How algorithms shape our world | Kevin Slavin

Кевин Славин: Как алгоритмы формируют наш мир

Переводчик: Aliaksandr Autayeu Редактор: Irene Loginova

This is a photograph

Это — фотография

by the artist Michael Najjar,

Майкла Найджара,

and it's real,

и она настоящая,

in the sense that he went there to Argentina

в том смысле, что он поехал в Аргентину,

to take the photo.

чтобы сделать фотографию.

But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that.

Но она также и выдумка. После этого в неё было вложено много работы.

And what he's done

Он взял и переделал её

is he's actually reshaped, digitally,

на компьютере так,

all of the contours of the mountains

чтобы все очертания гор

to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.

следовали превратностям индекса Доу-Джонса.

So what you see,

Что вы видите,

that precipice, that high precipice with the valley,

вот тот обрыв, высокий обрыв с долиной,

is the 2008 financial crisis.

это финансовый кризис 2008-го года.

The photo was made

Эта фотография была сделана,

when we were deep in the valley over there.

когда мы были глубоко вот там в долине.

I don't know where we are now.

Я не знаю, где мы находимся сейчас.

This is the Hang Seng index

Это индекс Хан-Сенга,

for Hong Kong.

из Гонконга.

And similar topography.

Схожая топография.

I wonder why.

Я в догадках, почему.

And this is art. This is metaphor.

Это искусство. Это метафора.

But I think the point is

Я думаю, дело в том,

that this is metaphor with teeth,

что это зубастая метафора.

and it's with those teeth that I want to propose today

С мыслями об этих зубах я хочу предложить, чтобы мы сегодня

that we rethink a little bit

немного переосмыслили

about the role of contemporary math --

роль современной математики —

not just financial math, but math in general.

не только финансовой математики, а математики в общем.

That its transition

Её переход от того,

from being something that we extract and derive from the world

что мы извлекаем и выводим из наблюдений за миром,

to something that actually starts to shape it --

к тому, что начинает формировать —

the world around us and the world inside us.

мир вокруг нас и наш внутренний мир.

And it's specifically algorithms,

Именно алгоритмы,

which are basically the math

та самая математика,

that computers use to decide stuff.

которую компьютеры используют для принятия решений.

They acquire the sensibility of truth

Они становятся правдоподобными,

because they repeat over and over again,

из-за многократного повторения.

and they ossify and calcify,

Они костенеют и твердеют

and they become real.

и становятся реальностью.

And I was thinking about this, of all places,

Я думал об этом, подумать только,

on a transatlantic flight a couple of years ago,

во время трансатлантического перелёта много лет назад,

because I happened to be seated

потому что по случайности меня посадили

next to a Hungarian physicist about my age

с венгерским физиком примерно моего возраста,

and we were talking

и мы разговаривали о том,

about what life was like during the Cold War

какой была жизнь физиков

for physicists in Hungary.

во время холодной войны в Венгрии.

And I said, "So what were you doing?"

Я спросил: «Так чем же вы занимались?»

And he said, "Well we were mostly breaking stealth."

Он ответил: «По большей части, ломали защиту самолётов-невидимок».

And I said, "That's a good job. That's interesting.

«Хорошая работа, — сказал я, — интересная тема.

How does that work?"

А как это работает?»

And to understand that,

Чтобы это понять, нужно понимать,

you have to understand a little bit about how stealth works.

как работают самолёты-невидимки.

And so -- this is an over-simplification --

Вот — и это сильное упрощение —

but basically, it's not like

по-простому, нельзя

you can just pass a radar signal

взять и пропустить сигнал радара

right through 156 tons of steel in the sky.

сквозь 156 тонн стали в небесах.

It's not just going to disappear.

Никуда они не денутся.

But if you can take this big, massive thing,

Но если взять эту огромную, массивную штуку,

and you could turn it into

и если сделать из неё

a million little things --

миллион маленьких —

something like a flock of birds --

примерно как стая птиц —

well then the radar that's looking for that

тогда наблюдающий радар

has to be able to see

должен уметь видеть

every flock of birds in the sky.

