Адам Кучарски

Идеальная ставка

Моим родителям

Удача – это случайность, которую вы принимаете на свой счет.

Чип Денман

Adam Kucharski

THE PERFECT BET

Copyright © Adam Kucharski, 2016

© Издание на русском языке, перевод на русский язык, оформление. Издательство «Синдбад», 2019.

Предисловие

В 2009 году в британские газеты попала история Эллиота Шота – бывшего финансового трейдера, выигравшего на скачках более 20 миллионов фунтов. У Шота был «мерседес» с личным шофером, офис в Найтбридже – одном из фешенебельных лондонских районов, его знали как завсегдатая лучших городских клубов. Шот, говорилось в статье, использовал простую стратегию: всегда ставил против фаворита. Поскольку лошадь с наибольшими шансами на победу приходит первой далеко не всегда, такой метод способен принести большие деньги. Благодаря своей системе Шоту удалось дважды сорвать немалый куш – полтора миллиона фунтов во время скачек на Челтнемском фестивале и три миллиона на Королевских скачках в Аскоте.

В этой истории была лишь одна маленькая загвоздка – все от начала и до конца оказалось враньем. Ни в Аскоте, ни в Челтнеме Шот ничего не выиграл. Убедив инвесторов вложить в его систему ставок десятки тысяч фунтов, бо́льшую часть денег он потратил на клубы и развлечения. В конце концов у инвесторов возникли вопросы, и Шота арестовали. В 2013 году он был признан виновным в мошенничестве по девяти статьям и приговорен к пяти годам лишения свободы.

Может показаться удивительным, как Шоту удалось обдурить столько народу, но легенда об идеальной ставке и вправду ужасно привлекательна. Истории о баснословных выигрышах как будто опровергают расхожее мнение, согласно которому «казино всегда выигрывает». Они как бы намекают: в системе азартных игр всегда есть лазейки, надо лишь суметь их найти. Можно склонить слепой случай на свою сторону и обуздать фортуну при помощи формулы. Этот миф настолько соблазнителен, что человечество с момента зарождения азартных игр пытается обмануть систему. Однако поиск идеальной ставки занимает умы не одних картежников и любителей рулетки. Азартные игры постепенно заставили все человечество переосмыслить само понятие удачи.

Как только в парижских казино XVIII века появились первые рулетки, игроки принялись разрабатывать системы ставок. Большинство из них отличались завлекательными названиями и крайне низким коэффициентом результативности. Одна из таких систем именовалась мартингейл. Основывалась она на тактике, апробированной в игорных барах, и, по слухам, была абсолютно безопасной. Слава мартингейла быстро росла, и он стал пользоваться у игроков невероятной популярностью.

Ставить надо было на красное или черное, однако цвет, в сущности, значения не имел – все дело было в размере ставки. Ее следовало не повторять, а удваивать после каждого проигрыша. Когда в конце концов игроку выпадал нужный цвет, он мог вернуть все, что проиграл ранее, а заодно получить прибыль в размере первоначальной ставки. На первый взгляд система казалась безупречной, однако имела большой недостаток: иногда ставки приходилось повышать так, что они становились неподъемными не только для игрока, но и для казино. Следуя системе мартингейла, вы могли получить небольшую прибыль на начальном этапе, но в долгосрочной перспективе возникала проблема платежеспособности, мешавшая осуществлению стратегии. Несмотря на популярность мартингейла, выгодным предприятием его применение назвать было нельзя – слишком велики были затраты. «Мартингейл неуловим, как сама душа», – утверждал Александр Дюма.

Причина, по которой эта стратегия привлекала (и продолжает привлекать) игроков – ее математическая безупречность. Сравните сумму, которую вы поставите, и сумму, которую сможете получить, – вот вам и выигрыш! В этих расчетах есть лишь один изъян: они не выдерживают столкновения с реальностью. На бумаге мартингейл работает хорошо, но на практике от него пользы нет.

Чтобы добиться успеха в азартных играх, чрезвычайно важно владеть теорией. Но как быть, если теорию еще не разработали? Живший в эпоху Ренессанса математик Джероламо Кардано был заядлым игроком и, промотав наследство, решил заработать на своем увлечении. Но для этого ему необходимо было научиться высчитывать вероятность случайных событий.

Во времена Кардано понятия вероятности в современном его понимании не существовало. Не было формул, описывающих случайные события, не было законов, предсказывающих вероятность того или иного явления. Если кому-то выпадало в кости две шестерки, считалось, что человеку просто повезло. Во многих играх размер «правильной» ставки оставался неизвестным.

Кардано был одним из первых, кто заметил, что азартные игры поддаются математическому анализу. Он осознал, что, лавируя в мире случайностей, можно нащупать его границы. А значит, можно исследовать совокупность возможных результатов и выделить наиболее важные. Игральные кубики могут выпадать в тридцати шести различных комбинациях, однако лишь в одной из них выходят две шестерки. Кардано научился управляться с множеством случайных событий и вывел «формулу Кардано» для расчета шансов на выигрыш в повторяющихся играх.

Интеллект был не единственным оружием Кардано за игровым столом. При себе он всегда имел кинжал и не стеснялся пускать его в дело. В 1525 году в Венеции математик обнаружил, что его соперник за карточным столом жульничает. «Когда я увидел, что у него крапленые карты, я в гневе порезал ему лицо кинжалом, – вспоминал Кардано, – хотя и не очень глубоко».

Позже и другие ученые пробовали проникнуть в тайну теории вероятности. Галилей по заданию благородных семейств Италии пытался выяснить, почему в костях одни комбинации выпадают чаще, чем другие. Астроном Иоганн Кеплер на время отвлекся от изучения движения планет, чтобы написать небольшую работу по теории этой игры.

Но по-настоящему наука об удаче расцвела в 1654 году, когда проблемой занялся французский писатель Антуан Гомбо. Ему не давал покоя вопрос: что более вероятно – выпадение шестерки в четыре броска одним кубиком или выпадение двух шестерок при 24 бросках двумя кубиками? Гомбо считал, что вероятность одинакова, но доказать этого не мог. Тогда он обратился за советом к своему другу, математику Блезу Паскалю.

К разгадыванию тайны выпадающих шестерок Паскаль привлек Пьера де Ферма, своего коллегу-математика и состоятельного адвоката. Взяв за основу работу Кардано о случайности, вместе они сформулировали основы теории вероятности. Впоследствии большая часть выдвинутых исследователями концепций заняла центральное место в математической теории. Помимо прочего, Паскаль и Ферма вывели для игры «ожидаемое значение» – параметр, измерявший вероятность выигрыша при множестве партий. Их исследования показали, что Гомбо ошибался: шансов выпадения шестерки при четырех бросках одним кубиком больше, чем двух шестерок при 24 бросках двумя кубиками. Но все же именно благодаря Гомбо математика получила совершенно новое научное направление. По мнению Ричарда Эпштейна, «любители азартных игр могут по праву назвать себя крестными отцами теории вероятности».

Изучение азартных игр позволило ученым не только понять, стоит ли игра свеч в чисто математическом смысле слова, но и пролить свет на то, чем мы руководствуемся, принимая решения в повседневной жизни. В XVIII веке Даниил Бернулли задумался, почему люди чаще предпочитают делать небольшие ставки, а не ставки покрупнее, теоретически способные принести бо́льшую выгоду. Если основным двигателем финансового выбора является не ожидаемая прибыль, то что?

Бернулли нашел ответ, осмыслив проблему не с точки зрения ожидаемого вознаграждения, а с позиции так называемой «ожидаемой целесообразности». Он предположил, что одно и то же количество денег имеет бо́льшую или меньшую ценность в зависимости от того, сколько денег имеется у человека. Например, для бедного человека одна монета гораздо ценнее, чем для богатого. Как заметил еще один ученый-математик Габриэль Крамер, «математики оценивают деньги соразмерно их количеству, здравомыслящие люди – соразмерно возможности их использования».

Это было чрезвычайно важное открытие. Концепция целесообразности лежит в основе всей индустрии страхования. Большинство людей предпочитают вносить регулярные установленные взносы, чем не платить ничего, рискуя однажды получить огромный счет, даже если платить понемногу выйдет дороже. Купите вы страховку или откажетесь от нее, зависит от целесообразности. Люди не склонны страховать то, что в случае утраты будет легко заменить.

В последующих главах мы рассмотрим, как азартные игры оказывали влияние на разные области науки – от теории игр и статистики до теории хаоса и технологий по разработке искусственного интеллекта. Наверное, нам не стоит удивляться тому, как тесно связаны между собой наука и азартные игры. В конце концов, азарт открывает для нас окно в мир возможностей. Игры учат, как найти равновесие между риском и ожидаемым вознаграждением и объясняют, почему в разных обстоятельствах мы придаем определенным вещам разное значение. Они помогают понять, как наш мозг принимает решения и как мы можем управлять своей удачей. Объединяя в себе математику, психологию, экономику и физику, азартные игры представляют собой настоящий заповедник для исследователей, которых интересуют случайные или кажущиеся таковыми события.

Изучение связей между наукой и игрой приносит пользу не только ученым. Игроки все активнее используют научные идеи для разработки успешных стратегий. Часто теория совершает круг: алгоритм, рожденный научным интересом к азартным играм, возвращается к своему источнику и становится на службу обычным людям, стремящимся сорвать большой куш в казино.

Когда в конце 1940-х физик Ричард Фейнман впервые посетил Лас-Вегас, он перепробовал разные игры, пытаясь вычислить свой ожидаемый выигрыш (или скорее проигрыш). Крэпс, полагал Фейнман, игра невыгодная, но все же не совсем грабительская: по расчетам ученого, на каждый поставленный доллар ожидаемая потеря составляла в среднем один доллар и сорок центов. Конечно, это была предполагаемая цифра, с учетом большого количества попыток. Личный опыт Фейнмана оказался на редкость неудачным – он сразу же проиграл пять долларов. Этого было достаточно, чтобы навсегда завязать с азартными играми и казино.

Тем не менее в последующие годы Фейнман несколько раз посещал Лас-Вегас. Он ужасно любил болтать с танцовщицами. Как-то раз, когда он обедал с актрисой по имени Мэрилин, та указала на проходящего мимо посетителя. Это был знаменитый профессиональный игрок Ник Дандолос по прозвищу Ник Грек. Фейнмана его успех удивил. Просчитав вероятность выигрыша в казино, он не мог понять, каким образом Ник Грек оказывался в плюсе.

Мэрилин подозвала Ника к столику, и Фейнман спросил, как ему удается зарабатывать азартными играми на жизнь. «Я делаю ставки только тогда, когда удача на моей стороне», – ответил Ник. Фейнман был озадачен: как может удача быть на чьей-либо стороне? Но затем Ник открыл Фейнману настоящий секрет своего мастерства. «Я ставлю не на карты, которые лежат на столе, – сказал он, – а на суеверных людей, которые сидят за столом и верят в счастливые числа». Ник понимал, что казино не победить, и играл не против него, а против других наивных игроков. В отличие от парижских поклонников мартингейла он понимал суть игры и людскую психологию. Он смотрел дальше банальных приемов – которые к тому же могли стоить ему денег – и научился предугадывать, когда шансы будут в его пользу. Главный фокус тут был не в самих расчетах, а в том, как с их помощью создать эффективную стратегию.

И хотя мозгами игроки обычно пользуются реже, чем азартом, нам известны и другие истории об успешных стратегиях. Ходят легенды о целых синдикатах, которые нашли лазейки в системе лотереи, и компаниях, озолотившихся на дефектах рулетки. Рассказывают и байку о студентах – обычно это математики, – выигравших кучу денег, запоминая карты.

Однако в последние годы эти техники уступили место более изощренным методам. Игроки придумывают все новые и новые способы обыграть казино и букмекеров – от предсказания результатов спортивных матчей при помощи статистического анализа до разработки искусственного интеллекта, способного играть в покер лучше человека. Но кто они – люди, обращающие чистую науку в звонкую монету? И, что еще важнее, – откуда они берут свои хитрости?

Журналистов, пишущих статьи про игроков, «взломавших систему», интересуют главным образом личность победителя и сумма выигрыша, а применяемые ими научные методы подаются как этакий математический фокус-покус. О самом важном эти «истории успеха» умалчивают, и научные теории остаются в тени. Но мы должны задаться вопросом: каким образом совершаются подобные трюки? На протяжении веков азартные игры вдохновляли ученых открывать для себя новые горизонты и расширяли наши познания о случайности и механизме принятия решений. Методики, применяемые в азартных играх, вышли за пределы казино, они используются в самых разных областях нашей жизни – от технических наук до финансовой индустрии. Раскрыв внутреннюю механику современных игровых стратегий – беттинга, – мы сможем понять, как различные научные концепции продолжают менять наше представление об удаче.

Азартные игры – это настоящая фабрика невероятных идей, простых и изощренных, дерзких и абсурдных. По всему миру игроки проверяют на прочность пределы предсказуемости и границы между порядком и хаосом. Одни умело пользуются нюансами механизма принятия решений и соревновательного инстинкта. Другие изучают странности человеческого поведения и саму природу мышления. Анализируя успешные стратегии беттинга, мы можем узнать, как азартные игры влияют на наше понимание удачи и как удачей управлять.

1

Три степени незнания

Неподалеку от лондонского отеля Ritz находится казино Ritz Club. Заведение славится своим роскошным убранством. За богато отделанными столами дежурят одетые в черную униформу крупье, стены украшены картинами эпохи Ренессанса, свет ламп отражается в позолоте внутренней отделки. К несчастью для простых игроков, казино славится еще и своей эксклюзивностью. Не каждый может испытать здесь удачу, для входа необходимо иметь клубную карту или быть постояльцем отеля, ну и, конечно, обладать солидной суммой.

Как-то вечером в марте 2004 года в Ritz Club вошла блондинка в сопровождении двух мужчин в элегантных костюмах. Новые посетители выбрали рулетку, однако эти люди не были похожи на остальных хайроллеров: они не стали пользоваться бонусами, которые казино предлагает игрокам с крупными ставками. Впрочем, их скромность себя окупила, и за ночь они выиграли 100 тысяч фунтов – сумма немаленькая, однако вполне обычная для заведения уровня Ritz Club. На следующую ночь троица вернулась и опять заняла места у стола с рулеткой. В этот раз их выигрыш был намного крупнее: после обналичивания фишек сумма составила миллион и 200 тысяч фунтов. Сотрудники службы безопасности насторожились и, когда игроки покинули зал, просмотрели записи с камер видеонаблюдения. Того, что они увидели, было достаточно для обращения в полицию, и вскоре девушка и два ее спутника были арестованы в отеле неподалеку от казино.

Уроженку Венгрии и сопровождавших ее двоих сербов обвинили в получении денег обманным путем. Как писала пресса, у мошенников был лазерный сканер, считывавший вращение рулетки. Результаты сканирования передавались на крошечный потайной компьютер, который и предсказывал, где остановится шарик. Гламур, шпионская техника – здесь было все, что нужно для сенсации. Но самое главное журналисты упустили: никто не смог точно объяснить, как можно записать движение шарика в рулетке и конвертировать данные в успешный прогноз. И наконец – разве рулетка не есть сама случайность?

Существует два способа понять принцип действия рулетки, и Анри Пуанкаре интересовали оба. Случайность была одним из множества занимавших его явлений; в начале ХХ века внимание Пуанкаре так или иначе привлекало все, что так или иначе было связано с математикой. Он был последним подлинным «универсалом» в своей дисциплине. Впоследствии ни одному из его коллег не удалось отметиться во всех областях математики и в каждой совершить интересные открытия и установить важные закономерности, как это сделал Пуанкаре.

Пуанкаре полагал, что явления, подобные рулетке, кажутся непредсказуемыми потому, что мы не знаем их причины. Он предложил классифицировать проблемы по степени нашего незнания. Если мы точно знаем первоначальное состояние объекта – например, его положение в пространстве и скорость – и как на него распространяется действие физических законов, то мы имеем дело с обычной задачкой из учебника физики. Пуанкаре назвал это первой степенью незнания: у нас есть вся необходимая информация и нужно лишь произвести несложные вычисления.

Вторая степень незнания – когда мы знаем, как на объект воздействуют физические законы, но не знаем первоначального положения объекта или не можем точно его измерить. В этом случае мы должны либо усовершенствовать систему измерения, либо ограничить область прогнозирования того, что случится с нашим объектом в ближайшем будущем. И наконец, третья, наиболее обширная степень незнания – когда мы не знаем ни первоначального состояния объекта, ни воздействия на него законов физики. Мы также сталкиваемся с третьей степенью незнания, если эти законы слишком сложны, чтобы мы описали их действие. Допустим, мы уронили банку краски в бассейн с водой. Мы можем легко спрогнозировать реакцию купающихся, но прогнозировать поведение молекул краски и воды будет намного труднее.

Однако мы можем попробовать другой подход: не изучать взаимодействие молекул между собой во всех подробностях, а понять общие закономерности. Рассматривая совокупность частиц жидкости, мы сможем проследить, как они будут распространяться и смешиваться, пока спустя определенный период времени краска не окажется рассеянной по всему бассейну. Даже ничего не зная о причине происходящего, мы можем оценить его следствие.

То же самое можно сказать и о принципе действия рулетки. Траектория шарика зависит от множества факторов, которые мы не можем отследить, наблюдая за вращающимся колесом. Так же как с молекулами воды, мы не можем делать прогнозы о конкретном вращении рулетки, если не понимаем общие закономерности, влияющие на траекторию движения шарика. Но, как предполагал Пуанкаре, нам не обязательно знать, что именно заставило конкретный шарик остановиться здесь, а не там. Мы можем просто пронаблюдать множество вращений и сделать выводы.

Именно такими наблюдениями занимались Альберт Хибс и Рой Уолфорд в 1947 году. Оба учились в Чикагском университете, Хибс – на математическом факультете, его друг Уолфорд – на медицинском. Как-то на каникулах приятели отправились в Рино – удостовериться, так ли непредсказуема игра в рулетку, как полагают устроители казино.

Большинство современных рулеток выполнены в оригинальном французском дизайне: 38 ячеек с числами от 1 до 36, поочередно раскрашенных в черный и красный цвет, и ячейки с цифрами 0 и 00 – зеленого цвета. Когда выпадает «зеро», выигрывает казино. Если мы сделаем серию ставок по одному доллару на свой любимый номер, то в среднем можем ожидать один выигрыш на каждые 38 попыток, и в этом случае казино заплатит нам 36 долларов. Таким образом, если мы будем крутить рулетку 38 раз, мы потратим 38 долларов, но выиграть в среднем сможем лишь 36 долларов. Это значит, что наши потери составят два доллара, или по пять центов на каждый спин – запуск рулетки.

Казино получает доход благодаря равномерному распределению выпадения всех чисел рулетки при каждом вращении. Однако рулетка, как и всякий механизм, не застрахована от дефектов или износа при длительной работе. Хибс и Уолфорд искали именно такие столы, где числа распределялись неравномерно. Обнаружив число, выпадающее чаще остальных, они могли извлечь из этой ситуации выгоду. Друзья снова и снова смотрели, как крутится рулетка, надеясь уловить нечто необычное. Но тут возникает вопрос: что значит «необычное»?

Пока во Франции Пуанкаре размышлял об истоках случайности, на другом берегу Ла-Манша Карл Пирсон проводил летние каникулы за подбрасыванием монетки. К концу каникул математик подбросил шиллинг 25 тысяч раз, прилежно записывая результат каждого броска. Большинство своих опытов он проделал на свежем воздухе. «Не сомневаюсь, что этим я заработал скверную репутацию у соседей», – вспоминал ученый. Помимо экспериментов с шиллингом Пирсон подрядил своего коллегу подбрасывать монету в один пенс (более 8000 раз) и вытягивать из сумки лотерейные билеты.

Пирсон считал, что для понимания случайности важно собрать как можно больше данных. По его словам, проблема заключалась в том, что ученые не располагают «абсолютным знанием о природных явлениях» – им доступно только «знание об ощущениях». Пирсон не ограничился монетами и лотерейными билетами. В поиске новых данных он обратил взгляд на Монте-Карло.

Как и Пуанкаре, Пирсон был человеком энциклопедического склада. Он интересовался не только теорией случайности. Пирсон писал пьесы и стихи, изучал физику и философию. Англичанин по рождению, он много путешествовал. Особенно его интересовала немецкая культура, и когда в университете Гейдельберга его имя – Карл – по ошибке написали с заглавной латинской «К» вместо «С», он решил писать его так и впредь.

К сожалению, надежд съездить в Монте-Карло у ученого было мало. Пирсон понимал, что вряд ли сможет добыть финансирование для «научной командировки» в казино Французской Ривьеры. Но лично смотреть на крутящийся шарик оказалось вовсе не обязательно. Газета Le Monaco каждую неделю публиковала записи результатов игры в рулетку. Пирсон решил сосредоточиться на результатах четырехнедельного периода лета 1892 года. Для начала он посмотрел пропорции выпадения красного и черного. При условии вращения рулетки бесконечное число раз и игнорирования зеро Пирсон ожидал увидеть соотношение красного и черного, близкое к равновесному.

Согласно результатам, опубликованным в газете, при примерно 16 тысячах спинов красное выпадало в 50,15 % случаев. Чтобы узнать, была ли эта разница случайной, Пирсон подсчитал количество спинов с отклонениями от 50 % и сравнил полученную цифру со средней, выведенной на основе вероятности. Оказалось, что разница в 0,15 % достаточно мала, чтобы усомниться в случайном характере вращения рулетки.

Итак, красное и черное выпадали примерно одинаковое число раз. Но Пирсон хотел проверить и другие параметры, например, выяснить, как часто выпадает один и тот же цвет подряд. Такая «полоса удачи» способна привести игроков в настоящее исступление. Например, в ночь на 18 августа 1913 года в одном из казино Монте-Карло шарик останавливался на черном больше дюжины раз подряд. Игроки толпились вокруг стола в ожидании очередного спина. Ну, не может же быть, чтобы снова выпало черное? Пока крутился шарик, игроки лихорадочно делали ставки на красное, но шарик упорно останавливался на черном. И опять. И опять. Однажды шарик «посетил» черное 26 раз подряд! Если вращение колеса есть дело случая, то каждый последующий спин не связан с предыдущим. Частота выпадений черного не делает более вероятным выпадение красного. Но в тот вечер все игроки верили, что вот-вот выпадет красное. С тех пор эта психологическая ловушка известна как «ошибка игрока» или «ложный вывод Монте-Карло».

Когда Пирсон сравнил количество выпадений одного цвета подряд с предполагаемым количеством таких выпадений в случае полной непредсказуемости поведения рулетки, результаты его насторожили. Один и тот же цвет выпадал два и три раза подряд гораздо реже, чем должен был бы. А чередования разных цветов – например, «красное-черное-красное» – встречались подозрительно часто. Пирсон просчитал вероятность получения столь странного результата, взяв за основу предположение, что колесо рулетки вращается случайным образом. Вероятность, которую он обозначил как p, оказалась чрезвычайно мала. Настолько мала, что, по словам Пирсона, он не дождался бы нужного результата, даже наблюдай он за рулеткой в Монте-Карло с момента Сотворения мира. Ученый счел, что полученные им данные неопровержимо доказывают: рулеткой управляет не слепой случай.

Пирсон был в ярости. Он надеялся, что рулетка станет отличным источником случайных данных, а его огромная лаборатория-казино выдавала недостоверные результаты. «Ученый может успешно предсказать, какой стороной упадет полупенсовик, – сетовал он, – но рулетка в Монте-Карло камня на камне не оставит от его теорий и посмеется над его расчетами». Коль скоро рулетка оказалась бесполезна для его исследований, Пирсон предложил закрыть все казино, а их доходы пожертвовать на благо науки. Позже, правда, обнаружилось, что в полученных ученым данных были повинны вовсе не «неправильные» рулетки. Просто журналисты из Le Monaco, которым по долгу службы полагалось наблюдать за игровыми столами и вести записи, часто предпочитали не утруждаться и брали цифры с потолка.

В отличие от ленивых репортеров Хибс и Уолфорд наблюдали за четырьмя рулетками в казино Рино очень внимательно. И обнаружили, что одна из них имеет смещение. Сделав ставки на этой «кривой» рулетке, друзья смогли изрядно увеличить свою первоначальную стодолларовую ставку. Сведения об их конечном выигрыше разнятся, но, каким бы он ни был, его хватило на покупку яхты и годовой круиз по Карибскому морю.

Существует множество легенд об игроках, обогатившихся схожим образом. Большой популярностью пользовались истории об инженере Викторианской эпохи Джозефе Джаггере, который при помощи дефектной рулетки выиграл в казино Монте-Карло целое состояние, а также об аргентинском синдикате, члены которого в начале 1950-х обчищали принадлежащие государству казино. Благодаря опытам Пирсона распознать уязвимую рулетку стало нетрудно. Но найти рулетку со смещением еще не значит найти прибыльную рулетку.

В 1948 году статистик Алан Уилсон на протяжении четырех с лишним недель записывал круглосуточные результаты игры в рулетку. Применив методику Пирсона, он быстро понял, что рулетка имеет смещение. Однако это не давало подсказок, как следует делать ставки. В публикации своего исследования Уилсон бросил читателям-игрокам вызов. «На основе каких статистических показателей вы поставите на конкретное число в рулетке?» – задал он им вопрос.

На поиск ответа ушло 35 лет. В конце концов математик Стюарт Этье догадался, что фокус состоит не в том, чтобы искать рулетку с дефектом, а в том, чтобы найти рулетку, выгодную для ставок. Даже если, отследив огромное количество спинов, мы установим, что одно из 38 чисел выпадает чаще остальных, этого будет еще не достаточно для получения выгоды. Число должно появляться не меньше чем один раз за 36 спинов, в противном случае мы все равно проиграем казино.

На рулетке Уилсона наиболее часто выпадающим числом было 19, но Этье не нашел доказательств того, что ставка на него была бы выгодна в долгосрочной перспективе. Несомненно, в поведении рулетки присутствовала некая закономерность, однако «счастливых» чисел на ней не было. Этье понимал, что большинству игроков пользоваться его методом уже поздно: с тех пор как Хибс и Уолфорд сорвали в Рино большой куш, рулетки со смещением практически исчезли из казино. Но рулетке недолго оставалось быть непобедимой.

Находясь на самом глубоком уровне незнания и не понимая причин отдельных явлений, единственное, что мы можем сделать, – осуществить наблюдение за множеством явлений и понять, существует ли между ними закономерность, она же паттерн. Как мы видим, этот статистический подход хорошо работает с дефектной рулеткой. Не имея знаний о ее физических особенностях, мы тем не менее можем прогнозировать ее поведение.

Но что, если отсутствует смещение в рулетке или недостает времени для сбора данных? Троица, игравшая в Ritz, не следила за спинами в надежде найти дефект рулетки. Игроки наблюдали за траекторией шарика в процессе вращения рулетки. Иными словами, они проскочили не только третий, но и второй уровень невежества по Пуанкаре.

А это вам не шутки. Ведь даже если мы досконально разберем все физические процессы, воздействующие на движущийся шарик, то все равно не сможем точно спрогнозировать, где он остановится. В отличие от случая с банкой краски в бассейне причины явления не слишком сложны, а, наоборот, слишком ничтожны, чтобы их заметить. Малейшие различия в начальной скорости шарика способны существенно повлиять на характер его движения. Пуанкаре утверждал, что изменение в исходном состоянии шарика в рулетке – настолько незначительное, что ускользает от нашего внимания, – приводит к эффекту, не заметить который уже невозможно. И именно этот эффект мы приписываем игре случая.

