієї чи іншої людини», — пояснює він. На чолі невеликої групи людей Конвей усе працював і працював над бібліотекою для алгоритмів, аби зробити її цілковито готовою до використання. А паралельно, разом із Кейперзом — узявся перевіряти, чи будуть його підходи працювати в реальному житті. Йому треба було дізнатися, які реальні переваги відкриватиме знання думок людини та її мотивацій, та й узагалі побачити, чи матиме вся його робота користь — це якщо він зуміє з нею впоратися. Конвей домовився з Vodafone — світовою компанією безпровідного зв’язку, що вона надасть йому півтори тисячі записів телефонних розмов, здійснених групою з дванадцяти операторів служби роботи з клієнтами. Маючи у розпорядженні запис понад ста телефонних розмов кожного із цих операторів, Конвей уже був спроможний установити, наскільки успішно цей працівник спілкувався із клієнтами, що належали до різних психотипів — від людей дії до людей, якими рухають емоції. Крім того, він міг бачити, до якого психотипу належить кожен з дванадцяти операторів Vodafone, а коли так, то й перевірити власну гіпотезу, згідно з якою люди зі схожими особистісними характеристиками здатні вирішувати питання швидше, а це, у свою чергу, зменшує кількість розлючених людей біля телефона, які все ніяк не можуть дочекатися розмови з оператором.

Конвей і Кейперз прослуховували кожен дзвінок окремо один від одного й визначали психотип кожного клієнта, а так само й кожного оператора. Далі вони визначали тривалість кожного дзвінка і те, чи лишився клієнт задоволеним його наслідками, або, в найгірших випадках, чи не стала таким наслідком загроза втрати клієнта. Далі обидва дослідники вводили ці дані в матрицю й аналізували результати.

І результати були приголомшливі. Наприклад, виявилося, що коли клієнт натрапляв на оператора з особистісними характеристиками, близькими до його, розмова тривала в середньому п’ять хвилин і завершувалася вирішеною проблемою в 92 % випадків. А це вже, як не крути — висока ефективність роботи клієнтської служби. А от коли клієнт натрапляв на оператора з діаметрально протилежними особистісними характеристиками, тоді картина виявлялася зовсім інакшою: десятихвилинні телефонні розмови і 45 % випадків вирішення проблеми. Усе це означало, що телефонна розмова, де клієнт з оператором є сумісними за психотипом, удвічі ефективніша за інші розмови. Із чого випливало, що за рахунок кардинального скорочення тривалості телефонних дзвінків компанія типу AT&T може скоротити витрати на кол-центри на одну третину — звісно, за умови, що Конвею вдасться сконструювати ботів, спроможних перетворити це на реальність.

Згодом це таки вдалося, і неабияк. Щоправда, для цього знадобився велетенський проект. Для побудови таких алгоритмів Конвей найняв найкласніших програмістів і, за його висловом, «просто найметикуватіших людей, яких лише міг знайти». Він переконався, що найняти людей із найяскравішими талантами і навчити їх робити те, що йому потрібно, часто буває вигідніше, ніж просто взяти на роботу тих, хто просто має кваліфікацію програмістів і спеціалістів з комп’ютерної логіки потрібного профілю. Це так, наче ви обрали Майкла Джордана на роль гравця у вашій футбольній команді першого ешелону, а не когось, хто є рисівером у найкращій футбольній команді шкільного рівня. Зрозуміло, цей останній уміє ловити м’яч і знає, як треба грати у футбол, але Джордану властивий той природний атлетизм, який, найімовірніше, зробить свою справу, коли цей баскетболіст відчує характер футбольної гри. Таких майклів джорданів для створення бота, що читав би думки, Конвею було потрібно багато. Він готовий був узяти всі прибутки eLoyalty від її основного заняття, тобто керування кол-центрами, і вгатити в цей проект — бо відчував, що він може дати щось таке, що знайде застосування далеко поза межами клієнтських служб. Одержуючи десятки мільйонів доларів щорічного прибутку від діяльності власної компанії, Конвей при наймі працівників для свого нового проекту міг собі дозволити бути щедрим. Але коли справа дійшла до укладання контрактів з великою групою суперзірок, він побачив, що до них підбивають клинці ще й інші грошовиті «женихи». Причому це були «женихи» з такими грошима, яких не має більше ніхто у світі. Конвей зіткнувся з вербувальною машиною Волл-стрит.

149 Judy L. Hasday. The Apollo 13 Mission. — New York: Chelsea House, 2001. — Р. 16.

150 Andrew Chaikin. A Man on the Moon: The Voyages of the Apollo Astronauts. — New York: Penguin, 1995.

151 Кейперз наприкінці нашої першої розмови, що тривала години зо дві, описав тип моєї особистості. Виявляється, більшість характерних для мене рис вказують на людину суті. Я прагматик і зазвичай ухвалюю рішення на основі фактів, але водночас мені важко передавати свої повноваження і, крім того, у напруженій ситуації я можу ставати дратівливим (і ця остання риса ніяк не найбажаніша для того, хто пише книжки чи є технологічним підприємцем). Коли ми розпочали розмову і Кейперз розповідав, як це працює в теорії, я його слухав у піввуха, час від часу киваючи й підтакуючи. Потім він сказав, що вникати у всі ті речі я на той момент ще не почав. Але як він міг довідатися, що я собі думаю лише на основі моїх слів? Адже я міг казати одне, а на думці мати зовсім інше. У цьому випадку я так і робив — власне, я так роблю часто. Тим часом Кейперз продовжував свої вступні пояснення, і я знову реагував кивками голови й репліками «цікаво». І ця манера мовлення, як він мені сказав пізніше, чітко вказувала, що я не надто вражений і все ще утримуюся від висновків. «Насправді це не означало: “Ну-у, це таки цікаво”, — пояснив мені Кейперз. — Тим, що ви казали, було: “Гм-м, а от я в цьому не певен”». І тут він влучив просто в десятку. Бо часто людина суті, видобуваючи із себе короткі малоемоційні репліки, просто вивуджує додаткову інформацію. Так вона поводиться або для щойно означеної мети, або тому, що їй узагалі нецікаво. Але пізніше, сказав Кейперз, я пожвавився — у тому місці, де він почав знайомити мене з деякою статистикою, отриманою з тестів. «Ви сказали: “ Ого-го, це справді круто!”, — підкреслив Кейперз. — А коли людина суті вимовляє прислівник разом із прикметником типу “круто”, це означає, що вона і справді вражена. І я справді був вражений. Як і будь-чия, моя особистість в основному сформувалася тоді, коли мені виповнилося сім-вісім років.

152 Цікавою є й кар’єра самого Кейперза — зокрема в царині рок-н-ролу. Він був учасником рок-гурту 1960–1970-х років Hedge and Donna, що за десять років випустив шість пластинок зі своїми звукозаписами. Музична кар’єра привела його у світ кіно — у 1974 році він зіграв головну роль у стрічці «The Legend of Hillbilly John» («Легенда про Джона-селюка»). А коли голлівудська зірка Кейперза згасла, він подався у ВНЗ й провів там стільки років, скільки потрібно, аби стати психіатром. З Келером він познайомився у Сан-Дієго, де виявився дуже здібним у засвоєнні підходів, які напрацювали Келер, Макґвайр та NASA.

153 Peter Brown, Robert Mercer, Stephen Della Pietra and Vincent J. Della Pietra. The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation // Journal of Computational Linguistics 19. — №. 2 (1993): 263–311.

154 Ingfei Chen. Scientist at Work: Nick Patterson // New York Times. — December 12, 2006.

8. Волл-стрит проти Кремнієвої долини

Низка подій, які припадають приблизно на 2001 рік, призвели до появи великих цифр прибутків у звітах біржових компаній і великих команд програмістів, узятих у штат. Зростання масштабів діяльності у фінансовому секторі, що розпочиналося в цей час, було безпрецедентним, і підживлювали його два чинники: бум житлового будівництва (Волл-стрит допомогла його виникненню) і зростання обсягів алгоритмічного проп-трейдингу.

У 2001 році на ботів припадало менше 10 % торговельних операцій на фондових біржах США. Про їхнє існування великі трейдери на Волл-стрит знали добре, однак алгоритми в той час рушієм ринку не були. І навіть думка, що вони можуть перебрати на себе всю роботу і стати винуватцями події на кшталт Блискавичного обвалу, здавалася нісенітницею. Станом на 2000 рік на біржах верховодили люди, а не комп’ютери. Майже всі торговельні операції на Нью-Йоркській фондовій біржі здійснювалися через людину — брокера-спеціаліста, наділеного винятковим правом координувати операції з активами певного різновиду. Брокери на торговельному майданчику тих часів були спроможні робити біржову заявку лише з тією швидкістю, з якою відповідний брокер-спеціаліст і його помічники могли її оформити. Процес цілковито спирався на людину. Роботою Волл-стрит досі рухали люди в біржовій ямі, а не материнські комп’ютерні плати чи пульсації світла у волоконно-оптичних лініях. Система Пітерфая та сонм брокерів-«кнопкодавів» уже панували на Nasdaq, але Нью-Йоркська фондова біржа так і залишалася місцем, де заявки на купівлю чи продаж треба було навіть не видруковувати, а щосили вигукувати — а про якусь там повну автоматизацію навіть і не йшлося. Однак усе це змінювалося. Розвиток мереж електронних торгів означав, що для брокерів-програмістів типу Пітерфая справа проникнення на біржі, доти контрольовані вузьким колом обраних, стає дедалі легшою та дешевшою. Надійний мережевий зв’язок у поєднанні з потужним персональним настільним комп’ютером і певними добре прописаними кодами могли занурити програміста, обізнаного з роботою фондових ринків, просто у вир біржової діяльності. На додачу до простішого доступу, чинником, що давав хакерам змогу заробляти гроші на біржових оборудках, було переведення Волл-стрит на десятинну систему. До цього фондові ринки США завжди оперували дробовими частинами долара. Наприклад, до 1977 року найменша величина, на яку могла відбутися зміна ціни на фондовому ринку, була 1/8 долара — що дорівнювало 12,5 цента. Пізніше цю величину зменшили вдвічі, до 1/16 долара, але це все одно означало, що найменший спред має дорівнювати 6,25 цента. Проте навіть це був спред, що давав змогу маститим брокерам і маркет-мейкерам — і навіть тим із них, хто не поспішав вкладати гроші в технологічне оснащення, — загрібати грубі гроші. Усе, що від них вимагалося, — це продавати, коли хочуть купити, і купувати, коли прагнуть продати. Брокерам гарантувала прибутки наявність дробових частин — за рахунок решти учасників, особливо дрібних інвесторів.

Однак у 2001 році Комісія із цінних паперів і бірж постановила, що всі фондові ринки повинні перейти до застосування десятинних дробів, і це звело спред у багатьох масштабних оборудках з акціями до одного цента. Тепер уже бути просто маркет-мейкером, що має клієнтуру, для великих заробітків було недостатньо. Тепер потрібні були обсяги операцій, причому обсяги величезні. І єдиним способом забезпечити їх були технологічні засоби та мізки, які знають, як цими засобами користуватися.

Тож на початку 2008 року 60 % усіх торговельних операцій на біржах США вже здійснювали комп’ютерні боти — недарма ж протягом цілих семи років фінансова індустрія робила все, аби підкотити до кожного тямущого студента-старшокурсника, що навчався на інженера або комп’ютерного фізика, а також просто до людей з енциклопедичними знаннями, якщо їх хоч скільки-небудь цікавила висока зарплата вже від самого початку роботи та бонусна виплата, якої було достатньо, аби купити середньостатистичний американський будинок (двічі). Волл-стрит зростала і врешті стала наймати на роботу більше випускників-математиків, інженерів і фізиків, ніж напівпровідникова промисловість, найбільші фармацевтичні компанії й телекомунікаційна індустрія. І ось на тлі таких віянь Конвей намагався найняти собі людей. Так минуло майже десятиліття.

Конвеєва eLoyalty, штаб-квартира якої розташовувалася на північ від Чикаго в містечку Лейк-Форест, присвятила немало днів рекрутуванню в стінах Південно-західного й Чиказького університетів. Конвей з’являвся особисто на різні заходи, що влаштовувалися з метою залучення молодих кадрів, разом з кількома найбільш перевіреними працівниками, і вони розгортали стенд своєї компанії. Але що глибше Конвей та eLoyalty занурювалися у справу залучення нових кадрів, то виразніше бачили, що їхні зусилля зводять нанівець рекрутери з Волл-стрит. Goldman Sachs, Morgan Stanley, Credit Suisse, Citi та решта їм подібних були всюдисущими — без них не обходився жоден із ярмарків вакансій у стінах університетів. На такі заходи компанії з Волл-стрит здебільшого відряджали своїх молодших працівників, які ще кілька років тому самі були випускниками. Свої компанії та роботу в них ці молоді люди описували не заглиблюючись у деталі. Вони не змальовували перспектив, не розповідали про складність завдань, не описували, як робота в їхній компанії розвиває інтелектуально, — словом, вони не робили анічогісінько. Бо таким, як Goldman чи Morgan, варто було лише з’явитися на ярмарку вакансій і розгорнути свій стенд — і біля них уже утворювався натовп.

Той період, 2001–2008 роки, найімовірніше, увійде в історію як пік розвитку Волл-стрит. Тамтешні компанії нарощували прибутки та чисельність персоналу, а їхня престижність і популярність були високими як ніколи — і вищими вони, найімовірніше, теж ніколи вже не будуть. Ось із чим зіткнувся Конвей.

Користуючись різними нагодами, йому таки вдалося залучити якусь невелику частину людей, але взяти на роботу найкращих було складно. «Тому що справді важко переграти Goldman Sachs, якщо кандидати на посаду про твою компанію ніколи не чули», — коментує Конвей. Але навіть коли йому вдавалося зацікавити когось, брокерські компанії все одно перемагали за рахунок своєї глибокої кишені. «Ми платимо добре, але не можемо викинути 200 000 доларів на того, хто щойно прийшов зі студентської лави», — пояснює Конвей. Якось йому спало на думку, що розташованість штаб-квартири у приміській зоні — у тихому й фешенебельному містечку Лейк-Форест — може відштовхувати випускників університетів, які бажають мешкати у великому місті. Отож eLoyalty відкрила великий офіс у центральній частині Чикаго — просто в діловому районі, де вартість оренди приміщень найвища. Крім того, він фінансово винагороджував працівників, що залучили рефералів. І — не припиняв приглядатися до студентів-випускників у сподіванні знайти групу яскравих, близьких за духом людей, які пішли би працювати в eLoyalty, у такий спосіб подаючи приклад іншим. Також Конвей намагався піти спрощеним шляхом. Для цього він узяв на роботу випускників чільних ВНЗ з дипломами магістрів бізнесу, що мали досвід роботи в царині лінгвістики. Те, що вони концептуально розуміють, який алгоритм потрібен Конвею, сумніву не викликало. Але співпраця з ними не склалася. «Ми забагато їм платили, а між тим виявилося, що зі своєю роботою вони справлялися не надто добре», — пригадує Конвей. Ці бакалаври загрузли в деталях, процесах і кількісних показниках. Бо насправді Конвеєві потрібні були технарі з іскрою креативності — високопродуктивні розуми, здатні швидко виявляти проблему й віднаходити способи її вирішення, оригінальні й докорінно відмінні від традиційних.