каждую стаю птиц в небе.

And if you're a radar, that's a really bad job.

И для радара это не самая лёгкая работа.

And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar.

«Да, — сказал он, — это так, если использовать радар.

So we didn't use a radar;

Поэтому радар мы не использовали.

we built a black box that was looking for electrical signals,

Мы сделали чёрный ящик, который искал электронные сигналы,

electronic communication.

электронные сообщения.

And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication,

И каждый раз, когда была замечена стая птиц, ведущая электронные разговоры,

we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"

мы знали, что, наверное, это что-то американское».

And I said, "Yeah.

«Да, — ответил я, —

That's good.

неплохо.

So you've effectively negated

Вы практически взяли

60 years of aeronautic research.

и перечеркнули 60 лет аэронавигационных исследований.

What's your act two?

А чем вы сейчас занимаетесь?

What do you do when you grow up?"

Чем вы занимаетесь во взрослой жизни?»

And he said,

Он ответил:

"Well, financial services."

«Финансовые услуги».

And I said, "Oh."

«Ого» — удивился я.

Because those had been in the news lately.

Потому что про них недавно говорили в новостях.

And I said, "How does that work?"

«А это как работает?» — спросил я.

And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now,

Он ответил: «На Уолл-стрит сейчас работает две тысячи физиков,

and I'm one of them."

и я один из них».

And I said, "What's the black box for Wall Street?"

Я спросил: «И каков же чёрный ящик для Уолл-стрит?»

And he said, "It's funny you ask that,

Он удивился: «Надо же, как вы спросили,

because it's actually called black box trading.

потому что он действительно называется торговля чёрными ящиками.

And it's also sometimes called algo trading,

Иногда это называется алготорговля,

algorithmic trading."

алгоритмическая торговля».

And algorithmic trading evolved in part

Алгоритмическая торговля развилась отчасти

because institutional traders have the same problems

потому что у профессиональных торговцев были те же проблемы,

that the United States Air Force had,

что и у Военно-воздушных сил США,

which is that they're moving these positions --

а именно, когда они торгуют акциями —

whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever --

будь то Proctor & Gamble или Accenture, что угодно —

they're moving a million shares of something

они проводят миллионы акций

through the market.

сквозь рынок.

And if they do that all at once,

Если сделать это одним махом,

it's like playing poker and going all in right away.

то это, как в покере, поставить всё сразу.

You just tip your hand.

Все поймут, что у вас на руках.

And so they have to find a way --

Итак, им нужно найти способ —

and they use algorithms to do this --

и для этого они используют алгоритмы —

to break up that big thing

разбить эту огромную штуку

into a million little transactions.

на миллион маленьких транзакций.

And the magic and the horror of that

Магия и ужас в том,

is that the same math

что та самая математика,

that you use to break up the big thing

использованная для разбивки большой вещи

into a million little things

на миллион маленьких вещей,

can be used to find a million little things

может быть использована для поиска миллиона маленьких вещей,

and sew them back together

сборки их обратно, и выяснения,

and figure out what's actually happening in the market.

что же действительно происходит на рынке.

So if you need to have some image

В качестве представления,

of what's happening in the stock market right now,

что сейчас происходит на рынке акций прямо сейчас,

what you can picture is a bunch of algorithms

можете представить группу алгоритмов,

that are basically programmed to hide,

которые запрограммированы прятать,

and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act.

и группу алгоритмов, которые запрограммированы искать и действовать.

And all of that's great, and it's fine.

Конечно, всё это классно.

And that's 70 percent

И это составляет 70%

of the United States stock market,

рынка акций США,

70 percent of the operating system

70% того,

formerly known as your pension,

что раньше было известно как ваша пенсия,

your mortgage.

как ваша ипотека.

And what could go wrong?

Что же плохого может случиться?

What could go wrong

А то,

is that a year ago,

что год назад,

nine percent of the entire market just disappears in five minutes,

9% рынка просто исчезло за пять минут,

and they called it the Flash Crash of 2:45.