Проблема, известная как «чувствительная зависимость от начальных условий», заключается в том, что, даже если мы соберем детальную информацию о некоем явлении – будь то вращение рулетки или движение тропического шторма, – малейшее упущение обернется слишком серьезными последствиями. За 70 лет до того, как математик Эдвард Лоренц задал на лекции свой знаменитый вопрос: «Может ли взмах крыльев бабочки в Бразилии запустить торнадо в Техасе?» – Пуанкаре уже в общих чертах обрисовал «эффект бабочки».

Исследования Лоренца, из которых впоследствии выросла теория хаоса, фокусировались главным образом на прогнозировании. Лоренцем двигало стремление научиться более точно предсказывать погоду и заглядывать в будущее. Пуанкаре интересовало нечто противоположное: как много времени требуется для того, чтобы процесс стал непредсказуемым? И можно ли считать таковым движение шарика в рулетке?

Рулетка вдохновила Пуанкаре, однако свой прорыв в науке он осуществил, изучая движение значительно более крупных объектов. В XIX веке астрономы создали карту астероидов, проходящих через созвездия зодиака. Они определили, что астероиды распределяются по звездному небу достаточно равномерно. Пуанкаре хотел понять почему.

Ему было известно, что астероиды подчиняются законам движения Кеплера и что узнать их начальную скорость невозможно. Как заметил Пуанкаре, «звездное небо можно представить в виде гигантской рулетки, на которую Создатель бросил множество шариков». Чтобы понять принцип движения астероидов, Пуанкаре решил сравнить общее расстояние, которое проходит гипотетический объект, с числом его вращений вокруг центра своей орбиты.

Представьте, что вы разворачиваете очень длинный рулон очень гладкой бумаги. Разложив бумагу на полу, вы запускаете по ней шарик. Вслед ему – еще один, еще и еще. Одни шарики вы запускаете быстро, другие медленно. Поскольку бумага ровная, шарик, запущенный быстрее, укатится дальше. Через некоторое время после начала движения шариков вы фиксируете их положение на бумаге, делая надрезы на краю листа бумаги напротив каждого шарика. Затем вы убираете шарики и скручиваете рулон. Теперь, если вы посмотрите на край рулона, каждый надрез сможет оказаться в любой точке окружности. Это происходит потому, что длина листа и, следовательно, расстояние, которое проходят шарики, намного больше диаметра рулона. Даже небольшая разница в дистанциях, пройденных шариками, значительно отразится на расположении надрезов на окружности. Если вы скрутите рулон достаточно туго, чувствительная зависимость от начальных условий приведет к равномерному размещению мест надрезов. Пуанкаре доказал, что то же самое происходит с орбитами астероидов. С течением времени они равномерно распределяются по поясу зодиака.

Для Пуанкаре и рулетка, и пояс зодиака подтверждали один и тот же принцип. Ученый предположил, что после большого количества вращений место остановки шарика в рулетке тоже может быть абсолютно случайным. Он отметил, что определенные варианты ставок попадают в пределы случайности чаще, чем другие. Поскольку ячейки рулетки покрашены попеременно в черный и красный цвета, прогнозирование выпадения того или иного цвета предполагает точный расчет того места, где остановится шарик. Это чрезвычайно трудно даже после одного или двух спинов. Другие виды ставок, например на то, в какой части рулетки остановится шарик, меньше зависят от начальных условий. Здесь потребуется множество спинов, прежде чем результат станет практически случайным.

К счастью для игроков, шарик в рулетке крутится недолго (хотя существует расхожий миф, будто математик Блез Паскаль изобрел рулетку, пытаясь построить вечный двигатель). И в результате игроки могут (в теории) избежать второй степени незнания Пуанкаре путем измерения начального пути шарика. Нужно лишь понять, какие параметры взять для вычислений.

Инцидент в Ritz был не первым случаем, когда для наблюдений за рулеткой применялись научные технологии. Восемь лет спустя после того, как Хибс и Уолфорд воспользовались дефектом рулетки в Рино, Эдвард Торп сидел в комнате отдыха Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и болтал с приятелями о том, где бы по-быстрому срубить денег. Тем солнечным воскресным днем студенты обсуждали, как обдурить рулетку. Когда один из них сказал, что механизм рулетки в казино практически безупречен, в голове у Торпа что-то щелкнуло. Он как раз начал работать над диссертацией по физике, и ему пришло в голову, что победа над надежной, хорошо сбалансированной рулеткой – на самом деле не вопрос статистики. Это вопрос физики. «Крутящийся шарик рулетки вдруг показался мне планетой, величественно движущейся по точной и предсказуемой траектории», – вспоминал Торп.

В 1955 году Торп раздобыл стол с рулеткой в половину натуральной величины и приступил к работе, анализируя спины с камерой и секундомером. Однако вскоре он заметил, что взятое для эксперимента колесо имеет столько дефектов, что ни о каком прогнозировании его поведения и речи быть не может. Но это не остановило ученого, и он продолжил изучать рулетку всеми доступными способами. Однажды Торп даже не дошел до входной двери, чтобы открыть ее приглашенным на ужин родственникам. Гости нашли его на кухне, в пылу научного эксперимента. Ученый катал по полу шарики, выясняя, какое расстояние способен преодолеть каждый из них.

Завершив работу над диссертацией, Торп уехал на Восточное побережье, работать в Массачусетском технологическом институте. Там он познакомился с Клодом Шенноном – одним из столпов МТИ. За предыдущее десятилетие Шеннон стал пионером в области «теории информации», которая произвела прорыв в области хранения и передачи данных и впоследствии сыграла важную роль при создании технологий, позволивших покорить космос, создать мобильную связь и интернет.

Торп рассказал Шеннону о своих рулеточных исследованиях, и тот предложил продолжить работу в его доме, расположенном в нескольких милях от города. Когда Торп вошел в подвал Шеннона, стало ясно, что его коллега – пламенный фанат техники. Здесь был настоящий рай для изобретателя – подвал заполняли моторы, подъемные блоки, переключатели и шестеренки на сумму около 100 тысяч долларов. У Шеннона была даже пара огромных «ботинок» из полистирола, в которых он прогуливался по воде на ближайшем озере, изрядно пугая соседей. Вскоре Торп и Шеннон добавили к этой коллекции соответствующую всем стандартам индустрии рулетку за 1400 долларов.

Большинство рулеток устроены таким образом, что позволяют игрокам проследить за траекторией шарика прежде, чем они сделают ставку. Рулетка вращается против часовой стрелки, крупье запускает шарик по часовой стрелке, отправив его вокруг обода чаши. Как только шарик делает петлю несколько раз, крупье объявляет: «Ставок больше нет», а если хочет подпустить в свою скороговорку французского шика, то: «Rien ne va plus». В конце концов шарик ударяется об один из дефлекторов, расположенных у края колеса, и падает в ячейку. К несчастью для игроков, траектория шарика является, как принято говорить в математике, «нелинейной»: исходные данные (скорость шарика) не прямо пропорциональны выходным данным (месту, где шарик остановится). Другими словами, Шеннон и Торп столкнулись с третьей степенью незнания.

Ученые решили не мучиться с выведением уравнения для расчета движения шарика, а отталкиваться от наблюдений. Экспериментальным путем они выяснили, как долго остается на дорожке шарик, двигающийся с определенной скоростью, и использовали эту информацию при прогнозировании. Во время спина они включали секундомер, чтобы понять, как быстро шарик совершит один оборот, затем сопоставляли полученные данные с предыдущими и прогнозировали момент удара шарика о дефлектор.

Вычисления необходимо было проводить в естественных условиях. В конце 1960 года Торп и Шеннон сконструировали первый в мире переносной компьютер и отправились с ним в Вегас. Они воспользовались им всего один раз – провода оказались ненадежными, и их приходилось постоянно чинить. Но несмотря на технические проблемы, выглядел компьютер многообещающе. Поскольку их стратегия давала игрокам преимущество, Шеннон решил, что, если об исследованиях станет известно, казино могут отказаться от рулеток. Следовательно, испытания надлежало проводить в строжайшем секрете. Торп вспоминал: «Он говорил, что теоретики социологии, изучавшие распространение слухов, утверждали, что при случайной выборке из двух человек, например в США, всегда находится до трех связанных с ними знакомых, или «три степени разделения»». Идея «шести степеней разделения» (теория шести рукопожатий) получила широкое распространение благодаря опубликованному в 1967 году эксперименту социолога Стэнли Милгрэма. В нем участникам предлагалось отправить письмо адресату через кого-нибудь из своих знакомых. В среднем, прежде чем достигнуть своей цели, письмо проходило через руки шести человек; так родился феномен шести степеней. Последующие исследования доказали, что предположение Шеннона о трех степенях разделения было ближе к правде. В 2012 году ученые проанализировали связи между пользователями Facebook – а по ним можно достоверно судить о межличностных связях в реальной жизни – и обнаружили, что между двумя людьми существует в среднем 3,74 степени разделения. Следовательно, опасения Шеннона были небеспочвенны.

В конце 1977 года Нью-Йоркская академия наук провела первую большую конференцию по теории хаоса. Принять в ней участие пригласили самых разных специалистов. В их числе были Джеймс Йорк, математик, первым употребивший термин «хаотический» для описания упорядоченных, но непредсказуемых явлений, таких как движение рулетки и погода, и Роберт Мэй, эколог, изучавший в Принстонском университете динамику популяций. Приехал на конференцию и Роберт Шоу – молодой физик из Калифорнийского университета в Санта-Крузе. В рамках работы над диссертацией он изучал движение проточной воды, но это был не единственный его научный проект. Вместе с другими аспирантами он разрабатывал способ переиграть казино Невады. Они называли себя «эвдемонистами», отдавая дань древнегреческому философскому учению о счастье, и история их сражений с рулеткой стала легендой мира азартных игр.

Проект начался в конце 1975 года, когда два выпускника Калифорнийского университета, Дуэйн Фармер и Норман Пэкард, купили подержанное «чертово колесо». Все предыдущее лето эти двое развлекались, испытывая разные беттинг-стратегии на всевозможных азартных играх, пока наконец не остановили свой выбор на рулетке. Несмотря на предостережения Шеннона, Торп все же намекнул в одной из своих книг, что способ переиграть рулетку существует. Одного этого невзначай оброненного на последних страницах книги замечания хватило, чтобы убедить Фармера и Пэкарда серьезно заняться «чертовым колесом». Работая по ночам в университетской лаборатории, они шаг за шагом вникали в особенности физики вращения рулетки. Внимательно наблюдая за крутящимся шариком и производя расчеты, они вскоре пришли к выводу, что полученной информации достаточно для того, чтобы делать выгодные ставки.

Один из эвдемонистов, Томас Басс, позже запечатлел их похождения в своей книге «Эвдемонический пирог». Он подробно описал, как, хорошенько все просчитав, участники группы спрятали компьютер в ботинке и с его помощью смогли предсказать движение шарика в нескольких казино. Однако Басс умолчал о самом важном – об уравнении, лежавшем в основе метода эвдемонистов.

Об эвдемонистах так или иначе слышали почти все математики, интересующиеся азартными играми. Многие к тому же задавались вопросом: а нельзя ли проверить легенду на практике? И когда в 2012 году в журнале Chaos появилась статья, посвященная рулетке, стало ясно: человек, готовый это сделать, нашелся.

Майкл Смолл впервые прочитал «Эвдемонический пирог», когда работал в южноафриканском инвестиционном банке. Он не был игроком и не любил казино, однако идея компьютера в ботинке ему понравилась. Его диссертация была посвящена анализу нелинейных динамических систем, и рулетка отлично вписывалась в эту категорию. Десять лет спустя Смолл переехал в Азию, где стал работать в Гонконгском политехническом университете. Вместе с коллегой с инженерного факультета Чи Кун Цэ они решили, что разработка «рулеточного» компьютера может стать интересным научным проектом.

Может показаться странным, что ученым понадобилось так много времени для публичного тестирования давно известной стратегии игры в рулетку. Но ведь и добраться до заветного колеса было не так легко: средства на посещение казино в графе университетских расходов обычно не значатся, так что возможности для проведения исследовательской работы ограниченны. Пирсон полагался на ненадежные данные, полученные из газет, потому что не нашел спонсора, который оплатил бы ему поездку в Монте-Карло, а Торп вряд ли смог бы продолжить свои эксперименты без поддержки Шеннона.

Препятствовала исследованиям и математическая составляющая проблемы. И не потому, что управляющие рулеткой математические законы чересчур сложны, наоборот – они слишком просты. Редакторы научных журналов очень разборчивы в выборе публикаций, и попытки разобраться в поведении «чертова колеса» при помощи школьных знаний – тема не очень для них привлекательная. Впрочем, иногда в печати все же появлялись публикации, посвященные рулетке, например работа Торпа с описанием его метода. И хотя Торп разболтал достаточно, чтобы убедить читателей, в том числе эвдемонистов, что смоделированный на компьютере прогноз может быть успешным, подробности он опустил. Самые интересные вычисления в статье явно отсутствовали.

Уговорив руководство университета приобрести рулетку, Смолл и Цэ попытались воспроизвести стратегию эвдемонистов. Они начали с разделения траектории шарика на три фазы.

Три стадии спина

Когда крупье запускает колесо рулетки, шарик сначала двигается вокруг его верхнего обода, в то время как центральная часть рулетки крутится в противоположном направлении. В это время на шарик воздействуют две конкурирующие силы: центростремительная сила удерживает его на ободе, а сила притяжения тянет вниз, к центру колеса.

Ученые принимали во внимание, что во время вращения шарика сила трения замедляет его движение. В конце момент импульса шарика уменьшается настолько, что гравитация побеждает. В этой точке шарик переходит во вторую фазу – он сходит с ободка и беспрепятственно движется по дорожке между ободком и дефлекторами. Шарик постепенно смещается к центру колеса до тех пор, пока не столкнется с одним из расположенных на окружности дефлекторов.

До этой точки траекторию шарика может просчитать даже школьник. Но как только он ударяется о дефлектор, его траектория рассеивается, и теоретически он может остановиться в одной из нескольких ячеек. Для игроков это означает, что шарик покидает мир уютной предсказуемости и погружается в подлинный хаос.

С этой неопределенностью Смолл и Цэ могли справиться при помощи статистических измерений. Правда, для простоты они решили свести прогноз к определению числа на рулетке, рядом с которым будет находиться шарик, когда столкнется с дефлектором. Чтобы предсказать точку, в которой шарик будет задевать один из дефлекторов, Смоллу и Цэ необходимы были шесть параметров: первоначальное положение шарика, его скорость и ускорение и аналогичные показатели для рулетки. К счастью, эти шесть параметров можно было свести к трем, если рассматривать траекторию с другой отправной точки. Для стороннего наблюдателя шарик движется в одном направлении, а колесо – в другом. Однако расчеты можно произвести и «с позиции шарика», в этом случае необходимо только измерить, как шарик движется относительно колеса. Смолл и Цэ делали такие расчеты посредством секундомера, фиксируя время прохождения шариком определенной точки.

Написав компьютерную программу для проведения расчетов, Смолл приступил к экспериментальному тестированию системы. Он запустил шарик в рулетке, проводя необходимые измерения вручную, как это делали эвдемонисты. Когда шарик описал около дюжины кругов вдоль обода колеса, Смолл собрал достаточно информации, чтобы предугадать, где он остановится. В этот день он смог провести свой эксперимент 22 раза, прежде чем пришлось закрывать кабинет. Три попытки увенчались успехом – Смолл смог точно спрогнозировать число, на которое выпадет шарик. Если бы он брал случайные числа, вероятность получения такого результата (значение р) составила бы менее 2 %. Теперь Смолл не сомневался: стратегия эвдемонистов работает, и наука может победить рулетку.

После ручных измерений Смолл и Цэ установили высокоскоростную камеру для сбора более точных данных о положении шарика. Камера делала примерно 90 снимков в секунду, позволяя увидеть, что происходит с шариком после столкновения с дефлектором. С помощью двух студентов-инженеров ученые запустили колесо 700 раз, фиксируя разницу между своими прогнозами и полученным результатом. Собрав всю информацию, они рассчитали вероятность остановки шарика на определенном расстоянии от прогнозируемой ячейки. Для большинства ячеек эта вероятность не была особо малой или большой; выпадение было приблизительно таким же, как если бы они выбирали ячейки в этой области случайно. Тем не менее вырисовывалось несколько закономерностей. Шарик останавливался в прогнозируемой ячейке намного чаще, чем если бы его движение было хаотично. Более того, он редко останавливался на цифрах, расположенных непосредственно перед прогнозируемой ячейкой. Последнее, впрочем, было вполне объяснимо: чтобы добраться до этих ячеек, шарику пришлось бы отскакивать назад.

Камера помогала понять, как ведет себя шарик в идеальной ситуации – когда наблюдатель обладает всей необходимой информацией о его траектории, – но пронести высокоскоростную камеру в казино практически невозможно и полагаться здесь можно только на измерения, сделанные подручными средствами. Однако Смолл и Цэ не считали это серьезным препятствием: они предположили, что даже прогнозы, сделанные с помощью секундомера, повышают шансы выигрыша на 18 %.

После публикации результатов экспериментов Смолл начал получать отзывы игроков, использовавших его метод в настоящих казино. «Один парень прислал мне детальное описание своей работы, – рассказывал он, – в том числе потрясающие снимки “кликера” – машинки, которую он смастерил из компьютерной мыши и закрепил на большом пальце ноги». Исследования Смолла привлекли внимание и Дуэйна Фармера. Об экспериментах он услышал во время круиза на парусном судне у берегов Флориды. Фармер хранил свою систему в секрете более тридцати лет – так же, как и Смолл, он не любил казино. Поколесив в свое время по Неваде вместе с эвдемонистами, он в очередной раз убедился в том, что индустрия наживается на игроманах. И если кто-то хотел обмануть рулетку с помощью компьютера, Фармер не собирался разглашать их секреты, чтобы не сыграть на руку казино. Однако после публикации работ Смолла и Цэ Фармер все же решил нарушить обет молчания. Главным образом потому, что между подходом эвдемонистов и тем, который предлагали ученые из Гонконга, имелось существенное различие.

Смолл и Цэ считали, что сила трения является основной силой, замедляющей скорость шарика, но Фармер был с ними не согласен. Он доказывал, что шарик замедляет не трение, а аэродинамическое сопротивление. В качестве доказательства он приводил тот довод, что, если поместить рулетку в безвоздушное пространство (где, следовательно, нет аэродинамического сопротивления), шарик совершит тысячи оборотов, прежде чем упасть в ячейку.

Система Фармера, как и расчеты Цэ и Смолла, нуждалась в практической проверке. Во время своих вылазок в казино эвдемонисты должны были вычислить три параметра: аэродинамическое сопротивление, скорость шарика в момент его выпадения из обода колеса и скорость, с которой замедлялось колесо. Труднее всего было с аэродинамическим сопротивлением и скоростью шарика. Оба этих показателя оказывали одинаковое влияние на прогнозируемый результат: предполагалось, что эффект от уменьшения сопротивления приблизительно такой же, как от возрастания скорости.

Кроме того, исследователю необходимо помнить, что происходит в мире вокруг рулетки. Внешние факторы способны оказывать воздействие на физический процесс. Возьмем, к примеру, бильярд: если у вас идеально гладкий стол, удар кия заставит шары сталкиваться друг с другом самым беспорядочным образом. Чтобы спрогнозировать, где окажется биток спустя несколько секунд после удара, необходимо знать точно, как был нанесен удар. Но, по мнению Фармера и его коллег, для долгосрочных прогнозов этого недостаточно. Здесь надо принимать в расчет и такие факторы, как сила гравитации, причем не только земной. Чтобы точно предсказать, где окажется биток спустя минуту после удара, придется учесть в расчетах силу притяжения частиц на границе галактики.

Крайне важно знать и в каком состоянии находится стол. Здесь свою роль играет даже погода. В Санта-Крузе эвдемонисты, которые делали расчеты в солнечную погоду, обнаружили: стоило опуститься туману, и шарик начинал уходить с дорожки на полкруга раньше, чем говорил прогноз. Случались и помехи более частного характера. Во время одного из визитов в казино Фармер был вынужден прервать эксперимент, так как слишком грузный посетитель облокотился на стол и чуть наклонил колесо, спутав все расчеты.

Однако самой большой проблемой для эвдемонистов стало их собственное оборудование. Чтобы не возбуждать подозрений у службы безопасности казино, один исследователь наблюдал за рулеткой и проводил расчеты, а другой – беттор – делал ставки. Фокус был в том, чтобы с помощью беспроводного сигнала подсказать беттору, на какой номер ставить. Но приборы часто подводили: сигнал терялся, а вместе с ним пропадали инструкции. И хотя теоретически преимущество эвдемонистов перед казино составляло 20 %, из-за технических неполадок оно так и не вылилось в крупный выигрыш.

Со временем компьютеры совершенствовались, и некоторым игрокам все же удавалось использовать их в казино. Сведения об этом редко просачивались в прессу, за исключением случая в Ritz в 2004 году. Тогда газетчики ухватились за историю с лазерным сканером, однако спустя несколько месяцев, когда журналист Бен Бизли-Мюррей поговорил с представителями игровой индустрии, выяснилось, что они исключают «лазерную» версию. Скорее всего, игроки засекали время вращения рулетки при помощи мобильных телефонов. По сути это был тот же метод, что применяли эвдемонисты, однако современные технологии позволили использовать его более эффективно. Если верить бывшему эвдемонисту Норману Пэкарду, организация процесса была совсем не сложным делом.

А еще – абсолютно законным. Хотя группу в Ritz и обвинили в мошенничестве с целью получения денег обманным путем, в действительности они не вмешивались в игру. Никто из них не воздействовал на шарик и не манипулировал фишками. Спустя девять месяцев после ареста игроков полиция закрыла дело и вернула троице выигрыш в 1,3 миллиона фунтов. За этот большой куш счастливчикам следовало благодарить устаревшие законы об игорном бизнесе, которые на тот момент действовали в Великобритании. Акт об игорном бизнесе был подписан в 1845 году, и с тех пор не обновлялся и не учитывал новых игровых инструментов и методов.

К сожалению, в законе есть лазейки не только для игроков. Неписаное соглашение между игроком и казино – угадай правильно и получишь деньги – не обладает в Великобритании юридической силой. Вы не можете привлечь к суду игорный дом, если он отказывается выплатить вам ваш выигрыш. Казино любит игроков-неудачников и гораздо меньше расположено к тем, чьи стратегии работают. Неважно, что за система помогает вам выиграть, – казино обязательно применит к вам контрмеры. После того как выигрыш Хибса и Уолфорда, выискивавших в Рино рулетки с дефектами, превысил пять тысяч долларов, хозяева игорного зала поменяли местами столы. А эвдемонистам частенько приходилось спешно уносить из казино ноги, так и не завершив запланированных наблюдений.

Помимо пристального внимания со стороны службы безопасности, успешные стратегии объединяет еще кое-что – все они опираются на веру казино в невозможность прогнозирования поведения рулетки. Если колесо ведет себя предсказуемо вследствие некоего дефекта, игроки могут воспользоваться им, достаточно долго понаблюдав за рулеткой. Если же колесо работает безупречно и выигрышные номера распределяются равномерно, игроки сумеют «раскусить» его, когда соберут достаточно информации о траектории шарика.

Эволюция успешных рулеточных стратегий наглядно демонстрирует, как последние сто лет развивалась наука об удаче. Ранние способы обыграть рулетку сводились к тому, чтобы избежать третьей степени незнания – непонимания физических процессов. Изыскания Пирсона были чисто статистическими и ставили своей целью поиск закономерностей. Поздние попытки обыграть рулетку, включая случай в Ritz,основывались на другом подходе. Эти стратегии пытались преодолеть второй уровень незнания и предугадать поведение рулетки путем точного измерения исходного состояния шарика и колеса.

Для Пуанкаре рулетка была способом проиллюстрировать свою мысль о том, что простые физические процессы могут претерпевать изменения и производить впечатление непредсказуемых. Эта идея легла в основу теории хаоса, ставшей в 1970-х новой академической дисциплиной. Рулетка в то время постоянно фигурировала в научных исследованиях. Многие из эвдемонистов, кстати, продолжили изучать хаотические системы. Роберт Шоу в одном из своих исследований показал, как устойчивый ритм капель воды из протекающего крана становится непредсказуемым по мере того, как кран откручивают. Это один из первых описанных примеров происходящего в реальной жизни перехода от порядка к хаосу, когда процесс из четко структурированного становится практически случайным. Интерес к теории хаоса и рулетке с годами не ослабевает. Эта тема до сих пор волнует умы широкой публики, о чем свидетельствовал бурный интерес прессы к публикациям Смолла и Цэ в 2012 году.

Обмануть рулетку – заманчивая интеллектуальная задача, но не самый легкий и не самый надежный способ заработать деньги. Во-первых, препятствием могут стать пределы ставок. Эвдемонисты играли за столами с низкими ставками, что позволяло им оставаться в тени, однако ограничивало потенциальный выигрыш. Игра с большими ставками могла принести больше прибыли, но и привлечь пристальное внимание казино. Существуют также юридические тонкости: во многих странах компьютерные устройства, анализирующие поведение рулетки, запрещены, и даже, если нет официального закона, казино по понятным причинам враждебно настроены к тем, кто использует подобную технику. Обогатиться на рулетке трудно.

Поэтому рулетке принадлежит лишь маленькая глава в научной истории азартных игр. С тех пор как эвдемонистам пришла в голову идея спрятать компьютер в ботинок, ученые успели бросить вызов и другим играм. Как и рулетка, многие из них имеют давнюю репутацию непобедимых. И как в случае с рулеткой, научные методы показывают, насколько эта репутация ошибочна.

2

Счастливый билет

Среди колледжей Кембриджского университета Гонвилл и Гай – четвертый по старшинству, третий по богатству и второй по числу выпускников, получивших Нобелевскую премию. А еще это один из немногих колледжей, где каждый день подают обед из трех блюд, поэтому студенты с удовольствием проводят время в неоготическом трапезном зале с уникальными витражными окнами.

На одном из витражей изображена спираль ДНК – дань уважения бывшему студенту Фрэнсису Крику, на другом – пересекающиеся круги, в честь Джона Венна. Запечатлена в стекле и шахматная доска, каждая клеточка которой окрашена, на первый взгляд, случайным образом – в память об одном из основателей современной статистики Рональде Фишере.

Выиграв стипендию для обучения в колледже Гонвилл и Гай, Фишер провел здесь три года, изучая эволюционную биологию. Диплом он получил перед самым началом Первой мировой войны и предпринял несколько попыток вступить в ряды Британской армии, но неизменно получал отказ по причине плохого зрения. Всю войну Фишер преподавал математику в известных частных школах, а в свободное время трудился над научными статьями. Когда война стала близиться к концу, Фишер принялся искать другую работу и получил предложение занять место главного специалиста по статистике в лаборатории Карла Пирсона. Такой вариант его не устраивал – Фишер не мог простить Пирсону, что годом ранее тот раскритиковал в печати одну из его работ.

Вместо этого Фишер принял приглашение от Ротамстедской опытной станции, где занялся исследованиями в области сельского хозяйства. Ученого интересовали не столько результаты экспериментов, сколько их организация для получения максимальной эффективности. «Консультироваться со статистиком по окончании эксперимента – зачастую все равно, что просить провести посмертную экспертизу, – говорил он. – Возможно, он сможет подсказать, отчего эксперимент скончался».

Однажды Фишера заинтересовала проблема, с которой столкнулись работники станции: как правильно распределять химикаты при обработке растений на экспериментальном участке земли? Аналогичная проблема возникает и при распылении химикатов на больших территориях. При сравнении воздействия различных лекарственных препаратов на сельскохозяйственные культуры необходимо рассеять их на обширной площади. Однако если выбирать места применения химикатов в случайном порядке, есть риск, что раз за разом выбор будет падать на одни и те же участки. В этом случае все препараты в конце концов окажутся в одном месте и эксперимент провалится.