Ось, наприклад, одна з типових (і величезних) проблем eLoyalty: не всі, хто належить до категорії «люди емоцій», дотримуються абсолютно однакової манери мовлення. Тому створення механізмів для автоматичного розпізнавання таких відмінностей, аби вони не заважали й далі правильно зараховувати людей до тієї чи іншої категорії, означає розробку десятків тисяч алгоритмів, спроможних побачити людину емоцій у будь-якому її варіанті, її комплекси, наміри, набір слів і мовні звороти. А це завдання, що до снаги лише тим, хто має виняткову здатність концентрувати увагу та високі аналітичні здібності.

У справі найму таких людей Конвей просувався вперед, хоча й повільно. Основою для добору слугували тип особистості та результати IQ-тестування. Розглядалися тільки найкращі кандидатури. Нині понад чверть найманих працівників eLoyalty належать до того одного відсотка людей у США, у кого рівень інтелекту є найвищим. Це якраз ті, кого так любить Волл-стрит, — люди, здатні розібратися, що то за дванадцять моментів, які впливають на вартість певних цінних паперів, і побачити, як можна створити алгоритми, що вміють торгувати на їхній основі зі швидкістю світла. Але успішному Конвеєвому просуванню на цих теренах заважали необхідність змагатися за кадри з популярними серед потенційних працівників гігантами типу Goldman Sachs, а ще зарплати цих гігантів та (або) їхні преміальні на рівні 400 000 доларів навіть для молодих співробітників.

У цій безнадійній боротьбі з Волл-стрит за таланти Конвей був не сам. За тим, як у пошуках розумних голів рояться представники інвестиційних банків, біржових компаній та агенти бізнесових новотворів — невеликих біржових компаній, що спеціалізуються на високошвидкісних торгах, — безсило спостерігав увесь світ IT-технологій. Динаміка змін у царині найму випускників ВНЗ була далека від слабкої. Так, у період 2000–2006 років кількість випускників Массачусетського технологічного інституту, які пішли працювати у сферу фінансів, зросла на 67 % — у 2006 році таких було понад чверть155 .

До всього, Конвею та решті його колег зі світу інформаційних технологій доводилося давати собі раду ще й в умовах, коли кардинально скорочувалися трудові резерви. Підготовка фахівців як галузь розрослася в 1980-ті, коли стали набувати поширення персональні комп’ютери й студенти масово почали обирати кібернетику як свою основну дисципліну для вивчення в університеті. Кібернетичні факультети розширювали набір, і врешті талановиті програмісти стали масово проникати в усі закутки економіки. Однак цьому періоду раптово настав кінець у 1988 році, коли вибухнула криза в галузі інформаційних технологій, певною мірою спричинена обвалом фондового ринку в 1987 році. Після цього кібернетика лишалася непопулярним серед студентів напрямом протягом десяти років.

Аж ось постали AOL, Netscape, eBay та Yahoo!. Виник новий клас мільйонерів, і кількість студентів на кібернетичних факультетах знову раптово зросла. Коли наприкінці 1990-х я був студентом інженерного профілю в Іллінойському університеті, кібернетичний факультет був на підйомі, і цьому немало сприяли успіхи його випускників — як-от Марка Андріссена (Netscape), Макса Левчина (PayPal), а пізніше й засновників YouTube та Yelp!. Будівля кібернетичного факультету в Іллінойсі вирувала найбільше з усіх, розташованих у зоні інженерно-технічних дисциплін. Звідси студенти регулярно потрапляли в Кремнієву долину, ще навіть не завершивши навчання, й історії про дотком-мільйонерів та їхні статки робили цю будівлю схожою на вулик зі збудженими бджолами. Навіть посереднім вихованцям факультету в ту пору перепадали і підйомні — бонусні кошти при підписанні контрактів, і прибуткові акції, якими компанія наділяє працівника у вигляді винагороди — а до всього, їм теж давали туманні обіцянки, що вони прославляться на просторах усесвітньої мережі після завершення навчання.

Подібне відбувалося в цілій низці університетів у різних куточках країни. Причому цей процес був дедалі активнішим у міру того, як розвивалися інформаційні технології, що давало відчутні результати всій Америці. Ось чому в 1998 році кількість студентів, які обирали своїм основним предметом кібернетику, стала швидко зростати — у той час кібернетичні дисципліни були основним предметом для 1,5 % студентів-першокурсників, а до 2002 року цей показник підскочив до 3,5 % — тобто більш ніж подвоївся всього лише за п’ять років. Але коли луснула «бульбашка доткомів», студентів на факультетах кібернетики стрімко поменшало. При цьому Волл-стрит і далі нарощувала прошарок програмістів, наймаючи дедалі більше на тлі загального скорочення резерву кадрів, і в такий спосіб посилювала дефіцит працівників для компаній типу Конвеєвої eLoyalty. Ця тенденція проступила так рельєфно, що стала викликати занепокоєння в університетських професорів.

Вівек Вадгва став викладачем Дюкського університету, щоб, як він сам каже, навчати студентів інженерних спеціальностей вирішувати проблеми реального світу — а не готувати тих, хто маніпулюватиме алгоритмами на Волл-стрит. І був шокований і вкрай засмучений, коли після закінчення ВНЗ вони ставали інвестиційними банкірами чи консультантами з питань менеджменту. «Навряд чи хтось із моїх студентів став інженером, — пригадує професор. — Та й навіщо їм це було, якщо вони взяли величезні позики на оплату своєї освіти, а Goldman Sachs пропонував удвічі більше, ніж могла дати будь-яка інжинірингова компанія».

Вадгва й сам колись був інженером на Волл-стрит — наприкінці 1980-х працював у Credit Suisse First Boston і врешті став віце-президентом інформаційної служби цього банку. А до Credit Suisse був працівником в одній із перших компаній-новаторів Кремнієвої долини — Xerox — і заробляв там 47 000 доларів на рік. За свій перший (1986) рік роботи у Credit Suisse First Boston Вадгва отримав 160 000. Другий рік приніс йому 180 000 доларів, третій — 240 000, а четвертий — 300 000. Усе це відбувалося перед 1990 роком. Як і багато його нинішніх студентів, Вадгва зметикував, що треба кілька років попрацювати на Волл-стрит, виплатити свої борги і йти геть. Але відчув, що піти геть якраз і нелегко. «Це дещо схоже на організовану злочинність, — каже професор. — Звідти ніколи не можеш вирватися». Але зрештою він таки пішов і заснував Relativity Technologies — фірму, що виробляла програмне забезпечення, призначене допомогти компаніям у переході від старої кодової бази до нових на зразок C++ та Java. Відтоді він став одним зі світочів інженерно-технічної освіти й обіймав посаду не лише в Дюкському університеті, а ще й в Університеті Еморі та Стенфордському університеті.

Свіжим оком нового викладача Вадгва відстежував, як багато його найкращих студентів опинялися на Волл-стрит і розробляли якраз ті знаряддя, що підштовхували світ до економічної катастрофи: забезпечене заставою боргове зобов’язання, Гауссова копула (чудова формула, однак неправильно застосована на Волл-стрит), а також алгоритми для торгів, які щомиті можуть зірватися з ланцюга. Діялося це 2007 року. То була пора розквіту фондових ринків, найвищого за всі часи. Компанії фінансового сектору в ті дні всмоктували в себе гроші, наче пилосос, що поглинає пилюку. Аби закріпити за собою командне становище, фінансові фірми потребували двох речей: друзів у Вашингтоні й мізків найкращих кількісних аналітиків, які можна було придбати за гроші. І обидві ці речі вони таки купили. За таких обставин шансів на розвиток у бажаному темпі в Конвея було небагато.

Пік та вщухання війни за алгоритмічні таланти

Волл-стритівські фірми вели змагання за найкращих творців алгоритмів навіть конкуруючи між собою. Той, хто міг витворювати найелегантніші коди або вигадувати найрозумніші та найхитріші алгоритми, той міг собі дозволити снувати туди-сюди поміж таких біржових гравців, як Deutsche Bank і Knight Trading. До речі, серед таких обраних існує особливий тип супергравця — це квант з такими унікальними й поціновуваними талантами, що може дозволити собі вимагати винагороди на суму понад 1 мільйон доларів на рік. У деяких випадках така винагорода може ставати й значно більшою. Наприклад, у 2008 році Михайлу Малишеву — спеціалісту з питань фізики плазми, на інтелекті якого тримався високочастотний трейдинг у компанії Citadel Кена Гріффіна (у своїй роботі цей хеджовий фонд із Чикаго спирався передусім на квантів) — заплатили 150 мільйонів доларів. Роком пізніше Малишев звільнився з Citadel і заснував фірму-конкурента, назвавши її Teza Technologies. Гріффін, вважаючи, що в нього викрали пропрієтарний код, подав на Малишева в суд і в результаті домігся виплати великого штрафу й немалою мірою забезпечив занепад діяльності Teza Technologies156. Працедавці на кшталт Citadel платять неймовірні суми своїм інтелектуалам кількісного аналізу, однак лишаються незахищеними від пов’язаних із ними проколів. Приміром, у тій же таки Гріффіновій фірмі Citadel наприкінці 2011 року був випадок, коли ще одного колишнього інженера, Їгао П’ю, було заарештовано за підозрою, що під час звільнення він поцупив код. Дізнавшись про звинувачення, П’ю викинув свій комп’ютер у річку за містом Чикаго. Водолази дістали його з води, і виявилося, що в ньому збережено вузлові блоки найважливішого коду Citadel, призначеного для ведення торгів157.

Практика виплати розтлінно високих зарплат, а також війни за працівників тривали доти, доки одного осіннього дня 2008 року на Волл-стрит усе перевернулося догори дриґом. 15 вересня інвестиційний банк Lehman Brothers із тисячами своїх квантів-працівників, ця елітарна бізнесова цитадель, керована завжди обачними й консервативно налаштованими аристократами англо-саксонського походження та протестантського віросповідання, заявила про банкрутство. За три наступні тижні індекс Доу — Джонса впав на 3000 пунктів, і більшість елітарних фірм Волл-стрит уже балансували на межі загибелі. Зрештою Merrill Lynch продав себе Bank of America, Goldman Sachs підстрахувався 5 мільярдами від Воррена Баффетта, а Bear Stearns зійшов з дистанції назавжди.

Менше ніж за рік — через банкрутство однієї-єдиної компанії, Lehman Brothers — вектор розвитку американської економіки було безповоротно змінено. До цієї події частка фінансового сектору у ВВП країни ставала дедалі вищою, і зростання постійно прискорювалося. Ще навіть у 1960-ті, коли на фондовому ринку тривалий час панувала тенденція до зростання цін і робота на Волл-стрит стала вкриватися нальотом гламурності, на фінансовий сектор припадало лише 4 % ВВП. У 1982 році — час, коли на Волл-стрит потягнулися перші кванти й програмісти, — в індексі Доу — Джонса не фігурувало жодного банку й жодної фінансової компанії. Жодного і жодної. Однак це був саме той час, коли Волл-стрит охоплював великий рух. І вже станом на 2008 рік, якраз перед крахом Lehman Brothers, фінансовий сектор означав понад 8 % економіки країни — доти подібного не спостерігалося ніколи158. У межах індексу Доу — Джонса в ту пору відслідковувалися вже цілих п’ять фінансових компаній, одна з яких, тепер AIG, в умовах кризи вимагала надання їй 150 мільярдів доларів урядових коштів для порятунку від банкрутства. Тобто вимагала сум більших, аніж ВВП у двох сотнях країн — приміром, у Новій Зеландії, Пакистані, Кувейті чи Україні. Звільнення працівників на Волл-стрит набули масштабів епідемії. Причому цілими сонмами полишали офіси своїх компаній навіть звільнені з роботи кванти — елітні працівники, здавалося б, захищені від такого повороту подій; свого часу саме на їх пошук і найм компанії витратили так багато зусиль і коштів. Більшу частину осені 2008 року та доволі тривалий час у наступному, 2009-му, зберігалася велика непевність навіть у питанні про те, чи виживуть самі компанії, які є найбільшими роботодавцями для легіонів висококласних математиків, науковців-кібернетиків і комп’ютерних інженерів. Отож коли восени 2008 року Конвей і його команда з eLoyalty з’явилися на черговий ярмарок вакансій у Чиказькому університеті, вони побачили там дещо незвичну картину. «Їх там не було, — коментує нині Конвей. — Відсутніми були і Goldman Sachs, і Morgan Stanley — і взагалі всі. Неначе розчинилися в тумані». Ці компанії не лише припинили наймати нових працівників, а й почали скорочувати вже наявних, і то в не бачених доти масштабах. Так, у 2008 році Citigroup звільнила сімдесят три тисячі працівників, Merrill Lynch та Bank of America — тридцять п’ять тисяч, Lehman Brothers — двадцять три, а дев’ять тисяч працівників Bear Stearns не були переведені на роботу в J.P.Morgan, коли той придбав цей банк за копійки та ще й звільнив десять тисяч власних працівників.

Нова картинка на ярмарку вакансій просто збила Конвея із пантелику. Там, де раніше йому доводилося змагатися за кожного перспективного студента, аби лише поговорити з ним про можливе працевлаштування, тепер стояв аж цілий натовп зацікавлених юнаків і дівчат. В інших галузях, які раніше конкурували з Волл-стрит у битві за світлі квантівські уми, тенденція була така сама. «До нас почали приходити люди, які раніше ніколи не зверталися», — пригадує очільник Redfin Ґлен Келмен. Ця компанія — стартап із Сіетла, що намагається змінити спосіб, у який ми купуємо та продаємо нерухомість, знизити рівень комісійних, які зазвичай треба виплачувати посереднику в цій сфері, і зламати кругову поруку, що тут панує. Довгими роками Келмен голосно скаржився, що надто вже багато найрозумніших людей країни осідають у Нижньому Мангеттені або в Чикаго-луп, аби звідти воювати між собою за допомогою ком’ютерного коду, який зі швидкістю світла летить у волоконно-оптичному кабелі. «Просто якесь божевілля, що більшість із них врешті опиняються там, — каже Келмен. — Ви лише уявіть, чого ми могли б досягнути, якби всі ті таланти вивільнилися».