и это было названо мгновенное падение 2:45.

All of a sudden, nine percent just goes away,

Вдруг, 9% просто исчезает,

and nobody to this day

и по сей день,

can even agree on what happened

никто не может понять, что случилось,

because nobody ordered it, nobody asked for it.

потому что никто это не заказывал, никто об этом не просил.

Nobody had any control over what was actually happening.

Никто не контролировал происходящее.

All they had

Всё, что было доступно —

was just a monitor in front of them

монитор перед глазами,

that had the numbers on it

с цифрами на нём,

and just a red button

и красная кнопка

that said, "Stop."

с надписью «Стоп».

And that's the thing,

Дело в том,

is that we're writing things,

что мы пишем вещи,

we're writing these things that we can no longer read.

мы пишем такие вещи, которые сами не в состоянии прочесть.

And we've rendered something

Мы сделали что-то

illegible,

нечитаемое.

and we've lost the sense

Мы потеряли ощущение того,

of what's actually happening

что происходит в мире,

in this world that we've made.

который мы построили.

And we're starting to make our way.

Но мы начинаем понимать.

There's a company in Boston called Nanex,

В Бостоне есть компания Nanex,

and they use math and magic

они используют математику и магию

and I don't know what,

и что-то ещё,

and they reach into all the market data

получают доступ к данным рынка,

and they find, actually sometimes, some of these algorithms.

и находят, иногда, некоторые из этих алгоритмов.

And when they find them they pull them out

Когда они их находят, они их вытаскивают,

and they pin them to the wall like butterflies.

и прикалывают на стену как бабочек.

And they do what we've always done

Они делают то, что мы всегда делали,

when confronted with huge amounts of data that we don't understand --

сталкиваясь с огромным количеством данных, которые мы не понимаем —

which is that they give them a name

они дают им

and a story.

имя и историю.

So this is one that they found,

Вот кое-что из найденного,

they called the Knife,

названное Нож,

the Carnival,

Карнавал,

the Boston Shuffler,

Бостонский пройдоха,

Twilight.

Сумерки.

And the gag is

Прикол в том,

that, of course, these aren't just running through the market.

что это не только на рынке.

You can find these kinds of things wherever you look,

Эти вещи можно найти везде, где ни посмотри,

once you learn how to look for them.

как только научишься их искать.

You can find it here: this book about flies

Их можно найти здесь: это книга о мухах,

that you may have been looking at on Amazon.

которую можно было заметить на Amazon.

You may have noticed it

На неё можно было обратить внимание,

when its price started at 1.7 million dollars.

когда она стоила 1,7 миллиона долларов.

It's out of print -- still ...

Она больше не издается — но всё же...

(Laughter)

(Смех)

If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain.

И если бы вы купили её за 1,7, это была бы выгодная сделка.

A few hours later, it had gone up

Несколько часов позже, она выросла в цене

to 23.6 million dollars,

до 23,6 миллиона долларов,

plus shipping and handling.

плюс доставка и упаковка.

And the question is:

Вопрос:

Nobody was buying or selling anything; what was happening?

Никто ничего не продавал и не покупал, что происходило?

And you see this behavior on Amazon

Такое поведение можно заметить на Amazon

as surely as you see it on Wall Street.

точно так же, как и на Уолл-стрит.

And when you see this kind of behavior,

При наблюдении такого поведения,

what you see is the evidence

вы видите свидетельство

of algorithms in conflict,

конфликтующих алгоритмов,

algorithms locked in loops with each other,

алгоритмов, зажавших друг друга мёртвой хваткой,

without any human oversight,

без человеческого контроля,

without any adult supervision

без надзора взрослых,

to say, "Actually, 1.7 million is plenty."

которые бы сказали: «Ну, хватит, 1,7 миллиона вполне достаточно».

(Laughter)

(Смех)

And as with Amazon, so it is with Netflix.

Это не только на Amazon, но и на Netflix.

And so Netflix has gone through

За годы, Netflix поменял

several different algorithms over the years.