Допустим, мы хотим провести тестирование четырех химикатов на шестнадцати пробных участках, расположенных сеткой четыре на четыре. Как мы можем распылять препараты на территории без риска, что все они попадут в одно и то же место? В своем фундаментальном исследовании «Организация экспериментов» Фишер предложил систему распыления четырех препаратов, при которой они появляются в каждом ряду и каждой колонке только один раз.

Если экспериментальное поле имеет плодородную почву на одном участке и скудную – на другом, то все химикаты попадут и на тот и на другой тип земли. Оказалось, предложенный Фишером паттерн уже имел широкое распространение в другой области – в классической архитектуре, где был известен как «латинский квадрат».

Латинский квадрат

Провальный квадрат

На витраже в колледже Гонвилл и Гай изображен латинский квадрат большего размера, и вместо букв, обозначающих разные химикаты, его секции помечены разными цветами. Но не только старинные стены отдают дань идеям Фишера – они востребованы и в современной науке. Необходимость создать нечто случайное и сбалансированное одновременно возникает во многих областях производства, включая медицину и архитектуру. Присутствует она и в лотерее.

Лотереи предназначены для того, чтобы забирать у людей деньги. Они возникли в качестве мягкой формы налогообложения и часто применялись для поддержки крупных строительных объектов. Возведение Великой Китайской стены было оплачено из доходов от лотереи, организованной династией Хань. Доходы от лотереи, проведенной в 1753 году, пошли на финансирование Британского музея. Многие университеты Лиги плюща были построены на деньги, вырученные от лотерей, организованных колониальным правительством.

Сегодня лотереи выглядят по-разному. Наиболее прибыльной частью индустрии в наши дни стали скретч-карты. В Соединенном Королевстве они обеспечивают четверть доходов от Национальной лотереи, а государственные лотереи США зарабатывают на распространении таких карт десятки миллиардов долларов. На выплату призов уходят миллионы долларов, поэтому организаторам приходится проявлять большую осторожность: они не могут допустить, чтобы под защитной фольгой прятались случайные числа, потому что возникает риск, что выигрышей выпадет больше, чем лотерея в состоянии оплатить. В распространении скретч-карт тоже требуется известная предусмотрительность: нельзя, чтобы все счастливые билеты попали в один город. В лотерее должен присутствовать элемент случайности, чтобы игра оставалась честной, но операторы вынуждены настраивать систему так, чтобы победителей не оказалось слишком много или чтобы все они не оказались в одном месте. Или, если воспользоваться выражением статистика Уильяма Госсета, здесь нужна «контролируемая случайность».

О лотерейных закономерностях Мохан Шривастава задумался в июне 2003 года, когда друзья в шутку подарили ему целую охапку скретч-карт. На одной из них было изображение решетки с крестиками-ноликами. Шривастава стер защитный слой фольги и обнаружил три одинаковых символа в одном ряду. Он получил три доллара и повод для раздумий: как организаторы лотерей отслеживают свои призы?

Шривастава работал статистиком в Торонто и подозревал, что в каждой карточке содержится код, который показывает, является ли она выигрышной. Он интересовался взломом кодов и был знаком с Биллом Татом, британским математиком, разгадавшим в 1942 году шифр нацистского «Лоренца» и совершившим то, что позже назвали «одной из величайших интеллектуальных побед Второй мировой войны». По дороге на местную автозаправку, где его ждал заслуженный выигрыш, Шривастава размышлял о том, как осуществляется распространение лотерейных «крестиков-ноликов». У него был солидный опыт работы с подобными алгоритмами – прежде Шривастава работал консультантом в компании по добыче полезных ископаемых, и в его обязанности входило выявление месторождений золота, а еще школьником в качестве домашнего задания написал компьютерную программу для игры в крестики-нолики. Шривастава заметил, что на защитной фольге карточек пропечатана сетка из цифр размером три на три. Возможно, в них и кроется разгадка?

В тот же день Шривастава снова заехал на заправку и купил пачку скретч-карт. Изучив цифры на фольге, он обнаружил, что некоторые встречаются по нескольку раз, а другие – только однажды. Просмотрев все карточки, он пришел к выводу: если в ряду есть все три «редкие» цифры, карта чаще всего оказывается выигрышной. Система оказалась простой и удобной. Оставалось лишь найти нужные карточки.

Увы, выигрышные скретч-карты встречаются не так уж часто. К примеру, рано утром 16 апреля 2013 года в штате Кентукки машина протаранила дверь продуктового магазина. Из салона выскочила женщина, сгребла лоток с лотерейными картами (их было полторы тысячи штук) и скрылась. Когда несколько недель спустя ее арестовали, оказалось, что ей удалось выиграть всего двести долларов.

Хотя Шривастава и располагал надежным и законным методом обнаружения выигрышных карт, заработать на нем он все равно бы не смог. Выяснив, сколько времени ему придется потратить, чтобы просеять огромное количество скретч-карт в поисках «счастливых», он пришел к выводу, что бросать работу ему пока рано, но рассказать организаторам лотереи о своем открытии все-таки следует. Шривастава пытался связаться с ними по телефону, но на том конце провода, видимо, решили, что имеют дело с очередным ненормальным, одержимым сомнительной стратегией выигрыша, и не стали с ним разговаривать. Тогда статистик поделил двадцать нетронутых скретч-карт на две группы: выигрышную и проигрышную, и отправил их курьером в службу безопасности лотереи. В тот же день ему позвонили: «Нам надо поговорить».

Вскоре лотерея «крестики-нолики» исчезла с прилавков магазинов. Организаторы сослались на недосмотр разработчиков. Однако, изучая другие лотереи со скретч-картами в Канаде и США, Шривастава догадался, что у них могут быть те же проблемы.

В 2011 году, несколько месяцев спустя после того, как о Шриваставе написал журнал Wired, журналисты обнаружили в Техасе необычайно удачливого игрока в лотерею со скретч-картами. С 1993 по 2013 год Джоан Гинтер сорвала четыре джекпота на общую сумму 20 миллионов 400 тысяч долларов. Было ли тут дело только в удаче? Хотя Гинтер так и не раскрыла причину своих многочисленных выигрышей, многие подозревали, что не последнюю роль в ее достижениях сыграла докторская степень по статистике.

Скретч-карты – не единственная разновидность лотереи, которую можно обмануть при помощи научного анализа. В традиционных лотереях нет контролируемой случайности, но от игроков с математической жилкой они не защищены. Но если в системе есть брешь, успешную стратегию можно разработать даже на основании безобидной студенческой работы.

Среди известных своей оригинальностью обитателей Массачусетского технологического института общежитие «Рэндом-холл» имеет репутацию «странного места». Согласно местной легенде, в 1968 году студенты хотели назвать общежитие «Рэндом-хаус», но одноименный издательский дом прислал им письмо с возражениями. Имена здесь есть и у отдельных этажей. Один из них получил название «Дестини» – после того, как сидевшие на мели студенты выставили на eBay соответствующий лот. Выиграл покупатель, заплативший 36 долларов за право присвоить этажу имя своей дочери. У общежития есть собственный, разработанный студентами сайт, на котором можно посмотреть, свободны ли стиральные машины и душевые.

В 2005 году в коридорах «Рэндом-холла» созрел очередной смелый проект: Джеймс Харви заканчивал математический факультет, и ему необходимо было придумать тему курсовой работы последнего семестра. В процессе поиска он заинтересовался лотереями.

Лотерея штата Массачусетс была запущена в 1971 году с целью пополнения бюджета. В нее было включено несколько разных игр, наиболее популярными из которых стали Powerball и Mega-Millions. Харви решил посвятить свою курсовую их сравнительному анализу. Но вскоре проект (как это часто происходит с проектами) разросся, и Харви перешел к анализу других игр, в том числе игры Cash WinFall.

Массачусетская лотерея презентовала Cash WinFall осенью 2004 года. В отличие от Powerball и прочих, она разыгрывалась исключительно в этом штате. Правила были просты: на билете стоимостью в два доллара надо было отметить шесть чисел. Если они целиком совпадали с выигрышными, победитель получал джекпот в полмиллиона долларов; если совпадали лишь некоторые числа, то сумма выигрыша уменьшалась. 1 доллар 20 центов с каждого проданного билета шли в призовой фонд; остальное – на нужды благотворительности. По большей части WinFall походила на другие лотереи, однако у нее было одно важное отличие. Обычно, если никто не выигрывает джекпот, применяется процедура ролловера и сумма переходит в следующий розыгрыш; если победителя нет и в нем – в следующий, и так до тех пор, пока кто-нибудь не угадает все числа. Проблема заключается в том, что джекпот – отличная реклама для лотереи – выпадает очень редко. А если время от времени не публиковать в газетах фотографии улыбающихся счастливчиков, потрясающих чеком с гигантской суммой, люди перестают играть. В 2003 году Массачусетская лотерея столкнулась с этой проблемой в Mass Millions, когда главный приз не выпадал в течение целого года. Организаторы WinFall, желая избежать подобной неловкости, решили разбить джекпот. Как только призовой фонд доходил до двух миллионов долларов, а главного победителя не было, объявляли роллдаун, и деньги распределялись между игроками, угадавшими три, четыре и пять чисел. Перед каждым розыгрышем организаторы публиковали сумму ожидаемого джекпота, который рассчитывали, исходя из дохода от продаж билетов предыдущего тура. Когда эта сумма достигала двух миллионов, игроки уже знали, что, если никто не угадает шесть чисел, деньги будут поделены. Вскоре многие смекнули, что шансы обогатиться выше всего в неделю роллдауна, – и продажа билетов в эти дни резко рванула вверх.

Присмотревшись к WinFall, Харви пришел к выводу, что выиграть в ней легче, чем в других лотереях. Она давала неплохой шанс получить прибыль, ведь при условии роллдауна на каждые 2 доллара, потраченные на билет, приходилось по меньшей мере 2 доллара 30 центов призовых. В феврале 2005 года Харви собрал команду из 50 студентов МТИ. Они скинулись примерно на тысячу долларов и на все купили лотерейные билеты. После объявления победителей выяснилось, что команда выиграла втрое больше, чем вложила. В следующие несколько лет игра в лотерею стала для Харви полноценной работой. В 2010 году он со своими единомышленниками создал компанию Random Strategies Investments LLC, названную в честь общежития в МТИ, где он когда-то жил.

Вскоре к делу подключились и другие компании. Одну организовали ученые-биомедики из Бостонского университета, другую возглавил владелец магазина на пенсии, выпускник математического факультета Джеральд Силби, у которого уже был успешный опыт в подобных играх. В 2003 году Силби нашел лазейку в лотерее штата Мичиган, где тоже практиковали роллдауны. Собрав группу из 32 игроков, Силби в течение двух лет целенаправленно скупал билеты – и срывал джекпоты, – пока в 2005 году лотерея не прекратила свое существование. Прослышав про WinFall, компания Силби переключила свое внимание на Массачусетс. В том, что WinFall манила многих, не было ничего удивительного – она стала самой прибыльной лотереей в Соединенных Штатах.

Летом 2010 года WinFall в очередной раз приблизилась к роллдауну. После того как 12 августа остался невостребованным приз в 1,59 миллиона долларов, ожидаемый в следующем розыгрыше джекпот достиг суммы в 1,68 миллиона. До роллдауна явно оставалось два-три розыгрыша, и лотерейные синдикаты начали к нему готовиться. К концу месяца они планировали сорвать значительный куш.

Однако роллдаун случился не на втором и не на третьем розыгрыше, а уже на следующей неделе, 16 августа. Продажи лотерейных билетов по непонятной причине резко скакнули вверх, наполнив призовой фонд до необходимых двух миллионов и вызвав преждевременный раздел джекпота. Организаторы были изумлены не меньше игроков: еще никогда им не удавалось продать так много билетов при таком низком ожидаемом выигрыше. Что же случилось?

При запуске WinFall разработчики помнили о риске намеренной скупки билетов с целью подтолкнуть игру к роллдауну. Понимая, что продажи зависят от ожидаемого джекпота и его потенциального раздела, организаторы не хотели нести убытки, занижая сумму призовых.

Они рассчитали, что игрок, пользующийся лотерейными автоматами, выдающими билеты с произвольными числами, может разместить сто ставок в минуту. Если джекпот составляет менее 1,7 миллиона долларов, игроку, желающему довести его сумму до двух миллионов, необходимо купить более 500 тысяч билетов. На это должно уйти более 80 часов, поэтому организаторы полагали, что «накрутить» за такое короткое время джекпот невозможно.

Однако члены группы МТИ думали иначе. Джеймс Харви съездил в Брейнтри, где располагались офисы организаторов лотереи. Он хотел раздобыть копии технических документов, в которых была четко прописана процедура распределения денежных призов. Тогда его усилия не увенчались успехом, но в 2008 году организаторы все же прислали ему запрошенные бумаги. Содержащиеся там сведения стали настоящим откровением для игроков, до того полагавшихся лишь на свои расчеты.

Изучая предыдущие розыгрыши, группа обнаружила, что, если джекпот был меньше 1,6 миллиона долларов, в следующей игре денежный приз практически никогда не достигал критической отметки в два миллиона. То, что произошло 16 августа, было результатом тщательного планирования. Необходимо было дождаться подходящих условий – джекпота, чуть-чуть не доходящего до отметки в 1,6 миллиона, – а затем заполнить вручную около 700 тысяч лотерейных билетов. «Мы шли к своему успеху почти год», – рассказывал Харви. Усилия игроков окупились, и в ту неделю они выиграли 700 тысяч долларов.

К сожалению, полоса удач продолжалась недолго. В том же году газета Boston Globe опубликовала статью о лазейках в лотерее и о том, как ими пользуются синдикаты. Летом 2011 года Грегори Салливан, главный инспектор штата Массачусетс, изучил этот вопрос и составил отчет. Салливан пришел к выводу, что действия группы МТИ и других синдикатов были целиком законными и «крупные ставки не оказали влияния на шансы других игроков на выигрыш». Вместе с тем стало понятно, что кое-кто хорошо наживается на лотерее, и спустя некоторое время она прекратила свое существование.

Но даже если бы WinFall не закрыли, лотерея, как признались главному инспектору члены синдиката Бостонского университета, все равно вскоре потеряла бы интерес для бетторов. Все больше людей скупали билеты в период роллдауна, а значит, джекпот дробился на все более мелкие доли. Риск потерять деньги рос, а потенциальный выигрыш уменьшался. В условиях жесткой конкуренции росла необходимость получить преимущество над другими игроками. У группы МТИ это получилось, потому что ее участники понимали механизм игры лучше конкурентов и точнее оценивали шансы на выигрыш.

Конкуренция – не единственное препятствие для успешной игры. Не менее серьезную проблему представляет собой логистика. По словам Джеральда Силби, чтобы максимизировать прибыль во время роллдауна, группе, в соответствии с данными статистического анализа, необходимо было приобрести 312 тысяч лотерейных билетов. Процесс покупки такого количества билетов не всегда проходит гладко. Если на улице сыро, лотерейные автоматы зажевывают бумагу; если у них кончаются чернила в картридже, они и вовсе перестают их печатать. Однажды команда из МТИ столкнулась с тем, что в месте продажи билетов внезапно отключилось электричество. Некоторые магазины вообще отказывались продавать одному и тому же человеку большое количество билетов.

Еще один важный вопрос – хранение и учет купленных билетов. Синдикаты должны были держать у себя миллионы проигрышных билетов, чтобы предъявлять их налоговым инспекторам. Да и поиск билета-победителя требует затрат времени и сил. Силби утверждал, что с 2003 года, когда он занялся лотереей, ему удалось выиграть около восьми миллионов долларов. Но после каждого розыгрыша им с женой приходилось по десять часов в день перебирать лотерейные билеты, отыскивая выигрышные.

Долгое время синдикаты использовали тактику выкупа большого количества билетов с разными числовыми комбинациями, известную как «метод перебора». Один из наиболее ярких примеров его применения дал бухгалтер Стефан Клинцевич, в 1990 году разработавший план выигрыша в Ирландской национальной лотерее. Клинцевич просчитал, что, потратив чуть менее миллиона фунтов, он сможет купить столько лотерейных билетов, что составит все потенциально выигрышные комбинации и при розыгрыше гарантированно сорвет джекпот. Правда, стратегия могла сработать лишь при условии большого джекпота. В ожидании крупного ролловера Клинцевич собрал синдикат из 28 человек. За полгода игроки заполнили тысячи карточек лотереи. В мае 1992 года организаторы лотереи анонсировали розыгрыш в 1,7 миллиона фунтов, и синдикат приступил к реализации своего плана. Выбирая лотерейные терминалы в малолюдных местах, игроки принялись скупать и заполнять карточки.

Такой всплеск активности не укрылся от внимания организаторов лотереи, и они попытались остановить синдикат, отключая терминалы, которыми пользовались игроки. В результате те смогли «застолбить» только 80 % возможных комбинаций. Для гарантированного выигрыша этого было недостаточно, однако игроки все же получили значительный перевес: когда огласили результаты, у членов синдиката оказались выигрышные номера. К сожалению, были еще два победителя, и джекпот пришлось поделить, однако даже после этого прибыль от мероприятия составила 310 тысяч фунтов.

Метод перебора не требует скрупулезных вычислений. Единственной серьезной проблемой может стать доступ к необходимому количеству билетов, однако здесь мы имеем дело с человеческим фактором, а не с математикой, что снижает риск монополизации. Если игроки в рулетку стремятся перехитрить только казино, то лотерейные синдикаты сражаются за джекпот с другими похожими синдикатами.

Несмотря на возрастающую конкуренцию, некоторые лотерейные синдикаты продолжают успешно и, главное, законно получать прибыль. Их примеры демонстрируют еще одно отличие лотереи от игры в рулетку: если игроки в рулетку обычно действуют в одиночку или очень небольшой группой, то лотерейные синдикаты часто представляют собой настоящие фирмы. У них есть инвесторы, они платят налоги. Этот контраст отражает заметный сдвиг в научном подходе к азартным играм – индивидуальные потуги искателей удачи переродились в целую отрасль.

3

Из Лос-Аламоса – в Монте-Карло

Билл Бентер – один из самых успешных игроков в мире. Его базирующийся в Гонконге синдикат заработал на лошадиных скачках миллионы долларов. Но карьера Бентера началась вовсе не со скачек. И вообще не со спорта.

Студентом Бентер как-то увидел объявление в казино Атлантик-Сити: «Профессиональным счетчикам карт играть за нашими столами запрещено». Нельзя сказать, чтобы это предостережение как-то подействовало на Бентера. Скорее оно навело его на мысль о том, что подсчет карт работает. Это был конец 1970-х, и казино на протяжении последнего десятка лет боролись с приемами, которые считали жульническими. Винить в потерях, которые несли игорные дома, – или благодарить за них, зависит от точки зрения, – следовало Эдварда Торпа. В 1962 году он опубликовал книгу «Обыграй дилера», где описал успешную стратегию для блек-джека.

Торпа часто называют отцом карточных подсчетов, однако на самом деле идея идеальной стратегии для блек-джека родилась в военных казармах. За десять лет до того, как Торп издал свою книгу, рядовой Роджер Болдуин на Абердинском полигоне в штате Мэриленд играл с другими солдатами в карты. Решив сыграть в блек-джек, игроки стали обсуждать правила и сошлись на базовом варианте: дилер (банкомет) сдает каждому игроку по две карты и две карты себе – открытую и закрытую. Игрок может потребовать себе еще одну карту, чтобы набрать больше очков, чем у дилера, но если с учетом дополнительной третьей карты он наберет больше 21 очка, то проиграет и потеряет поставленные деньги.

После игроков наступает очередь дилера. По словам одного из солдат, с которыми играл Торп, в Лас-Вегасе банкомет, у которого на руках 17 и больше очков, не имеет права брать дополнительную карту. Болдуина это озадачило. Что это за правило? Раньше, когда Болдуин играл в блек-джек с друзьями, никаких ограничений на дилера правила не накладывали. У Болдуина была магистерская степень по математике, и он быстро смекнул, что его знания могут пригодиться ему в казино. Если возможности дилера строго ограничены, можно найти стратегию, которая максимизирует шансы игрока на победу.

Как и все азартные игры, блек-джек «заточен» под интересы казино. Игрок и дилер преследуют одну и ту же цель – собрать комбинацию карт с числом очков, максимально близким к 21, однако дилер находится в привилегированном положении, потому что первым карту берет игрок. Если на дополнительной карте он перебирает с числом очков, то выигрывает банкомет, даже ничего не делая.

Анализируя различные игровые ситуации, Болдуин заметил, что его шансы увеличиваются, когда при принятии решения он учитывает достоинство открытой карты дилера. Если она обладает невысоким достоинством, есть вероятность, что дилер будет добирать карты, тем самым увеличивая риск выйти за пределы 21 очка. Например, если у него на руках шестерка, вероятность его проигрыша составляет 40 %; если десятка – она вдвое меньше. Следовательно, если дилеру выпала шестерка, Болдуин может рассчитывать на выигрыш, не добирая дополнительных карт, потому что дилер, напротив, будет, скорее всего, вынужден их добирать и, возможно, переберет.

В теории Болдуин мог легко воплотить свои идеи в идеальную стратегию. Но на практике, сидя за игровым столом, добиться ее осуществления чрезвычайно трудно из-за огромного числа возможных игровых комбинаций. Кроме того, выбор игрока в казино не ограничивается решением, брать карту или не брать. У него есть возможность удвоить ставку при условии, что он к имеющимся двум картам получит еще одну, или, имея пару карт одинакового достоинства, сделает сплит – разделит одну руку на две.

Болдуин не мог выполнять все эти подсчеты вручную, поэтому попросил своего товарища, сержанта Уилберта Кенти, воспользоваться штабным калькулятором. Заинтересовавшись идеей Болдуина, сержант согласился помочь, и к нему присоединились служащие аналитического подразделения Джеймс Макдермотт и Херберт Мэйзел.

Пока Торп в Лос-Анджелесе пытался предугадать, как поведет себя рулетка, четверка военнослужащих коротала вечера за обдумыванием способов обыграть дилера. После нескольких месяцев расчетов математики разработали оптимальную, по их мнению, стратегию. Увы, «идеальная» система оказалась далекой от идеала. «Статистика говорила нам, что в долгосрочной перспективе, – позже объяснял Мэйзел, – особой надежды на крупный выигрыш нет, если нам банально не повезет». Но даже при таком раскладе преимущество казино снижалось до 0,6 %. Зато, если игрок попросту копировал действия дилера, то есть, имея на руках 17 очков и выше, не пытался набрать больше, его шансы снижались на 6 %. Четверка опубликовала результаты своих исследований в 1956 году в статье под названием «Оптимальная стратегия в блек-джеке».

Когда статья вышла, Торп как раз собирался в Лас-Вегас. Он ехал туда в отпуск с женой и собирался приятно провести время за обеденным, а не карточным столом. Однако перед самым отъездом один из профессоров Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе рассказал ученому о системе, разработанной военными. Любознательный Торп записал основные положения стратегии и взял конспект с собой.

В один из вечеров Торп решил протестировать стратегию за карточным столом в казино. Остальные игроки, наблюдая за ним, пришли к выводу, что перед ними сумасшедший. Торп брал карту, когда делать этого не следовало, и не брал, когда явно надо было брать. Он удваивал ставку, имея на руках слабую карту. Он сделал сплит на паре жалких восьмерок, понимая, что у дилера рука намного сильнее. О чем он вообще думал?

Несмотря на, казалось бы, безрассудную стратегию, фишки у Торпа все не заканчивались. Игроки один за другим покидали стол с пустыми карманами, а Торп продолжал делать ставки. Наконец, проиграв восемь из десяти долларов, он откланялся. Этот небольшой эксперимент убедил ученого, что стратегия военных работает лучше, чем любая другая из известных ему. Но она явно нуждалась в улучшении.

Строя расчеты, Болдуин для простоты предположил, что карты в колоде распределяются бессистемно и вероятность выпадения каждой из них одинакова. Однако в реальности блек-джек не настолько хаотичен. В отличие от рулетки, в которой каждый последующий спин не зависит (или, по крайней мере, не должен зависеть) от предыдущего, блек-джек обладает своего рода памятью: по ходу игры дилер постепенно перебирает всю колоду.

Торп был убежден: если фиксировать, какие карты уже сыграли, это помогло бы предугадать выпадение следующих. Теоретически выигрышная стратегия у него уже была. Если добавить к ней информацию о достоинстве следующей карты, рассудил он, этого должно хватить, чтобы склонить игру в свою пользу. Вскоре Торп понял, что выгоду может принести даже такая простая тактика, как отслеживание в колоде десяток. Он начал отмечать, какие карты вышли, постепенно превращая идею четырех абердинских военнослужащих – позже их назовут «четыре всадника Абердина» – в выигрышную стратегию.

Торп неплохо зарабатывал на блек-джеке, но не деньги были главной целью его поездок в Лас-Вегас. Гораздо больше его интересовала наука. Первые публикации Торпа о выигрышной стратегии были встречены читателями без энтузиазма. Они смеялись над его концепцией так же, как потешались над ним игроки во время первого карточного эксперимента. Но в конце концов ученый развенчал миф о непобедимости блек-джека. Доказательством его теории стала книга «Обыграй дилера».

Суровое объявление в Атлантик-Сити не давало Биллу Бентеру покоя. О книге Торпа он узнал, будучи студентом Бристольского университета, и сразу отправился за ней в местную библиотеку. «Обыграй дилера» потрясла его до глубины души. «Эта книга доказала мне, что в любой системе можно нащупать слабое место, – вспоминал он, – и все разговоры о том, что нельзя обыграть казино, не соответствуют действительности». По возвращении в США Бентер решил сделать паузу в академических занятиях. Университетский кампус в Кливленде, штат Огайо, он променял на казино Лас-Вегаса, где попытался применить разработанную Торпом систему на практике. И не ошибся: в свои 20 с небольшим лет Бентер всего за год заработал на блек-джеке около 80 тысяч долларов.

Тогда же он познакомился с выходцем из Австралии, который также неплохо обогатился, используя подсчет карт. В отличие от Бентера, который попал в казино прямо с университетской скамьи, Алан Вудс успел окончить колледж и поступил на работу в страховую компанию на должность актуария – специалиста по страховой математике. В 1973 году австралийское правительство поручило его компании рассчитать ожидаемый доход первого в стране легального казино. Неудивительно, что Вудс заинтересовался выигрышными стратегиями в блек-джеке. Следующие несколько лет он на каждый уик-энд отправлялся в очередное казино и таким образом объездил чуть ли не весь мир. К моменту встречи с Бентером блек-джек стал основным родом его занятий. Но вскоре для удачливых игроков наступили трудные времена.

После того как Торп опубликовал результаты своих исследований, казино начали вылавливать счетчиков. Одна из главных сложностей в подсчете карт – помимо необходимых умственных усилий – заключается в том, что собрать достаточно информации для прогнозов игрок может лишь после того, как увидит большое количество выпавших карт. Пока вы наблюдаете, у вас нет другого выбора, кроме как следовать оптимальной стратегии Болдуина и делать небольшие ставки, снижая риск проигрыша. Когда вы наконец решите, что следующая карта принесет вам удачу, надо резко увеличить ставку, чтобы получить максимальную выгоду. Увидев это, любой сотрудник службы безопасности казино немедленно поймет, что за столом находится счетчик. «Научиться считать карты легко, – заметил как-то один из профессиональных игроков в блек-джек, – трудно научиться считать их так, чтобы тебя не застукали».