На думку Конвея, раніше такі таланти й справді марнувалися. А от після того, як поменшало банків і звузилася банківська сфера, йому за два роки вдалося найняти до себе шістдесят фахівців з побудови алгоритмів й у такий спосіб привести команду eLoyalty у відповідність зі своїми амбітними бізнес-планами. Упродовж того десятиліття Конвей активно вибудовував свого бота, що був би здатним бачити людську особистість, а змогу рухати цю справу вперед забезпечувала традиційна діяльнсть eLoyalty з оптимізації роботи кол-центрів. За час, поки велися розробки, цей традиційний напрямок забезпечував щонайменше 60 % 90-мільйонних щорічних надходжень компанії. Цього Конвею вистачило на створення того, що, за його твердженнями, ставить нездоланий бар’єр на шляху ймовірних конкурентів — бібліотеку з двох мільйонів алгоритмів, які прослуховують кожну людину, коли та говорить в зоні чутності відповідного бота, і розкладають її особистість по поличках. Боти Конвея вже встигли проаналізувати понад 750 мільйонів розмов. Зберігання таких даних — це робота рівня Google. У 2011 році eLoyalty завершила новий центр збирання та обробки даних у Міннеаполісі, і тепер тут стоїть тисяча серверів, де, зберігається шістсот терабайт даних про клієнтів (для порівняння: щоб зберегти всю друковану продукцію з книгозбірні Конгресу США в цифровому форматі, знадобилося б десять терабайтів).

Таланти цих ботів поширюються далеко за вміння читати людську особистість і поєднувати між собою осіб одного характеру. Вони ще й майстри розгледіти шахрайство та обман і в силу цього вміння, сягаючи нових сфер, можуть допомогти у зменшенні масштабів явища, що набуло характеру глобальної епідемії й називається викраденням персональних даних. Нині один із кожних трьох тисяч дзвінків у службу роботи зі споживачем — це дзвінок із шахрайською метою. Під час такої розмови шахрай намагається видурити в оператора кол-центру персональні дані особи, яка його цікавить. Часто такий зловмисник має тільки фрагментарні дані — наприклад, знає ім’я та адресу. Такі телефонуватимуть сотням компаній, що випускають та обслуговують банківські картки, робитимуть дзвінки до страхових компаній — і метою розмов буде зібрати детальнішу інформацію й натрапити на рахунок, яким можна буде скористатися для власного збагачення в нечесний спосіб. Часто подібні дзвінки лунають у кол-центрах Росії, країн Східної Європи, Ірландії та Африки — з єдиною метою незаконно заволодіти інформацією та персональними даними. Шахрайські дзвінки можна розпізнати за великою кількістю неправильних відповідей на контрольні запитання, які ставляться з метою безпеки, або (це буває найчастіше) за тим, що особа, яка телефонує, раптово кидає слухавку. Зазвичай оператор позначає подібний дзвінок як такий, що було зроблено із шахрайською метою. Однак імовірний зловмисник приховує дані, за допомогою яких його можна виявити — а якщо так, завадити йому робити наступні дзвінки неможливо. Але вміння розпізнавати людське мовлення, притаманне ботам eLoyalty, робить їх спроможними завадити шахраю. Секрет у тому, що людські голоси так само індивідуальні, як і відбитки людських пальців — їх не можна з легкістю змінити, тембр та акустичні характеристики, хоч і дещо змінюються із часом, завжди лишаються на диво стабільними у самій своїй основі. Боти Конвея здійснюють електронний звукозапис голосів під час розмови клієнта з оператором, складають ці записи у спеціальній головній базі даних і в разі потреби можуть швидко порівняти той чи інший голос клієнта із файлами в базі, де записано шахраїв. Якщо буде знайдено схожість, бот негайно повідомить про це оператору через напис на екрані — мовляв, не виключено, що цей дзвінок робиться з нечесною метою. Шахраї, як і належить, намагаються діяти на випередження й нейтралізувати механізм за допомогою синтезаторів, що спотворюють голос, але Конвей каже, що готує у відповідь сюрпризи.

Конвеєві боти не лише діють проти шахраїв — вони ще й революціонізують таку нудну справу, як телефонні продажі. Річ у тому, що в стосунку до людей різного типу особистості потрібно застосовувати й різні техніки продажу. Не ведіть душевних розмов із тим, хто належить до категорії людей суті. Розкажіть про вигоду, дайте фактаж, поінформуйте, скільки людина заощадить, і тоді можна буде сподіватися, що зерна впали в родючий ґрунт. Якщо це людина дії, то добру мотивацію для неї може створити твердження «Якщо ви купите це негайно, я одразу ж віддаю ще один продукт безкоштовно!». Сила агента, який телефоном спонукає незнайомців щось купувати, полягає в умінні підступитися до різних співрозмовників. Але навчати операторів телефонного продажу азів розпізнавання людей за шістьма різними типами особистості було б справою невдячною. А от спроможність давати таким людям правильний посил у потрібний час — річ вартісна. Розгляньмо досвід Vodafone, яка сама запропонувала себе на роль піддослідного кролика, на якому випробуватимуться способи переконування потенційного клієнта купити товар, оперті на методи, розроблені в NASA й удосконалені працівниками Конвеєвої eLoyalty. У телекомунікаційній компанії Vodafone існував усталений порядок, за яким її оператори мали телефонувати клієнтам і переконувати їх придбати нові розробки. Як воно здебільшого й буває, успіх ці методи мали тільки частковий — тобто більшість дзвінків завершувалася нічим. І ось Vodafone змінила і способи розмови з потенційним клієнтом, і порядок оформлення клієнтського замовлення, поклавши в основу нових підходів тип особистості. Людей емоцій тепер належало улещувати дружніми розмовами та пропонувати їм продукти, які дають змогу бути в тіснішому зв’язку з родичами й друзями. По-новому вимагалося вибудовувати й стосунки з людьми інших типів особистості. Результат — зростання обсягів продажу на 8600 %.

Потенціал для використання ботів у сфері бізнесу, послуг і навіть політики (згадаймо дзвінки телефонних роботів) є вочевидь велетенським. Конвей переконаний, що це може бути галузь із фінансовими обсягами на багато мільярдів доларів. Перспективність того, про що каже Конвей, починають усвідомлювати й великі компанії — кілька гігантів телекомунікаційного бізнесу країни вже використовують бота для виконання певних функцій у сфері роботи з клієнтом. Використання комп’ютерного робота почали й чотири із шістьох найбільших страхових компаній США. Тож Конвеєві прибутки, мабуть, є шаленими. За використання своїх алгоритмів на одному робочому місці оператора він бере 175 доларів на місяць — крихти, якщо порівняти з 50 000 доларів собівартості одного робочого місця у клієнтській службі великих компаній. Якби компанія на кшталт AT&T впровадила Конвеєвого бота на кожному з робочих місць своєї служби роботи з клієнтом, то щорічним обсягом продажу стали б 200 мільйонів доларів — тобто вдвічі більше, ніж зараз.

Якщо компанії, подібні до AT&T, і справді перейдуть на використання програмного забезпечення Конвея в усіх своїх кол-центрах (на що нині багато хто чекає), то немалою кількістю наших розмов незабаром керуватимуть алгоритми. Якщо Конвеєві плани успішно справдяться, то із часом виявиться, що майже всі наші ділові розмови ми ведемо з комп’ютерним ботом. Адже навіщо наражати людину-клієнта на шанс бути погано обслуженими іншою людиною, якщо більший відсоток вирішених проблем, нижчу собівартість і вдоволенішого клієнта подарує бот?..

Телефонними розмовами вплив бота на нашу взаємодію з іншими людьми не обмежиться. Кейперз — психіатр, який ознайомив Конвея із цими методами й використовує їх у власній щоденній роботі, дотримується переконання, що вони можуть здобутися на ще ширше застосування, поширившись, наприклад, на школи й лікарні. Тут на ефективність стосунків «учитель — учень» або «лікар — пацієнт» дуже впливають природна гармонія чи напруженість, що виникають унаслідок взаємодії різних характерів. Бот, між тим, у результаті всього лише двохвилинного оцінювання пацієнта зможе вказати на медсестру й лікаря, які мають подібну особистість і тому будуть здатними спілкуватися та взаємодіяти з пацієнтом найефективніше і, як наслідок, забезпечувати йому краще лікування. Те саме можна сказати й про шкільний клас, хоча в ньому регулювати стосунки буде важче з огляду на розмір школи, кількість учнів у класі тощо. Кейперз вірить, що немало дітей, у яких діагностують синдром дефіциту уваги з гіперактивністю, насправді (за своїм психотипом) є людьми реакцій, яких занурено туди, де немає умов, необхідних для навчання таких, як вони, — треба, щоб було більше взаємодії, заохочення та прямого навчання.

Конвей приглядається до всіх цих сфер. Після того як його боти заволодіють світом голосової комунікації, наступною мішенню стане електронна пошта. Коли ділові стосунки підтримують великі компанії, то комунікацію між ними часто забезпечують тридцятеро людей з кожної сторони. Усі вони обмінюються інформацією через електронну пошту, телефонують одне одному, а також надсилають миттєві повідомлення. Для Конвея ці обміни, слова, висловлені думки й повідомлення — наче дані розвідки для спецслужби. Маючи їх, він може визначати, у якому стані перебувають взаємини між обома компаніями; виявляти, які моменти можуть викликати напруженість, та ще й робити це на етапі, коли їх бачить лише одна зі сторін; розуміти, які підрозділи цих компаній ставлять партнерські стосунки під загрозу — і навіть визначати шанси на продовження цих стосунків.

При цьому імена й прізвища працівників, а також реальні слова, які вони видруковують у своїх повідомленнях, лишаються анонімними для всіх, крім бота, що їх читає. Застосовуючи понад 100 000 алгоритмів, він робить синтаксичний розбір речень в імейлах, аби виявляти такі моменти, як напруженість, вдоволеність і конфлікт між двома сторонами. Алгоритми Конвея відіграють роль меткого ока, здатного побачити стан взаємин між двома компаніями в будь-який момент, часом даючи змогу керівникам зрозуміти, які починання підривають, а які — піднімають престиж їхньої компанії в очах клієнта.

Дозволити, щоб у твої повідомлення зазирав роботодавець (чи навіть просто бот), — це не те, на що охоче погодиться працівник. Проте не забуваймо, що так уже робить одна з найбільших платформ світу, де працює електронна пошта, — Gmail. Вона вишукує в наших повідомленнях ключові слова, аби на їхній основі надсилати контекстну рекламу. А ще слід відзначити факт, що закон дозволяє роботодавцю поводитися з корпоративними скриньками електронної пошти своїх працівників так, як він забажає — читати вміст, видаляти, пересилати та оприлюднювати. У світі, де владу захоплюють ті, хто з професійною легкістю здатний витворювати алгоритми й оперувати ними, майбутнє виглядає сповненим ботів, які оцінюють, скеровують та аналізують нас.

Якби технологія Конвея й справді запанувала, то це могло би звузити для нас коло людей, з якими доводиться спілкуватися. Імовірно, нам було би дозволено взаємодіяти лише з тими, хто належить до одного з нами типу особистості. Це означало б кращі результати для компаній, що використовують відповідне програмне забезпечення, але як це позначилося б на нашій культурі й здатності сприймати інших — невідомо. Не виключено, що й не позначилося б — адже взаємодіяти з людьми, які відрізняються від нас, та відмінними від нашої культурами можна через велике розмаїття каналів. Однак згадаймо про силу Конвеєвих ботів і категорії, на які поділено людей завдяки нинішнім технологіям, і ця проблема постане знову, і значно виразніше.

На перший погляд така розділеність може здатися чимось чудовим, але в реальності вона може спричинитися до нетолерантності, екстремізму та патової ситуації в законодавчій галузі. Техніка й технології допомагають нам вибудовувати світ, у якому ми не маємо потреби виходити за межі нашої зони комфорту — тобто звідти, де з насолодою можемо обертатися в колі однодумців і споріднених душ. Між тим якщо певний працівник належить за типом особистості до людей суті й завжди працював в оточенні собі подібних, то як він ладнатиме з новим колегою, що є людиною емоцій? У професійній сфері наш працівник може бути одним із найталановитіших у країні, однак якщо він нездатний ефективно будувати стосунки з людьми іншого психотипу, то чи корисним є такий професіоналізм?.. Співпраця з людьми інакшого типу особистості — одне з найважчих завдань, з якими стикаються в щоденному житті, але саме воно часом дає найщедріші плоди. Конвей у своїй роботі не перетворився на безпосереднього руйнівника таких стосунків, але з огляду на те, що його боти постійно опановують нові канали спілкування людей, ми маємо розуміти, що в цьому процесі можуть з’являтися дивні побічні ефекти, які впливатимуть на наш світ.

155 Rana Foroohar. Wall Street: Aiding the Economic Recovery, or Strangling It? — Time. — April, 4. — 2011.

156 Формуючи свою команду в Teza, Малишев запрошував на роботу програміста Goldman Sachs Сергія Алєйнікова, пропонуючи йому втричі більшу зарплату: 1,2 мільйона доларів замість 400 000. Алєйніков погодився, швидко переїхав у Чикаго, але вже на другий день своєї роботи в Teza був заарештований за звинуваченням у тім, що вкрав у Goldman Sachs комп’ютерний код. Останні три дні своєї роботи у Goldman Sachs Алєйніков методично копіював великі фрагменти торговельного коду Goldman на сервер у Німеччині. Але служба технічної безпеки Goldman викрила ці дії й звернулася до ФБР. У 2011 році Алєйнікова було засуджено до восьмирічного тюремного ув’язнення. Однак у 2012 році апеляційний суд США в Нью-Йорку скасував звинувачення у відповідь на заяву захисту, що сторона обвинувачення в цій судовій справі неправильно застосувала положення Закону про економічне шпигунство.

157 Jacob Bunge and Amy Or. Ex-Citadel Employee Arrested for Allegedly Stealing Code // Dow Jones Newswires. — October, 13. — 2011.