несколько разных алгоритмов.

They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others --

Они начали с Cinematch, и попробовали группу других.

there's Dinosaur Planet; there's Gravity.

Планета Динозавров, Гравитация.

They're using Pragmatic Chaos now.

Сейчас они используют Прагматический Хаос.

Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,

Прагматический Хаос, как и все другие алгоритмы Netflix,

trying to do the same thing.

пытается решить ту же задачу.

It's trying to get a grasp on you,

Он пытается разобраться в вас,

on the firmware inside the human skull,

в прошивке внутри черепа,

so that it can recommend what movie

для того чтобы рекомендовать фильм,

you might want to watch next --

который вы можете захотеть посмотреть следующим —

which is a very, very difficult problem.

а это очень, очень трудная проблема.

But the difficulty of the problem

Трудность проблемы,

and the fact that we don't really quite have it down,

и факт того, что она до сих пор не решена,

it doesn't take away

не отменяет последствий,

from the effects Pragmatic Chaos has.

создаваемых Прагматическим Хаосом.

Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,

Прагматический Хаос, как и все алгоритмы Netflix,

determines, in the end,

в итоге определяет

60 percent

60%

of what movies end up being rented.

всех взятых напрокат фильмов.

So one piece of code

Единственный участок кода,

with one idea about you

с единственным представлением о вас,

is responsible for 60 percent of those movies.

отвечает за 60% фильмов.

But what if you could rate those movies

А как насчёт оценки фильмов

before they get made?

ещё до того, как они сделаны?

Wouldn't that be handy?

Было бы это здорово?

Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood,

Некоторые учёные из Великобритании сейчас в Голливуде,

and they have "story algorithms" --

и у них есть сценарные алгоритмы —

a company called Epagogix.

компания называется Epagogix.

And you can run your script through there,

Она может обработать ваш сценарий,

and they can tell you, quantifiably,

и сказать, количественно,

that that's a 30 million dollar movie

что это кино на 30 миллионов долларов,

or a 200 million dollar movie.

или на 200 миллионов долларов.

And the thing is, is that this isn't Google.

Суть в том, что это не Google.

This isn't information.

Это не информация.

These aren't financial stats; this is culture.

Это не финансовая статистика, это культура.

And what you see here,

То, что вы здесь видите,

or what you don't really see normally,

или же то, что обычно не видно,

is that these are the physics of culture.

это физика культуры.

And if these algorithms,

Если эти алгоритмы,

like the algorithms on Wall Street,

как алгоритмы на Уолл-стрит,

just crashed one day and went awry,

в один прекрасный день просто сломаются и сойдут с ума,

how would we know?

как мы об этом узнаем,

What would it look like?

как это будет выглядеть?

And they're in your house. They're in your house.

А они уже в доме. В вашем доме.

These are two algorithms competing for your living room.

Это два алгоритма, сражающиеся за вашу гостиную.

These are two different cleaning robots

Это два разных робота-уборщика,

that have very different ideas about what clean means.

с совершенно разными представлениями о чистоте.

And you can see it

Это можно увидеть,

if you slow it down and attach lights to them,

если замедлить и прикрепить к ним огоньки.

and they're sort of like secret architects in your bedroom.

Они как тайные архитекторы в вашей спальне.

And the idea that architecture itself

Идея о том, что сама архитектура

is somehow subject to algorithmic optimization

является объектом алгоритмической оптимизации

is not far-fetched.

не притянута за уши.

It's super-real and it's happening around you.

Это абсолютно реально и уже происходит вокруг нас.

You feel it most

Больше всего это ощущается

when you're in a sealed metal box,

в закрытом металлическом ящике,

a new-style elevator;

лифте нового поколения,

they're called destination-control elevators.

который называется лифтом с регистрацией места назначения.

These are the ones where you have to press what floor you're going to go to

Это те самые, где нужно нажать кнопку этажа

before you get in the elevator.

ещё до входа в лифт.

And it uses what's called a bin-packing algorithm.

Он использует так называемый алгоритм об упаковке в контейнеры.