Держать в уме достоинство выпадающих во время игры карт не являлось в Неваде (как и, собственно говоря, в остальном мире) противозаконным, что отнюдь не означало, что Лас-Вегас встретит Торпа и его стратегию с распростертыми объятиями. Поскольку казино – это частные компании, они имеют право пускать или не пускать к себе кого заблагорассудится. Торп, желая избежать изгнания, начал менять внешность. Другие картежники, спасаясь от преследования службы безопасности, попытались найти альтернативные способы побеждать в блек-джеке. Что, если не считать карты в ожидании благоприятного расклада, а спрогнозировать их расположение в колоде?

В начале ХХ века большинство математиков были знакомы с работами Пуанкаре по теории вероятности, однако в полной мере осмыслить их были способны немногие. Одним из тех, кто понял идеи Пуанкаре, стал профессор Парижского университета Эмиль Борель. Особенно его заинтересовала аналогия, при помощи которой Пуанкаре описал, как случайные взаимодействия – как в случае с краской в воде – в конечном счете приводят к состоянию равновесия.

Пуанкаре сравнил этот процесс с тасованием колоды карт. Если вы знаете изначальное расположение карт в колоде, то, наугад поменяв местами некоторые из них, вы не внесете в колоду большого беспорядка и ваше знание останется достаточно полным. Чем больше карт вы меняете местами, тем менее релевантным становится знание об изначальном расположении карт. Так же как молекулы краски спустя определенное время перемешиваются с молекулами воды, карты при тасовании мало-помалу распределяются так, что каждая имеет равный шанс появиться в любом месте колоды.

Вдохновленный работами Пуанкаре, Борель нашел способ просчитать, насколько быстро карты достигнут равномерного распределения. Этот алгоритм и по сей день используется при расчетах «времени перемешивания» в хаотических процессах, будь то тасование карт или взаимодействие химических веществ. А игрокам в блек-джек работа Бореля помогла решить одну важную проблему.

Чтобы усложнить жизнь счетчикам карт, устроители казино начали использовать несколько колод, иногда числом до шести, тщательно тасуя их перед игрой. Таким образом они надеялись усложнить процесс подсчета и лишить игроков преимущества. Однако они не учли, что подобное нововведение не лучшим образом скажется на качестве перетасовки карт.

Шаффл «ласточкин хвост». Фото предоставлено Todd Classy

В 1970-х в казино получил распространение способ тасования (на карточном жаргоне – шаффл) под названием «ласточкин хвост». Для его выполнения колода делится на две части, а затем одна половина карт врезается в другую. Если шаффл выполнен идеально и карты из обеих частей строго чередуются, информацию о расстановке карт в колоде восстановить легко: для этого достаточно проследить за каждой второй картой. Расстановку можно до известной степени воссоздать, даже если карты из каждой половины колоды будут браться случайным образом.

Допустим, у вас есть колода из тринадцати карт. Если вы делаете «ласточкин хвост», карты могут лечь следующим образом:

Карты в такой колоде расположены вовсе не хаотически. Мы видим здесь две хорошо выраженные последовательности возрастающих чисел (показаны обычным и жирным шрифтом). На этом шаффле основано несколько карточных фокусов: если поместить любую карту в упорядоченную колоду и перетасовать колоду один или два раза, узнать эту карту не составит труда, так как она будет выбиваться из восходящей последовательности.

Как показали расчеты математиков, дилер, чтобы ликвидировать следы легко считываемой последовательности, должен перетасовать колоду из 52 карт по меньшей мере шесть раз. Тем не менее, по наблюдениям Бентера, казино не всегда проявляли такую добросовестность: многие дилеры тасовали колоду два-три раза, а некоторые довольствовались и одним.

В начале 1980-х игроки начали использовать для наблюдения за колодой скрытые компьютеры. Информацию в них можно было вводить с помощью переключателя, и при возникновении благоприятной ситуации в устройстве возникала вибрация. Количество используемых колод значения уже не имело. Устройства позволяли не привлекать внимание службы безопасности казино: если компьютер подсказывал, что хорошие карты появятся на следующей руке, игрокам не было необходимости резко поднимать ставки. К несчастью для них, эта система просуществовала недолго: с 1986 года использование компьютеров в американских казино было объявлено вне закона.

Но у Вудса и Бентера проблем хватало и без ограничений на использование техники. Как и Торпу, все казино мира в конце концов отказали им в доступе. «Как только становишься известным, – замечал Бентер, – мир становится очень маленьким». Убедившись, что казино больше не разрешат им играть, Вудс и Бентер ушли из блек-джека. Но покидать игровую индустрию они не собирались. Партнеры планировали заняться куда более серьезными играми.

В среду вечером на ипподроме «Хеппи-Вэлли» не протолкнуться от народа. Окруженная небоскребами Гонконга территория, еще недавно бывшая болотом, теперь вмещает более 30 тысяч зрителей. Крики и гул толпы заглушают рев автомобилей из соседнего округа Ваньчай. Шум и толкотня не случайны: здесь крутятся большие деньги. Азартные игры занимают в жизни обитателей района Хеппи-Вэлли не последнее место: в 2012 году в день скачек общая сумма ставок достигла 145 миллионов долларов. Для сравнения: аналогичный показатель того же года на дерби в Кентукки составил 133 миллиона, и это был американский рекорд.

Ипподромом «Хеппи-Вэлли» управляет Жокейский клуб Гонконга, который каждую субботу организует также забеги на ипподроме Ша Тин, расположенном на другом берегу бухты Коулун. Жокейский клуб – некоммерческая организация с хорошей репутацией, и игроки могут не сомневаться, что все забеги проходят честно.

В Гонконге игроки делают ставки по так называемой системе «пари мютюэль». Ставки размещают у букмекера не по фиксированному коэффициенту; деньги игроков формируют общий пул, и коэффициент зависит от того, какая сумма поставлена на каждую лошадь. Представим, к примеру, что в забеге принимают участие две лошади: на первую поставлено в общей сумме 200 долларов, на вторую – 300. Эти деньги составляют общий пул ставок. Организаторы игр вычитают свою долю – в Гонконге она составляет 19 %, то есть при сумме 500 долларов в общей кассе остается 405. Затем организаторы высчитывают коэффициент для каждой лошади – сумму, которую получит выигравший игрок на каждый поставленный доллар, поделив общую сумму ставок (405 долларов) на сумму ставок на конкретную лошадь.

Примерное табло тотализатора

Предложенная парижским предпринимателем Жозефом Оллером – основателем кабаре «Мулен Руж» – система пари мютюэль требует постоянных перерасчетов для коррекции коэффициентов. С 1913 года, когда появился «автоматический тотализатор», более известный как табло тотализатора, вести подобные расчеты стало проще. Его изобретателем считается австралиец Джордж Джулиус. Изначально он планировал сконструировать автомат для подсчета голосов на выборах, но австралийское правительство не заинтересовалось его разработками. Джулиус не впал в уныние, внес в устройство необходимые изменения и продал его ипподрому в Новой Зеландии.

В тотализаторе зрители фактически делают ставки друг против друга. Организаторы забегов получают свою долю независимо от исхода скачек. Коэффициент ставки зависит от того, какая лошадь, по мнению игроков, имеет больше шансов на победу. «Счастливую» лошадь вычисляют по разным признакам. Игроки ставят на животное, удачно выступившее в предыдущих забегах и на прошлых скачках, лучше других выглядевшее на тренировке, показывающее хорошие результаты при определенной погоде. Решающую роль может сыграть репутация жокея, а иногда даже вес и возраст лошади.

Если в тотализаторе принимает участие достаточно много народу, то «правильный» коэффициент лошади должен отражать ее реальные шансы на победу. Иными словами, тотализатор – достаточно эффективная система, позволяющая собрать воедино разрозненную информацию о каждой лошади, не давая явного преимущества ни одному игроку. По крайней мере, этого мы ожидаем. На деле это не так.

Если коэффициент лошади на табло тотализатора равен 100, это значит, что ее шансы на выигрыш составляют 1 %. При этом игроки часто проявляют излишнюю щедрость, оценивая шансы на победу слабой лошади. Статистики сравнили суммы, которые игроки ставили на лошадей с малыми шансами на победу, с суммами, которые эти лошади приносили в случае победы, и пришли к выводу, что ее вероятность значительно меньше, чем сулит коэффициент. И наоборот: игроки склонны недооценивать перспективы лошади-победителя.

Так называемый эффект предвзятости при оценке фаворитов и аутсайдеров часто приводит к тому, что лошади, входящие в топ-список, имеют больше шансов на победу, чем можно судить по коэффициентам. Тем не менее ставки только на этих лошадей не всегда являются успешной стратегией. Поскольку ипподром имеет в тотализаторе свою долю, игроки вынуждены считаться с большим гандикапом. Если счетчикам карт, чтобы выйти в плюс, достаточно усовершенствовать метод «четырех всадников», в спортивном тотализаторе бетторам необходима стратегия, которая будет прибыльной, даже когда букмекеры забирают себе 19 %.

Эффект предвзятости при оценке фаворитов и аутсайдеров – явление хоть и заметное, но далеко не катастрофическое по масштабу. И он не отличается однородностью, сильнее давая о себе знать на одних ипподромах и слабее – на других. Однако можно с уверенностью сказать, что коэффициенты на скачках не всегда объективно отражают шансы лошади на победу. Как и в случае с блек-джеком, ипподром «Хеппи-Вэлли» не был надежно защищен от хитрых игроков. А в 1980-х стало очевидным, что кое-кому эта уязвимость может приносить громадный доход.

Гонконг был не первым местом, где Вудс опробовал свою беттинговую систему на скачках. Весь 1982 год он провел в Новой Зеландии в компании профессиональных игроков, пытаясь при помощи коллективного разума вычислять участников забега с некорректными коэффициентами. К сожалению, результаты не всегда были успешными.

Бентер был неплохо подкован в физике и интересовался компьютерными технологиями, поэтому на «Хеппи-Вэлли» они с Вудсом попробовали применить научный подход. Но выигрыш в блек-джеке и выигрыш на ипподроме требуют решения совершенно разных задач. Да и возможно ли в принципе предсказать результат лошадиных скачек?

Ответ нашелся в библиотеке Невадского университета. В свежем номере одного делового журнала Бентер нашел статью Рут Болтон и Рэндалла Чэпмена – ученых из Университета Альберты в Канаде. Двадцатистраничный материал назывался «Положительная доходность на скачках», но суть своей идеи авторы раскрывали уже в первом абзаце. «Если, играя в тотализатор, публика совершает систематические и распознаваемые ошибки, – утверждали Болтон и Чэпмен, – из этой ситуации можно извлечь выгоду, разработав превосходящую стратегию ставок». Более ранние стратегии основывались на хорошо известных отклонениях в распределении в коэффициентах ставок, таких как эффект предвзятости при оценке фаворитов и аутсайдеров. Болтон и Чэпмен пошли по другому пути. Они решили, собрав доступную информацию обо всех участниках забега – например, процентное соотношение выигрышей и проигрышей, среднюю скорость каждой лошади и так далее, – конвертировать их в оценку вероятности ее выигрыша. «Эта статья положила начало многомиллиардной индустрии», – вспоминал Бентер. Итак, в чем же заключался секрет?

Спустя два года после окончания своих изысканий в Монте-Карло Карл Пирсон познакомился с джентльменом по имени Фрэнсис Гальтон. Приходясь кузеном Чарльзу Дарвину, Гальтон разделял семейную страсть к науке, приключениям и бакенбардам. Однако, как вскоре заметил Пирсон, кое в чем он сильно отличался от своего знаменитого родственника.

Разрабатывая теорию эволюции, Дарвин потратил немало времени на определение содержания новой научной области, и многие из предложенных им терминов и направлений исследования до сих пор не потеряли своей актуальности. Но если Дарвин был архитектором, то Гальтон – разведчиком. Как и Пуанкаре, он любил выдвинуть свежую идею, но вскоре увлекался совсем другой. «Он никогда не оглядывался на тех, кто шел за ним, – вспоминал Пирсон. – Он указывал новые пути биологам, антропологам, психологам, метеорологам и экономистам, предоставляя им самим решать, стоит по ним идти или нет».

Интересовался Гальтон и статистикой. В ней он видел ключ к пониманию биологических процессов наследования – этот предмет интересовал его на протяжении многих лет. Гальтон привлекал к своим исследованиям людей, порой далеких от науки. В 1875 году он вручил семерым своим друзьям семена душистого горошка с просьбой вырастить из них растения, собрать с них семена и вернуть ему. Одни получили тяжелые семена, другие – легкие. Гальтон хотел знать, как вес семян-родителей влияет на вес семян в потомстве.

Сравнивая полученные результаты, Гальтон заметил, что потомки «больших родителей» меньше их по размеру, а потомки «маленьких родителей» – больше. Гальтон назвал это явление «регрессией к среднему». Вскоре он заметил ту же закономерность у людей, рассматривая соотношение роста родителей и детей.

Конечно, внешность ребенка – результат воздействия многих факторов. Некоторые из них изучены, другие – нет. Гальтон понимал, что в точности проследить роль каждого фактора невозможно, но при помощи регрессионного анализа он надеялся выяснить, какие факторы имеют большее значение, чем другие. Например, он заметил, что, хотя родительские признаки играют очень важную роль, некоторые черты могут «перескакивать» через поколение, переходя к детям от бабушек и дедушек и даже прабабушек и прадедушек. Гальтон полагал, что каждый предок вносит в наследственные признаки ребенка свою долю, и очень обрадовался, когда коннозаводчик из Питтсбурга, штат Массачусетс, опубликовал таблицу, иллюстрирующую процесс, который Гальтон пытался описать. Коневод А. Дж. Местон представил ребенка в виде квадрата, разделенного на меньшие квадраты, чтобы схематично изобразить вклад каждого предка: чем больше квадрат, тем больше вклад. Родители занимают половину площади квадрата, бабушки и дедушки – четверть, прадеды – одну восьмую часть и так далее.

Эта таблица произвела на Гальтона столь сильное впечатление, что в январе 1898 года он предложил журналу Nature ее напечатать.

Ученый долго размышлял над тем, как различные факторы влияют на такие признаки, как, например, рост ребенка, и кропотливо собирал данные для своих исследований. К сожалению, ограниченные познания в математике не позволили ему в полной мере использовать накопленную информацию. На момент встречи с Пирсоном Гальтон не знал, как точно рассчитать степень изменения того или иного фактора, способную повлиять на конечный результат.

Схема наследования по Местону

Гальтон сформулировал свою теорию в самых общих чертах, но строгий вид ей с опорой на математические расчеты придал Пирсон. Вскоре они попытались применить свои идеи к решению вопросов наследования. Оба видели в регрессии к среднему потенциальную проблему: как общество может быть уверено, что признаки, свойственные «высшей» расе, не будут утеряны последующими поколениями? По мнению Пирсона, нация могла улучшать свои характеристики «за счет постоянного пополнения высококачественного материала».

С сегодняшней точки зрения, Пирсон противоречил сам себе. В отличие от многих современников, он выступал за признание социального и интеллектуального равенства женщин и мужчин, но в то же время использовал статистические методы для доказательства превосходства одних рас над другими. Он выступал против законов, ограничивающих детский труд, утверждая, что дети не должны служить обществу обузой. Сегодня подобные идеи звучат более чем сомнительно. Тем не менее работы Пирсона имели огромное влияние. Вскоре после смерти Гальтона в 1911 году Пирсон создал первый в мире факультет статистики в Университетском колледже Лондона. Опираясь на таблицу, которую Гальтон в свое время отправил в Nature, Пирсон разработал метод «множественной регрессии»: рассматривая несколько потенциально влиятельных факторов, он установил, каким образом каждый из них воздействует на заданный результат.

Теория регрессии легла и в основу работ исследователей из Университета Альберты. Но если Гальтон и Пирсон использовали ее для изучения наследственных признаков у детей, то Болтон и Чэпмен попытались найти ей применение в оценке разных факторов, влияющих на шансы лошади на ипподроме. Что важнее: ее вес или процент выигранных забегов? Существует ли зависимость между скоростью лошади и репутацией жокея?

Болтон впервые столкнулась с миром азартных игр еще в юном возрасте. «Я была совсем маленькой, – вспоминала она, – когда отец взял меня с собой на скачки. Очевидно, моя детская ручка безошибочно указала будущего победителя». Но, несмотря на неожиданный успех, больше на ипподром родители ее не водили. Лишь спустя 20 лет Болтон вернулась на скачки, но теперь стремилась угадать победителей при помощи более рационального метода.

Впервые мысль о методике прогнозирования исхода скачек пришла ей в голову в 1970-х, когда Болтон была студенткой Университета Куинс в Канаде. Болтон интересовало моделирование выбора – область экономики, которая исследует, как меняются прибыли и издержки в зависимости от принятия того или иного решения. Дипломную работу Болтон писала в соавторстве с Чэпменом, который тоже занимался этой проблемой. Чэпмен давно интересовался играми и собрал большой массив данных о результатах забегов. Студенты поставили перед собой задачу выяснить, как можно использовать такого рода информацию в прогнозировании. Проект положил начало не только научному сотрудничеству – в 1981 году Болтон и Чэпмен поженились.

Спустя два года после свадьбы они отправили статью о проведенных исследованиях в журнал Management Science. Изучение методов прогнозирования набирало тогда популярность, и редакция журнала отнеслась к статье очень внимательно. «Ее показали сразу нескольким рецензентам», – вспоминала Болтон. Статья прошла четыре уровня проверки, прежде чем летом 1986 года была опубликована.

Болтон и Чэпмен предположили, что шансы конкретной лошади на выигрыш зависят от ее квалификации, для определения которой они сопоставляли ряд факторов, например, таких как стартовая позиция. Чем меньше был номер, под которым выступала лошадь, тем ближе к внутренней части беговой дорожки она стартовала, что увеличивало ее шансы на победу, так как ей приходилось преодолевать меньшее расстояние. Основываясь на методике регрессионного анализа, исследователи предположили, что увеличение стартового номера приведет к снижению квалификации.

Другой фактор – вес лошади. Здесь связь с квалификацией менее очевидна: в некоторых соревнованиях действуют весовые ограничения, не позволяющие выступать «тяжелым» лошадям, хотя у быстрых лошадей вес часто бывает выше среднего. Завсегдатаи скачек могли не согласиться с этим утверждением, однако Болтон и Чэпмена их мнение не интересовало: они просто положились на регрессионный анализ и искали зависимость между весом и квалификацией.

Согласно модели, разработанной Болтон и Чэпменом, квалификация зависит от девяти возможных факторов, включая вес, среднюю скорость на последних забегах и стартовую позицию. Проще всего было бы показать, как те или иные факторы влияют на квалификацию лошади, при помощи таблицы, наподобие предложенной Гальтоном журналу Nature. Однако в реальной жизни все сложнее. Таблица Гальтона демонстрирует влияние родственников на характерные черты ребенка, однако не дает полной картины, так как у человека не все черты – наследственные. Свое воздействие на него оказывают факторы, связанные с окружающей средой, в том числе скрытые. Более того, у аккуратных квадратиков с надписями «мать», «отец» и другими на самом деле не такие уж четкие границы – если у отца ребенка есть какие-то черты, они могут быть также у его бабушки с дедушкой. Таким образом, мы не можем сказать, что каждый значимый фактор полностью независим от остальных. То же самое относится к лошадиным скачкам. Наряду с девятью факторами, влияющими на выступление лошади, Болтон и Чэпмен учитывали фактор неопределенности, иначе говоря, всевозможные сюрпризы, то есть неожиданные события, которые могут произойти во время забега.

Научившись измерять квалификацию лошади, исследователи конвертировали полученные данные в прогноз на победу каждой лошади. Они рассчитывали суммарную квалификацию лошадей в забеге и определяли вероятность победы конкретной лошади в зависимости от ее вклада в общий показатель.

Чтобы понять, какие факторы можно использовать для прогнозов, Болтон и Чэпмен применили свою модель к результатам двух сотен забегов. Обработка информации стала поистине актом героизма, потому что данные хранились на десятках компьютерных перфокарт. «Это была огромная коробка, – рассказывала Болтон, – и я годами таскала ее с собой». Перенос данных на компьютер тоже был непростой задачей: на ввод информации по одному забегу уходило около часа.

Из девяти факторов, протестированных Болтон и Чэпменом, наиболее важной для принятия решения о ставке оказалась средняя скорость. А вот вес животного, судя по всему, не играл никакой роли. Либо этот фактор был нерелевантным, либо перекрывался другим, более значимым фактором, так же как фактор воздействия дедушки на внешность внука перекрывается влиянием отцовских генов.

То, какие факторы оказались самыми важными, удивило даже самих исследователей. В ранней версии модели Билла Бентера отмечалось существенное влияние на размер ставки количества предыдущих забегов, в которых участвовала лошадь. Внятного объяснения, почему этот фактор столь значим, не было. Некоторые игроки ссылались на то, что каждый раз имел место «особый случай», но Бентер избегал спекуляций подобного рода. Он знал, что разные факторы могут накладываться друг на друга. Вместо того чтобы анализировать значение каждого из них, он сосредоточился на разработке модели, которая воспроизводила бы результат реального, задокументированного забега. Так же как игроки, выискивавшие рулетку с дефектом, он надеялся получить действенный инструмент прогнозирования без скрупулезного разбора факторов, лежащих в его основе.

Знать, как каждый отдельный фактор влияет на результат, важно не только в тотализаторе. Пока Гальтон и Пирсон изучали механизм наследования, пивоварня «Гиннесс» работала над увеличением срока годности своего стаута. Эту задачу поручили Уильяму Госсету – талантливому молодому статистику, зимой 1906 года прошедшему стажировку в лаборатории Пирсона.

Если игровые синдикаты не имели возможности повлиять на такие факторы, как, например, вес лошади, то «Гиннессу» ничто не мешало изменить состав пива. В 1908 году Госсет при помощи метода регрессии рассчитал количество хмеля, непосредственно влияющее на срок годности пива. Пиво без добавления хмеля могло храниться 12–17 дней, с добавлением оптимального количества хмеля – до нескольких недель.

Бетторы не слишком интересуются тем, какие факторы влияют на результат игры, – им гораздо важнее знать, насколько верны их предсказания. Казалось бы, проще всего проверить эффективность системы прогнозирования по итогам уже состоявшихся забегов. Но здесь возникают свои сложности.

Во время Второй мировой войны будущий исследователь теории хаоса Эдвард Лоренц работал в метеослужбе Воздушного корпуса армии США в Тихоокеанском регионе. Осенью 1944 года его команда выдала серию идеально точных прогнозов о погодных условиях для полетов между Сибирью и островом Гуам. Во всяком случае, по сообщениям летчиков, совершавших рейсы в указанных областях, прогнозы оправдались на все 100 %. Вскоре Лоренц выяснил истинную причину столь невероятной точности: поглощенные выполнением других задач, пилоты вообще не вели наблюдение за погодой и просто повторяли прогноз метеослужбы.

Та же проблема возникает, когда игровые синдикаты проверяют свои прогнозы при помощи данных, которые использовались для калибровки системы. Создать видимость идеальной модели легко. Достаточно выделить для каждого забега некий показатель, характеризующий победителя, а затем обобщить эти показатели в полном соответствии с данными выигравших лошадей. Вам кажется, что вы создали безупречную модель, но на самом деле вы лишь подогнали свой прогноз под заранее известные результаты.

Если игроки хотят узнать, сработают ли их стратегии в будущем, они должны проверять их на свежих данных. Поэтому синдикаты, собирая информацию о состоявшихся забегах, игнорируют часть результатов, строят систему прогнозов на оставшихся, а затем тестируют ее на прежде не использовавшихся данных. Это позволяет проверить, как модель ведет себя в реальных условиях.

Тестирование на свежих данных помогает убедиться, что модель удовлетворяет научному принципу «бритвы Оккама», суть которого состоит в следующем: если перед вами стоит выбор между несколькими объяснениями наблюдаемого события, лучше всего взять самое простое. Другими словами, если вы хотите построить модель реального процесса, вы должны отсечь от нее все, чему нет объяснения.

Проверка прогнозов на свежих данных позволяет бетторам не перегружать модель информацией, но этого мало: необходимо также определить степень ее точности. Это можно сделать при помощи статистического показателя под названием коэффициент детерминации. Коэффициент может иметь величину от 0 до 1 и применяется для измерения аналитического потенциала регрессионной модели. Показатель «0» говорит о том, что модель не работает вообще (игроки могли бы с тем же успехом выбирать победителя наугад); показатель «1» означает, что прогнозы точно совпадают с полученными результатами. Модель Болтон и Чэпмена имела показатель 0,09. Это было, конечно, лучше, чем выбор лошади наугад, однако множество факторов все же остались за рамками модели.

Ряд трудностей возник и с самими данными, которые использовали исследователи. Информация о 200 забегах поступала к ним с пяти американских ипподромов и содержала массу скрытых факторов: менялись условия скачек, у лошадей менялись соперники и жокеи. Будь у Болтон и Чэпмена больше данных, эту проблему можно было бы решить, но они располагали весьма ограниченной информацией – две сотни заездов, и все. Впрочем, в менее изменчивых условиях их система потенциально могла работать.

Если вы ищете экспериментальную площадку для изучения лошадиных скачек, Гонконг – это то, что вам нужно. Забеги здесь проводятся на одной-двух дорожках, так что комфортные лабораторные условия вам обеспечены. Объект вашего исследования также будет относительно стабилен: в США по всей стране соревнуются десятки тысяч лошадей, тогда как в Гонконге существует закрытый пул примерно из тысячи животных. В год проводится не более 600 соревнований, и одни и те же лошади соревнуются друг с другом снова и снова, а значит, вы сможете наблюдать похожие события по нескольку раз, к чему всегда стремился Пирсон. В Гонконге, в отличие от Монте-Карло с его лентяями-журналистами, достаточно доступной информации о лошадях и результатах их выступлений.

Начав анализировать гонконгские данные, Бентер понял, что для прогноза надо проанализировать от 500 до 1000 забегов. Если взять меньше, не удастся учесть влияние на итог разных факторов, и модель будет нерелевантной. С другой стороны, дальнейшее расширение выборки не скажется на улучшении прогноза.

В 1994 году Бентер опубликовал статью с изложением своей базовой модели ставок. Он включил в статью таблицу, в которой сопоставил свои прогнозы с исходом реальных скачек. Его результаты выглядели впечатляюще. Модель, за исключением нескольких мелких недочетов, казалась на редкость реалистичной. Тем не менее Бентер предупредил, что у нее есть один существенный недостаток: если кто-то попытается сделать ставку на основании его прогноза, результаты могут оказаться катастрофическими.

Предположим, на вас нежданно-негаданно свалилось богатое наследство, и вы решили потратить деньги на приобретение книжного магазина. С чего вам начать? Можно составить список магазинов, которые вы хотели бы купить, посетить каждый из них – посмотреть ассортимент, пообщаться с сотрудниками, провести аудит. А можно обойтись без всех этих сложностей и просто сесть у дверей магазина и подсчитать, сколько посетителей в него входит и сколько из них выходит с покупкой. Эти две противоположные стратегии отражают два основных способа инвестирования. Если вы досконально изучаете состояние компании, это значит, что вы проводите фундаментальный анализ; если вы наблюдаете, как компанию оценивают другие, значит, вы проводите технический анализ.

В прогнозах Болтон и Чэпмена был использован фундаментальный анализ. Этот метод основан на владении качественной информацией и максимально тщательной ее обработке. Мнения и взгляды знатоков скачек в анализе не учитываются. Здесь не имеет значения, как поступают другие игроки и на каких лошадей они ставят. Фундаментальный анализ игнорирует рынок азартных игр. С тем же успехом можно делать прогнозы в вакууме.

