Александр Лук - О чувстве юмора и остроумии

Оправдана ли такая чрезмерная осторожность? Сошлемся на один пример, который кажется нам весьма поучительным. Речь пойдет о работах Кларксона. [39] G. Clarkson, Portfolio selection, а heuristic approach. — Journal of Finance, 1960, vol. 15, № 4, P. 34.

Кларксон — представитель молодого поколения американских ученых, которые получили разностороннюю подготовку и являются специалистами в области психологии, вычислительной техники и программирования. Он задался целью промоделировать мышление финансового работника, опытного и квалифицированного руководителя одного из банков, человека, на обязанности которого — принимать благоразумные и наивыгоднейшие решения о покупке акций, о вложении (инвестиции) капитала в ту или иную отрасль промышленности.

Мы уже привыкли к высказываниям, что современные вычислительные машины моделируют лишь простейшие психические функции мозга, а сложная интеллектуальная деятельность, где огромную роль играет интуиция, машинам пока недоступна. Точно так же считали и коллеги Кларксона. Они скептически отнеслись к планам молодого ученого, причем доводы их выглядели довольно вескими: опытный банковский работник, давая совет своим клиентам о покупке тех или иных акций, руководствуется знанием финансового дела вообще, состоянием биржи, рыночной конъюнктурой, тенденциями подъема или спада в дайной отрасли промышленности. При этом он опирается на свой богатый опыт, у него есть особое финансовое «чутье». Все это слишком сложно. Недаром эти люди так высоко оплачиваются — их интеллектуальная деятельность считается весьма квалифицированной.

Но Кларксон не послушал скептиков. Он добился разрешения и три месяца провел в кабинете финансового «туза», внимательно приглядывался и прислушивался ко всему, записывал, размышлял и наконец пришел к выводу, что опытный финансист, давая советы клиентам банка о вложении капитала, учитывает всего 14 факторов.

Например, в банк обратилась вдова 46 лет, мать троих детей. Она хочет поместить капитал наилучшим образом, причем максимум прибыли ей нужен немедленно, сегодня же надо дать образование детям, платить за обучение в колледже. А если через 7 — 10 лет доходы снизятся, то это для нее не так важно.

А вот обращается одинокий пожилой мужчина. Он пока работает и в деньгах не нуждается. Но через 5 лет собирается выходить на пенсию и хочет отправиться путешествовать — повидать мир. Значит, ему нужны акции, которые пока пусть и не дают высоких дивидендов, по имеют хорошие перспективы через 4–5 лет.

Таким образом, учитываются возраст клиента, пол, семейное положение, нуждаемость в деньгах в ближайшем и отдаленном будущем.

Точно так же разбивается на рубрики все относящееся к экономической конъюнктуре, курсу акций и перспективам разных отраслей промышленности.

Затем все эти данные переводятся на язык программы, — на язык, доступный вычислительной машине. Проведя с этими данными большое число логических операций, машина выдает решение примерно такого типа: купить на 3000 долларов акций химической компании, на 4000 долларов электрической и на 3000 — водопроводной. Почему несколько видов акций? Опытный финансист никогда не посоветует вложить весь капитал в одно предприятие — в этом больше риска. Соответствующий фактор предусмотрен и в программе для вычислительной машины. Она тоже никогда не посоветует, как говорят американцы, «вложить все яйца в одну корзинку».

Кларксон проделал несколько сот опытов: вводил соответствующую информацию в вычислительную машину и получил рекомендацию от машины. А затем сравнивал ее с решением опытного банковского работника. Совпадение оказалось почти полным. А ведь в портфеле банка бывает до 1000 различных видов акций. Из этой 1000 машина выбрала те же 5–6 наименований, что и человек — квалифицированный и высокооплачиваемый.

Один только раз решение машины не совпало с решением человека. Причем выяснилось, что машина предложила более выгодный вариант.

После того как работа Кларксона завершена, можно, конечно, утверждать, что деятельность финансового работника не носит творческого характера, что она чисто формальна. Но ведь никто не говорил этого до того, как Кларксон добился успеха.

Между прочим, это обычная тактика противников кибернетики (они стали именовать себя противниками чрезмерных притязаний кибернетики). Они объявляют какую-либо сложную умственную деятельность недоступной для машины, бросают своеобразный вызов: вот вам истинно творческий труд, попробуйте его смоделировать. Затем, когда моделирование оказывается успешным, этот труд объявляется рутинным, нетворческим, формальным и выдвигается какая-нибудь новая задача в качестве «пробного камня». Однако опыт показывает, что нужна большая осторожность в предсказаниях. Нельзя рисовать ограничительный круг и утверждать: вот пределы, за которые «машинное мышление» никогда не выйдет. Сторонникам таких решительных предсказаний надо почаще вспоминать французскую поговорку: «Никогда не говорите никогда».