So none of this mishegas

И никакого вольнодумства,

of letting everybody go into whatever car they want.

чтобы каждый выбирал лифт сам.

Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two,

Все, кто едут на десятый этаж, идут в лифт номер два,

and everybody who wants to go to the third floor goes into car five.

и все, кто едут на третий этаж, идут в лифт номер пять.

And the problem with that

Проблема в том,

is that people freak out.

что люди волнуются.

People panic.

Люди паникуют.

And you see why. You see why.

И понятно почему.

It's because the elevator

Потому что в лифте нет

is missing some important instrumentation, like the buttons.

очень важных деталей, таких как кнопки.

(Laughter)

(Смех)

Like the things that people use.

Детали, которые люди используют.

All it has

Всё, что есть,

is just the number that moves up or down

это номер, который двигается вверх и вниз,

and that red button that says, "Stop."

и та самая красная кнопка с надписью «Стоп».

And this is what we're designing for.

Вот для чего мы это делаем.

We're designing

Мы это делаем

for this machine dialect.

удобным для машин.

And how far can you take that? How far can you take it?

Сколько это можно терпеть? Как далеко можно зайти?

You can take it really, really far.

Очень, очень далеко.

So let me take it back to Wall Street.

Давайте вернёмся на Уолл-стрит.

Because the algorithms of Wall Street

Алгоритмы Уолл-стрит зависят,

are dependent on one quality above all else,

прежде всего, от одной вещи,

which is speed.

и это скорость.

And they operate on milliseconds and microseconds.

Они работают с милли- и микросекундами.

And just to give you a sense of what microseconds are,

Чтобы дать понять, что такое микросекунда —

it takes you 500,000 microseconds

щелчок мышью

just to click a mouse.

занимает полмиллиона микросекунд.

But if you're a Wall Street algorithm

Но, если алгоритм с Уолл-стрит

and you're five microseconds behind,

опоздал на пять микросекунд,

you're a loser.

он проиграл.

So if you were an algorithm,

Так что если вы — алгоритм,

you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt

вы бы искали такого архитектора, какого я встретил во Франкфурте.

who was hollowing out a skyscraper --

Он опустошал небоскрёб —

throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use,

выкидывал всю мебель, всю инфраструктуру для людей,

and just running steel on the floors

покрывал полы сталью,

to get ready for the stacks of servers to go in --

подготавливая их для серверных стоек —

all so an algorithm

всё для того,

could get close to the Internet.

чтобы алгоритм мог подобраться поближе к интернету.

And you think of the Internet as this kind of distributed system.

Вы думаете, что интернет — это такая распределённая система.

And of course, it is, but it's distributed from places.

Конечно, так и есть, но она откуда-то начинается.

In New York, this is where it's distributed from:

В Нью-Йорке, она начинается отсюда:

the Carrier Hotel

Carrier Hotel,

located on Hudson Street.

расположенный на Гудзон-стрит.

And this is really where the wires come right up into the city.

Вот, где провода приходят в город.

And the reality is that the further away you are from that,

Дело в том, что с каждым удалением отсюда

you're a few microseconds behind every time.

теряются несколько микросекунд.

These guys down on Wall Street,

Вот эти парни на Уолл-стрит,

Marco Polo and Cherokee Nation,

Марко Поло и Чероки Нэйшн,

they're eight microseconds

они восемь микросекунд

behind all these guys

позади всех парней,

going into the empty buildings being hollowed out

заселяющихся в здания,

up around the Carrier Hotel.

опустошаемые вокруг Carrier Hotel.

And that's going to keep happening.

И это будет продолжаться.

We're going to keep hollowing them out,

Здания будут опустошаться,

because you, inch for inch

потому никто из вас,

and pound for pound and dollar for dollar,

сантиметр за сантиметром, доллар за долларом,

none of you could squeeze revenue out of that space

вы никогда не сможете выжать столько прибыли

like the Boston Shuffler could.

из этого пространства, сколько смог выжать Бостонский пройдоха.

