Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики. Ариэль Эзрахи

в награду возможность воспользоваться льготным предложением со стороны ряда страховщиков, которых они могут выбирать по своему усмотрению. Здесь мы видим, как использующий большие данные алгоритм компании IBM помогает пользователю «создавать более четкую и надежную систему балльного оценивания конкретного водителя, основанную на точно известных погодных условиях в конкретном месте и в конкретное время его поездки»⁵⁸. Мы также видим, как меняются подходы к установлению индивидуальных страховых тарифов. Мы видим, как страховщики переходят от данных прошлых периодов (например, о количестве штрафов за превышение скорости, полученных водителем за последние несколько лет) к данным в почти реальном времени (о том, как данный водитель вел себя на обледеневших дорогах вчерашним вечером).

      Другой пример – компания Facebook, для которой сочетание умных алгоритмов и огромной базы пользователей может расширить адресность рекламы и продвижения. В 2016 г. на ежегодной конференции разработчиков компании обсуждалось, каким образом искусственный интеллект (ИИ) мог бы взаимодействовать с обильным потоком данных от ее пользователей. Главный исполнительный директор Facebook Марк Цукерберг обозначил, каким образом «ИИ и обработка естественного языка (natural language processing) при участии пользователей дадут людям возможность общаться с ботами Messenger⁵⁹ точно так же, как они общаются с друзьями»⁶⁰. Дэвид Маркус, вице-президент Facebook по коммуникационным продуктам, рассказал, каким образом компания в настоящее время «проверяет, способны ли бизнес-боты вернуть пользователей к обсуждениям, содержащим спонсируемые сообщения»⁶¹. Неудивительно, что Apple, Amazon, Google и Microsoft также инвестируют в разработку голосовых помощников, которые «обучаются» принимать решения, а не просто следовать инструкциям⁶². Будущее средств мгновенного и онлайнового общения будет весьма серьезно зависеть от развития усиливающих и дополняющих друг друга больших данных и аналитики больших данных.

      Другое недавнее значимое событие связано со способностью компьютеров действовать в условиях ограниченной информации. Компьютерные алгоритмы давно находили решения в играх с полной информацией (таких, как настольные шашки), когда игроки знают всё, что происходило ранее. В 2015 году произошло знаменательное событие. Несколько специалистов по информатике объявили о появлении нового компьютерного алгоритма, способного находить решения в «играх с неполной информацией», допускающих развернутую форму представления, – значительно более сложных, чем прежде. Их новый алгоритм «слабо решает» одну из популярных разновидностей покера.

      Посмотрим на ценность таких достижений. В шашках оба игрока знают все прошлые ходы и текущее состояние партии (зависящее от положения на доске каждой шашки). В покере игроки не обладают полным знанием о прошлых событиях (ненаблюдаемых картах соперника в предыдущих раундах) и текущем раунде (ненаблюдаемых картах)⁶³. Таким образом, найти решение игры в покер намного сложнее: в ней 3,16 х 10¹⁷ состояний