мы действуем на высоких скоростях. Это неудивительно, и это центральная точка дискуссий об искусственном интеллекте вот уже несколько десятилетий[54]. Но что и вправду удивительно в сверхскоростном мире вычислений, так это то, что промедление может сыграть вам на руку и что скорость – это еще не все.
3. Высокочастотный трейдинг: быстро или очень быстро?
В разгар 2006 года трейдинговая фирма UNX попала в беду. Компании было семь лет – почти целая жизнь в собачьих годах мира высокочастотной торговли ценными бумагами. Их техника устарела. Компьютерные платформы тормозили, а клиенты, включая взыскательные хеджевые фонды и банки с Уолл-стрит, переходили к конкурентам. Чтобы выжить, UNX требовалось создать более успешную торговую платформу, которая смогла бы конкурировать со сверхскоростными трейдинговыми фирмами.
Андре Перо, тогдашний председатель совета директоров UNX и глава финансового отделения Гарвардской школы бизнеса, осознал проблему и понял, кого нужно позвать. Основой бизнеса UNX была торговля ценными бумагами от имени респектабельных клиентов, которые хотели покупать и продавать дешево, быстро и анонимно. С одной стороны, Перо знал, что UNX нужен «квонт», то есть специалист по количественному анализу, разбирающийся в математических моделях. С другой стороны, он понимал, что скоростная торговля ценными бумагами – это искусство. Скотт Харрисон, которому в итоге позвонил Перо, так описал запрос: «Он сказал, что нам нужно спасать UNX, что мы получим деньги от нескольких банков с Уолл-стрит и создадим новейшую платформу с самой лучшей трейдинговой технологией. Это нелегкая задача, но и увлекательная тоже. Нашей целью было стать быстрее и дешевле всех».
Лишь горстка людей во всем мире обладала и тем и другим набором умений, которые требовались для работы с UNX, и Харрисон был одним из этих людей. Он уже занимался алгоритмическими трейдинговыми операциями, включая создание сложных компьютерных программ, вроде «Тритона» и «КвонтЭКС», но к тому же был еще мечтателем и творцом. Большинство высокочастотных трейдеров всю жизнь занимаются торговлей акциями и обработкой данных. Харрисон до перехода в сферу финансов работал в фирме «Скидмор, Оуингс & Меррилл» архитектором.
Когда мы встретились первый раз, осенью 2010-го, он не торговал на бирже, а готовил у себя на кухне, отдыхая от ремонта дома. Харрисон находился, как называют это некоторые директора технологических фирм, «в перерыве между блестящими идеями». (Позже он пошел работать в «Ликвиднет», огромную всемирную торговую сеть, директором по глобальному производству.) Он с удовольствием рассказал мне, что произошло с UNX после его вмешательства: «Не уверен, что хоть кто-нибудь до конца разобрался, что случилось. Я все время об этом думаю и все равно не могу понять. Даже слов подобрать не могу. Просто чепуха какая-то».
Харрисон пришел в UNX в июле 2006 года и после трехмесячного переходного периода стал исполнительным директором. Объявляя об этом,
Исследования в сфере искусственного интеллекта ориентированы во многом на те же вопросы, что и теория принятия решений: решение проблем, знание, рассуждения, неопределенность, общение, восприятие и действие. Вопрос о том, «научились» ли компьютеры искусству и науке медлить и откладывать, настолько сложен и интересен, что в следующей главе мы сумеем рассмотреть его лишь в общих чертах. Для справки см.: Stuart Russell and Peter Norvig,