But if you zoom out,

Но если подняться,

if you zoom out,

подняться высоко,

you would see an 825-mile trench

можно увидеть ров длиной 1300 километров

between New York City and Chicago

между Нью-Йорком и Чикаго,

that's been built over the last few years

построенный за последние несколько лет

by a company called Spread Networks.

компанией Spread Networks.

This is a fiber optic cable

Это оптоволоконный кабель,

that was laid between those two cities

проложенный между двумя городами

to just be able to traffic one signal

для передачи одного сигнала

37 times faster than you can click a mouse --

в 37 раз быстрее, чем щелчок мышью —

just for these algorithms,

только для этих алгоритмов,

just for the Carnival and the Knife.

только для Карнавала и для Ножа.

And when you think about this,

Подумать только,

that we're running through the United States

мы прогрызаем США насквозь,

with dynamite and rock saws

динамитом и землеройками,

so that an algorithm can close the deal

чтобы алгоритм смог закрыть сделку

three microseconds faster,

микросекундой раньше,

all for a communications framework

всё ради каналов связи,

that no human will ever know,

которые никогда не использует человек.

that's a kind of manifest destiny;

Это предсказание судьбы,

and we'll always look for a new frontier.

всегда продвигаться дальше.

Unfortunately, we have our work cut out for us.

К сожалению, наша работа уже предопределена.

This is just theoretical.

Всё это только теория.

This is some mathematicians at MIT.

Это математики из MIT.

And the truth is I don't really understand

Правда в том, что я не понимаю

a lot of what they're talking about.

практически ничего, о чём они говорят.

It involves light cones and quantum entanglement,

Это что-то о световых конусах и квантовом связывании,

and I don't really understand any of that.

и я в этом не разбираюсь.

But I can read this map,

Но я понимаю эту карту.

and what this map says

Она говорит,

is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are,

что, если вы пытаетесь зарабатывать на рынках, обозначенных красными точками,

that's where people are, where the cities are,

это где люди и города,

you're going to have to put the servers where the blue dots are

нужно помещать сервера в места, обозначенные голубыми точками,

to do that most effectively.

для наибольшей эффективности.

And the thing that you might have noticed about those blue dots

Как можно заметить, большая часть

is that a lot of them are in the middle of the ocean.

этих голубых точек находится посреди океана.

So that's what we'll do: we'll build bubbles or something,

Вот этим и займёмся, постройкой пузырей,

or platforms.

или платформ.

We'll actually part the water

Чтобы делать деньги из воздуха,

to pull money out of the air,

надо лезть в воду,

because it's a bright future

потому что это мудрое решение,

if you're an algorithm.

если ты — алгоритм.

(Laughter)

(Смех)

And it's not the money that's so interesting actually.

Деньги сами по себе не так интересны.

It's what the money motivates,

Интересно, что деньги мотивируют.

that we're actually terraforming

Мы изменяем

the Earth itself

саму Землю

with this kind of algorithmic efficiency.

вот такой алгоритмической оптимизацией.

And in that light,

Если вернуться,

you go back

и посмотреть на фото Майкла Найджара

and you look at Michael Najjar's photographs,

в этом свете, можно понять,

and you realize that they're not metaphor, they're prophecy.

что они не метафора, а пророчество.

They're prophecy

Они — пророчество

for the kind of seismic, terrestrial effects

эффектов сейсмического, земного масштаба,

of the math that we're making.

которые имеет наша математика.

And the landscape was always made

Ландшафт всегда формировался

by this sort of weird, uneasy collaboration

подобным образом, нелёгким сотрудничеством

between nature and man.

человека и природы.

But now there's this third co-evolutionary force: algorithms --

Но сейчас появилась третья эволюционная сила: алгоритмы —

the Boston Shuffler, the Carnival.

Бостонский пройдоха, Карнавал.

And we will have to understand those as nature,

И нам нужно их понять, как и природу.

and in a way, they are.

В каком-то смысле, они и есть природа.

Thank you.

Спасибо.

(Applause)

(Аплодисменты)