Предсказывать результат скачек из вакуума можно, но делать ставки – нет. Если синдикаты хотят заработать на ипподроме, они должны перехитрить других игроков. И тут фундаментального анализа мало. Бентер сравнил прогнозы, полученные при помощи фундаментального анализа, со ставками обычных игроков, и заметил кое-что, что его встревожило. Бентер искал оверлеи – лошадей, имевших, согласно его расчетам, больший шанс на выигрыш, чем тот, что подразумевают сделанные на них ставки. Именно на таких лошадей он ставил бы, если бы надеялся переиграть других бетторов. Но, ознакомившись с результатами забегов, Бентер обнаружил, что лошади в ситуации оверлея приходили к финишу первыми не так часто, как согласно его выкладкам должны были. Иначе говоря, их истинные шансы на выигрыш лежали где-то в промежутке между вероятностью, которую давала модель Бентера, и вероятностью, которая вытекала из сделанных ставок. В фундаментальном подходе определенно зиял пробел.

Даже если у группы бетторов есть своя система, не стоит игнорировать и мнение публики о шансах лошадей на выигрыш (его нетрудно увидеть на табло тотализатора), так как не все игроки делают ставки, основываясь лишь на информации из открытых источников. Кто-то может знать подробности стратегии, выбранной жокеем для забега, или обладать сведениями о режиме питания и тренировок лошади. Когда игрок пытается капитализировать эксклюзивную информацию, его действия влияют на ситуацию на табло.

Разумным решением было бы комбинировать два доступных источника экспертной информации – собственные расчеты и мнения других игроков, то есть коэффициенты ставок на тотализаторе. Именно такой подход выбрал Бентер. Изначально его система игнорирует ставки, сделанные другими игроками, – на первой стадии прогноз строится так, будто тотализатора вообще не существует. Но затем этот прогноз объединяется с мнениями других игроков. Шансы лошади на победу находятся между вероятностью, диктуемой моделью, и вероятностью, вытекающей из сделанных ставок. Весы могут крениться в ту или в другую сторону, в зависимости от того, какой прогноз окажется ближе к реальному результату. Стоит найти золотую середину – и удачный прогноз обернется денежным выигрышем.

Успех к Вудсу и Бентеру в Гонконге пришел не сразу. Первый год Бентер потратил на разработку статистической модели; Вудс в это время пытался заработать на эффекте предвзятости при оценке фаворитов и аутсайдеров. Игроки прибыли в Азию с капиталом в 150 тысяч долларов и за два года потеряли все. Потенциальных инвесторов их стратегия не заинтересовала. «Люди настолько не верили в систему, что не вложились бы в нее, даже пообещай мы им сто процентов дохода», – рассказывал Вудс.

В 1986 году дела пошли на поправку: модель Бентера, состоявшая из сотен тысяч строк программного кода, была готова к запуску. Вудс и Бентер собрали достаточно информации о результатах скачек, чтобы генерировать качественные прогнозы. За год, делая ставки согласно системе, они заработали 100 тысяч долларов.

Однако после первого успешного сезона у партнеров появились разногласия, и их сотрудничество прекратилось. В скором времени Вудс и Бентер сформировали конкурирующие синдикаты и принялись играть в Гонконге друг против друга. Позже Вудс признал, что у команды Бентера модель была лучше, но в последующие несколько лет обе группы сумели существенно увеличить прибыль.

В настоящее время в Гонконге действует несколько синдикатов, применяющих для вычисления результатов забега математические модели. Но просто угадать победителя сегодня недостаточно, так как это не приносит большой прибыли, и синдикаты предлагают более сложные ставки – например, на трех первых лошадей, которые придут к финишу в определенном порядке (так называемый «тройной экспресс» или трифекта). Кроме того, есть «три тройки» – ставка, предполагающая угадывание трех трифект подряд. Эти экзотические ставки могут принести огромный выигрыш, но и поле допустимой ошибки у игрока существенно снижается.

Один из недостатков оригинальной модели Болтон и Чэпмена заключается в том, что она рассматривает всех лошадей как в равной степени предсказуемых. Это предположение облегчает расчеты, но грешит против реальности. Для примера представим себе двух лошадей. Первая – образец надежности, она всегда приходит к финишу, показывая одно и то же время. Вторая лошадь непредсказуема, иногда она приходит гораздо раньше первой, иногда – сильно от нее отстает. В среднем обе лошади прибывают к финишу за одинаковое время. Если соревнуются только эти две лошади, шансы у них равны, и угадывать победителя – все равно что подбрасывать монету. Но что делать, если в соревнованиях принимает участие несколько лошадей с разным «уровнем надежности»? Если команда игроков хочет определить трех фаворитов, которые последовательно придут первыми к финишу, им необходимо учитывать все различия в предсказуемости между участниками забега. Долгие годы определить это не удавалось даже в лучших моделях прогнозирования лошадиных скачек. В последнее десятилетие, однако, синдикаты нашли способ справиться с проблемой. И произошло это не только благодаря развитию компьютерных технологий. Игрокам помогла одна старая теория, первоначально выдвинутая группой математиков, работавших над созданием водородной бомбы.

Январским вечером 1946 года Станислав Улам отправился спать с ужасной головной болью. На следующий день, проснувшись, он не мог говорить, и его срочно направили в больницу Лос-Анджелеса, и хирурги сделали ему операцию по вскрытию черепной коробки. Обнаружилось, что у Улама воспаление оболочек мозга, вызванное инфекционным заболеванием. Больному ввели пенициллин.

Улам родился в Польше, но в 1939 году, буквально за несколько недель до вторжения нацистов, был вынужден покинуть Европу и перебраться в США. Математик по образованию, в военное время он работал над проектом атомной бомбы в Лос-Аламосской национальной лаборатории, а затем преподавал математику в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. Нельзя сказать, что это был его сознательный выбор: после войны пронесся слух, что лабораторию в Лос-Аламосе закроют, и Улам разослал свои документы в несколько престижных университетов, но не получил ни одного приглашения.

К середине весны 1946 года Улам полностью оправился от болезни. Время, проведенное в госпитале, не прошло для него даром: по зрелом размышлении он решил вернуться в лабораторию в Лос-Аламосе, которую никто и не думал закрывать – напротив, правительство выделило ей деньги на создание водородной «супербомбы». Улам присоединился к проекту, когда перед разработчиками стоял целый ряд вопросов. В частности, исследователи бились над проблемой прогнозирования цепной реакции в процессе детонации. Для этого требовалось вычислить частоту столкновения нейтронов и выяснить количество выделяемой бомбой энергии. К разочарованию Улама, при помощи обычных математических формул процесс не поддавался расчету.

В отличие от своих коллег-математиков Улам не относился к числу любителей проводить долгие часы за письменным столом. Коллега Улама как-то застал его за решением квадратного уравнения: «Наморщив от напряжения лоб, он своим мелким почерком строчил на доске формулы. Получив наконец ответ, он обернулся и с облегчением сказал: „Думаю, на сегодня я свое отработал“».

Ученый предпочитал генерировать новые идеи, а их реализацию оставлял другим. Находчивость он проявлял не только при решении математических головоломок. Зимой 1943 года Улам, работавший тогда в Висконсинском университете, заметил, что несколько его коллег перестали появляться на работе. Вскоре он получил письмо с приглашением присоединиться к некоему проекту в Нью-Мехико, однако никаких подробностей не сообщалось. Заинтригованный, Улам отправился в университетскую библиотеку – поискать информацию о Нью-Мехико. Он нашел всего одну книгу об этом штате. Улам проверил, кто брал издание до него, – и понял, куда пропали все его друзья. Зная об их научных интересах, он догадался, над чем они работают в пустыне.

Расчеты реакции ядерного синтеза в водородной бомбе в очередной раз зашли в тупик, когда Улам вспомнил о задачке, над которой размышлял в больнице. Восстанавливаясь после операции, ученый коротал время за пасьянсом «солитер» и однажды решил попробовать предугадать вероятность выпадения определенных комбинаций карт. Вместо того чтобы моделировать невероятное количество возможных комбинаций – Улам терпеть не мог подобной тягомотины, – он решил просто снова и снова раскладывать карты и смотреть, что получается. Если повторить эксперимент достаточное количество раз, полагал он, то можно получить ответ и без предварительных расчетов.

Годится ли этот прием для работы с нейтронами? Улам поделился своей идеей с ближайшим соратником – математиком Джоном фон Нейманом. Знакомство их продолжалось уже более десяти лет. Именно Нейман в 1930-х предложил Уламу уехать в США, а в 1943 году организовал приглашение Улама в Лос-Аламос. Вместе они выглядели весьма колоритно – солидный фон Нейман в безупречно строгом костюме и темпераментный Улам – типичный «рассеянный профессор» со сверкающим взглядом зеленых глаз.

Фон Нейман был человеком проницательным, а его привычка находить во всем логическую закономерность порой доходила до откровенной бестактности. Однажды во время поездки в поезде он проголодался и попросил кондуктора прислать к нему продавца сэндвичей. Кондуктор оказался не слишком вежливым и проворчал: «Пришлю, если увижу». На что фон Нейман ответил: «Разве мы движемся не в евклидовом пространстве?»

Когда Улам поделился с ним своими идеями по поводу пасьянса, фон Нейман сразу понял, что у них есть потенциал. Заручившись поддержкой еще одного коллеги, физика по имени Николас Метрополис, математики разработали метод прогнозирования цепной реакции при помощи многократного моделирования столкновения нейтронов. Это стало возможным благодаря недавнему появлению в Лос-Аламосе компьютера с программным управлением. Согласно требованиям организации, в которой работали ученые, для обозначения изучаемого метода следовало придумать кодовое слово. Метрополис предложил назвать его «методом Монте-Карло», в честь дяди Улама – завсегдатая казино и заядлого игрока.

Метод заключался в многократной имитации случайных событий. Ученым был необходим надежный способ получения множества случайных чисел. Улам в шутку предложил нанять людей, которые будут днями напролет бросать игральные кости. Впрочем, его шутливое предложение заставляло задуматься о серьезной проблеме: генерирование случайных чисел – задача сложная, а для проведения испытания ученым требовалось очень много таких чисел. Даже если бы журналисты из Монте-Карло относились к своим обязанностям более ответственно, данных Карла Пирсона для лос-аламосских исследований все равно не хватило бы.

Находчивый фон Нейман предложил создавать «псевдослучайные» числа, используя простую арифметику. Впрочем, он понимал, что при всем удобстве этот метод обладает значительными недостатками, а самое главное – не позволяет генерировать по-настоящему случайные числа. «Любой, кто рассматривает арифметические методы для создания случайных чисел, повинен в грехе», – шутил он позже.

С развитием компьютерных технологий качественная выборка случайных чисел стала доступнее, и метод Монте-Карло превратился в ценный инструмент для ученых. Эдвард Торп даже использовал его для разработки стратегий, описанных в книге «Обыграй дилера». Однако с лошадиными скачками все еще сложнее.

В блек-джеке не так уж много возможных комбинаций карт – человек за ними не уследит, но компьютер вполне способен справиться с этой задачей. А вот на исход скачек оказывают влияние более сотни факторов. При изменении любого из них меняется и прогноз, причем число вариантов изменений с трудом поддается подсчету. Просто перебирая отдельные факторы, рабочую модель оптимальной стратегии не построишь. Каждое новое предположение может с одинаковой долей вероятности оказаться наилучшим, тогда как в идеале оно должно быть лучше предыдущего. Следовало найти метод, обладающий некой формой памяти.

Пуанкаре и Борель были не единственными учеными, которые в начале ХХ века интересовались расположением карт в колоде. Этот вопрос занимал и Андрея Маркова – русского математика, известного своим ярким талантом и кипучим темпераментом, за что в молодости он даже получил прозвище Андрей Неистовый.

В 1907 году Марков опубликовал работу о случайных событиях, в которых задействован фактор запоминания. Одним из примеров было тасование карт. Как десятилетия спустя заметил Торп, порядок карт в колоде после тасования зависит от их предыдущего расположения, причем память эта кратковременна. Чтобы спрогнозировать расклад после очередного тасования, вам необходимо знать лишь текущий порядок карт, а информация об их расположении несколько шаффлов назад уже не имеет значения. Благодаря работам Маркова эта одноступенчатая память получила название «марковского свойства»; когда случайные события повторяются несколько раз подряд, говорят о «цепи Маркова». Ее можно встретить в самых разных азартных играх – от карточных до «змеек» и «лесенок». Также это явление может помочь при поиске скрытой информации.

Помнит ли читатель, что необходимо сделать по меньшей мере шесть «ласточкиных хвостов», чтобы как следует перемешать карты в колоде? Мы знаем об этом не в последнюю очередь благодаря математику и профессору Стэнфордского университета Перси Диаконису. Спустя несколько лет после публикации его статьи, посвященной тасованию карт, в Стэнфорд обратился психолог из местной тюрьмы с просьбой решить математическую головоломку. С собой он принес закодированные письма заключенных, каждое из которых состояло из кружочков, черточек и точек. Диаконис поручил разгадку кода одному из своих студентов – Марку Кораму. Тот предположил, что заключенные используют подстановочный шифр, и каждый символ – это отдельная буква. Трудность заключалась в том, чтобы понять, какая буква скрыта за каким символом. Задачу можно было попробовать решить методом проб и ошибок. При помощи компьютера Корам мог пробовать разные комбинации букв и проверять полученный текст до тех пор, пока в нем не появится смысл. В этом и заключается метод Монте-Карло. Рано или поздно Корам расшифровал бы письма, но потратил бы на это невероятно много времени.

Он решил не угадывать наобум, а использовать марковское свойство, чтобы предположения раз за разом становились все более точными. Для начала требовалось оценить качество каждого предположения. Корам загрузил в компьютер роман «Война и мир» и проанализировал, как часто в тексте встречаются различные пары букв. Это помогло ему понять, с какой вероятностью эти сочетания букв должны появляться в зашифрованных письмах.

Корам раз за разом случайным образом включал в шифр пару букв и проверял, улучшилась ли его догадка. Если полученное буквосочетание больше, чем предыдущее, походило на фрагмент осмысленного текста, Корам двигался дальше, если нет – возвращался к предыдущему предположению. Иногда его ставили в тупик невероятные сочетания. Стоявшая перед Корамом задача напоминала сборку кубика Рубика, где самый быстрый путь к решению иногда включает шаг, который на первый взгляд ведет в неправильном направлении. Как и в случае с кубиком Рубика, этот шифр невозможно было разгадать, предпринимая шаги лишь «в сторону улучшения».

Идея комбинирования метода Монте-Карло с марковскими свойствами впервые зародилась в лабораториях Лос-Аламоса. Когда в 1943 году Ник Метрополис присоединился к команде, он работал над проблемой, которая занимала еще Пуанкаре и Бореля: Метрополис пытался понять механизм взаимодействия между отдельными молекулами. Для этого необходимо было решать уравнения, описывающие столкновение частиц, – почти невыполнимая задача, учитывая уровень вычислительной техники тех времен.

Метрополис и его коллеги мучились над этой проблемой годами, прежде чем осознали: соединив метод перебора Монте-Карло с цепью Маркова, они смогут сделать заключение о свойствах вещества, исходя из взаимодействия его частиц. Путем последовательных и продуманных предположений можно будет постепенно получить представление о величинах, которые невозможно наблюдать напрямую. Прием, получивший название «марковской цепи Монте-Карло», по сути, основывался на том же подходе, который использовал Корам для расшифровки тюремных сообщений.

Для взлома тюремного кода Кораму потребовалось проверить несколько тысяч вариантов буквосочетаний, что заняло намного меньше времени, чем расшифровка сообщения путем обычного перебора. Одна из тюремных записок повествовала о драке: «Тот парень орал как ненормальный а я говорю por favor[1] чувак завали дупло я тут в шахматы играю».

Чтобы расшифровать тюремные письма, Кораму необходимо было рассмотреть набор ненаблюдаемых величин (букв, каждая из которых соответствовала определенному символу) и проанализировать их в составе буквосочетаний – той единицы, которую он мог выделить. В лошадиных скачках игроки в тотализатор сталкиваются с похожей проблемой. Они не знают ни того, насколько непредсказуем каждый участник забега, ни того, как каждый возможный фактор повлияет на прогноз. Но для отдельно взятого уровня неопределенности и ограниченной комбинации факторов можно вычислить степень совпадения прогнозируемого результата с реальными итогами забега. Этот метод отражает классический подход Улама: вместо того чтобы решать набор сверхсложных уравнений, игроки поручают эту работу компьютеру.

Сегодня марковская цепь Монте-Карло позволяет синдикатам составлять более качественные прогнозы и даже получать значительные выигрыши по экзотическим ставкам вроде «трех троек». Но успешным игрокам недостаточно просто найти брешь в системе тотализатора. Необходимо знать, как правильно ею воспользоваться.

Если вы играете в «орла или решку» и ставите один доллар на решку, то в случае выигрыша получаете в качестве вознаграждения заслуженный доллар. Тот, кто предложит вам снова поставить уже два доллара, окажет вам услугу: теперь с вероятностью 50 % вы можете выиграть два доллара и с такой же вероятностью – проиграть один доллар, то есть ожидаемая прибыль составит 50 центов.

Какой суммой вы отважились бы рискнуть, если бы вам позволили увеличить ставку? Всеми своими деньгами? Половиной? Если поставите слишком много, можете потерять все свои сбережения при шансе на успех 50 на 50; поставите слишком мало – и упустите шанс разбогатеть.

Закончив работу над системой для блек-джека, Торп заинтересовался проблемой управления игровыми финансовыми ресурсами. Какую сумму лучше всего ставить, если понимаешь, что у тебя есть перед казино некоторое преимущество? Ответ ученый нашел в стратегии под названием «критерий Келли». Названа она в честь Джона Келли, рискового техасского физика, который в 1950-х работал с Клодом Шенноном. Келли утверждал, что при продолжительной игре процентный размер ставки (РС) должен быть равен прогнозируемому игроком коэффициенту (ПК), поделенному на реальный коэффициент (РК):

РС % = (РК × ПК – 1) / (РК – 1).

В приведенном выше примере с «орлом и решкой» критерий Келли составит ожидаемый выигрыш (полдоллара), поделенный на потенциальный выигрыш (два доллара). В этом случае величина равна 0,25, что означает, что вы должны поставить четверть от имеющейся у вас суммы. В теории ставка с этой суммой гарантирует хорошую прибыль без риска разориться. Подобные расчеты могут применяться и для игры на ипподроме. Участники тотализатора могут узнать вероятность победы определенной лошади согласно применяемой ими модели, видя на табло, как оценивает ее шансы публика. И если, по мнению публики, шансы на победу у лошади ниже, чем предсказывает модель, появляется возможность выиграть хорошие деньги.

Несмотря на то что критерий Келли отлично зарекомендовал себя в блек-джеке, у него есть определенные недостатки, особенно заметные при использовании формулы на скачках. Во-первых, критерий Келли предполагает, что вы точно просчитали вероятность события. Вычислить вероятность выпадения орла или решки нетрудно, но на ипподроме все не так однозначно: модель лишь приблизительно оценивает шанс лошади на победу. Если игроки переоценивают возможности лошади, то, следуя критерию Келли, они могут сделать слишком большую ставку, увеличив тем самым риск проигрыша. Соответственно, если переоценить шансы в два раза – например, предположить, что у лошади 50 % шансов на победу, в то время как в реальности они составляют 25 %, такая ошибка способна привести к банкротству. По этой причине ставки синдикатов обычно вполовину или даже на две трети меньше, чем предполагает критерий Келли. Это уменьшает риск потери больших (если не всех) денег.

Меньшие ставки также помогают командам преодолеть одну хитрость гонконгского тотализатора. Если вы полагаете, что ставка на определенную лошадь принесет вам большой выигрыш, то, согласно критерию Келли, вы должны сделать крупную ставку. Если вы абсолютно уверены в результате, то должны поставить всю имеющуюся у вас сумму. Но при игре в тотализатор это не всегда хорошая идея. Шансы лошади зависят от поставленной на нее суммы, соответственно, чем больше игроков ставит на одну и ту же лошадь, тем меньше денег причитается каждому из них в случае ее победы.

Даже одна большая ставка может кардинально изменить ситуацию. Например, вы можете сравнить свой прогноз, сделанный при помощи модели, с данными на табло тотализатора и заключить, что вероятный выигрыш составляет 20 %. Если вы сделаете ставку в один доллар, то общей картины не измените и получите свои 20 %. Если у вас водятся лишние деньги, вы можете сделать более крупную ставку – в соответствии с критерием Келли это будет разумный шаг. Однако при ставке 100 долларов выигрыш немного снизится и составит уже 19 %. Впрочем, вы все же получите положенные вам 19 долларов.

Вы можете решиться поставить даже тысячу. Это уже существенно повлияет на общую ситуацию. Если на выбранную вами лошадь поставлено несколько тысяч долларов, ожидаемая прибыль может упасть до 10 %, что означает, что вы получите лишь 100 долларов. В определенный момент в тотализаторе возникает ситуация, при которой чем больше ставок сделано на выбранный номер, тем меньше ожидаемая прибыль. И если при ставке в две тысячи долларов вы ожидаете выигрыш в 4 %, вам лучше снизить сумму ставки.

Влияние количества и суммы ставок на сумму выигрыша – не единственная проблема, с которой сталкиваются игроки в тотализатор. Все приведенные выше расчеты предполагают, что вы делаете ставку одним из последних и вам известно, как оценивают шансы участников другие игроки. Но в реальности все сложнее: между появлением данных на табло тотализатора и операциями по принимаемым в данный момент ставкам существует временная пауза. Она составляет около 30 секунд, а значит, есть вероятность, что сделанная после вас ставка может изменить шансы на выигрыш.

На ипподроме «Хеппи-Вэлли» разыгрываемая сумма на момент, когда команда игроков делает ставки, может составлять 300 тысяч долларов и к началу забега вырасти еще на сто тысяч. Синдикаты вынуждены приспосабливаться к этим «вбросам», иначе стратегия, изначально сулившая крупный выигрыш, может обернуться пшиком. К тому же нельзя рассчитывать на то, что последние ставки будут делаться беспорядочно. За минувшее десятилетие научный беттинг набрал популярность, и сегодня в Гонконге существует несколько игровых синдикатов, занимающихся прогнозированием результатов скачек. Они-то и делают ставки в последние минуты. Как выразился Билл Бентер: «Поздние деньги – это, как правило, умные деньги». Однако игроки должны помнить о возможном неблагоприятном сценарии развития событий: другие игроки тоже будут ставить на вероятного победителя, а значит, потенциальный выигрыш будет разделен между бо́льшим числом людей.

Пока игровые синдикаты Гонконга не научились применять к тотализатору научный подход, успешных стратегий для выигрыша в скачках было не так уж много. В наши дни методики прогнозирования стали настолько эффективными, а выигрыши настолько частыми, что удачным предсказаниям результатов забега уже никто не удивляется. Своим стремительным успехом Бентер во многом был обязан уникальной услуге, доступной игрокам Гонконга. На «Хеппи-Вэлли» не обязательно делать ставки персонально, достаточно позвонить по телефону, – именно по этой причине Бентер и Вудс и выбрали Гонконг. Система приема ставок по телефону позволяла избежать дополнительных осложнений и сосредоточиться на совершенствовании прогнозов, сделанных с помощью компьютерных программ, не беспокоясь о том, чтобы вовремя успеть сделать ставки. Изобилие данных и высокая активность игроков превратили Гонконг в идеальное место для воплощения выбранной партнерами стратегии.

Но постепенно все достоинства Гонконга осознали и другие команды игроков, и зарабатывать на тамошних скачках стало все труднее. На фоне стремительно растущей в Гонконге конкуренции идеи Болтон и Чэпмена распространились на другие страны, включая США. В последние десять лет на американских ипподромах доминируют игроки, делающие научно обоснованные ставки. На ставки, сделанные при помощи компьютерных моделей, ежегодно приходится более двух миллиардов долларов, или около 20 % всей разыгрываемой суммы. Это впечатляет еще больше, если принять во внимание, что на некоторых крупных ипподромах США ставки от «компьютерных» команд не принимаются.

Команды игроков делают ставки и в других странах, например на рысистых бегах в Швеции, где лошадь запрягают в легкую двухколесную коляску – чем-то напоминает римские колесницы, только у «возничих» нет ни мечей, ни плащей. Научный подход набирает популярность на ипподромах Австралии и Южной Африки. Идея, родившаяся в рамках научного труда, легла в основу мировой индустрии.

Следует заметить, что создание игрового синдиката, работающего по научно обоснованным методам, – достаточно дорогое предприятие. Техническое обеспечение, привлечение специалистов, способных работать со сложными компьютерными программами, совершенствование методов прогнозирования, наконец, сами ставки – все это обходится той или иной команде не меньше чем в миллион долларов. Игровые стратегии – недешевое удовольствие, поэтому в США команды часто ищут ипподромы с наиболее благоприятными условиями для бетторов. Некоторые ипподромы, отмечая резкий рост выручки, сопровождающий высокие ставки игровых синдикатов, стали поощрять «компьютерный» подход. Они даже заключают соглашение с некоторыми синдикатами, предлагая при условии размещения высоких ставок скидки.

Болтон и Чэпмену нравилось ломать голову над стратегиями прогнозирования результатов скачек, но игорный бизнес как таковой их не слишком интересовал. Для них не было секретом, каких финансовых и организационных затрат требует воплощение их стратегии в жизнь, и они довольствовались академическими результатами. «Каждый раз, когда мы узнавали, сколько на этом зарабатывают другие, мы в шутку говорили друг другу, что пора и нам этим заняться, – признавалась Болтон. – Но на самом деле такая жизнь не для нас».

Успех научно обоснованных ставок на скачках тем более примечателен, что исторически бетторы располагали весьма ограниченными возможностями для прогнозирования, и не только на ипподромах. Будь то спорт или политика – собрать необходимую информацию для создания успешной модели всегда было трудно. Даже если игрокам удавалось сделать хороший прогноз, применить свою стратегию на практике часто не представлялось возможным. Но в начале XXI века все изменилось.

4

Азартные профессора

Когда в 2006 году в Британию пришла новая система игры в блек-джек, молва о ней распространилась молниеносно. Ведь для выигрыша не требовалось ни маскироваться, ни считать карты, ни даже заходить в казино. Маржа, правда, была такая, что выигравший мог рассчитывать скорее на пинту пенного, чем на пентхаус. Однако система работала. Ради халявного пива достаточно было располагать компьютером, изрядным количеством свободного времени и готовностью заняться нудной работенкой. Студентам такой подход пришелся по душе.

Стратегия возникла как следствие нового закона об азартных играх, принятого правительством за несколько месяцев до того. Согласно этому закону, компании, зарегистрированные в Великобритании, получили право наряду с обычными игорными домами открывать онлайн-казино. Завлекая новых клиентов, компании стали предлагать при регистрации щедрые бонусы типа: «Сделай ставку на 100 фунтов и получи еще 50». На первый взгляд в блек-джеке пользы от такого бонуса мало. В онлайн-казино гораздо легче проконтролировать перетасовку карт, что делает их подсчет невозможным. Если вы применяете стратегию «четырех всадников», то есть при принятии решения учитываете карту крупье, то, скорее всего, потеряете деньги. Однако бонусы склоняли ситуацию в пользу игроков. Люди быстро поняли, что бонусы по сути окупают любые затраты. Отыгрывая идеальную стратегию, игрок может потерять какую-то часть из суммы в 100 фунтов – но небольшую, – зато бонус он получает гарантированно, если ставка будет не меньше требуемой суммы. Бонус, как правило, тоже надо пустить на ставку, иначе он пропадет, но, к счастью, игрок может просто брать бонус снова и снова, таким образом сокращая свои затраты.