158 Paul Krugman. The Market Mystique // New York Times. — March, 26. — 2009.

The CIA World Factbook, cia.gov/library/publications/the-world-factbook/

9. Програш для Волл-стрит — виграш для нас

До Кремнієвої долини проліг їхній шлях

Як виявилося, щоб хвиля талантів почала врешті відкочуватися від Грінвіча, Нижнього Мангеттена, Лондона й Чикаго з їхніми біржами та квантами, що грають на підвищення чи пониження, знадобилася фінансова катастрофа. Тож тепер і Конвей, і решта лідерів зі світу цифрових технологій почали вибудовувати нові команди з досвідчених фахівців кількісного аналізу.

Багато хто помітив, що потік кваліфікованих мізків змінив напрям і ринув до іншої галузі економіки. «Те, що трапилося мало не за ніч, дивувало до оніміння», — коментує професор Дюкського університету Вівек Вадгва. Восени 2008 року ставлення його студентів до Волл-стрит почало змінюватися. І найбільшим позитивом, на думку Вадгви, стало те, що серед студентства відродився інтерес до техніки, технологій та інженерної діяльності. «Я переконаний, що тодішніми здобувачами університетських дипломів рухало саме це», — каже професор.

Навряд чи доводиться сумніватися, що крах у фінансовій галузі змінив напрямок розвитку економіки США. Але є в нашій оповіді (як це буває в кожній великій історії) ще й побічні сюжети. Глибокий занепад на Волл-стрит у 2008 році й на початку 2009, певно, і справді був головним дійством, що розгорталося на сцені, але паралельно з ним відбувалися інші, меншого масштабу події. Хоча одна з них була не такою вже й маленькою: Facebook. Марк Цукерберг запустив його на початку 2004 року й на час написання цих рядків мав статків на суму 25 мільярдів доларів. Вартість його компанії на цей час підскочила до 100 мільярдів. Підґрунтя Цукербергового успіху добре відоме: ті, хто користується фейсбуком, не є ані божевільними геніями кібернетики, ані акулами фінансового світу — це аж до банального звичайні люди, які підсіли на постійний пошук новин і чати. Успіх Цукерберга не виглядає недосяжним — адже він хоч і розумний, але теж звичайна людина. Я познайомився з ним на вечірці, куди він приїхав машиною своєї дівчини — це був хетчбек Acura як мінімум шестирічної давнини. Зіставте це авто з фешенебельно-гламурними «кониками» представників еліти Кремнієвої долини (з яких практично ніхто не володіє статками, що склали б хоч 1 % від Цукербергових) — і ви побачите сюжет, який так захоплює студентів-хакерів в університетах і школярів-старшокласників теж. Бо кому ж не хочеться й собі стати таким хлопцем, що створив щось нове й грандіозне, не виходячи з кімнати студентського гуртожитку?

Єдине, чого потребував Цукерберг, було вміння писати коди та вибудовувати алгоритми. У мізках мільйонів майбутніх творців алгоритмів, студентів-математиків і програмістів міцно закарбувалася сцена із художнього фільму «Соціальна мережа», де показано процес виникнення й розвитку Facebook. Актор, що грає Цукерберга, питає свого приятеля Едуардо Северина, який алгоритм той використовує для класифікації гравців у шахи. Цей алгоритм Цукерберг прагне використати для класифікації дівчат у Гарвардському університеті. Северин нашвидку записує якесь страховидне рівняння на віконному склі, починає звучати якась хіпстерська музика, і Цукерберг на знак розуміння киває головою: «А давай-но ми його допишемо». Далі обидва хлопці з Гарварду беруться за роботу й за шість років створюють компанію вартістю в 100 мільярдів доларів. У реальному житті цієї сцени — написання алгоритму на вікні — можливо, і не було (адже в «Соціальній мережі» все подається гіперболізовано) — та все одно це дуже популярна сцена і засадничий міф для багатьох метикуватих юних хакерів, так само як міф про створення світу — програмовий для вірян. За те, що допоміг забезпечити умови перетікання хакерських мізків з Волл-стрит у Західне узбережжя, Facebook заслуговує на найбільшу повагу, однак не слід забувати й того, що останніми роками історії успіху на цьому узбережжі були куди разючішими, аніж будь-яка зі світу фінансової інженерії. Для прикладу згадаймо Groupon, Square, Dropbox, Zynga і YouTube тощо. Крім того, можна було б навести десятки інших назв, як-от Tellme Networks, Tacoda, Zimbra та інші, про яких, ви, певно, і не чули, але які, між тим, пішли за ціною від 250 й до 900 мільйонів доларів, коли їх купували інші компанії. Студенти помітили ці тенденції, тож уперше за довгі роки кількість вступників на інженерні та кібернетичні факультети почала потроху зростати. Тепер Вадгва відзначав, що студенти більше не зациклені на Волл-стрит. Для студентів-технарів, що можуть дозволити собі обирати, важке питання вибору завжди стояло так: чи мені обрати гарантовану оплату початківця на рівні 250 000 доларів на рік (плюс, мабуть, ще й таку саму суму стартових) на Волл-стрит, а чи торувати шлях до сонму безсмертних у світі кібернетики, сидячи офісі з кегератором та столом для пінг-понгу? Нині чаша цих терезів схиляється в бік кібернетики, причому навіть у тих, хто є неостанніми людьми на Волл-стрит. Узяти хоча б П’юніта Мегту — він був старшим віце-президентом з питань технологій у Citi Capital Markets. На цій посаді йому платили приблизно 400 000 доларів на рік, однак у 2010 році, у тридцять один, він перервав цю Волл-стритівську кар’єру й подався у світ стартапів. «Я все питав себе: а я справді щось творю тут? — коментує Мегта. — Бо Волл-стрит існує лише для одного: втручатися у фінансові транзакції скрізь, де тільки можна». Перед тим як прийти працювати в Citi, Мегта писав коди у Merrill Lynch та J.P.Morgan. Але думка, що на Волл-стрит він назавжди лишиться одним із багатьох у загальній масі, хай навіть у масі високооплачуваних, не давала йому спати ночами. Тож він узявся реалізовувати проект на стороні — це був додаток MyCityWay, що дозволяє мешканцям міста легко відшукувати ресторани, кінотеатри й бари, бачити затори на дорогах — і взагалі все, що впливає на життя міського мешканця день у день. І ось одного дня, відчувши, що він більше не може писати коди для Citi, Мегта звільнився й почав працювати суто над своїм додатком, не беручи за це ніякої плати. Нині він і його партнери-співзасновники мають п’ятдесят найманих працівників, а їхній додаток працює в сімдесяти містах — з них тридцять розташовані за межами США. Їм уже вдалося залучити 6 мільйонів доларів венчурного капіталу до свого дітища. Мегта каже, що тепер він щотижня спілкується як мінімум з одним колегою-інженером своєї компанії, і всі кажуть що на Волл-стрит вони більше ані ногою. «Наймати цих людей на роботу було важко. Але решта тепер самі виявляють бажання прийти», — коментує Мегта.

До таких стартаперів належить і Ендрю Монталенті. У Morgan Stanley ніхто й не думав указати йому на двері, однак у березні 2009 року він звільнився сам, маючи трирічний хакерський стаж на Волл-стрит. Він каже: «Я й гадки не мав, що вирішую реальні проблеми». На Волл-стрит Монталенті працював від 2006 року — якраз тоді в середині свого останнього навчального року в Нью-Йоркському університеті, де головним предметом була кібернетика, він відгукнувся на пропозицію прийти на роботу в Morgan. Під час підписання контракту Ендрю дали 10 000 доларів стартових і часом початку роботи назвали вересень — що дозволило, як каже Монталенті, пристати на таку пропозицію роботодавця легко: адже кожному з тих, хто підписував подібні контракти, страх як подобалося вирушити в безтурботну літню подорож Європою чи Південною Америкою за морганівські гроші. Це був не такий уже й поганий стимул. А коли Монталенті врешті-решт почав працювати, то йому, тоді 22-річному, платили 100 000 доларів на рік. Однак настав час, коли він подивився критичним оком на колег довкола — вони були старші років на п’ятнадцять-двадцять — і сказав собі: «Це не може бути моєю роботою на все життя». Тож він звільнився й став співзасновником Parse.ly, алгоритми якої компілювали детальні аналітичні дані для медійних веб-ресурсів, як-от Atlantic і U.S. News and World Report (обидва видання є клієнтами Parse.ly). «Ми допомагаємо редакторам і журналістам, — каже Монталенті. — І я не знаю, що мені хотілося б робити більше».

Джефрі Геммерзбахер свого часу теж опинився перед обличчям такого вибору, як Мегта, Монталенті й тисячі інших студентів інженерного профілю під час закінчення ВНЗ. У 2005 році Геммерзбахер закінчував Гарвард за спеціальністю математика й тоді зробив вибір, що на ті часи здавався нескладним, — вирішив податися на Волл-стрит.

Геммерзбахер зростав у Мічиґані — він був єдиним сином робітника, який працював складальником на конвеєрі General Motors. Під час навчання в середній школі майстерно писав зворушливі вірші й умів так хитро запустити крученого м’яча в бейсболі, що Мічиґанський університет захотів зробити його членом своєї студентської команди. Однак Геммерзбахер обрав Гарвард і там розпочав навчання, спеціалізуючись на англійській мові як основній дисципліні, а далі легко перескочив на математику. Університет не надто міг подивувати його чимось новим. Тому одного разу Геммерзбахер узяв і покинув навчання, повернувся додому й почав працювати на складальному заводі General Motors. Проте це тривало недовго, бо слізні благання матері знову повернули його в Гарвард. Шлях Геммерзбахера на Волл-стрит після завершення університету став видаватися логічнішим, коли у Нью-Йорк переїхала його дівчина. «Усім було відомо, що Волл-стрит потребує фахівців кількісного аналізу — його представники активно вербували студентів на математичному факультеті», — пояснює Геммерзбахер. Однак кар’єра спеца з кількісного аналізу, що вивчає деривативи й пише черговий алгоритм для біржових торгів, його вже не надто цікавила. Тому, приїхавши до подруги в Нью-Йорк того літа, він планував уже восени податися на здобуття вченого ступеня в Нью-Йоркському університеті. А щоб убити літній час, а також заробити трохи грошей, Геммерзбахер пішов стажистом у Bear Stearns. І, як це часто буває з тими, кого занесло на Волл-стрит, одна здобута золота піщинка породила надію, що вона не остання, а відтак Геммерзбахер забив на аспірантуру й підписав із Bear повноцінний контракт. Він опинився в самому серці машини кількісного аналізу іпотечних кредитів, де невтомно працювали над алгоритмами й постійно прочісували масиви даних для підтримки численних позицій на житловому ринку. Тут бум виявився фантастично прибутковим для всієї Волл-стрит, тож Bear, радо ловлячи момент, завела собі невеличку армійку інженерів-програмістів та геніїв математики. Вони невтомно творили моделі, які здебільшого підказували ідею, що треба купувати більше іпотечних цінних паперів у брокерів, банків і комісіонерів. Тепер ми вже знаємо, якою дурною була ця ідея. Як засвідчено в книжках «Найграндіозніші торги» (The Greatest Trade Ever) Грегорі Цукермана та «Гра на пониження» (The Big Short) Майкла Льюїса, ці придбані іпотечні цінні папери Bear розбивала на дрібні партії, далі змішувала це кришиво з тим, що на Волл-стрит відігравало роль желатину, і робила з приготованої суміші акуратненькі «шматочки», які було легко продати, пенсійним фондам, іноземним банкам, а також довірливим мільйонерам та мільярдерам. Геммерзбахер почав працювати з квантами — працівниками іпотечного підрозділу Bear і, застосувавши стохастичне числення, регресійні моделі й довгі динамічні алгоритми, допоміг визначити, як правильно хеджувати ризики Bear на ринку іпотечних цінних паперів. Він утомився від цього за дев’ять місяців і звільнився у 2006 році. Виявилося, що він вчинив мудро — адже роком пізніше у Bear почали з’являтися ознаки турбулентності. Її проявом стало те, що пара хеджових фондів Bear, міцно інтегрованх у ринок субстандартного іпотечного кредитування, опинилися на межі неплатоспроможності. А сама Bear зникла з обрію через два роки після звільнення Геммерзбахера — її активи перейшли до J.P. Morgan за цінами розпродажу.

Полишити Bear Геммерзбахера спонукала діяльність квантів — їхні математичні та програмістські таланти було кинуто на популяризацію того, що, як ми бачимо тепер, було до безумства неймовірними обсягами цінних паперів, прив’язаних до іпотечного кредитування. Марнувати свій час на подібні речі він більше не хотів, бо наміру продовжити навчання в стінах академічної установи вже не мав. Навесні 2006 року на Геммерзбахера, що славився своїми математичними вміннями, через однокашника з Гарварду вийшов Марк Цукерберг. Через тиждень Геммерзбахер уже переїхав у Каліфорнію. Він був одним з перших працівників у Facebook — і Цукерберг присвоїв йому чудернацький титул наукового дослідника. Справою Геммерзбахера було відстежувати за допомогою математики й алгоритмів, як і наскільки різні категорії людей користуються Facebook — вік, стать, місце проживання та рівень прибутків, — а також визначати, чому подекуди Facebook прогресує в розвитку, а подекуди, навпаки, розвиватися не поспішає — цю роботу добре описав Ешлі Венс у Bloomberg Businessweek. Геммерзбахера у Facebook було зроблено верховним володарем даних. Цукерберг залучив його до роботи тому, що його компанія прагнула заволодіти такими масивами даних, які загрожували вичерпати всі ресурси комп’ютерної пам’яті. Тут знали, що ці дані є цінними, однак до пуття не могли визначитися, що з ними робити. А от на Волл-стрит якраз добре знали, як поводитися з подібними обсягами даних, зібраних майже за два десятилітя: збережи, розсортуй, розбий на складові й дивися, де й які виявляться співвідношення, аномалії та тенденції і як їх можна заексплуатувати в майбутньому на шляху до прибутків. Але, попри всю свою потужність та умілість у справі впорядкування даних, Волл-стрит ніколи не стикалася з такими величезними горами, які побачив Геммерзбахер, опинившись на Західному узбережжі. На тлі завалів необробленої інформації у Facebook здаються недолугими й застарілими навіть грандіозні сховища даних Нью-Йоркської фондової біржі та її потужності для високочастотних торгів. Адже по кожному з мільярда своїх користувачів Facebook зберігає майже тисячу сторінок даних — тип комп’ютера, яким ви користуєтеся, ваші політичні погляди, особисті стосунки, релігійна належність, останнє місце перебування, кредитні картки, місце роботи, посилання на ваші улюблені інтернет-ресурси, родина і — що займає найбільше пам’яті — ваші фото159. Не кажучи вже про наші характерні особливості у використанні браузерів та розмаїту рекламістську інфраструктуру Facebook.

