Компания Шоу достигла значительного успеха, однако ей далеко до страхового фонда Renaissance Technologies, основанного Джеймсом Саймонсом, выдающимся математиком и бывшим заведующим кафедрой математики Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук. В 2016 году Саймонс в одиночку заработал 1,6 миллиарда долларов[21], и это далеко не самая большая его прибыль. Фонд Renaissance был назван «компанией с лучшими физиками и математиками в мире»[22], которая «избегает нанимать любого, кто связан с Уолл-стрит»[23].

Дэвид Шоу больше не занимается повседневной работой в D. E. Shaw, сейчас он поглощен проектом D. E. Shaw Research по созданию компьютера для параллельных вычислений под названием Anton, который выполняет расчет сворачивания белка гораздо быстрее, чем любой другой компьютер на планете[24]. Саймонс ушел из Renaissance и вместе со своей женой основал благотворительный фонд, который поддерживает исследование аутизма и другие проекты по физике и биологии. Фонд спонсирует работу Института теории вычислений Саймонса в Беркли в Калифорнии, Центра социального мозга Саймонса при Массачусетском технологическом институте[25], а также Института Флэтайрон в Нью-Йорке.

Рис. 1.6. Машинное обучение управляет высокоскоростной торговлей на фондовых рынках. Для достижения наилучшего результата совмещают несколько моделей машинного обучения[26]

Глубокое обучение только начинает влиять на труд юристов. Большая часть рутинной работы в юридических организациях, стоящая сотни долларов в час, будет автоматизирована, особенно в крупных компаниях. В частности, ИИ, не чувствуя усталости, может выполнять анализ тысяч документов в поисках доказательств[27]. Еще одно преимущество автоматизированной системы – полное соблюдение постоянно усложняющихся нормативных требований. Юридическая консультация станет доступна любому, кто не может себе позволить нанять адвоката. Работа юристов станет не только дешевле, но и гораздо быстрее, а этой порой важнее стоимости. Правовой мир станет юридически глубоким.

Безлимитный техасский холдем «один на один» входит в число самых популярных разновидностей покера. В нее обычно играют в казино, а также на главном состязании – Мировой серии покера. Покер сложен, потому что, в отличие от шахмат, где оба игрока владеют одинаковым объемом информации, у игроков в покер информация неполная. Поэтому при игре на высоком уровне умение блефовать и вводить в заблуждение не менее важно, чем сами карты.

Рис. 1.7. Безлимитный техасский холдем «один на один». Пара тузов на руках. Блеф на высоких ставках был освоен системой DeepStack, которая победила профессиональных игроков с большим отрывом

Джон фон Нейман, математик, создавший математическую теорию игр и заложивший основы архитектуры вычислительных машин, был очарован покером, так как «реальная жизнь вся состоит из блефа, маленьких хитростей и размышлений, что другой человек думает о том, что собираюсь сделать я. Игры в моей теории как раз такие». Покер отражает ту часть человеческого интеллекта, которая была усовершенствована в процессе эволюции. К величайшему удивлению экспертов в покере, сеть глубокого обучения DeepStack сыграла 44 852 игры против 33 профессиональных игроков в покер и победила их на четыре стандартных отклонения[28]. Невероятный успех. Победу над лучшими игроками при использовании даже одной стратегии уже можно было бы назвать прорывом. Если это достижение применить и в других сферах человеческой деятельности, где решения принимаются при отсутствии полной информации, например в политике и международных отношениях, последствия могут быть далеко идущими