В 2006 году игроки прыгали с сайта на сайт, разыгрывая сотни рук и коллекционируя бонусы. Вскоре, однако, компании пресекли «злоупотребления» и исключили блек-джек из бонусной программы. И хотя в том, что игроки создавали учетную запись всего для одной игры с целью получения бонуса, не было ничего противозаконного, некоторые из них зашли слишком далеко. Первый обвинительный приговор за злоупотребление бонусами был вынесен весной 2012 года; житель Лондона Андрей Осипау получил три года тюрьмы за использование фальшивых паспортов и удостоверений личности для открытия множества счетов. Те, кто в 2006 году действовал в рамках закона, смогли заработать гораздо меньше, чем Осипау, чья сумма выигрышей составила 80 тысяч фунтов.

Сам факт использования бонусов демонстрирует три существенных преимущества, полученные игроками в последние несколько лет.

Во-первых, быстрый рост онлайн-казино позволил значительно увеличить количество игр и игровых возможностей. В обычных казино презентация новой игры – всегда приятный сюрприз. По мнению профессионального игрока Ричарда Манчкина, вводя новую игру, казино редко осознают, сколько преимуществ они тем самым предоставляют игрокам. Открывшаяся в 2006 году лазейка в блек-джеке показала, что это правило распространяется и на онлайн-казино. А когда в дело вступает интернет, информация о новых успешных стратегиях распространяется куда быстрее, чем в реальном мире. Второе преимущество – это легкость, с какой игроки могут внедрить потенциально прибыльную стратегию. Вместо того чтобы бегать от службы безопасности казино или ходить к букмекерам, можно просто делать ставки онлайн – через веб-сайт или мессенджер. Наконец, интернет позволяет легко и просто узнать «рецепт» успешных стратегий. Раньше именно ограниченный доступ к информации диктовал игрокам, где и как они могут делать ставки. Но сегодня эти сдерживающие рамки практически исчезли, и перед любителями азарта открываются новые горизонты.

Каждую осень в кампусах лучших математических факультетов мира высаживается десант рекрутеров. Большинство – обычные гости университетов: нефтяники хотят заполучить специалистов по гидрогазодинамике, банкиры – по теории вероятности. Но в последние годы в стенах британских вузов стали появляться представители компаний иного профиля. Вместо того чтобы обсуждать со студентами бизнес или финансы, они говорят о спорте, в частности о футболе. Их презентации, насыщенные формулами и таблицами, напоминают аналитические материалы для предматчевых конференций, а сами мероприятия больше похожи на лекции или научные конференции.

Математикам хорошо знакомы методы и приемы, к которым прибегают такие компании. Они основаны на знаниях, используемых, например, при изучении движения ледников или распространения эпидемий, но упомянутые компании находят им другое применение, с их помощью борясь против букмекеров. И в этой борьбе они побеждают.

История прогнозирования результатов футбольных матчей началась с обычной экзаменационной задачки. В 1990-х Стюарт Коулз преподавал в Ланкастерском университете, расположенном неподалеку от национального парка «Лейк-дистрикт». Коулз специализировался на теории экстремальных значений, которая оценивает вероятность возникновения чрезвычайно редких событий. Впервые сформулированная Рональдом Фишером в 1930-х годах, она используется для прогнозирования наихудших сценариев – наводнений, землетрясений, лесных пожаров и прочих бед, приносящих убытки страховым компаниям.

Исследование Коулза охватывало самые разные явления: от штормового прилива до сильного загрязнения воздуха. Футболом он занялся по подсказке своего коллеги Марка Диксона. Диксон заинтересовался этой темой, готовя вопросы к экзамену по статистике для студентов последнего курса университета. Одно из заданий заключалось в том, чтобы составить прогноз результата гипотетического футбольного матча, но Диксон отметил одну особенность: метод был слишком прост, чтобы использовать его в реальной жизни. Однако сама идея показалась ему интересной. Развив ее и протестировав на реальных футбольных матчах, можно было предложить эффективную беттинговую стратегию.

На протяжении нескольких лет Коулз и Диксон работали над новым методом и готовили научную публикацию. Статья появилась в 1997 году в Journal of Applied Statistics. По окончании исследования Коулз занялся другими проектами. Тогда он еще не сознавал до конца, какое значение приобретет его «футбольная» работа. «На тот момент проект казался мне скорее проходным, – говорил Коулз в одном из интервью. – Но, как выяснилось впоследствии, он оказал огромное влияние на мою жизнь».

В Гонконге игроки в тотализатор использовали научный подход для оценки показателей каждой лошади, чтобы, сравнив их, составить прогноз по результатам забега. С футболом этот номер провернуть сложнее. Теоретически можно взвесить достоинства каждой команды и вычислить, какая из них успешнее выступит в данном сезоне. Но предсказать победу той или иной команды в каждом конкретном матче неизмеримо труднее. Команда, хорошо выступающая против одного соперника, порой выглядит бледно в поединке с другим. Мяч может попасть в ворота, а может – в штангу. Удачное выступление поднимает боевой дух команды, и даже слабые игроки играют выше своих возможностей. Этот клубок случайных факторов далеко не лучшим образом влияет на статистические расчеты. В 1970-х несколько ученых даже пришли к заключению, что отдельно взятый футбольный матч настолько непредсказуем, что предсказать его точный исход практически невозможно.

Решив заняться исследованием футбольных матчей, Коулз и Диксон ступили на малоизученную территорию. Однако было одно обстоятельство, говорившее в их пользу: в Великобритании коэффициенты ставок объявляли за несколько дней до начала матча. В отличие от Гонконга, где ставки лихорадочно размещались в последние минуты перед забегом, участник футбольного тотализатора располагал достаточным временем для составления прогноза и его сравнения с предсказаниями букмекеров. Что еще лучше, существовал широкий выбор доступных ставок. На давно сформировавшемся беттинговом рынке Великобритании можно биться об заклад о чем угодно: от количества голов в первом тайме до количества угловых.

Диксон и Коулз решили начать с главного вопроса: какая команда победит? Но прежде чем пытаться спрогнозировать конечный результат, они попробовали предсказать, сколько голов будет забито в матче. Допустим, предположили ученые, каждая команда забивает очередной гол через определенный промежуток времени. Вероятность гола в этом случае не зависит от того, что происходило на футбольном поле непосредственно перед голом. В науке подобную череду событий называют процессом Пуассона. Названный в честь физика Симеона Пуассона, он проявляется во многих аспектах повседневной жизни. Исследователи используют процесс Пуассона для моделирования распределения звонков на многоканальном телефоне, распада радиоактивных веществ и даже активности нейронов. Когда мы говорим, что события включены в процесс Пуассона, это значит, что они происходят с определенным интервалом, каждый из которых независим от остальных. Если в первом тайме не было забито ни одного гола, это не повышает вероятность того, что гол будет забит во втором.

Диксон и Коулз смоделировали футбольный матч как процесс Пуассона, предположив, таким образом, что голы забиваются с определенным интервалом на протяжении всей игры. Но как от этого предположения перейти к прогнозу финального результата? Количество забитых в матче мячей, вероятно, зависит от того, какие команды играют. Сколько же голов можно ожидать от каждой команды?

Еще в начале своей статьи от 1997 года Коулз и Диксон определили набор действий, которые необходимо совершить для построения модели игры в рамках футбольной лиги. Прежде всего, необходимо измерить квалификацию каждой команды – например, придумав некую систему рейтинга. Можно присваивать команде определенное количество очков после каждого матча, а по истечении определенного срока суммировать их, скажем, три очка за победу, одно – за ничью и ни одного – в случае поражения. Представив квалификацию команды в виде числа, мы увидим, какая команда играет хорошо. Впрочем, на основе этого рейтинга далеко не всегда можно сделать успешный прогноз. В 2009 году появилось исследование Кристофера Лейтнера и его коллег из Венского университета экономики и бизнеса, ставшее наглядной иллюстрацией к проблеме: ученые проанализировали прогнозы на футбольный Еврокубок 2008 года с опорой на рейтинги ФИФА и пришли к выводу, что оценка букмекеров была гораздо более точной. Для того чтобы заработать деньги на футбольном тотализаторе, одним критерием в оценке команды не обойдешься.

Диксон и Коулз предложили разбить квалификацию команды на две составляющие: атака и защита. Коэффициент атаки показывает способность команды забивать голы, а слабость в защите свидетельствует о пробелах в умении их отражать.

Присвоив команде хозяев коэффициент силы атаки, а команде гостей – коэффициент слабости защиты, Диксон и Коулз пришли к выводу, что ожидаемое количество голов команды-хозяйки можно предсказать на основе учета трех факторов:

Фактор игры на домашнем поле означает важное преимущество – «дома» результаты, как правило, лучше. Точно так же ожидаемое количество голов, забитых гостями, равно коэффициенту силы атаки команды-гостя, помноженному на коэффициент слабости защиты команды-хозяйки (команда-гость не имеет дополнительных преимуществ).

Для оценки мастерства команды в атаке и защите Диксон и Коулз на протяжении нескольких лет собирали данные о проведенных в Англии футбольных матчах четырех высших дивизионов, куда входили 92 команды. Так как модель включала коэффициент атаки и защиты для каждой команды плюс дополнительный фактор преимущества игры на домашнем поле, общее количество оцениваемых факторов составило 185. Если каждая команда играла с другой командой одинаковое количество матчей, расчеты были достаточно простыми. Однако переходы команд в другую лигу (как с повышением, так и с понижением, не говоря уже о розыгрышах кубков) означали, что какие-то команды будут встречаться друг с другом чаще остальных. Так же как и в случае скачек на «Хеппи-Вэлли», количество неизвестной информации было слишком велико, чтобы расчет оказался верен. Для оценки каждого из 185 факторов необходимо было обратиться за помощью к вычислительным методам, подобным тем, что были разработаны учеными в Лос-Аламосе.

Диксон и Коулз использовали свою модель для составления прогнозов матчей, сыгранных в 1995–1996 годах, и обнаружили, что их расчеты во многом совпадали с реальными результатами. Но будет ли модель столь же надежна, если делать ставки? Они протестировали ее на всех матчах, руководствуясь простым правилом: если модель обещает позитивный результат с вероятностью на 10 % выше, чем у букмекера, – надо ставить. Модель и беттинговая стратегия ученых не отличались большой сложностью, но достоверность их прогнозов оказалась выше, чем у букмекеров.

Накануне опубликования статьи Диксон и Коулз прекратили научное сотрудничество. Диксон основал консалтинговую компанию Atass Sport, которая специализировалась на прогнозах результатов спортивных соревнований. Коулз примкнул к Smartodds – лондонской компании, которая также работала на рынке спортивного моделирования. В настоящее время компаний, занимающихся прогнозированием исхода футбольных матчей, существует несколько, и большинство из них до сих пор используют модели на основе работ Диксона и Коулза. «Эти исследования все еще остаются для нас отправной точкой», – говорил Давид Хести, сооснователь Onside Analysis – компании, специализирующейся на футбольной аналитике.

Как и у любой другой модели, у детища Диксона и Коулза были и свои слабые стороны, или, по выражению Коулза, «ряд шероховатостей». Одна из проблем заключалась в том, что модель считала коэффициенты атаки и защиты команды неизменными на протяжении всего матча. Но в реальном матче футболисты могут устать или, наоборот, испытать подъем сил. Другой изъян модели состоял в том, что в реальном футболе ничья случается чаще, чем предполагает процесс Пуассона. Например, более слабая команда изо всех сил старается удержать равный счет, а более сильная, наоборот, расслабляется. Андреас Хойер и Оливер Рубнер из Мюнстерского университета обнаружили еще один фактор. По мнению ученых, игры часто заканчиваются ничьей потому, что при равном счете к концу матча игроки склонны меньше рисковать и, следовательно, меньше забивают. Проанализировав матчи чемпионата Германии с 1968 по 2011 год, исследователи обнаружили, что вероятность гола уменьшается, если команды сравнялась в счете. Особенно это заметно при счете 0:0, когда игроки предпочитают довольствоваться «уютной ничьей».

При определенном наборе факторов в игре создаются условия, когда ничья выгодна обеим сторонам. Хойер и Рубнер подсчитали, что в матчах Бундеслиги на протяжении первых 80 минут распределение голов происходило согласно процессу Пуассона: в это время команды загоняли мяч в сетку с достаточно постоянной частотой. Но ближе к концу игры действия футболистов становились более хаотичными, особенно если на последних минутах лидировала с преимуществом в один-два гола команда гостей.

Приняв во внимание все эти нюансы, компании, занятые спортивными прогнозами, смогли, основываясь на работах Диксона, Коулза и других ученых, превратить футбольный беттинг в прибыльный бизнес. В последние годы эти фирмы значительно расширили сферу своей деятельности. Но, хотя индустрия переживает расцвет и в нее приходят все новые участники, в Великобритании научно обоснованный беттинг – все еще достаточно новое явление; даже самые крупные его представители начали дело не раньше 2000 года. Зато в США индустрия спортивных прогнозов имеет гораздо более богатую – подчас в буквальном смысле слова – историю.

В старших классах школы Майкл Кент, коротая время на скучных уроках, часто читал спортивную рубрику газеты.

Майкл жил в Чикаго, но внимательно следил за выступлениями университетских команд по легкой атлетике во всей стране. Скользя взглядом по столбцам результатов, он задумывался о пределах спортивных успехов. «Я читал, что та или иная команда победила со счетом 28:12, – вспоминал Кент, – и задавался вопросом: а, собственно, насколько это круто?»

После школы Кент отучился на факультете математики, а затем устроился в Westinghouse Corporation. 1970-е он провел в лаборатории атомной энергии в Питтсбурге, штат Пенсильвания, где разрабатывались атомные реакторы для морского флота США. Обстановка располагала к научным исследованиям – команда, в которой работал Кент, состояла из инженеров, математиков и специалистов по компьютерным технологиям. На протяжении нескольких лет он пытался смоделировать процесс, происходящий в атомном реакторе при прохождении охлаждающих реагентов через топливные каналы, а в свободное время писал компьютерные программы для анализа футбольных матчей в США. Во многом модель Кента сыграла для футбола ту же роль, какую модель Билла Бентера для лошадиных скачек. Кент собрал и систематизировал множество факторов, которые могли влиять на результаты игры, применил к ним принцип регрессии и выделил действительно значимые. Как и Бентер, Кент делал собственный прогноз и лишь потом смотрел на данные букмекеров. «Ты должен просчитать все сам, – говорил он, – и только после этого смотреть, какие цифры получены другими».

В американском спорте с давних пор уделялось большое внимание статистике. Особенно наглядно это видно на примере бейсбола. Одна из причин кроется в самой структуре этой игры. Бейсбольный матч разделен на множество коротких периодов (иннингов), что позволяет зрителям не только перекусить, но и спокойно оценить происходящее на поле. Кроме того, каждый иннинг может превращаться в своего рода поединок питчера с бэттером – имеющий собственную логику и потому удобный для статистического анализа.

Большая часть статистических данных, и поныне волнующих умы бейсбольных фанатов, – от среднего числа подач до суммы очков, заработанных игроком нападения (ранов), – была еще в XIX веке собрана спортивным журналистом Генри Чадвиком, который оттачивал свои методы, наблюдая за крикетными матчами в Англии. С развитием компьютерных технологий в 1970-х годах сравнивать результаты стало легче. Все больше организаций начали заниматься изучением спортивной статистики. Одной из них было основанное в 1971 году Общество исследований американского бейсбола (Society of American Baseball Research). Аббревиатура SABR дала название научному анализу бейсбола, который стали именовать «саберметрикой».

Хотя популярность спортивной статистики в 1970-х существенно выросла, для создания эффективной стратегии игры в тотализатор недоставало еще ряда элементов. И у Майкла Кента они были. «Мне очень повезло, что все так сошлось», – вспоминал он. Первым элементом были данные. Недалеко от ядерной лаборатории в Питтсбурге, где работал Кент, находилась библиотека Карнеги, в которой хранилась подшивка результатов университетских матчей за несколько лет. Хорошая новость заключалась в том, что именно этой информации не хватало модели Кента, чтобы выдавать надежные прогнозы, а плохая – в том, что каждую цифру надо было вводить вручную. В распоряжении Кента также имелись технические средства, необходимые для запуска модели, в том числе доступ к высокоскоростному компьютеру. Университет, где учился Кент, был одним из первых компьютеризированных американских вузов, и ученый преуспел в программировании больше многих своих коллег. Но и это было еще не все. Кент не только умел писать программы, он понимал лежащие в их основе статистические закономерности. В Westinghouse он работал с инженером Карлом Фридрихом, который научил его создавать эффективные и надежные компьютерные модели. «Это был один из самых одаренных людей, которых я когда-либо встречал, – отзывался о нем Кент. – Потрясающий парень».

Но даже при таких стартовых условиях карьера Кента в игорном бизнесе стартовала не слишком удачно. «В самом начале своих экспериментов я сделал четыре крупные ставки, – вспоминал Кент, – и все четыре раза проиграл. За одну субботу я потерял пять тысяч долларов». Впрочем, даже из невезения можно извлечь пользу. «Проигрыш, – добавлял Кент, – стал для меня лучшим стимулом». Потратив на шлифовку своей модели около семи лет, в 1979 году Кент наконец решил, что готов к серьезной игре. В то же время, когда Билл Бентер совершал первые набеги на стол для блек-джека, Кент отправился в Лас-Вегас. Это было накануне очередного футбольного сезона.

В городе Кент столкнулся с новыми трудностями, в частности с размещением ставок. Если в Гонконге для этого достаточно снять телефонную трубку, то в Лас-Вегасе игрок должен присутствовать в казино лично. Неудивительно, что Кент нервничал. Ему пришлось просить парковщиков о сопровождении – пробираться одному через скудно освещенную стоянку с десятками тысяч долларов в портфеле было страшно.

Понимая, что беттинг – дело тонкое, Кент нашел себе партнера в лице бывалого игрока Билли Уолтерса, который знал, как работают казино Лас-Вегаса и как заставить их работать на тебя. Уолтерс занимался размещением ставок, Кент сосредоточился на составлении прогнозов. В следующие несколько лет к ним присоединились и другие игроки, каждый из которых внес существенный вклад в претворение стратегии в жизнь. Одни помогали совершенствовать модель, другие вели переговоры с букмекерами. О них заговорили как о «компьютерщиках», и восхищение, которое это слово будило в душах игроков, могло сравниться лишь с ужасом, которое оно же вызывало у казино.

Благодаря научному подходу Кента прогнозы «компьютерщиков» были намного точнее, чем у букмекеров Лас-Вегаса. Успеху игроков сопутствовал нездоровый интерес со стороны ФБР – в 1980-х группу заподозрили в мошенничестве. Спецслужбы искренне недоумевали: как «компьютерщикам» удается делать такие деньги? Впрочем, годы тщательного расследования не привели ни к чему. Нескольким членам группы было предъявлено судебное обвинение, но все они были оправданы.

По некоторым оценкам, с 1980 по 1985 год «компьютерщики» разместили ставок на 135 миллионов долларов и получили прибыль в размере 14 миллионов долларов. Ни один год не стал для них убыточным. В 1987 году команда распалась, но Кент с Уолтерсом еще 20 лет продолжали делать спортивные ставки: первый отвечал за прогноз, второй – за размещение ставок. Кент не раз подчеркивал, что своими успехами он обязан компьютерному моделированию. «Это самое главное, – говорил он. – Надо построить правильную модель и постоянно ее улучшать».

Кент, как правило, составлял свои прогнозы самостоятельно, но за одним исключением. У него был помощник – экономист из крупного университета Западного побережья, который каждую неделю выдавал прогноз исхода матчей по американскому футболу. Этот человек не афишировал своего интереса к азартным играм, и Кент, упоминая о нем, называл его просто «Профессор». Предположения экономиста были весьма точными, хотя не всегда совпадали с предположениями Кента, поэтому в 1990–2005 годах оба игрока старались найти между ними золотую середину.

Кент сделал себе имя и состояние на прогнозировании результатов в таких популярных в США видах спорта, как американский футбол и бейсбол. Он работал над своими моделями в 1970-х, но лишь в 1998 году Коулз и Диксон обратили внимание на футбольный тотализатор. Существуют виды спорта, результаты соревнований в которых спрогнозировать еще труднее.

В январе 1951 года Франсуаза Улам, придя домой, застала своего мужа Станислава задумчиво стоящим у окна. «Я понял, как заставить ее работать», – сказал он. Франсуаза поинтересовалась, что он имеет в виду. «Бомба, – ответил он. – Нужна абсолютно другая схема. Она изменит ход истории». Улам говорил о водородной бомбе, над которой работала лаборатория в Лос-Аламосе. Благодаря методу Монте-Карло и другим технологиям Америка получила в свое распоряжение самое мощное в истории оружие. Это произошло в начале холодной войны, когда США вступили в ядерную гонку с СССР.

Но 1947-й стал годом великих достижений не только для физиков-ядерщиков. Пока Улам работал над методом Монте-Карло, по ту сторону железного занавеса родился еще один вид оружия – автомат Калашникова, названный в честь своего создателя конструктора Михаила Калашникова. В последующие годы автомат стал известен как АК-47 и наряду с водородной бомбой изменил течение холодной войны. Его можно было увидеть в руках солдат, повстанцев и революционеров от Вьетнама до Афганистана. Автомат Калашникова пользуется популярностью до сих пор – сегодня в мире насчитывается около 75 миллионов единиц этого оружия. Главная причина – простота его конструкции. В «калашникове» всего восемь подвижных частей, что делает автомат надежным и легко поддающимся ремонту. Может, он и далек от совершенства, зато практически не дает сбоев и способен служить десятилетиями.

Чем меньше в устройстве элементов, тем выше его эффективность. В сложном механизме больше составных частей, на каждую из которых действует сила трения. Так, 10 % энергии, вырабатываемой двигателем автомобиля, «съедает» трение. Кроме того, сложные механизмы чаще ломаются. Во время холодной войны дорогие западные винтовки не раз подводили солдат, тогда как немудреный АК-47 работал, что называется, как часы. Этот принцип справедлив для многих процессов. Усложняя что-либо, мы теряем в эффективности и увеличиваем вероятность ошибки. Это видно на примере блек-джека: чем больше карт использует крупье, тем ему труднее как следует их перетасовать. От степени сложности устройства зависит и точность прогнозирования: чем больше элементов вовлечено в процесс и чем активнее эти элементы взаимодействуют, тем труднее предсказать, как поведет себя система в целом. Но вернемся к теме спорта. С этой областью связан один почтенный вид деятельности, предполагающий такую степень взаимодействия, что прогнозирование представляется почти невозможным.

Президент США Вудро Вильсон однажды назвал гольф «безуспешной попыткой загнать ускользающий мяч в плохо различимую дыру наименее подходящим для этой цели способом». Гольфист должен не только учитывать законы баллистики, но и вести вечный бой с окружающей средой. Поля для гольфа изобилуют всевозможными препятствиями – от деревьев и прудов до песчаных ловушек и небрежности кедди. Госпожа Неудача подстерегает его буквально на каждом метре. Гольфист может сделать отличный удар, посылая мяч к лунке, и бессильно наблюдать, как тот налетает на флажок и рикошетом летит в песчаную ловушку. Мяч может задеть дерево и изменить траекторию движения. Подобные неприятности происходят настолько часто, что в правилах игры в гольф для их обозначения есть специальное выражение. Если мяч сталкивается с природным объектом или по какой-либо причине летит не туда, куда надо, гольфисты говорят: «Это помеха на поле» (rub of the green).

Мы помним, что скачки в Гонконге напоминают хорошо организованный научный эксперимент. В случае с гольфом если эксперимент и имеет место, то анализировать его методами статистики можно разве что в рамках «посмертной экспертизы» по Рональду Фишеру. На протяжении четырех дней соревнований игроки в разные моменты времени делают различные удары. Между раундами меняется расположение лунок. Если турнир проходит в Великобритании, то свои коррективы нередко вносит и погода. Вдобавок ко всему очень велико число потенциальных победителей. Если мировой кубок по регби разыгрывается среди 20 команд, а в турнире по скачкам с препятствиями UK Grand National принимает участие 40 лошадей, то в соревнованиях по гольфу US Masters ежегодно участвуют 95 игроков, а в других крупных турнирах – и того больше.

Вот почему точное прогнозирование результатов игры в гольф практически исключено, чем и объясняется тот факт, что эта игра долго находилась за бортом спортивных ставок. Некоторые компании, такие как Smartodds, все же отваживаются выступать с прогнозами, но в тотализаторе гольф все еще существенно отстает от других видов спорта.

Даже в случае с командными играми в одних видах спорта результаты предсказывать легче, чем в других. Отчасти причиной тому разные механизмы присуждения очков. Например, в НХЛ команда в среднем забивает по две-три шайбы за матч, а команда НБА за одну игру может получить около сотни очков. Если голы – как в хоккее – достаточно редки, то каждый из них несет бо́льшую «смысловую нагрузку». Это означает, что случайное событие – отклонение шайбы от заданной траектории или «шальной» гол – сильнее влияет на конечный результат. Игры с малым количеством очков содержат меньше статистических данных, так что, если великолепная команда побеждает никудышную со счетом 1:0, исследователь располагает для анализа лишь одним событием.

К счастью, помимо очков из игры можно выжать и другие данные для анализа, например изменив систему измерения результативности. Так, в хоккее ученые часто пользуются статистическим методом под названием «рейтинг Корси», где в расчет берутся броски в створ ворот, броски мимо ворот и заблокированные броски у обеих команд и их соотношение. Эта система стала популярной, поскольку количество забитых шайб в прошлой игре не всегда служит предпосылкой результативности следующей.

В таких видах спорта, как баскетбол, исследователи чаще опираются на подсчет очков, однако на результат влияет и манера ведения игры. Один из лучших бетторов, работающих с НБА, – Харалабос Вульгарис – уже многие годы делает ставки исключительно в баскетболе. В 2013 году, выступая на проводимой Массачусетским технологическим институтом конференции по спортивной аналитике (MIT Sloan Sports Analytics Conference), он заявил, что способы получения очков в баскетболе заметно изменились: сегодня игроки предпочитают делать больше трехочковых бросков с дальнего расстояния. Поскольку такие броски сильнее зависят от случая, предугадать результаты каждой команды становится труднее. Традиционные методы прогнозирования предполагают, что члены команды вместе работают над тем, чтобы подвести мяч к кольцу и сделать бросок, однако, когда игроки в индивидуальном порядке забрасывают мяч с дальнего расстояния, этот подход дает сбой.

Но почему Вульгарис делает ставки именно в баскетболе? Отчасти потому, что он просто любит эту игру. Копание в огромном количестве информации по спорту, который тебе не интересен, – не лучший способ провести время. В случае с баскетболом сбор информации идет беттору только на пользу. Прежде чем построить модель, выдающую надежные результаты, необходимо обработать определенный массив данных. В баскетболе их найти легко, чего не скажешь про другие виды спорта. К примеру, на заре британского футбольного прогнозирования с этим были большие проблемы. Если в США информация лилась на предсказателей бурным потоком, то в Великобритании бетторам приходилось довольствоваться ее жалкими струйками. «Мы сегодня даже не осознаем, насколько легко нам живется», – отмечает Стюарт Коулз.