Перший центр обробки даних Facebook у Прінвіллі, що в штаті Орегон, допомагає обслуговувати її користувачів, які, разом узяті, щодня проводять на цьому сайті понад десять мільярдів хвилин, щосекунди проглядають півтора мільйона фото, а щоденно витворюють по тридцять терабайтів нових даних. Окрім того, Facebook має два гігантських центри обробки даних у Північній Кароліні й розпочинає спорудження ще одного, першого поза межами Сполучених Штатів — у розташованому поблизу Північного полярного кола місті Лулео у Швеції. Тамтешній клімат допоможе в охолодженні тисяч комп’ютерних процесорів і дозволить зекономити на витратах на електроенергію. Ці три будівлі, що, згідно з планами, мають вийти на онлайн-зв’язок із рештою світу у 2014 році, розкинуться на території, еквівалентній шістнадцяти футбольним полям. Це той світ, у якому Геммерзбахер був лише одним із гвинтиків руханої квантами машини Волл-стрит. Він прийшов, щоби підкорити його. В офіси Facebook у Кремнієвій долині Геммерзбахер переніс увесь весь свій досвід з Волл-стрит. Він вибудував команду, де зібралися люди того високого польоту, що й він сам — деякі з них, уже ситі тим, що їм доводилося робити на Волл-стрит, перейшли сюди з таких хлібних місць, як Morgan Stanley, Knight Trading та Goldman Sachs. Facebook потрібно було дізнатися, як можна найкраще організувати його сторінки, як увесь час підтримувати зв’язок між людьми, а найважливіше — як максимально довго утримувати людину на сайті Facebook. «Моїм завданням там було дати відповіді на ці високого рівня запитання — вони там на той час не мали жодного інструментарію, аби зробити це», — коментує Геммерзбахер причини свого найму160. Він витворив механізми та алгоритми, які й донині моніторять дані, які в просто неймовірних обсягах переповнюють Facebook щогодини і щодня. Факт, що Facebook настільки здатний змусити свого користувача «залипнути» й піддатися непереборній спокусі поблукати неозорою країною Інтернет, частково пояснюється тим, що Геммерзбахер розробив систему, що дозволяє відстежувати кліки мишки користувача, виявляти місця, куди він поставив свій курсор, а також який спосіб організації сторінок привертає найбільшу кількість людей на максимальну кількість часу. Усі ці дані про кліки, приманки для ока та курсор відфільтровуються, просіюються й аналізуються. Те, що виявилося найбільш привабливим, лишається на місці, решта ж потрапляє до цифрового смітника.

У Facebook стверджують, що половина його користувачів виходять на сайт щонайменше раз на день. Похвалитися таким не може більше ніхто, крім хіба лише платформ електронної пошти. Цей сайт соціального зв’язку викликає таку залежність, що інтернетом блукає карикатура, де намальовано прозорий шприц, заповнений блакитною рідиною й прикрашений білим логотипом Facebook. Кращого символу нинішнього злету інтернет-компаній та їхнього витонченого вміння вивуджувати стільки часу в такої великої кількості людей, мабуть, і не знайдеш. Наявність майже цілковито контрольованої аудиторії, яка обчислюється мільярдами, робить дедалі простішим продаж реклами, що є орієнтованою на різних споживачів за ознакою статі, за рівнем прибутків, географією тощо. Потенційних клієнтів Facebook може поінформувати про схильності своїх користувачів, їхні стосунки та захоплення. Інші сегменти інтернету змушують рекламодавця діяти наосліп, а от Facebook дає йому в руки скальпель. Двигуном Facebook була максимально прицільна рекламна діяльність — вона стала можливою тоді, коли кванти з Волл-стрит перейшли на світлий бік сили. Геммерзбахер, приміром, потрапив сюди не в пошуках грошей, статусу чи заради самолюбства, а через знудьгованість і внутрішнє відчуття, що на світі, мабуть, існують ще й інші, важливіші справи, які він міг би робити. Він прийшов, приваблений високою місією Facebook — об’єднувати світ. Але із часом навіть і ця робота в його очах почала ставати дедалі менше вартісною. Геммерзбахер скаржиться, що багато хто з найобдарованіших його колег зі світу цифрових технологій нині присвячує свій основний час тому, аби змусити користувача відкривати якомога більше рекламних повідомлень. Після двох років роботи у Facebook Геммерзбахер залишив його. І якщо припустити, що компанія Цукерберга застосовує типові для Кремнієвої долини правила забезпечення працівника повним набором прав і привілеїв (що цілком імовірно), то Геммерзбахеру для досягнення їх треба було відпрацювати чотири роки. Це означає, що на час свого звільнення він одержав лише половину тих акцій, які передбачав контракт, підписаний ним у ролі одного з перших працівників компанії. З високою ймовірністю це означає, що Геммерзбахер відмовився від тих десятків мільйонів доларів, які гарантовано мав одержати. Свої дії він саркастично схарактеризував як «кричущий акт руйнування заможності161». Але при цьому як людина, що зуміла впорядкувати дані найбільшої користувацької бази на планеті, Геммерзбахер зажив слави видатного математика і хакера. Отож, звільнившись із Facebook, він легко знайшов собі нову роботу — залученого підприємця в Accel Partners, елітній венчурній фірмі з Кремнієвої долини, що була одним з перших інвесторів у Facebook. Однак після місяця роботи він полишив і її. Накопичивши певні кошти й сформувавши певні погляди за час роботи у Facebook, Геммерзбахер подивився на світ інформаційних технологій по-новому. Мовляв, а що в них направду, реально може змінити світ? І врешті дійшов висновку, що це може зробити така собі універсальна «лопата», яка дасть змогу «прокопатися» в тому, що світ цифрових технологій і комп’ютерів витворює в таких шалених кількостях — інформації, або даних. Тож Геммерзбахер замислив побудувати певну операційну систему для сортування тих чудернацьки переплетених наборів даних, які витворюють веб-сайти, муніципальні підприємства, дослідники-біологи, медичні заклади й лікарі. Унаслідок сортування Геммерзбахера мала з’явитися змога орієнтуватися в цих інформаційних масивах. Невдовзі після того, як йому сяйнуло це одкровення, Геммерзбахер заснував Cloudera. Він прагне, аби ця платформа була однаково придатною і для вченого, що досліджує проблеми раку, і для компанії — розробниці ігор, що хоче знати, як запропонувати увазі користувача оптимальну кількість кнопок «Купити». У Кремнієвій долині вважають, що зробити щось на цьому шляху йому вже вдалося — адже Геммерзбахер і інші засновники Cloudera вже спромоглися зібрати 76 мільйонів доларів венчурного капіталу, і сума це, як на таку молоду компанію, неабияка. Геммерзбахер — це лише один із цілого легіону тих, що перемістилися з Нижнього Мангеттена до Кремнієвої долини, аби перенести методи поводження з даними, напрацьовані на Волл-стрит, у наше з вами щоденне життя. Так, інвестиційні банки й біржові компанії навчилися перетворювати свої алгоритми інтелектуального аналізу даних на захисників, здатних відігравати роль надійного заслону від конкурентів, і зараз ці захисні механізми впроваджуються у Кремнієвій долині. «Facebook має більше інформації про відвідини вами сайтів, ніж про фото ваших друзів, — стверджує генеральний директор Redfin Гленн Келмен. — Веб-сайти, що забезпечили собі масштабність, намацують шляхи до панування над рештою, бо мають достатньо даних, аби оптимізуватися».

Прикладом може слугувати Zynga — компанія, що розробила широко популярну гру FarmVille. У 2007 році її заснував Марк Пінкус. Спираючись на FarmVille, Zynga наростила свою вартість до 20 мільярдів доларів і нині має понад 200 мільйонів користувачів162.

Масив даних у Zynga є таким потужним і деталізованим, що дав компанії змогу розробити методи, які дозволяють найбільш ефективно спонукати користувачів тієї чи іншої категорії відкрити свій гаманець. Щодня Zynga збирає приблизно по шістдесят мільярдів символьних знаків інформації і знає, які гравці ввійдуть у найсильніший азарт на час, коли після десятихвилинної безкоштовної гри в них почнуть стимулювати бажання дістати свою кредитну картку. Їх можна змусити до купівлі недешевих віртуальних додаткових атрибутів, як-от чудернацькі трактори, хліви та загорожі для худоби. Свідченням такого знання є обсяги продажів у Zynga і велетенські масиви даних у неї.

Те саме планує зробити й Келмен для своєї Redfin — ця компанія через свій веб-сайт полегшує купівлю будинку для багатьох людей, роблячи це за допомогою агентів, які комісійних не беруть, — на відміну від маклерів з нерухомості з реального світу, у яких мотивація завжди одна: продати, зробивши це незалежно від того, добра це оборудка для клієнта чи ні, й одержати свої комісійні.

Розповідаючи про свої плани, Келмен вказує: компанія Netflix не пожалкувала витратити мільйони на відшліфовування своїх алгоритмів, які рекомендують людям фільми, що їм варто було б подивитися. Але сортування чинників, якими визначаються вподобання різних категорій людей щодо тих чи інших фільмів, ще виглядає простим, якщо порівняти його з аналогічним процесом у чинниках, які впливають на купівлю будинку. А між тим, підкреслює Келмен, «якщо ви подивилися погане кіно, це означає, що ви змарнували п’ятничний вечір. А от якщо ви придбаєте не той будинок, це може позначитися на всьому вашому житті».

...Якось на початку 2012 року Келмен успішно рекрутував п’ятьох квантів-хакерів, що одержали освіту в університетах Ліги плюща, для роботи на Redfin у Сіетлі. Двоє з них раніше працювали у Bridgewater, найбільшому хеджовому фонді у світі. І таке, щоб хтось добровільно полишав працю в Bridgewater, — буває дуже рідко. Адже лише кілька років роботи там — і ви реально маєте шанс стати мільярдером. Ще божевільнішим вчинком буде хіба що добровільно піти з Renaissance Technologies. Її офіс на Лонґ-Айленді так нашпигований інженерами та фізиками з ученими ступенями, що закохані в цю компанію називають його «найбільшим відділом фізики у світі». Однак у Y Combinator — осередку, де прискорення у своєму розвитку здобувають стартапи, а тому це невпинно приваблює найбільші хакерські таланти, — я колись зустрів Іґнасіо Таєра. Він якраз і полишив Renaissance Technologies добровільно. Свого часу Таєр був здобувачем докторського ступеня з кібернетики у Стенфордському університеті, і там на нього вийшли й запросили на роботу представники Renaissance. Перед тим Таєр чотири роки працював над проблемами статистичного машинного перекладу для Google. Від грошей хедж-фонду Renaissance Technologies (і навіть від закінчення навчання з метою одержати докторський ступінь) Таєр відмовився, аби заснувати ReadyForZero — веб-сайт, що дозволяє споживачеві швидше виплачувати заборгованість, беручи бота собі за помічника. Бот щомісяця показує, які борги користувач має сплатити першими з огляду на відсоткову ставку за ними, на балансові залишки та кредитну історію цього споживача.

Якщо ти працівник Renaissance Technologies — осередку, де сконцентровано найбільшу кількість елітних фахівців кількісного аналізу у фінансовому світі, — і ти працюватимеш тут певний тривалий час, тоді кілька (або й навіть кілька десятків) мільйонів доларів тобі практично гарантовано. До всього, тільки працівники цього хеджового фону — і ніхто більше — отримують доступ до його знаменитого Медальйонного фонду. У ньому обсяг коштів від часу заснування на початку 1990-х феноменально зріс аж на 30 % чи навіть більше. Медальйонний фонд застосовує алгоритми, що задіюють у торгах мільйони акцій — як каже його засновник Джим Саймонз, тут іде в роботу «все, що рухається». Якщо брати в часовому розрізі, то фонд перетворив 100 000 доларів на 20 мільйонів лише за якихось 20 років. Та все ж особливо розумні й кмітливі люди починають добровільно зрікатися статків-маєтків від цього фонду й міняти їх на невідомо які й ніким не гарантовані прибутки в Кремнієвій долині. Усе! На всі 100 відсотків нині вже помітно: маятник гойднувся в напрямку, протилежному до Волл-стрит.

«Раніше було так, що коли ви їдете навчатися до Гарварду чи Єльського університету, це означає, що ви прагнете стати акулою фінансів, — коментує Келмен. — А нині вже кожен хоче бути Цукербергом».

Шкода, якої завдала Волл-стрит

Де була б наша економіка без Кремнієвої долини, її комп’ютерних роботів — ботів? Хай як погано виглядала економіка в 2008–2011 роках, а без потічка інновацій, що весь час лине з Кремнієвої долини, у ті часи було б куди гірше. Можливо, тогочасна ситуація виглядала б краще, якби Волл-стрит перед тим так довго не висмоктувала так багато технічних талантів країни (на творення алгоритмів для себе).

Одне з досліджень, здійснене 2011 року Фундацією Кауфмана, дозволяє побачити взаємний зв’язок між бурхливими зростанням фінансового сектору в 1980-ті, 1990-ті та 2000-ні роки й падінням кількості випускників університетів, які вчилися на науково-технічних спеціальностях, а далі стали підприємцями. Зокрема, дані дослідження свідчать, що від початку 1980-х років, коли Волл-стрит почала з максимально можливою інтенсивністю стягати до себе технічні уми, частка підприємців серед досвідчених інженерів скоротилася на понад 60 %163. Автори дослідження, Пол Кедроскі та Дейн Стенглер, відзначають:

Індустрія фінансових послуг вважала для себе предметом гордощів наймати цілеспрямовану та честолюбну молодь — випускників середніх шкіл та ВНЗ — із наміром уже на робочому місці навчити їх здійснювати продажі, біржові торги, вести дослідження та банківську діяльність. Нині ця практика триває, хай навіть і в менших масштабах, з тією лише різницею, що нині більша частина прибутків у цій галузі надходить від створення, продажу та обміну складних продуктів, як-от облігації, забезпечені боргом (CDO), що відігравали центральну роль у розгортанні нещодавньої фінансової кризи. Ці нові продукти вимагають значної роботи в царині фінансового інжинірингу, що часто веде до найму осіб, які закінчували ВНЗ за спеціальностями кібернетика, інжиніринг, математика та фізика і мають ступінь магістра або кандидата наук. Таланти роблять їх добре придатними для розробки таких складних фінансових інструментів, і в результаті цього вони вже від самого початку одержують зарплату, у п’ять або більше разів вищу, ніж та, яку мали б у разі, якби лишалися у своїй професійній сфері й там працювали би з більш відчутною користю для суспільства.

