Каждый день люди теряют работу из-за роботов. Так происходит на финансовых рынках: алгоритмы оставлют трейдеров без виски и лобстеров. Человек исследует одну акцию в час, робот за это время проанализирует миллион. Если алгоритм ошибется и потеряет деньги, его выключат и напишут новый.

Роботы еще не добрались до непубличных компаний, но и этот день наступит. “Big Data” и “Machine Learning” уже помогают роботам осваивать профессии, которые основаны на знании специфики рынка.

Американская Zillow Group учит алгоритмы оценивать недвижимость. Можно спорить, что только человек может посмотреть дом “вживую” и дать ему оценку. Но инженеры Zillow на это плевать хотели. Они показывают алгоритмам миллионы фотографий интерьеров и окружающего пространства домов. И алгоритмы начинают понимать, что деревянные полы и старый раскидистый вяз на лужайке перед домом повышают стоимость дома, а рваные обои на стенах и плешивый газон понижают.

Можно спорить, что у человек есть чуйка. Пролетел над домом с жутким гулом самолет. Ага, цену можно скинуть. Зато у робота в “мозгах” есть полное расписание полетов, маршруты самолетов, и таблица влияния маршрутов на стоимость дома. Получается, и чуйка у робота развита лучше.

Кто-то скажет, ха, если у робота нет данных о прошлых сделках, то и модель он не построит, и прогноз не сделает. Как робот без данных оценит, например, частный дом в окрестностях Нижневартовска? Никак. Но и человек, если ему не с чем сравнивать, не сможет назвать точную цену объекта и гарантировать, что по этой цене дом купят.

Человек и компьютер занимаются тем, что называется “pattern recognition” или распознаванием образов, последовательностей. Но компьютеры выигрывают. Они анализируют больше данных, учитывают больше факторов и делают это тщательнее. Поэтому в долгосрочной перспективе компьютеры заменят в этой области людей. Задача человека научиться ставить компьютеру задачу и им управлять.