В конце 1990-х информацию для анализа и последующих ставок в футболе добывали из самых разных источников. Часто бетторы прибегали к помощи специальных программ, которые «прочесывали» десятки сайтов с результатами футбольных матчей и копировали данные прямо оттуда. Владельцам сайтов не очень нравилось, что посторонние люди пользуются их данными, и в качестве контрмер они начали блокировать их IP-адреса. Даже в информационно насыщенном мире американского спорта между разными лигами существует большой разброс в данных. Причиной, по которой Кент анализировал именно университетские матчи, был большой объем доступной информации. «В университетах проводится много игр и существует много команд, – рассказывал Кент, – и это дает отличную базу». Используя доступ к этим данным, Кент мог прогнозировать результаты матча и заранее делать взвешенные ставки.

В те времена, когда Кент делал свою карьеру, ставки в Лас-Вегасе прекращали принимать после начала игры. Когда раздавался свисток судьи, деньги Кента уже стояли на кону. Ставки в игре и сама игра – тесно связанные между собою явления – оказывались разделены. Так было до начала 2009 года, когда на рынке Лас-Вегаса появилась новая компания и сделала так, что диаграмма Венна наконец-то заработала для азартных игр. Компания называлась Cantor Gaming и была частью Cantor Fitzgerald. В последние годы компания числилась среди резидентов-букмекеров почти всех больших казино страны. Загляните в «спортивную» секцию Venetian, Cosmopolitan или Hard Rock – везде вы найдете большие экраны и машины для размещения ставок от Cantor. Трансляции со стадионов перемежаются длинными рядами цифр и названий – это данные о ставках на разные матчи. Цифры этих «сводок со спортивных фронтов» растут и падают вместе с гулом толпы, а царящая в зале атмосфера напоминает нечто среднее между спортбаром и биржей – место, где выпивка и цифровые данные смешиваются под яркими лампами казино в невиданный коктейль.

Кажется, что цифры, мелькающие на экранах, отражают эмоции зрителей, однако на самом деле их контролирует компьютерная программа, которая уточняет ставки на протяжении всей игры. Называется программа Midas. Если во время игры происходит что-то важное, она автоматически обновляет данные и выводит их на экраны. Благодаря Midas размещение ставок во время игры обрело в Лас-Вегасе огромную популярность.

Своим появлением Midas во многом обязана англичанину Эндрю Гарруду, который пришел в Cantor в 2000 году, а до того был трейдером в японском инвестиционном банке. Этот карьерный вираж на самом деле был не таким уж неожиданным: Гарруд просто перешел от разработки моделей, определяющих стоимость производных финансовых инструментов, к моделям, оценивающим результаты спортивных состязаний.

Крупнейшей инвестицией Cantor стало приобретение в 2008 году компании Las Vegas Sports Consultants, которая обслуживала букмекеров по всему штату Невада и почти половину казино в Лас-Вегасе. Однако Cantor интересовали не только прогнозы результатов соревнований. Купив Las Vegas Sports Consultants, компания стала обладателем огромной базы данных результатов прошлых матчей по целому ряду видов спорта. Эта информация была очень важна для составления прогнозов. Будь то бейсбол или футбол, аналитику необходимо знать, как определенные события влияют на результат игры: например, если San Francisco Giants получат еще один хоум-ран, как это повлияет на их шансы на победу? Если New England Patriots попытаются завладеть мячом в последние минуты игры, какова вероятность, что они вырвутся вперед?

По утверждению Гарруда, повторяющиеся события предсказать довольно легко. Например, не требуется особого труда, чтобы вычислить, каковы шансы заработать тачдаун, если начать двигаться с 20 ярдов. Проблема в том, что во время игры возникает множество удачных и неудачных моментов, и часть из них практически незаметны. На какие следует обращать внимание? Гарруд установил, что большинство подобных моментов не сильно влияют на игру. Следовательно, необходимо выделять именно те, что способны изменить результат. Вот тут-то пригодилась огромная база данных. Если большинство бетторов полагается на интуицию, то программа Midas точно знает, как именно повлияет на игру конкретный тачдаун.

Но как Cantor гарантирует точность своих прогнозов? Ответ прост: никак. Существует распространенное мнение, что такие компании применяют модели, чтобы предугадать результат игры. Мэтью Холт, руководитель отдела спортивных данных Cantor, опровергает этот миф. «Мы публикуем не прогнозы, – сказал он в 2013 году, – мы публикуем ожидания».

Когда приходит время делать ставки, цели у букмекеров и игроков не совпадают. Допустим, на US Open два теннисиста идут с идеально равным счетом. Получается игра 50 на 50, то есть при ставке в один доллар прибыль составит один доллар, и если вы ставите на обоих игроков, то в любом случае не прогадаете. Но букмекеры предложат вам не доллар, а 95 центов, и если вы поставите на обоих игроков, то потеряете 5 центов.

Если все бетторы поставят на обоих спортсменов, доход букмекеру обеспечен. Но что, если большинство ставок будут сделаны на одного теннисиста? Тогда букмекеру придется подправить коэффициенты, чтобы быть уверенным в своей прибыли независимо от того, кто выиграет. Например, выставить новые коэффициенты, предполагающие меньшие шансы одного из участников на победу. Опытные игроки в тотализатор, знающие, что оба теннисиста одинаково хороши, будут делать ставки на того, у кого коэффициент хуже. Но для букмекеров, которые уже все рассчитали, это значения не имеет. Они меняют коэффициенты не для того, чтобы угадать будущее, а для того, чтобы сошлись цифры.

Каждый день Midas комбинирует компьютерные прогнозы с прогнозами игроков, подправляя коэффициенты по мере поступления новых ставок. Программа проделывает эти манипуляции для десятков видов спорта, одновременно обновляя информацию о коэффициентах по ходу матчей. Чтобы получить прибыль, компании, подобные Cantor, должны понимать, куда текут деньги игроков. На что они предпочитают ставить? Как реагируют на те или иные события?

Коль скоро между букмекерами и бетторами происходит информационный обмен, последние тоже пытаются выяснить, что задумали соперники. Стоит пронестись слуху, что у игрового синдиката есть новая успешная стратегия, как другие игроки неизбежно загораются желанием присоединиться к веселью. А так как многие стратегии своими корнями уходят в академическое сообщество, простую модель часто можно собрать из «подручных материалов», покопавшись в научных публикациях. Впрочем, спортивный тотализатор подразумевает серьезную конкуренцию, а это означает, что наиболее эффективные техники тщательно засекречиваются. По мнению специалиста по спортивной статистике Йэна Макхейла, «в силу коммерческого характера индустрии моделей прогнозирования лучшие из них публикуются крайне редко (если вообще публикуются)».

Когда игроки не знают, чья стратегия лучшая, обстановка накаляется. На огромных азиатских рынках, где делается большинство крупнейших футбольных ставок, бетторы часто пользуются специальным мессенджером. Одновременно информация «рикошетит» между букмекерами и игроками, так как каждая сторона пытается вычислить планы и сумму ставки другого. «Огромную роль в этом бизнесе играет сарафанное радио, – говорит один из инсайдеров игрового рынка, – и все здесь пронизано паранойей».

Когда азиатские букмекеры попадают на обложки западных СМИ, ни о чем хорошем это, как правило, не говорит. В 2010 году во время матча по крикету между Англией и Пакистаном случилось несколько подозрительно неудачных подач, после чего трое пакистанских игроков были дисквалифицированы по подозрению в сговоре с соперником. Журналисты заметили, что азиатские букмекеры часто делают ставки на матчи, в которых происходит нечто подобное. Скандальная история получила продолжение. Летом 2013 года трое игроков индийской премьер-лиги были осуждены за организацию договорных матчей. Полиция провела расследование и выявила, что букмекеры обещали игрокам около 40 тысяч долларов, если те позволят соперникам забить мяч в определенное время. В декабре 2013 года полиция Великобритании арестовала шестерых футболистов за намеренный «сбор» красных и желтых карточек во время игры.

В Азии страсть к азартным играм очень сильна – и не всегда утоляется честными способами. По некоторым оценкам, объем денежных средств, вращающихся на китайском рынке нелегальных ставок, в десятки раз превышает сумму официальных ставок, размещаемых Жокейским клубом Гонконга. Нелегальные ставки широко распространены и в Индии. Когда национальная команда по крикету играет со своим главным соперником – командой Пакистана, – общая сумма ставок приближается к трем миллиардам. Но все же азиатский рынок меняется. Бетторам больше нет необходимости выискивать черных букмекеров в тайных комнатах за барными стойками сомнительных заведений. Им уже не нужно носить с собой чемодан денег и называть секретный пароль – ставки можно сделать по телефону и онлайн. На смену грязным игровым притонам пришли гламурные колл-центры. Новая индустрия отмежевалась от черного рынка, но все же остается слабо регулируемой. Это «серый рынок» – современный, корпоративный и непрозрачный.

Когда речь идет о высоких ставках в таких популярных видах спорта, как футбол, западные игроки предпочитают размещать свои деньги именно на азиатском рынке. Причина проста – в Европе и Америке букмекеры редко принимают крупные ставки, а значит, здесь нелегко получить прибыль, которая окупит беттинговую стратегию. Харалабос Вульгарис жаловался: несмотря на то что он был успешным беттором (а может, и благодаря этому), букмекеры крайне неохотно брали его деньги. И даже если они это делали, предельные ставки были удручающе низкими – всего несколько тысяч долларов. Впрочем, не все западные букмекеры сторонятся удачливых игроков. Недавно на рынке появилась компания, известная тем, что принимает и даже поощряет ставки от умных и расчетливых.

Нешуточные амбиции Pinnacle Sports проявились с момента ее открытия в 1998 году. Предельные ставки здесь были очень высоки, и их «потолок» значительно превышал те суммы, которые принимали другие букмекеры. Компания утверждала, что готова предоставлять своим клиентам возможность делать максимальные ставки так часто, как им хочется. И даже если игрок постоянно выигрывал, Pinnacle продолжала с ним работать. В далеком 2003 году подобные идеи шли вразрез с общепринятой философией тотализатора, где основной постулат гласил: хочешь получить прибыль – не позволяй всяким умникам размещать большие ставки и уж тем более не позволяй им делать это на регулярной основе. Как же Pinnacle удалось опровергнуть эту догму?

В то время как остальные букмекеры представляют игроков в виде некой общей массы, Pinnacle старается понять, что за человек стоит за конкретной ставкой. Принимая деньги от опытных и расчетливых бетторов, можно понять, чего они ожидают от игры. Похожим образом действовал Билл Бентер, когда комбинировал собственные прогнозы с табло тотализатора «Хеппи-Вэлли». Иногда публика знает то, чего не может знать ни игровой синдикат, ни букмекер.

Pinnacle обычно публикует свои коэффициенты в воскресенье вечером. Поскольку эти цифры весьма приблизительны, компания вначале принимает ставки лишь на небольшие суммы. Pinnacle обнаружила, что первыми практически всегда размещают деньги талантливые специалисты по низким ставкам: хитрые игроки любят спекулировать на неточности ранних коэффициентов. Однако компания охотно предоставляет преимущества этим «стодолларовым гениям», ведь их действия помогают значительно улучшить прогнозы. В сущности, Pinnacle просто платит умелым игрокам за информацию.

Были случаи, когда стратегия вознаграждения за информацию применялась и в других областях жизни – иногда с неоднозначными результатами. Летом 2003 года сенат США получил от министерства обороны неожиданное предложение создать «рынок политических прогнозов», который позволил бы трейдерам спекулировать на событиях на Ближнем Востоке. Предполагалось, что люди будут делать ставки на использование химического оружия, или на государственный переворот, или на убийство арабского лидера. Идея заключалась в том, чтобы, отслеживая движение на рынке ставок, выявлять тех, кто владеет инсайдерской информацией и пытается на ней заработать. Игроки получали бы прибыль, одновременно выдавая себя. Автор идеи, экономист Робин Хэнсон, подчеркивал, что разведка и так платит за информацию разным нечистоплотным личностям, следовательно, ничего аморального в ней нет.

Сенаторы Хэнсона не поддержали. Одни назвали его предложение «абсурдным», другие – «невероятно глупым», а Хиллари Клинтон заявила, что подобная политика может создать «рынок смерти и разрушений». Столь суровых нападок проект не выдержал, и в конце июля Пентагон отказался от идеи Хэнсона – не столько по экономическим, сколько по этическим соображениям. Но при всей его моральной сомнительности почти никто из критиков не отрицал, что подобная система ставок способна стать источником ценной информации. В отличие от участников соцопросов, у игроков есть финансовый стимул не ошибаться – ведь прогнозами они зарабатывают себе на хлеб.

В настоящее время компания Pinnacle «сканирует» мнения игроков по целому ряду вопросов. Ставить можно на имя будущего президента или лауреата премии Американской киноакадемии. Компания настолько уверена в своей стратегии, что регулярно принимает большие ставки на суперпопулярные события. Так, на недавний финал Лиги чемпионов принимали ставки до полумиллиона долларов. Но, поскольку бизнес-модель Pinnacle строится на точных прогнозах, есть области, в которых компания ставки не принимает. К примеру, в 2008 году Pinnacle исключила из своих опций лошадиные скачки, так как не считала себя компетентной в этом виде спорта.

Компании, подобные Pinnacle, нашли способ сочетать собственные статистические прогнозы с мнением опытных игроков, тем самым бросив вызов традиционным букмекерам. Поставив себе на службу знания опытных игроков, они более уверены в своих прогнозах и, следовательно, позволяют себе принимать крупные ставки. Однако меняются не только букмекеры. Кое-где игроки научились вообще обходиться без них.

В последние десятилетия технологии ставок претерпели значительные изменения. После того как бетторы стали размещать деньги онлайн, букмекеры столкнулись с новым форматом на рынке азартных игр – биржей ставок. В целом она напоминает фондовую биржу, только вместо акций здесь торгуются ставки. Наиболее известная биржа ставок, лондонская Betfair, обрабатывает более семи миллионов ставок в день.

Создатель Betfair Эндрю Блэк, программист Глостерширского отделения Центра правительственной связи, создал свой сайт еще в конце 1990-х. Согласно требованиям безопасности, он не должен был находиться на рабочем месте после пяти часов вечера, и ему приходилось возвращаться в свое одинокое жилье в фермерском домике. Вынужденное безделье давило на него тяжким бременем, однако принесло свои плоды. «Скука была ужасающая, – позже рассказывал Блэк в интервью Guardian, – но она заставила мой мозг работать».

Еще во время учебы в колледже Блэк заинтересовался игрой в тотализатор. На его взгляд, в традиционной системе размещения ставок было много недостатков, и Блэк размышлял о том, как ее улучшить. Почему бы игрокам, вместо того чтобы обращаться к букмекеру, не делать ставки друг с другом? Придуманный Блэком проект сочетал в себе черты финансовых рынков, индустрии азартных игр и розничных продаж онлайн. Блэк успел побыть биржевым трейдером, профессиональным игроком и создателем сайтов, так что имел опыт во всех трех областях.

Сайт Betfair был запущен в 2000 году. Тем летом компания устроила в Лондоне шуточную похоронную процессию, участники которой пронесли по городу гроб с надписью «смерть букмекера». Это представление наделало в прессе немало шума, но и конкуренты тоже не дремали. Например, один сайт – соперник Betfair – скопировал стратегию eBay: посетитель размещает ставку в одну тысячу долларов под определенный коэффициент, и сайт находит человека, согласного ее принять. Поиск «пары» для каждого игрока напоминал гигантскую онлайн-партию в снап, и порой заключение сделки сопровождалось длительным ожиданием.

К счастью, Блэк нашел способ ускорить процесс. Если среди игроков не находилось желающих принять ставку, то она делилась между несколькими участниками торгов. Например, когда не было игрока, готового принять ставку в тысячу долларов, сайт разбивал ее на пять ставок по 200 долларов. Традиционно букмекеры зарабатывали, манипулируя коэффициентами, но Betfair на них не покушается, а получает прибыль в виде процента с каждого выигрыша.

Биржи ставок подобные Betfair открыли новый подход в тактике азартных игр. В отличие от традиционных букмекерских заведений здесь вы можете ставить на определенный результат сколько хотите. Также никто не запрещает вам «перейти на другую сторону пари» и поставить против результата: если ожидаемого не случится – вы выиграли.

Поскольку на бирже ставок вы можете быть и продающей, и покупающей стороной, у вас появляется шанс заработать еще до окончания матча. Допустим, коэффициент ставок на игру некой команды составляет пять пунктов, что означает, что при вашей ставке в десять фунтов вы в случае победы получите 50 фунтов. Но во время игры случается нечто непредвиденное: например, ведущий игрок другой команды получает травму. Шансы вашей команды выиграть значительно увеличиваются, что означает уменьшение коэффициента до двух пунктов. Вместо того чтобы дожидаться окончания матча, рискуя оказаться в проигрыше, вы можете хеджировать первоначальную ставку, приняв еще чью-либо ставку на десять фунтов, но с более низким коэффициентом. И если ваша команда выигрывает, вы получаете 50 фунтов от первой ставки и выплачиваете 20 фунтов для второй ставки; если команда проигрывает, то ставки нейтрализуют друг друга, как показано в таблице ниже. Матч еще даже не начался, а у вас уже есть 30 фунтов в случае победы команды; если команда проиграет, вы ничего не теряете. (Сегодня многие букмекеры предлагают дополнительную опцию «кэшаут», которая, в сущности, воспроизводит подобную схему.)

Хеджирование ставок при помощи бекинга

Традиционно научные стратегии беттинга тщательно охранялись частными игровыми синдикатами вроде «компьютерщиков» или – более позднее явление – консалтинговыми компаниями вроде Atass. По всей видимости, скоро эта практика уйдет в прошлое. Так же как банки предоставляют клиентам доступ к инвестиционным фондам, некоторые компании сегодня позволяют всем желающим финансировать разработку научно обоснованных методов азартных игр. Как отмечал колумнист агентства Bloomberg Майкл Клейн, «если какой-то парень хорошо разбирается в спортивном беттинге и готов в обмен на вознаграждение сделать ставку моими деньгами, то он фактически выступает в роли менеджера хедж-фонда». Вместо того чтобы вкладывать деньги в классические активы вроде акций и сырья, инвесторы сегодня могут рассмотреть альтернативный вариант – спортивные ставки.

На первый взгляд, беттинг – довольно странный объект для инвестиций, но в этом и состоит одно из его преимуществ. Во время финансового кризиса 2008 года стоимость многих активов резко упала. Защищая себя от подобных потрясений, инвесторы стараются формировать диверсифицированный портфель – например, приобретать акции нескольких компаний, работающих в разных отраслях. Но когда рынки лихорадит, этой диверсификации оказывается недостаточно. По мнению Тобиаса Прейса, исследователя комплексных систем из Уорвикского университета, в кризисной ситуации все акции ведут себя в той или иной мере одинаково. Прейс и его коллеги проанализировали влияние курса акций на динамику индекса Доу-Джонса за период с 1939 по 2010 год и обнаружили, что при росте напряженности на рынке все акции падают одновременно. «Эффект диверсификации, который, по идее, должен защищать инвесторский портфель, практически сходит на нет при курсовых потерях – то есть именно тогда, когда он больше всего нужен», – отмечают исследователи.

Эта проблема касается не только акций. В кризисном 2008 году выросло число инвесторов, торгующих так называемыми «облигациями, обеспеченными долговыми обязательствами». Эти финансовые продукты аккумулируют непогашенные задолженности, например по ипотеке, что дает инвесторам возможность заработать, принимая на себя часть рисков кредитора. Вероятность того, что отдельно взятый заемщик не сможет погасить свои долги, весьма высока, но вряд ли, рассудили они, сложится ситуация, при которой обанкротятся все заемщики одновременно. К сожалению, их предположение оказалось неверным. Стоит одному активу в кризис потерять в стоимости, как за ним следуют и остальные.

Приверженцы спортивного беттинга указывают на то, что количество и сумма ставок не зависят от состояния мировых финансов. Даже если рынок обрушится, люди продолжат играть, а биржи принимать ставки. Следовательно, хедж-фонды, специализирующиеся на спортивном беттинге, должны привлекать инвесторов, поскольку обеспечивают диверсификацию. Именно эта идея подвигла Брендана Путса основать в 2010 году хедж-фонд Priomha Capital. Компания базируется в Мельбурне и предоставляет публичным инвесторам доступ к традиционно закрытому миру спортивного прогнозирования.

Создание надежных прогнозов требует дополнительной экспертизы, и компания привлекла к работе исследователей из Мельбурнского королевского технологического института. В известной мере подход Priomha напоминает современную версию стратегии «компьютерщиков». Компания создает модель для определенного вида спорта, проводит ее калибровку, а затем сравнивает прогнозы с текущими коэффициентами на бирже ставок.

Главное отличие Priomha от «компьютерщиков» заключается в том, что инвесторам не запрещается делать ставки после начала игры. И это отличная новость, поскольку, как заметил Путс, в преддверии дня соревнований коэффициенты устанавливаются на основе реальной стоимости ставок. «Перед началом матча рынок выглядит очень привлекательно, – считает он, – но настоящие возможности появляются лишь после того, как прозвучит стартовый свисток».

Если говорить о футболе, то следующий логичный шаг, который напрашивается сам собой, состоит в анализе того, что происходит непосредственно в ходе игры. После работы над прогнозом результатов финала чемпионата 1997 года Марк Диксон переключил внимание на предсказание событий, которые должны случиться во время матча. Вместе со своим коллегой-статистиком Майклом Робинсоном он занялся симуляцией матчей на основе модели, разработанной совместно со Стюартом Коулзом, но с некоторыми важными изменениями. При расчете коэффициента силы и слабости защиты каждой команды модель включала такие факторы, как количество заброшенных в матче мячей и время, остающееся до конца игры. Оказалось, что включение «внутренней» информации позволяет получить более точные прогнозы, чем в первоначальной модели Диксона – Коулза.

Заодно исследователям удалось опровергнуть популярный футбольный миф. Диксон и Робинсон заметили, что комментаторы часто убеждают зрителей, что команда, только что забившая гол, становится более уязвимой. Ученые назвали эту легенду «внезапным контрударом». Якобы атакующая команда, поразив ворота соперника, расслабляется и теряет бдительность. Это расхожее мнение оказалось ошибочным. Диксон с Робинсоном с цифрами в руках доказали, что, забив гол, команда вовсе не становится более уязвимой. Тогда почему же комментаторы так часто говорят об этом?

Сталкиваясь с необычным или пугающим явлением, мы не можем на него не реагировать. Диксон и Робинсон уверены, что люди «склонны переоценивать частоту неожиданных событий». Это утверждение верно не только для спорта. Многие из нас намного больше волнуются из-за риска террористической атаки, чем из-за скользкого пола в ванной комнате, хотя, согласно американской статистике, вероятность погибнуть в ванной гораздо выше, чем от рук террористов. Необычные события запоминаются лучше, и поэтому люди охотнее верят в возможность выиграть миллион в лотерее, купив билет за один доллар, чем стать миллионером, систематически играя в рулетку. Хотя и то и другое, мягко говоря, не лучший способ обогащения, с точки зрения статистики шансов выиграть миллион в рулетку все же больше.

Чтобы успешно делать ставки в ходе футбольного матча, надо хорошо разбираться в людских предрассудках. Есть ли в игре моменты, которые зрители понимают превратно? Путс выделил несколько таких, например «эффект гола». Как правильно заметили Диксон и Робинсон, самое распространенное мнение – вовсе не обязательно верное, и забитый гол не всегда оказывает на игроков шоковое воздействие. Бетторы также склонны переоценивать значение красных карточек. Разумеется, нельзя сказать, что красные карточки не оказывают никакого влияния на ход матча. Команда, играющая против соперника, находящегося в численном меньшинстве, имеет больше шансов забить гол (проведенное в 2014 году исследование показало, что вероятность успешной атаки повышается на 60 %). Но оценки зачастую перегибают палку, заставляя бетторов принимать сложные ситуации за безнадежные.

По ходу матча коэффициенты на бирже ставок постепенно меняются, подстраиваясь под происходящее на поле, а когда ситуация стабилизируется, Priomha может хеджировать свои ставки, принимая противоположную сторону. Если компания ставила на победу домашней команды, имеющей явное преимущество, то, возможно, после предъявления одному из ее игроков красной карточки она будет ставить на ее поражение. В этом случае исход игры не имеет значения. Как трейдер, который скупает акции у паникующего продавца, а позже продает их по более высокой цене, компания закрывает свои позиции и избавляется от любых рисков.

Существует множество возможностей капитализировать неточные коэффициенты во время игры. К сожалению, после начала матча предлагается меньше ставок, и Priomha должна быть очень осторожна, чтобы крупными суммами не нарушить баланс на рынке. «В ходе игры деньги надо вводить „по капельке“», – говорит Путс. Фактически для хедж-фондов вроде Priomha самым серьезным препятствием является именно размер рынка. Поскольку они зарабатывают на определении некорректных коэффициентов в тотализаторе, чем больше денег они инвестируют, тем больше ошибочных ставок должны вычислять.

Сегодня компания располагает примерно 20 миллионами долларов инвесторских денег. Путс отмечает, что, в случае если Priomha попытается работать с большей суммой, скажем в 100 миллионов долларов, у нее возникнут проблемы с получением приемлемого дохода. Компания может добиться годовой прибыли в 5 %, однако, будучи хедж-фондом, Priomha должна обеспечивать своим инвесторам доход, измеряющийся двузначной цифрой, а такие показатели возможны только при ограничении капитала.

И хотя Priomha пока не достигла пределов роста, Путс отмечает изменения в составе клиентов: «Раньше нашим типичным инвестором был любитель спорта и азартных игр. Теперь нам чаще приносят пенсионные накопления и прочие сбережения подобного рода».

Priomha – не единственный появившийся на рынке в последние несколько лет фонд, зарабатывающий на спортивных ставках. Базирующийся в Лондоне синдикат Fidens распахнул для инвесторов двери в 2013 году; спустя два года под его управлением уже было пять миллионов фунтов. Трейдинговую стратегию этой компании возглавил выпускник математического факультета Уилл Уайлд. Fidens участвует в размещении ставок в десяти футбольных лигах по всему миру, и количество ставок приближается к 3000 ежегодно.

Инвестирование в рынок ценных бумаг часто сравнивают с азартной игрой, особенно когда акции быстро меняют владельцев. В этом есть определенная ирония, поскольку инвесторы сегодня все чаще рассматривают азартные игры как подходящий объект капиталовложений. Но не все фонды, специализирующиеся на спортивном беттинге, добиваются успеха. В 2010 году инвестиционная компания Centaur основала фонд Galileo, который позволял инвесторам получать прибыль от спортивных ставок. План компании состоял в привлечении 100 миллионов долларов инвестиций с ежегодной прибылью 15–20 % годовых. Финансовое сообщество с интересом наблюдало за развитием событий, однако через два года фонд закрылся.

Несмотря на то что сегодня амбиции фондов, подобных Priomha, ограничены объемом рынка ставок, ситуация может кардинально измениться, если рынок спортивного беттинга распространится в США. «Если Америка откроет нам свои двери, – заявил Путс, – то изменится весь мир игровых ставок». Первые признаки перемен появились вскоре после начала деятельности Priomha, когда по результатам референдума 2011 года губернатор штата Нью-Джерси подписал закон о легализации в штате спортивного беттинга. Впервые профессиональные игроки из Атлантик-Сити могли – теоретически – делать ставки в чемпионате США по американскому футболу. Теоретически – потому что профессиональные спортивные лиги обратились в суд, требуя приостановить действие закона. Это дело путешествует по инстанциям до сих пор. Главным препятствием для легализации спортивного беттинга является закон от 1992 года, запрещающий его во всех штатах, кроме четырех. Противники беттинга настаивают, что азартные игры должны быть ограничены специальными территориями, такими как Лас-Вегас; представители Нью-Джерси указывают на то, что закон противоречит Конституции; в свою очередь, граждане поддерживают легализацию азартных игр. В действительности многие спортивные лиги уже сегодня разрешают делать ставки на результаты соревнований. Каждый год все желающие платят за участие в составлении виртуальных команд, хотя ставки на конкретный исход матча по-прежнему являются незаконными.