Компанії на зразок General Electric та Microsoft стають джерелами найважливіших у світі інновацій нечасто, зазначають автори дослідження. Такі інновації витворюють підприємці, що концентруються лише на одній сфері діяльності з такою інтенсивністю, з якою великі компанії просто нездатні це робити. Більшість великих фірм вважає найбільш раціонально витраченим часом той, упродовж якого велася робота з поліпшення вже освоєної ними продукції та процесу її виготовлення. Адже підвищення ефективності в компанії зі 100-мільйонним оборотом лише на 5 % означатиме появу додаткових 5 мільярдів у графі «Прибутки» у фінансовому звіті — у той час як з-поміж нових продуктів мало знайдеться здатних забезпечити такі надходження хоч би коли-небудь. З огляду на це, великі компанії зазвичай потрапляють у пастку надмірної зарегульованості виробничого процесу й замалої інновативності. Ось чому так важливо мати стартапи. «Фірми-початківці спеціалізуються (у спосіб, застосування якого від старіших компаній навряд чи можна чекати) на вирішенні складних завдань дешевшими й ефективнішими шляхами, — пишуть Кедроскі зі Стенглером. — У чільних галузях, де нині відчувається брак підприємливості, важлива роль належить кібернетикам та інженерам, які засновували б фірми чи приходили на роботу до новостворених компаній». Добра новина тут полягає в тому, що приклад людей на кшталт Ігнасіо Таєра і Джефрі Геммерзбахера засвідчують існування тенденції, яка розвиватиметься й надалі, зазначають автори звіту про результати дослідження Фундації Кауфмана. Вони пишуть: «З огляду на нашу потребу в тому, щоб підприємці вивели на ринок продукти та послуги, які допомагатимуть у вирішенні низки складних і багатогранних суспільних проблем, більш сприятливого часу для змін, аніж зараз, бути не може».

Епіцентром, у якому робота технологічних стартапів розпочиналася, а далі ширилася низкою інших міст, завжди була Кремнієва долина. Після довгого періоду перебування на другорядних ролях у цьому процесі раптом голосно заявив про себе ще й Нью-Йорк — давши цьому процесу поштовх на його другому етапі після фінансового краху 2008 року. І ця неймовірна кардинальна зміна — невипадковість, підкреслює Вадгва. «Цьому немало посприяла банківська криза 2008 року, — каже науковець. — Адже технічні таланти раптом опинилися на вулиці, плюс усі ті випускники-інженери, що за інших обставин звично прибули б собі до Нью-Йорка й працювали на Волл-стрит. Вони прибували все одно, але не йшли працювати до інвестиційних банків».

Я спитав у Фреда Вілсона, який є партнером у Union Square Ventures і найвидатнішим венчурним капіталістом у Нью-Йорку, чи вважає він, що крах на Волл-стрит 2008 року став безпосередньою причиною нинішнього жвавого процесу утворення й функціонування стартапів у цьому місті. Вілсон висловив переконаність, що річ не лише в цьому. «Стартапам як взаємно пов’язаним системам властивий довгий період дозрівання. Те, що відбувається зараз, було посіяне ще в 1995–1999 роках», — каже він.

Це, мабуть, найвищою мірою справедливо в стосунку до обох щойно згаданих версій. До речі, Вілсон і решта представників венчурного капіталу Нью-Йорка нині мають усі підстави повідомити широкому загалу, що вони штовхали вперед технологічний розвиток у Нью-Йорку ще тоді, коли робити це не було широкою модою. І якби не вони, зараз ми не вели б мову про це. Однак не стало в цьому процесі зайвим і те, що завдяки негараздам на Волл-стрит у 2008 році в неї влилися ще й тисячі високомотивованих інженерів з елітарною освітою. Вадгва, до всього, підкреслює ще й роль руху Occupy Wall Street, що в 2011 році ще глибше підірвав престиж фінансового сектору. З Вадгвою в цьому питанні погоджується й Келмен з Redfin. Він засвідчує, що багато кібернетиків — випускників університетів Ліги плюща, з якими він вів переговори про прийом на роботу у своїй компанії, просто передумали йти працювати на Волл-стрит. «Дедалі сильніший гнів щодо інвестиційних банків дістає свої помітні прояви в аудиторіях інженерних факультетів», — каже Вадгва. Однак при цьому він і далі лишається занепокоєним, що Волл-стрит може виявитися здатною на реванш і на доказ цього підкреслює, що багато хто з-поміж його студентів закінчує університет, маючи взятий на навчання борг, який виражено шістьома цифрами і який треба якимось чином повертати. Для вирішення цієї проблеми Вадгва пропонує створити загальнонаціональний фонд, що оплачував би освіту студентів інженерного профілю. Мовляв, якщо ти закінчив американський ВНЗ за інженерною спеціальністю, тоді твій борг виплачено. Однак тут професор хотів би додати й кілька застережень. Треба зробити так, що коли випускник-інженер піде працювати на Волл-стрит, його боргу не виплачував би ніхто. А от тим, хто пішов працювати безпосередньо за своєю інженерною спеціальністю чи вирішив спробувати свої сили у стартапі, їхній борг списується. «Наслідком таких стипендіальних виплат в Америці стане елітарний кадровий склад», — пояснює Вадгва.

Але хай там як, а зараз, незалежно від рівня фінансової винагороди, програмістські навички випускників стають дедалі досконалішими. Це означає лише одне — більше алгоритмів, ширша роботизація і більше змін у нашому житті.

159 Matthew Humphries. Facebook Stores up to 800 Pages of Personal Data Per User Account // Geek.com. — September, 28. — 2011, geek.com/articles/geek-pick/facebook-stores-up-to-800-pages-of-personal-data-per-user-account-20110928/

160 Ashlee Vance. This Tech Bubble Is Different // Bloomberg Businessweek. — April, 14. — 2011.

161 Peter Cohan. Head in the Cloud // Hemispheres. — November, 2011.

162 Stu Woo and Raice Shayndi. EA Invades Zynga’s Turf // Wall Street Journal. — November, 2. — 2011.

163 Paul Kedrosky and Dane Stangler. Financialization and Its Entrepreneurial Consequences. — Kauffman Foundation Research Series. — March 2011, kauffman.org/uploadedfiles/financialization_report_3-23-11.pdf.

10. Майбутнє належить алгоритмам і їхнім творцям

У межах групи друзів завжди існує неформальна ієрархія. На вершині розташовуються ті, хто є впливовим і формує думку решти, — лідери. Нижче сидять їхні послідовники. Так само буває в родині. Патриції й плебеї, боси й простолюд. Кожен до певної міри є свідомим цього, і кожна людина має власну думку про те, яка роль належить саме їй. Однак це відчуття буває неправдивим. Ви, наприклад, можете вважати себе лідером, тоді як насправді ви — лакей. Ваші друзі про це знатимуть, а ви — ні. Деякі люди вважають себе ієрархічною верхівкою з огляду на власну посаду, погляди або просто величезну популярність. Ось це і є справжні носії впливу в суспільстві. Хто це, часом є очевидним. Але іноді це не так уже й чітко помітно.

Між тим способи виявляти це існують. Скажімо, наше місце в ієрархії засвідчує манера розмовляти. Впливова людина своєї манери мовлення не змінює. А от той, на кого вона чинить вплив, у своєму мовленні намагається якнайбільше пристосуватися до її, лідера, манери спілкування. Те саме стосується й письмової комунікації — приміром, через електронну пошту. Впливовість тієї чи іншої особи чи брак у неї впливовості засвідчує набір слів, яким вона послуговується. Хто диктує манеру спілкування — той перебуває на вершині ієрархії. А хто підлаштовується під цю манеру — той, найімовірніше, перебуває на нижчому рівні. А якщо казати детальніше, то встановити наше місце в ієрархії можна придивившись до того, як ми вживаємо слова, що є службовими частинами мови, модальними дієсловами та високочастотними прислівниками164 . Ці елементи граматичного матеріалу є тим, що утворює наш стиль, — хай це буде манера, в якій ми говоримо монологічно чи в якій ведемо бесіду. Такі слова в попередньому реченні виділено напівжирним накресленням.

Джон Кляйнберг, професор кібернетики в Корнельському університеті, написав алгоритм, що, будуючи свою роботу на аналізі використовуваних нами слів, визначає, хто з нас насправді належить до впливових людей — тобто є тим, хто формулює думку інших, керує тенденціями й весь час перебуває в полі уваги інших людей. Такі своєю точкою зору можуть визначити результат виборів, здатні успішно пропагувати той чи інший новий продукт. Алгоритм Кляйнберга вслухається в розмови і врешті встановлює, хто є головним і як поводиться решта людей у певній ієрархічній системі. Він успішно працює й на основі аналізу листування між людьми за допомогою електронної пошти. А тепер уявімо, що станеться, коли цей алгоритм буде незримо присутнім під час усіх актів комунікації, що відбуваються за допомогою Google чи Yahoo! або, приміром, серверів General Electric чи Goldman Sachs. Впливових людей можна було б помічати одразу. А знаючи, хто це, та чи інша компанія мала би змогу кроїти свою маркетингову стратегію саме під таких. В інтернеті акти комунікації впливових людей могли б іти у супроводі банерів і текстових повідомлень, що рекламують різні продукти, і за цю рекламу треба було б платити набагато дорожче, ніж за неї ж при розміщенні в інших місцях (а впливова людина про це й не знала б). Аби відстежувати акти комунікації таких людей, супроводжувати їх рекламою і взагалі бути в курсі того, що відбувається за їхньою участю, компанії могли б використовувати так звані кукі-файли, або інтернет-маркери. Адже впливові люди є тими, через кого лежить шлях до сердець та думок інших людей, і світові маркетингу про це відомо. Тож спроможність автоматично і масово виявляти осіб, які перебувають на вершині ієрархічних стосунків, може привести до появи нових підходів у політиці, менеджменті, у справі продажів та маркетингу.

Така модель ранжування на основі неяскраво виражених ознак впливовості рухає діями PageRank — алгоритму Google, що був названий на честь співзасновника цієї компанії Ларрі Пейджа. Цей алгоритм спрямовує веб-трафік до сайтів, які інтернет вважає авторитетними в тій тематичній сфері, у якій ведеться пошук. Важливі веб-сайти називають хабами та інфлуенсерами. Під час своїх пошукових операцій Google надає перевагу сайтам, лінк для виходу на які часто подають впливові сайти і хаби. І, скажімо, якщо такі сайти масово називають певну пошукову систему для бронювання авіаквитків найкращою й незалежно один від одного виводять на неї, тоді дуже ймовірно, що такий веб-сайт із його пошуковою системою опиниться у верхній частині переліку результатів пошуку Google. Проаналізувавши, на які ресурси виводить такий впливовий сайт, алгоритм Google здатен швидко визначити, що слід показувати у відповідь на будь-який запит, коли його видрукує той чи інший користувач. Сортування людей можна здійснювати приблизно так само. У 1990-ті, ще задовго перед тим, як зацікавитися темою впливовості і впливових, Кляйнберг був працівником IBM і написав інноваційний пошуковий алгоритм. Він прочісував інтернет у пошуках, як про це казав його творець, вузлів та авторитетів — пізніше це надихнуло засновників Google зробити такий самий.

Однак перехід до щоденного застосування цього алгоритму міг би дати жахливий результат. Адже що, коли Facebook поширила б його дію на весь свій сайт і почала поділяти людей на категорії відповідно до сили впливу тієї чи іншої людини в межах кола її друзів, яких налічується кількасот? А що якби цю практику почали застосовувати компанії під час добору менеджерів — тобто обирали б кандидатури на основі того, хто й над ким уже верховодить на даний час замість намагатися впровадити той чи інший процес добору, меритократичний за характером? Ні, деякі речі таки краще лишати недомовленими — і неважливо, хто має про них мовчати, алгоритм чи людина. Між тим не викликає сумніву, що часи кількісного визначення, яке місце ми посідаємо в суспільстві, таки насуваються. Адже варто було Кляйнбергові створити алгоритм, як щонайменше з десяток інших компаній ураз заходилися робити власні. І інакше навіть бути не може — адже надто вже багато грошей змогли б на цьому заробляти маркетингові агенції, рекламісти, а також багато інших, що з цією метою мають виявляти найважливіших людей у суспільстві. Нині ми стоїмо перед обличчям майбутнього, у якому точні та безпристрасні обчислення типу того, про яке йдеться тут, виконуватимуться алгоритмами регулярно. І система ієрархічних стосунків — це лише перша для них сфера.

Усі шляхи...

Якщо ви стежите за подіями, то, мабуть, помітили, що алгоритми вже здобули контроль над нашими фондами короткотермінових інвестицій, нашими цінними паперами й пенсійними рахунками. А невдовзі вони вирішуватимуть, із ким вам розмовляти по телефону, визначатимуть, яка музика лунатиме для вас на радіо, від них залежатимуть і наші шанси на одержання органів для трансплантації, здатної врятувати нам життя, — а для мільйонів людей алгоритми ще й робитимуть вибір, мабуть, найважливіший у житті — тобто вибір подружжя. Вони хіба що не сідають за кермо.

Чи таки сідають? Коли я на літо поселився в Каліфорнії (був 2011 рік), то мені часто доводилося гнати машину дорогою номер 85 у Кремнієвій долині та федеральним шосе номер 280. І щонайменше раз на тиждень на очі мені траплялися якісь дивні автівки тойота «Пріус» з величезними проблисковими маячками на даху. У такому автомобілі щоразу сиділа щонайменше одна людина, і цей чоловік (а був це неодмінно чоловік) ніколи не тримався руками за кермо й на наш свист чи запитання ніколи не реагував. Виявляється, ці авто належать Google. І водять їх не люди, а алгоритми. А ота штука, що крутиться на даху — то лазерний дальномір. На додачу, ті «Пріуси» (2011 року дорогами бігало семеро таких) оснащені GPS-приймачами, чотирма радарами, відеокамерою, визначником місцезнаходження і датчиком внутрішнього руху. Усі вони приєднані до головного керівного пристрою — бота, що вирішує, з якою швидкістю їхати, де повертати й коли зупинятися. Разом усі ці сиcтеми — оті радари, камери та GPS — становлять агрегат, де всього закладено із запасом. І якщо, наприклад, від одного пристрою бот одержує дані, які різко контрастують із даними інших пристроїв у системі, то цією різко відмінною інформацією буде знехтувано. Транспортний засіб таким чином буде убезпечено від невиправданого маневру — приміром, він не здійснить різкого гальмування чи повороту тільки через те, що один із радарів неадекватно відреагував на зграю пташок. Ці автомобілі Google, що пересуваються абсолютно без участі своїх пасажирів-людей, уже наїздили понад 220 000 кілометрів, не вчинивши жодної аварії. А ота дорожня пригода за участю машини Google у серпні 2011 року, про яку так багато писали, трапилася тоді, коли нею керувала людина. Google заявляє, що ця робота покликана зменшити кількість шкідливих викидів в атмосферу (боти тиснуть на педаль газу плавніше), подвоїти пропускну спроможність доріг (ботам потрібно менше часу, аби відреагувати на проблему, ніж людині, тож керовані ними авто можуть їхати ближче одне до одного) і наполовину скоротити щорічну кількість загиблих на дорогах — а нині у світі гине 1,2 мільйона осіб. Якби за кермо сіли боти, то майже всі помилкові дії людини, що спричинюють ледь не всі з тридцяти трьох тисяч смертей, які щороку стаються на дорогах Сполучених Штатів, лишилися б у минулому. У міру того як наш світ дедалі більше перестає бути таким, де майже всі важливі рішення ухвалюють люди, й перетворюється на той, котрим ми керуємо у парі з алгоритмами, цінність високого інтелекту зростає. І тут на допомогу приходять програмне забезпечення та комп’ютери — адже вони спроможні дати ще більшу силу тій невеликій групі людей із динамічним мисленням, у такий спосіб підвищуючи їхній потенціал і користь для суспільства. Це — ті розуми, що змінюють життя на Землі, ухвалюючи критично важливі рішення про передавання функцій людини комп’терному роботу — тут і керування автомобілем, і біржові торги, і оцінки з метою визначити, які люди перебувають на своєму місці в компанії, а які — ні.

Історія про два узбережжя

Джефрі Геммерзбахер є одним зі стрижневих героїв, довкола яких розгортається наша історія про талановиті кадри квантів, що, полишаючи Волл-стрит з її стабільною заможністю, перетікають до непередбачуваної та меритократичної зони, що зветься Кремнієвою долиною. Він — символ усього, що відрізняє ці два світи. В одному з них боти з алгоритмами використовуються для того, щоб покришити висикоризикові іпотечні боргові зобов’язання на дрібненькі порції і в такому вигляді «впарити» їх наївним німецьким банкам (для яких це врешті обернеться тим, що ці боргові папери коштуватимуть копійки замість повноцінних доларів) або ж для того, щоб торгувати фінансовими інструментами на високих швидкостях. Це означає користь для широкої публіки у вигляді нижчих операційних витрат, але платою за це виступають вища волатильність та ймовірність виникнення грандіозного хаосу. З іншого боку, є Кремнієва долина — використавши такі самі інтелектуальні ресурси й технології, що й Волл-стрит, вона за їхньою допомогою витворить гру, яка щодня даруватиме вам задоволення й розвагу протягом п’ятнадцяти хвилин. А найкращі витвори Кремнієвої долини допоможуть вам підтримувати зв’язки з родичами, виявити ваші родинні корені, навчати вашу доньку математики або врегулювати ваші стосунки з компанією, що надає вам послуги медичного страхування. Усе це ті речі, про які Геммерзбахер знав і з огляду на які створив Cloudera. Якщо спитати його думки, яка сфера є найперспективнішою для діяльності таких хакерів, як він сам, Геммерзбахер відповість двома словами: «Медична діагностика». Звісно ж, лікарі й справді повинні дбати про збереження своїх робочих місць, та водночас їм необхідно неабияк стерегтися, бо в найкращих людей нашого покоління (тобто людей на кшталт Геммерзбахера), вони, можна сказати, перебувають на мушці прицілу. І «цілитимуться» в них ці люди то пильніше, що більше недремне око алгоритму, створеного блискучими інженерами, приглядатиметься до випадків ускладнень в їхній практиці, контрольних результатів та їхньої роботи назагал. Ні — лікарі не зникнуть, але ті з них, хто бажає й надалі лишатися на своєму робочому місці, повинні знайти способи, як стати унікальними. Бо рутинну роботу — тобто роботу пересічного лікаря-практика — зможе виконувати й бот.

На радість багатьом і на смуток нечисленним, вразливими перед навалою ботів як ніхто є адвокати. Нині одним з найвитратніших етапів будь-якого судового позову є етап дослідження доказів — тобто збирання і вивчення всіх документів, що мають стосунок до певної справи. У процесі в межах корпоративного законодавства чи змагальному процесі у зв’язку з контрактами необхідно буває прочитати мільйони сторінок. Тими, хто читає, часто виступають помічники адвоката або молодші юристи, і послуги кожного з них коштують понад 100, а часом і всі 200 доларів за годину — власне, це плата за послуги їхніх очей. Але такими очима може бути й комп’ютерний пристрій, а мозком, з ними з’єднаним, — алгоритм. Одна з компаній Palo Alto, що має назву Blackstone Discovery, належить до тих, що замінюють у цій роботі людину на алгоритм, і він працює не менш ефективно, а часто навіть і більш старанно, аніж людина. До всього, алгоритми дешевше обходяться. Наприклад, прочитання 1,2 мільйона документів, що раніше могло вартувати 5 мільйонів доларів або навіть дорожче, тепер коштує лише 100 000 доларів165. Можливо, цим до певної міри можна пояснити, чому правничих вакансій 2012 року було в країні тільки 26 000, а юристів, що складали кваліфікаційний екзамен на присвоєння статусу адвоката, — 54 000. Бо — «Вибачте, ми віддали цю роботу алгоритму». Адже алгоритм поліса медичного страхування чи обіцянок, що із часом він може стати партнером, не вимагає.

Лікарі, адвокати, водії вантажівок, музиканти... А скільки взагалі існує професій, які можуть стати прерогативою алгоритмів? Як це позначиться на нашій економіці? В одній своїй знаковій роботі два економісти з Массачусетського технологічного інституту, Ерік Бриньйолфссон та Ендрю Макафі пишуть: «Багато працівників, коротко кажучи, програють у перегонах із машиною»166. Працівник ЗМІ чи типовий службовець-бухгалтер мають бути готовими, що їх замінять на їхніх робочих місцях.

Подібні прогнози науковці робили й раніше. Скажімо, коли у 1920–1930-ті роки машини почали перебирати виконання виробничих операцій на себе, бити на сполох почав Джон Мейнард Кейнс — він указував на «нову хворобу», яку називав «технологічним безробіттям», — таке настає в разі, якщо виявляється неможливим компенсувати втрату робочих місць з тією самою швидкістю, з якою їх нищить автоматизація167. Прогноз тоді не справдився, і Кейнсові застереження назвали перебільшенням. Однак не виключено, що його теорія просто народилася на дев’яносто років раніше від потрібного періоду. Від часу завершення періоду рецесії у червні 2009 року, зазначають Бриньйолфссон та Макафі, корпорації на 26 % підняли свої витрати на комп’ютерну техніку й програмне забезпечення, але зовсім не підвищили зарплат. У 2011 році в межах індексу S&P 500 зафіксовано рекордні прибутки на рівні 1 трильйона доларів, і для такого успішного прориву наймати багато нових працівників не знадобилося.

Безпечно почуватися не можуть нині й журналісти. Narrative Science, компанія з мого рідного Евастона, що в штаті Іллінойс, зуміла залучити 6 мільйонів венчурного капіталу і створити ботів, що трансформують сиру статистику в стилістично оформлені, граматично правильні й уміло скомпоновані новинні матеріали. Цю технологію використовує спортивний веб-сайт, що належить Big Ten Network, — для того, аби постити статті лише на хвилину пізніше від часу закінчення матчу. Використовучи в ролі вхідних даних таблиці з результатами гри та статистичними даними про поведінку кожного з гравців на полі, алгоритми цього сайту визначають, які моменти гри були найважливішими, а далі пишуть матеріал, побудований довкола цих моментів, — тобто чинять так само, як робив би це журналіст. Алгоритм навіть знає, який епізод гри найкраще використати для створення першого абзацу. Наприклад, матеріал, склепаний ботом буквально за кілька секунд після завершення чергового раунду матчу у грі в американський футбол між командами Університету Вісконсин (Медисон) та Університетом Невади (Лас-Веґас), починався приблизно ось так: «Вісконсин, схоже міцно сидить у сідлі на шляху до перемоги, ведучи перед з рахунком 51–10 після сорок п’ятої хвилини матчу. Вісконсин зміцнив свою лідерську позицію, коли Рассел Вілсон знайшов Джейкоба Педерсена для виконання восмиярдового тачдауну й доведення рахунку до параметрів 44–3168».

Яка тут мораль? Станьте для ботів приятелем. Працівники, що є незамінними нині й лишатимуться такими в майбутньому, — це ті, хто вміє вибудовувати коди та алгоритми, підтримувати їхнє функціонування й удосконалювати їх. Пробудьте в Кремнієвій долині хоч скільки-небудь часу, і ви неодмінно почуєте, як у технологічних компаніях, і великих, і малих, скаржаться на брак добрих інженерів. Інженери з умінням програмувати — це не ті люди, що бігають із проханням дати їм роботу. І передусім саме з цієї причини, а не якихось інших компанії вдаються до аутсорсингу й наймають інженерів в Індії, Бразилії та Східній Європі. Навіть якби студентів, чиїми профільними дисциплінами є кібернетика, математика та інжиніринг, було більше, робочі місця для них усе одно знайшлися б — і зникнення цим місцям, як видається, не загрожує. Але навіть на тлі такої ситуації ми, як і раніше, щороку втрачаємо 40 % потенційних інженерів — ідеться про студентів, що спершу обирають своєю профільною дисципліною інжиніринг, а далі передумують і йдуть здобувати університетський ступінь уже з іншою дисципліною як основною — як правило, з меншим обсягом вивчення математики. Якщо вам здається, що ви про таке вже чули, то насправді це вам не здається. Адже 2011 року президент Обама закликав зробити так, аби інженерів, які щороку виходять зі стін університетів країни, стало на 10 000 більше.

І це — чудова мета169. Тут ми вже дещо просунулися вперед. Зробити, аби більша кількість дітей зацікавлювалися математикою та кібернетикою ще в середній школі — не проблема. Успішні кроки в цьому напрямку вже зроблено у багатьох школах країни.

Натомість проблема часто полягає в тому, що, потрапивши до ВНЗ, учорашній школяр, за висловом почесного професора інженерії Університету Іллінойса в Урбані, Шемпейн Девіда Ґолдберга, стає учасником «математично-кібернетичного маршу смерті», який зазвичай пролягає через три семестри безупинного накачування матеріалом з хімії, фізики, математики, кібернетики і, якщо це заклад доктора Ґолдберга, — ще й через вивчення курсу, що має назву «Теоретична й прикладна механіка». Як той, хто пройшов цю екзекуцію в доктора Ґолдберга, можу засвідчити безсонні ночі й важкі контрольні — якнайменше порівнянні з тими, що є в універсальніших міждисциплінарних курсах та основних дисциплінах, які обирають деякі студенти-гуманітарії. Але при цьому хочу відзначити, що для чотирирічного навчання на інженерному факультеті генієм бути не треба — потрібно лише трохи більше працювати й принести із середньої школи добрий багаж знань у царині вищої математики та кібернетики.

Однак проблема, на жаль, криється в тому, що такий багаж знань з вищої математики ще перед приходом до ВНЗ накопичує недостатня кількість американських дітей. Дехто (до яких належить і засновник Renaissance Technology Джим Саймонз) каже, що частково виправити ситуацію можна, запрошуючи на викладацьку роботу в шкільному класі більше людей з кола тих, чий інтелект є причетним до творення нашого алгоритмоцентричного майбуття. Адже навчати можна лише того, що розумієш сам. Однак навчати — заняття не з простих. Бо, скажімо, багато навичок та вмінь, які має у своєму арсеналі інженер Google, буйній ватазі сімнадцятирічних не передаси. Нам треба вести пошук людей того особливого психологічного складу, яким легко курсувати між цими двома світами: людей, здатних, відірвавшись від довгих рядків алгоритмічного коду, легко приходити в шкільний клас, де формується наступна генерація людей, які вміють мислити. Знайти людину не лише з технічними талантами, а й із тонким умінням згуртувати учнів для вивчення нових непростих тем вдається нечасто. Але щоразу, коли такий талант вдаватиметься виявити й перемістити в освітню сферу, нехай навіть за рахунок більших грошей, це даватиме виграш суспільству, а так само й учням.

Але чи не означає це чергового створення шкіл для наших найкращих технарських юних умів, аби вони згодом стали абітурієнтами? Так, означає. Й нічого поганого в цьому нема — адже довкола нас ходить сила-силенна людей, що за характером свого мислення схильні до кількісного аналізу, але інтелектуальні здібності яких ніколи не намагалися спрямувати в цю сферу. Дуже розумних людей не бракує. Бракує дуже розумних людей з профільною освітою, пов’язаною з кількісним аналізом. Отож нам просто необхідно зробити ширшими ворота, що до цієї сфери ведуть. Від кожного окремо взятого учня в кожній середній школі Америки треба вимагати, аби він пройшов навчання в межах хоча б одного курсу програмування. Більшість студентів на тому й зупиняться, а далі візьмуться за щось інше. Але навіть якщо магія творення своїх власних програм та алгоритмів захопить лише 5 % з-поміж них, це змінить динаміку розвитку нашої освітньої системи та економіки. Бо подумаймо, скільки нині є учнів, які ніколи навіть не замислювалися, для чого існують кількісний аналіз і пов’язані з ним види діяльності. Математика для них — це щось таке, що треба просто завчити, аби скласти екзамен або тест; вони ніколи не дивилися на математику з іншого боку: як на знаряддя, що змінює наш світ. Вони, можливо, ще глянуть на неї під таким кутом, але не виключено, що це буде вже в стінах ВНЗ, де вони вже обрали собі іншу сферу спеціалізації. Ось чому програмування та кібернетику не потрібно перетворювати на сферу лише для певної відособленої групи учнів — адже протягом нинішнього століття ця професійна галузь буде більш значущою, ніж багато інших. І шанс на те, аби стати причетними до неї, повинні мати всі учні. Протягом найближчих п’ятдесяти років сфер, що потужно рухатимуть економіку вперед, буде дві: охорона здоров’я і світ технологій. Перша — унаслідок хиткої основи, на якій її побудовано, та старіння населення Сполучених Штатів. А от світ технологій відкриває можливість кожному і незалежно від соціальної верстви, до якої він належить, здобути навички й уміння, які забезпечать їм зайнятість і в часи економічних злетів, і в часи спадів. Що ж стосується тих небагатьох, що готові, нехтуючи ризиками, торувати свій власний шлях, то для них технічна освіта й уміння розробляти новаторські алгоритми може відкрити деврі у світ підприємництва й творення. Ці двері прочиняться кожному, хто прагнутиме через них пройти. Стати блискучим спеціалістом у царині техніки й технологій не означає мати високий бал при проходженні математичного та кібернетичного розділів тесту для перевірки академічних здібностей. Потрібна ще й практика. Потрібне знання процесів.

У майбутньому для тих, хто може писати комп’ютерний код, знайдеться купа роботи. А якщо ви ще й спроможні винаходити та компонувати філігранні складні алгоритми, то це ще краще — ви, можливо, навіть зможете підкорити світ. Звісно ж, якщо першим цього не зробить комп’ютерний бот.

164 Algorithm Measures Human Pecking Order // MIT Technology Review. — December, 21. — 2011, technologyreview.com/blog/arxiv/27437/

165 John Markoff. Armies of Expensive Lawyers, Replaced by Cheaper Software // New York Times. — March, 4. — 2011.

166 Eric Brynjolfsson and Andrew McAfee. Race against the Machine (Digital Frontier Press e-book, 2011).

167 Steve Lohr. More Jobs Predicted for Machines, Not People // New York Times. — October, 23. — 2011.

168 Steve Lohr. In Case You Wondered, a Real Human Wrote This Column // New York Times. — September, 10. — 2011.

169 Christopher Drew. Why Science Majors Change Their Minds (It’s Just So Darn Hard) // New York Times. — November, 4. — 2011.

Подяки

Просто дивом дивуєшся, як багато змін може статися від часу, коли розпочинаєш писати книжку, і до пори, коли закінчуєш її. Джерела, консультанти й навіть редактори входять у цей процес і виходять із нього, поки місяць за місяцем плинуть і стають двома роками, як це було в нашому разі. Автор при цьому, звісно ж, лишається той самий — як і мій агент Девід Ф’юґейт з Launch Books, що, як завжди, лишається моїм найпершим адвокатом, прихильником і порадником. Випадкове знайомство з Девідом в інтернеті — за рік до того, як я розпочав роботу над своєю першою книжкою — змінило моє професійне життя. Попри те що це вже моя друга книжка, я у видавничому бізнесі, до певної міри, і далі лишаюся новачком. А Девід, щиро кажучи, є запорукою, що я й надалі можу лишатися таким.

Багато людей вчитувалися в ці сторінки ще до того, як змогу отримати всю книжку цілком отримали всі ті, хто заплатив за неї гроші. На чолі цієї групи була Нікі Пападопулос, моя редакторка в Penguin. Нікі стала редакторкою цієї книжки не одразу, бо навряд чи знала до пуття, у що вляпується. Але мені пощастило. Нікі — чудова редакторка, і вона швидко допомогла зробити виклад у цій книжці стрункішим, викорчувала зайве й побачила слабкі місця. У результаті її роботи книжка стала значно сильнішою.

У кожне слово вчитувалася й моя дружина Сара (і часто не раз), очищуючи сторінки від штампів, здатних заплутати, граматичних ляпів і пустопорожніх пасажів. Життєві сили іноді діють так, наче вони змовилися й навмисно звели особисті, родинні та робочі події в часі. Минулого року ми побачили доказ цього. Якраз коли робота над книжкою перебувала на завершальній стадії, Сара подарувала життя дівчаткам-близнючкам (Паркер, Марен — привіт!), тому часто виконувала свою роботу з одним немовлям на колінах, а другим — неподалік, а тим часом наш син (Джеку, привіт!) гасав у неї за спиною. На час, коли ця книжка піде в друк, Сара вже знову буде на роботі, а її ім’я заслужено прикрашатиме Залу суперматеринської слави. Без неї під час виконання цього проекту я здався б. Вона — мій партнер у роботі й житті.

Не перестає бути моїм невтомним критиком і порадником Марсель Пакатт — один з моїх викладачів у Північно-західному університеті, що був вартий сплачених йому грошей. Іще перед тим, як це мав зробити хтось інший, він читав кожен розділ, висловлював відверті зауваження, і вони давали змогу поліпшувати рукопис на кожному етапі роботи.

Тому Пеннінґтону, моєму щирому приятелю й товаришу по політехніці, лижах, приготуванню піци та життю, бувало достатньо мого єдиного поклику, аби у вихідні кинути все й заходитися переглядати чергові сторінки цієї книжки. Його зауваження були безцінні.

Мої батьки, Ґері та Дженет, теж читали розділи цієї книжки ще до того, як вони потрапляли до інших людей, і мене завжди надихатиме той ентузіазм, з яким вони сприймали зроблене мною. Мій батько належить до тих небагатьох, які знали історію розвитку алгоритмів ще до того, як прочитали про це в розділі 2. Однак він так щиро виніс цьому розділу свій вердикт «Схвалюю», що це притишило моє занепокоєння з приводу того, що розділ може здатися читачеві занадто нудним. До всього, батько розробив проект мого будинку — за що я ніколи не втомлююся йому дякувати, отож дякую ще й тут.

З Ренді Строссом — колумністом, який пише про техніку й технології в New York Times, а до того ж професором Каліфорнійського університету в Сан-Хосе, я познайомився в травні 2011 року. Він став тим, хто із задоволенням узявся аналізувати ранню версію цієї книжки. І його реакція була щирою та щедрою — і неймовірно стала в пригоді. Коли Ренді натрапляв на скупчення слів, що вважав до вищої міри неправильним, він уставляв у текст таке ось слівце: «UGH». Оті його ugh’и дозволили цій книжці стати досконалішою, а мені — далі просунутися вперед тернистим шляхом моєї еволюції як автора.

Що ж до Томаса Пітерфая, то він виявив просто-таки неймовірну щедрість, присвятивши понад десять годин свого часу спілкуванню зі мною в Грінвічі, штат Коннектикут, а також нашим телефонним розмовам. Він завжди радо реагував, коли справа доходила до моїх запитань, і його барвисті історії допомогли вдихнути життя в оповідь про перший великий хакерський набіг на американські фондові біржі.

Деніел Спайві та Девід Барксдейл, засновники Spread Networks, дуже нечасто давали й дають інтерв’ю хай там кому. А мені пощастило — бо це саме я на всю країну розповів їхню історію, а коли тижнем пізніше їм зателефонував репортер з видання-конкурента, Wall Street Journal, вони вже не мали чого йому розказати. Їхня історія та їхній проект і далі виглядають як щось майже нереальне — і прикольне. Я вдячний їм, що вони, а так само й Девідів батько, Джим Барксдейл — ця людина-легенда у світі технологій, знайшли час, аби розповісти мені, як вони копали свій секретний тунель.

Бен Новак з Нової Зеландії, герой однієї з найцікавіших історій цієї книжки, теж знайшов час, аби через скайп-зв’язок кілька разів поспілкуватися зі мною. Майк Маккрірі, чия технологія зробила музику Новака популярною, люб’язно й докладно розповідав історію своєї компанії, а також про своє життя, що аж рясніє оригінальними інноваціями. Девід Коуп — творець алгоритмів, які вміють наслідувати композиторський стиль Баха, приділив мені не одну годину, аби розповісти про свою роботу. Для будь-кого, хто лише заглядає у світ кібернетики й розмірковує, як туди потрапити, розповідь Коупа є повчальною. Адже свого часу він був музикантом і науковцем із нульовим досвідом, але перетворив себе на одного з провідних новаторів у колі творців штучного інтелекту. Його розповіді могли б скласти окрему книжку.

Джейсон Браун під час розмови зі мною розповідав, як йому вдалося розгадати таємниці Beatles, що існували вже чотири десятиліття. Мені, немузиканту, він пояснював побудову акордів, наукове вивчення звуку та закладену в музиці математику. Він був терплячим, і я вдячний йому за це.

Брюс Буено де Мескіта — майстер дотепно жартувати й дохідливо пояснювати, чому його системи, якими рухає теорія ігор, можуть бути ефективнішими за людину, коли треба спрогнозувати найбільш імовірні дії людських істот. Після того як я взяв у нього інтерв’ю, його показали в одному з найгумористичніших сюжетів шоу Colbert Report. Рекомендую переглянути цю або інші не гірші речі — лекцію Буено де Мескіти на конференції TED чи його виступ у програмі The Daily Show. Усе це можна легко знайти в ґуґлі.

Професор Університету Карнеґі-Меллон Туомас Сандгольм зажив слави одного з найпередовіших у світі розробників алгоритмів, які керуються теорією ігор. На основі таких підходів він створив компанію із сотнею працівників, далі продав її й потім винайшов спосіб створення найкращих ботів для гри у покер і, що важливіше, для добору донорів для операцій з пересаджування органів. Його напрацювання зберігають людські життя. У нього щільний робочий графік, але він знаходив час для наших довгих розмов на різні теми.

Доктор Террі Макґвайр — один із тих двох-трьох найцікавіших людей, з якими мені траплялося спілкуватися в житті. Протягом десятиліть він був стабілізуючою силою в NASA як її головний психолог. На нього полювали радянські спецназівці, він тісно дружив з людьми на кшталт Джона Гленна. А перед цим у його біографії було обладнання, нині відоме через альпінізм і скелелазіння. Одна за одною Макґвайр підкорив деякі найскладніші вершини Північної Америки разом з альпіністами світового класу. Його унікальна інформація про те, як працює наше мислення і як слова, попри наше бажання, демонструють тип особистості й наші справжні наміри, стали основою для розділу моєї книжки, а також створення нового типу алгоритмів, які тепер чимраз активніше проникають в усі засоби комунікації між людьми.

Те саме про Макґвайра каже й Геджіз Кейперз — його інформація на цю саму тему мала для мене не меншу вагу. Я просто надивуватися не міг, як швидко він аналізував мою особистість на основі слів, які я промовляв. Його аналіз моїх схильностей як особистості був дуже точним.

Келлі Конвей неодноразово приділяв мені по кілька годин, аби детально роз’яснити, як його компанія (що тоді звалася eLoyalty, а нині має назву Mattersight Corporation) створювала алгоритм з метою, як він каже, категоризувати людську мову. Нині Конвеєва компанія лише над цим завданням і працює, і якщо судити з вартості її акцій на біржі Nasdaq, його плани справджуються неймовірно успішно — хоча на початку з ними й були пов’язані певні труднощі. Конвей є новатором і чудовим комунікатором, якого він витворив із себе сам, і я морально зобов’язаний перед ним з огляду на час, який він мені приділив.

Професор Дюкського університету Вівек Вадгва був завжди готовий до бесіди про Волл-стрит у її протистоянні з Кремнієвою долиною — спостережене ним по обидва боки від «лінії фронту» в цій війні за таланти допомогли сформувати відповідний розділ. А Джеф Гемммерзбахер — не єдиний, зате найважливіший інженер, що поміняв Нью-Йорк на Область затоки. Він засновник дуже перспективного й популярного стартапу, а тому в його житті не надто багато вільних хвилин, і я дуже вдячний, що якусь їхню кількість він присвятив мені. Те саме можна сказати про гендиректора Redfin Гленна Келмена, з яким я познайомився багато років тому й чиї змістовні поради в ті часи допомогли мені дійти переконання, що я маю написати свою першу книжку. Його міркування дуже в пригоді зараз для правильного змалювання ситуації у Кремнієвій долині.

Багато книжок, що були мені потрібні для підготовки до написання цього твору, а особливо частини про алгоритмічну торгівлю та фінанси, були доволі недешевими. Як письменник, я люблю купувати книжки за першої-ліпшої змоги, але багато які з-поміж тих фоліантів, скомпонованих з метою надихнути творців алгоритмів з Волл-стрит, коштують сотні доларів або й більше. На своє щастя, я мешкаю в тому самому містечку, де розташовано Північно-західний університет, і в його бібліотеці я завжди знаходив будь-яку з тих хитромудрих книженцій, на пошук якої вирушав. Цей університет, теж на моє щастя, дає своїм випускникам повний доступ до всіх своїх книгосховищ та їхнього вмісту, тож я мав змогу влаштувати собі комплексний і тихий тренінг-інтенсив, що тривав і вранці, і ввечері, і в час між ними. Компонуючи розділ про історію алгоритмів, я спіймав себе на тому, що шукаю давні тексти, а вони часто містяться в букіністичних виданнях, яких так просто не знайдеш. Але знову ж таки — у Північно-західному університеті такі матеріали завжди були, і я міг читати їх запоєм і досхочу. Університетські бібліотекарі навіть утримувалися від стягнення з мене тих великих штрафів, які я заробив, вчасно не повертаючи кілька книжок. Спасибі вам.

Писати цю книжку я почав, працюючи штатним працівником Forbes, і написав значну її частину теж перебуваючи на цій посаді. Однак закінчив її вже у час, коли полишив роботу, аби започаткувати стартап Aisle50, який дає змогу покупцям продовольчих продуктів одержувати знижки. Для мене це була неабияка зміна в житті, але така, на яку я йшов охоче. На цьому шляху мені не раз подавали дружню руку допомоги, і в деяких найскладніших випадках це була рука наших інвесторів і радників з Y Combinator — Пола Ґрема та Джесіки Лівінґстон. Вони й справді витворили щось із чимось у Кремнієвій долині, а кому цікаво дізнатися більше, тим повідомляю: якраз у той самий час, що й ця книжка, у світ виходитиме інша, у тому самому видавництві — і це найкраща хроніка роботи Y Combinator з усіх, що коли-небудь публікувалися. Називається «The Launch Pad», автор Ренді Стросс. Прочитайте її.

Що до Aisle50, то на нього я покладаю великі надії завдяки нашим метикуватим спеціалістам з продажів та інженерам, які щоразу виявлялися на висоті, щойно ми опинялися в складній ситуації — а таких випадків було немало. Але насамперед я вдячний Райлі Скотту, моєму партнеру-співзасновнику. Якщо не брати до уваги подружніх стосунків, то найбільш інтенсивними з усіх є стосунки та взаємодія між співзасновниками. Цілими місяцями ми жили і працювали разом по п’ятнадцять годин на добу, разом сміялися і плакали. Райлі — невтомний працівник, чудовий чоловік, батько і друг, — й ані з ким я не прагну працювати разом більше, як із ним. Він — сильна особистість, у житті якої не бракувало напружених ситуацій, у деякі з яких він зумисне потрапляв як людина честолюбна, а в деякі (зокрема найстрашніші) — випадково. Повороти долі він сприймає з мужністю, на яку мало хто здатний. І це надихає.