Сторонники изменения законов называют два основных преимущества легализации азартных игр. Во-первых, она позволит собирать больше налогов. По некоторым оценкам, легально в США размещается менее 1 % спортивных ставок. Остальные 99 % делаются через посредничество нелицензированных букмекеров или на оффшорных сайтах. Не исключено, что в этом бизнесе вращаются сотни миллиардов долларов, и его введение в легальную зону принесет бюджету огромные налоговые поступления. Во-вторых, легализация отрасли предполагает ее регулирование, а регулирование предполагает прозрачность. Букмекеры и биржи ставок располагают клиентскими базами, а онлайн-компании – информацией о банковских счетах клиентов. По словам представителя НБА Адама Силвера, легализация азартных игр позволит держать их под контролем властей. «Я считаю, что спортивный беттинг должен выйти из тени на свет, благодаря чему у нас появится возможность его регулировать», – в 2014 году заявил он в интервью газете New York Times.

Игровые синдикаты также выиграют от легализации. Чем больше будет букмекеров, тем более разнообразные ставки смогут размещать бетторы. Кроме того, есть шанс, что новые законы позволят синдикатам работать в Лас-Вегасе. Сегодня тамошние любители спортивного тотализатора должны являться в казино лично и с деньгами, что затрудняет систематическое размещение крупных ставок. В 2015 году сенат штата Невада предложил законопроект, разрешающий группе инвесторов вкладываться в спортивный беттинг, – проще говоря, делать то, чем за пределами США уже занимается Priomha. Если закон будет принят, логично ожидать появления на рынке множества хедж-фондов. Другие страны также активно обсуждают закон об азартных играх. В Японии, например, пока разрешено делать ставки только на лошадиных скачках, в спортивной гребле и велосипедных гонках. Новый законопроект, выдвинутый в апреле 2015 года и поддержанный премьер-министром, значительно расширяет количество видов спорта, доступных для беттинга. По мере того как усиливается контроль над неофициальными рынками спортивных ставок в Индии и Китае, новые возможности появляются и здесь.

По мнению журналиста Чэда Миллмана, легализация беттинга будет выгодна не только профессиональным игрокам. Во время своего визита в Массачусетский технологический институт в марте 2013 года Миллман встретился со студентом программы МБА Майком Волом. Для своего научного проекта тот выбрал тему «Азартные игры как упущенный класс активов». Финансист по образованию и опытный беттор, Вол предположил, что в плане соотношения риска и доходности спортивные ставки не менее эффективны, чем торговля акциями на бирже.

Миллман отмечал, что для мира азартных игр характерны две крайности. На одном конце шкалы располагаются профессиональные спортивные бетторы, так называемые знатоки, которые регулярно делают успешные ставки; на другом – обычные игроки, не обладающие ни инструментами прогнозирования, ни надежной стратегией. Посредине находятся люди, которые, подобно Волу, владеют необходимыми навыками для успешного размещения ставок, однако не пользуются ими. Они могут работать в финансовой или научной сфере, иметь степень MБA или академическую степень. Если закон о спортивном беттинге в США будет принят, эти игроки средней руки смогут неплохо зарабатывать. Знание математики и статистики позволяет им освоить методы, применяемые в беттинге, а современные компьютерные и информационные технологии обеспечивают необходимыми инструментами. Все, что им нужно, – законный доступ на этот рынок.

У беттингового стартапа много плюсов. Один из них – гибкость. Будут ли игровые синдикаты пользоваться теми стратегиями, которые уже доказали свою успешность, или устремятся к новым горизонтам?

Анализируя свой опыт, Майкл Кент пришел к выводу, что для успешной игры необходимо уделять больше внимания деталям. «Если бы я сейчас начинал все заново, – говорит он, – я бы тщательно собирал данные о каждой игре». Дополнительная информация позволяет измерить личный вклад в игру каждого спортсмена, и такой подход является полной противоположностью первоначальной модели Кента, где он рассматривал команду как единое целое. «Я ничего не знал об игроках, – признавался он. – Я понимал, что делает команда на поле, однако понятия не имел, кто ею руководит».

Некоторые современные игровые синдикаты весьма преуспели в деле оценки влияния отдельных игроков на исход соревнования. «Мы анализируем выступление каждого члена каждой команды, – говорит Уилл Уайлд. – Каждому игроку присваивается место в рейтинге, которое может меняться независимо от того, играет он или нет». В Гонконге синдикат Билла Бентера даже нанимает персонал, которому поручено внимательно просматривать видео лошадиных скачек и следить за скоростью лошади во время забега или за тем, как быстро она приходит в себя после падения. Данные такого видеонаблюдения составляют относительно небольшую часть модели – всего 3 %, однако они позволяют увеличить точность прогнозов.

Но одного сбора данных зачастую бывает недостаточно. Настоящим кошмаром для статистика может стать сильный футбольный защитник. Играя за «Милан» и сборную Италии, Паоло Мальдини в среднем совершал за игру один отбор мяча у противника. Он вовсе не ленился – ему удавалось сдерживать противника, просто находясь на нужной позиции. Следовательно, такой статистический показатель, как количество отборов мяча, не дает нам верных сведений о мастерстве игрока. Если защитник стал реже отбирать мяч у противника, это вовсе не означает, что он стал хуже играть. Напротив, часто это свидетельство того, что его игра улучшилась.

Похожая ситуация возникает с корнербеком в американском футболе. В его обязанности входит контроль над краем поля и его защита от пасов противника. Хороший корнербек перехватывает множество пасов, но отличному корнербеку это не требуется – противники его просто избегают. В результате лучшие корнербеки Национальной футбольной лиги прикасаются к мячу всего несколько раз за сезон.

Как оценить способности игрока, если он не совершает практически ничего, поддающегося измерению? Например, сравнить результаты команды с этим игроком и без него. Самое простое – посмотреть, как часто побеждает команда, когда объект оценки выходит на поле. Иногда роль того или иного игрока видна невооруженным глазом. Например, когда бомбардир Тьерри Анри играл за «Арсенал» в 1999–2007 годах, команда выиграла 61 % матчей, в которых он принимал участие, и 52 % тех, которые он пропустил.

Подсчет побед представляется достаточно простым методом, но, оценивая игроков подобным образом, можно получить неожиданные результаты. Иногда вдруг оказывается, что кумиры болельщиков ничего не значат для команды. В 1998 году Стивен Джерард стал играть за «Ливерпуль», и клуб выиграл половину игр с его участием и столько же без его участия. Брендан Путс подчеркивает, что лучшие клубы набирают сильную команду и, как правило, легко справляются с потерей отдельного «звездного» игрока. Когда кто-то из них получает травму и выбывает с поля, остальные быстро перестраиваются. «По большому счету, – отмечал Путс, – вклад таких игроков гораздо меньше, чем люди привыкли думать».

Простое сравнение числа побед с участием и без участия игрока мало что дает еще и потому, что не учитывает, насколько важна для клуба игра и насколько силен ее соперник. Так, в самых ответственных матчах команды часто задействуют больше звезд. Модели прогнозирования как раз и помогают разобраться со всеми этими нюансами. Спортивные статистики часто оценивают роль конкретного игрока, сопоставляя прогнозируемое количество очков в матчах с его участием с количеством реально заработанных очков. Если с участием игрока команда играет лучше, чем ожидалось, логично предположить, что он важен для команды.

Ко всему прочему, самые значимые игроки – далеко не всегда звезды. Дело в том, что лучший игрок и значимый игрок – разные понятия. Как показывают расчеты, самым нужным для клуба является игрок, которому трудно найти замену или тот, кто лучше владеет командным стилем игры.

Для интерпретации результатов, выдаваемых моделями, компании спортивного прогнозирования нанимают специалистов, знающих подноготную каждой команды. Это эксперты, способные объяснить, почему определенный игрок так важен для клуба и как его присутствие или отсутствие на поле влияет на результат матча. Информация этого рода с трудом поддается измерению по жесткой шкале, но она заметно влияет на результативность прогноза. Фокус в том, чтобы определить, какие данные модель не «видит», и при прогнозировании делать на них поправку. Спортивный статистик Дэвид Хасти отмечает, что такой подход идет вразрез с общепринятыми представлениями о научном беттинге: «Большинство людей уверены, что игра в тотализатор целиком и полностью сводится к применению моделей. Они верят в существование волшебной формулы».

Игроки в тотализатор должны уметь добывать важную информацию, как «количественную» (данные для моделей прогнозирования), так и «качественную» (интуитивные догадки). Кент прославился главным образом благодаря своим компьютерным моделям, однако и он сознавал, какую важную роль играют при составлении прогнозов эксперты из плоти и крови. «У нас в Нью-Йорке был парень, который мог перечислить стартовый состав двухсот университетских баскетбольных команд», – вспоминал он.

Возможность точнее предсказывать поведение отдельных игроков идет на пользу не только бетторам. По мере того как совершенствуются технологии спортивного прогнозирования, любители тотализатора и спортсмены находят все больше точек соприкосновения, объединенные общим желанием предугадать события следующего сезона, следующей игры и даже следующего периода. Каждую весну спортивные менеджеры общаются со статистиками и разработчиками моделей на конференции MIT Sloan Sports Analytics. Техники спортивного прогнозирования особенно полезны для поиска новых талантливых игроков. Раньше оценивать мастерство отдельного спортсмена было затруднительно, поскольку на качество игры влияет случай – в одном сезоне спортсмен может выступить удачно, а в другом – ничем себя не показать.

«Проклятие журнала Sports Illustrated» – хорошо известный феномен: часто бывает, что спортсмен, попав на обложку этого издания, в последующих играх выступает неудачно. Статистики утверждают, что никакого проклятия нет, просто на обложке, как правило, появляются игроки, которые провели неожиданно хороший сезон, что является скорее случайным отклонением, чем объективным отражением их способностей. Ухудшение результатов в следующем сезоне – всего лишь та самая регрессия к среднему, которую обнаружил Фрэнсис Гальтон, изучая наследственность.

Подписывая договор с новым игроком, клуб принимает решение на основе его предыдущих достижений, но платит ему за достижения будущие. Как же предугадать, на что способен спортсмен? В идеале нужно разобрать по косточкам его прошлые выступления и отделить результаты, полученные в силу удачного стечения обстоятельств, от результатов, отражающих реальный потенциал игрока. Статистик Джеймс Альберт попробовал сделать это в бейсболе, тщательно анализируя данные по питчерам, включая победы, поражения, страйк-ауты и очки, набранные командой соперников. Он обнаружил, что наиболее достоверно мастерство питчера отражает количество страйк-аутов, тогда как статистика по хоум-рану зависит от случая и, соответственно, не может служить надежным критерием.

Другие виды спорта анализировать труднее. Знатоки футбола, определяя уровень мастерства нападающего, обычно обращаются к таким простым показателям, как количество мячей, забитых в одном матче. Но что, если нападающий играет в слаженной команде, создающей для него максимальные преимущества? В 2014 году исследователи компании Smartodds из Солфордского университета вычисляли «голевое» мастерство разных футболистов. Отказавшись подсчитывать, как часто игрок попадает в ворота, они обратили внимание на два других фактора: частоту создания голевых ситуаций (которые могут быть заслугой команды) и частоту конвертации голевой ситуации в гол. Подобная дифференциация способствует повышению точности прогнозов. Исследование дало и несколько неожиданных результатов. Например, выяснилось, что количество ударов по мячу, сделанных игроком, не оказывает заметного влияния на атакующий стиль командной игры. Иными словами, хорошие футболисты бьют по мячу примерно одинаковое количество раз, вне зависимости от того, за сильную или слабую команду они выступают. И хотя в успешной команде общее количество ударов по мячу все же больше, достойный игрок занимает в ней позицию участника хора. Зато в проблемной команде тот же игрок внесет в сумму забитых голов более заметный вклад. Ученые также обнаружили, что крайне трудно спрогнозировать, насколько часто спортсмен сумеет конвертировать голевую ситуацию в гол. Отсюда они сделали вывод, что, присматривая новых игроков, руководителю команды лучше ориентироваться не на количество забитых голов, а на количество ударов по мячу.

В научно обоснованном спортивном беттинге успех часто достается игрокам, обращающим взоры на те виды спорта, которыми остальные пренебрегают. Вспомним изыскания Майкла Кента в области университетского футбола или исследования Диксона и Коулза – большие деньги приходят к тем, кто отваживается свернуть с проторенной тропы.

Сегодня и игроки, и букмекеры в подавляющем большинстве владеют сведениями об удачных стратегиях. В итоге зарабатывать на крупных соревнованиях становится все труднее, неверные ставки делаются реже, а конкуренция очень высока. Новые синдикаты сосредоточили усилия на менее распространенных видах спорта, в которых еще не проводились детальные научные исследования. И здесь, по мнению Харалабоса Вульгариса, скрыты самые интересные возможности. На конференции MIT Sloan Sports Analytics он заявил: «Необходимо обратить внимание на малопопулярные спортивные соревнования: университетский баскетбол, гольф, теннис, автогонки на серийных автомобилях».

В таких видах спорта любая дополнительная информация, полученная при помощи модели или от эксперта, может стать очень ценной. Поскольку критические факторы здесь мало изучены, различия между опытным беттором и случайным любителем проявляются особенно ярко. Новые технологии не только помогают игрокам создавать все более совершенные модели прогнозирования, но и меняют способы размещения ставок. Эпоха набитых купюрами чемоданов близится к концу. Тотализатор сегодня доступен онлайн, и игроки могут контролировать сотни ставок одновременно. Кроме того, современные технологии проложили путь к новым типам стратегий. На протяжении всей истории спортивных ставок беттинг сводился главным образом к верному предсказыванию исхода соревнования. Но научно обоснованный тотализатор идет дальше. Иногда здесь можно заработать деньги, даже понятия не имея, чем закончилась игра.

5

Роботы идут!

«Вот что творит Бог!» – гласило сообщение. Это была первая в мире междугородняя телеграмма, отправленная 24 мая 1844 года в Балтимор. При помощи нового телеграфного аппарата Сэмюэла Морзе библейская цитата добралась туда по проводам из самого Вашингтона. На протяжении следующих нескольких лет однопроводный телеграф распространился по всему миру и проник во все отрасли и сферы жизни. Железнодорожные компании использовали его для передачи сигналов между станциями, полиция распространяла по нему информацию для поимки преступников. Вскоре обзавелись телеграфом и британские финансисты – и поняли, как на нем заработать.

В то время биржи Соединенного Королевства действовали независимо в каждом регионе, что иногда приводило к разнице в стоимости ценных бумаг. Например, купив акции на Лондонской бирже, вы могли продать их на региональных торгах по более высокой цене. Оперативно завладев информацией о ценовой разнице, можно было получить немалый доход. В 1850-х годах трейдеры использовали телеграф, чтобы сообщить друг другу о расхождении в стоимости ценных бумаг и успеть на нем заработать, пока цена не поменялась. В 1866-м Америку и Европу соединил трансатлантический кабель – теперь трейдеры могли отлавливать расхождения еще быстрее. Телеграммы стали неотъемлемой частью финансовой индустрии, и даже сейчас англоговорящие трейдеры именуют обменный курс доллара и британского фунта не иначе как «кабельным».

С изобретением телеграфа трейдеры обрели возможность извлекать прибыль из разницы в ценах на двух разных рынках, покупая дешевле и продавая дороже. В экономике это явление известно как «арбитражная операция». Так называемые арбитражеры охотились за разницей в стоимости товаров и акций задолго до изобретения телеграфа. В XVII веке ювелиры Англии переплавляли серебряные монеты, если стоимость серебра превышала ценность самой монеты, а некоторые шли еще дальше, переправляя золото из Лондона в Амстердам, чтобы выиграть на разнице биржевых цен.

Арбитражные операции применяются и в азартных играх. Букмекеры и биржи ставок – это, по сути, разные рынки, торгующие одним и тем же товаром. У них разные уровни беттинговой активности, разные мнения о результатах игр, и, следовательно, их коэффициенты прогнозов тоже могут отличаться. Фокус в том, чтобы найти такую комбинацию ставок, чтобы остаться в плюсе при любом исходе. Допустим, вы смотрите теннисный матч между Рафаэлем Надалем и Новаком Джоковичем. Один букмекер делает ставки на Надаля с коэффициентом 2,1, другой предлагает 2,1 на Джоковича. Это означает, что, поставив 100 долларов на каждого игрока, вы вне зависимости от результата сможете получить 210 долларов, потратив при этом 200. И кто бы ни победил, десять долларов чистой прибыли – ваши.

В отличие от спортивных игровых синдикатов, чья главная цель – спрогнозировать результат точнее, чем это сделает букмекер, арбитражерам абсолютно не важно, кто победит, а кто проиграет. Их стратегия гарантирует прибыль при любом исходе, главное – вовремя увидеть искомую разницу в стоимости. Но насколько распространены арбитражные ситуации?

В 2008 году ученые из Афинского университета проанализировали коэффициенты букмекеров для 12 420 футбольных матчей и выявили 63 случая возможности совершения арбитражной сделки. Большинство случаев разницы в коэффициентах было отмечено во время игр Европейского чемпионата по футболу, что неудивительно – результаты матчей в таких турнирах куда менее предсказуемы, чем результаты встреч в лигах, где команды часто встречаются друг с другом.

Год спустя группа ученых из Цюрихского университета решила поискать потенциальный арбитраж в коэффициентах, которые предлагали биржи ставок и традиционные букмекеры. При детальном рассмотрении разброса в коэффициентах исследователи обнаружили возможность получения гарантированной прибыли почти в четверти от всех проводимых игр. Средняя прибыль от каждой ставки была достаточно небольшой, 1–2 % за игру, однако и этого было достаточно, чтобы признать арбитражные операции выгодным бизнесом.

Несмотря на привлекательность арбитражного беттинга, в нем есть свои подводные камни. Для успешной игры бетторы должны установить связи с большим количеством букмекерских контор. В такие компании очень легко вложить деньги, но вот с их получением могут возникнуть трудности. Кроме того, ставки необходимо делать одновременно, и, если какая-то из них «запоздает», коэффициенты могут поменяться и игрок потеряет возможность гарантированной прибыли. Но даже если беттор преодолеет эти трудности, ему необходимо вести себя как можно более незаметно, поскольку букмекеры, как правило, недолюбливают арбитражеров, небезосновательно полагая, что те отнимают у них часть прибыли.

Но прибыль можно получать не только на разнице предлагаемых букмекерами коэффициентов. Экономист Милтон Фридман заметил один парадокс, возникающий в процессе трейдинга: арбитражеры полезны для экономики – извлекая выгоду из ценового несоответствия, они делают рынки более эффективными. Однако эффективный рынок по определению не должен давать возможность получать прибыль от таких операций и, следовательно, не должен быть привлекательным для арбитражеров. Как можно объяснить это противоречие? Дело в том, что на практике у рынков часто случаются короткие периоды неэффективности – когда цены (или коэффициенты ставок) не отражают реально существующую ситуацию. Информация о ней на рынке имеется, просто он эту информацию еще не переварил.

После важного события, например забитого гола, игроки на бирже ставок должны сделать коррекцию коэффициентов. В этот период неопределенности тот, кто отреагирует на новости первым, сможет разместить ставки против оппонентов, которые все еще не успели перестроиться. Это «окно возможностей» открывается ненадолго – через некоторое время рынок стабилизируется и доступные коэффициенты изменятся в соответствии с откорректированными прогнозами. В 2008 году ученые из Ланкастерского университета выяснили, что игрокам на бирже ставок требуется менее 60 секунд, чтобы приспособиться к резкому изменению хода футбольного матча.

Потенциальный выигрыш при арбитражной сделке, как и «окно возможностей», редко бывает крупным. Чтобы заработать, необходимо очень быстро размещать большое количество ставок. Увы, люди не слишком приспособлены для таких занятий. Мы слишком долго обрабатываем информацию. Мы нерешительны. Нам трудно дается многозадачность. В итоге многие игроки стараются держаться подальше от бурлящего хаоса беттинговых рынков. Но там, где человеческая природа дает осечку, в дело вступают роботы.

Есть два способа получить доступ на биржу ставок Betfair. Большинство просто заходит на сайт компании, чтобы посмотреть свежие данные о ставках. Но есть и другой вариант – в обход сайта подключиться к бирже напрямую. Тогда вам останется только написать компьютерную программу, которая будет делать ставки автоматически. Подобные роботы-бетторы справляются с задачей куда лучше людей – они быстрее, точнее и способны делать по нескольку десятков ставок одновременно. Быстрота биржи ставок также работает в их пользу. Betfair практически мгновенно находит партнеров желающим разместить ставки на определенное событие. В 2006 году из 4,4 миллиона ставок на матче-открытии мирового первенства по футболу лишь пара десятков нашли себе «пару» за срок больше секунды.

Игроки-автоматы набирают в беттинге популярность. По словам спортивного аналитика Дэвида Хасти, в индустрии действует множество ботов, выискивающих некорректные коэффициенты и пользующихся ошибками игроков. «Эти алгоритмы “подчищают” все ценовые несоответствия», – утверждает он. Искусственный разум вытесняет с рынка арбитражеров-людей. Даже если человек замечает некорректную ставку, предпринять он, как правило, ничего не успевает, так как боты в этот момент уже размещают свои ставки, лишая беттора возможности получить прибыль.

В финансовой сфере происходит примерно то же самое. Здесь, как и в беттинге, чем быстрее, тем лучше. Компании готовы на все, чтобы опередить конкурентов, и многие из них размещают свои компьютеры поближе к серверам биржи. Если рынок реагирует быстро, даже небольшая задержка в передаче сигнала может привести к критичному опозданию в торгах.

Некоторые заходят в погоне за сигналом еще дальше. В 2011 году американская компания Hibernia Atlantic начала работы по прокладке нового кабеля стоимостью в 300 миллионов долларов, который позволяет доставлять данные через океан с невиданной ранее скоростью. В отличие от других кабелей он должен полностью повторить маршрут авиарейса Нью-Йорк – Лондон по кратчайшей прямой между этими городами. В настоящее время сообщение доставляется через Атлантику за 65 миллисекунд, а новый кабель сократит это время до 59 миллисекунд. Для сравнения: длительность моргания человеческого глаза составляет 300 миллисекунд.

Скоростные торговые алгоритмы помогают компаниям первыми узнавать важные сведения и успевать воспользоваться ими быстрее конкурентов. Однако не все боты отслеживают возможности арбитражных сделок. Перед некоторыми из них стоят прямо противоположные задачи. Пока одни роботы-арбитражеры ищут «прибыльную» информацию, другие пытаются ее скрыть.

Членам игровых синдикатов на гонконгских скачках известно: как только они разместят свои ставки, коэффициенты изменятся. Это происходит потому, что в тотализаторе коэффициенты зависят от размера вносимых игроками сумм. Следовательно, при разработке стратегии бетторы должны учитывать степень смещения коэффициентов. Если они сделают очень крупные ставки и сдвинут коэффициенты слишком сильно, то потеряют больше, чем при низких ставках.

Аналогичная проблема существует и в спортивном беттинге. Если на футбольном матче вы сделаете слишком большую ставку, то букмекеры или игроки на бирже сдвинут коэффициенты не в вашу пользу. Предположим, вы готовы поставить полмиллиона на определенный результат. Букмекер предложит вам коэффициент, который при выигрыше удвоит сумму ставки, но он готов взять у вас лишь 100 тысяч долларов. После размещения первоначальной ставки коэффициент снизится. Таким образом, у вас остается еще 400 тысяч, чтобы делать ставки, но вы уже нанесли рынку ущерб. Если вы поставите следующие 100 тысяч, то по сниженному коэффициенту в случае выигрыша удвоения ставки вы уже не получите. И с каждой новой крупной ставкой коэффициент будет становиться только хуже.

Трейдеры называют эту проблему проскальзыванием, или «слиппеджем». Изначально хорошая цена может при определенных трансакциях «соскользнуть» и стать менее привлекательной. Как этого избежать? Можно, конечно, отыскать букмекера, который примет вашу огромную ставку целиком, но в лучшем случае вы найдете его нескоро, а в худшем – вообще не найдете. В качестве альтернативы вы можете поставить 100 тысяч и ждать, что коэффициент опять поднимется и вы разместите следующую порцию денег. Однако эта стратегия ненадежна.

Гораздо разумнее скопировать тактику, используемую на биржах ставок. Своим стремительным успехом Betfair обязана в том числе методу обращения со ставками. Вместо того чтобы искать игрока, который согласился бы принять ставку на необходимую другому игроку сумму, Betfair дробит эту ставку на несколько меньших. Найти нескольких пользователей, готовых принять небольшие ставки, намного легче, чем того, кто согласится принять одну огромную.

Похожим способом можно потихоньку провернуть сделку на рынке с ограниченным слиппеджем. Вместо того чтобы пытаться осуществить ее «одним махом», алгоритмы могут раздробить сделку на несколько легко выполнимых «дочерних» заказов. Чтобы работать эффективно, алгоритм должен «чувствовать» рынок: распознавать участников, которые могут принять часть торгов, знать, на какую цену они согласны, и аккуратно распределять трансакции во времени, чтобы избежать резких движений рынка до завершения сделки. Эта череда операций известна как «айсберг-ордер»: конкуренты видят небольшие «кусочки» трейдинговой деятельности, но не могут догадаться о реальных объемах трансакции. Трейдеры, естественно, не хотят, чтобы конкуренты смещали цену, узнав, что грядет большая сделка, – да и вообще им невыгодно раскрывать свою стратегию.

Поскольку информация об айсберг-ордерах очень ценна для финансистов, некоторые трейдеры используют специальные программы, которые выполняют поиск таких сделок. Один из примеров – алгоритм-шпион, помогающий небольшим трейдерам выявлять крупные ордера. Такая программа анализирует каждую сделку и то, как быстро рынок ее проглатывает: если где-то запахнет крупным ордером, трейдеры начнут действовать активнее. Это то же самое, что бросать монетки в колодец и по звуку всплеска пытаться определить его глубину.

Но хотя боты и позволяют игрокам и банкам быстро совершать большое количество сделок, они не всегда действуют в интересах своих владельцев. Оставшись без присмотра, искусственный интеллект может повести себя неожиданно, а порой и создать массу проблем.

В 2011 году Рождественские скачки в Леопардстауне, городке неподалеку от Дублина, шли своим чередом. В два часа пополудни лошадь по кличке Волёр Ла Ведетт лидировала на своей дистанции, и, пока ее копыта бодро стучали по холодному декабрьскому грунту, ни одному человеку в здравом уме и в голову не приходило ставить против нее.

Но такая ставка была сделана. Волёр Ла Ведетт приближалась к финишу, а Betfair показывала чрезвычайно привлекательные коэффициенты для без пяти минут победителя, когда некто неизвестный принял ставку с коэффициентом 28, что означало: на каждый поставленный фунт беттор в случае победы фаворита собирался отдать 28 фунтов. И этим его причуда не исчерпывалась! Сей феноменальный пессимист готов был принять ставки на 21 миллион фунтов в случае, если Волёр Ла Ведетт придет первой, иначе говоря, после ее победы он обязан был выплатить другим игрокам почти 600 миллионов фунтов.

Вскоре после окончания скачек один из пользователей Betfair пошутил на форуме биржи, что это был не иначе как подарок бетторам от Санта-Клауса. Многие пытались найти объяснение такой промашке. Может, у игрока просто, как говорится, руки росли не из того места, и он по ошибке нажал не на ту кнопку на клавиатуре?

Но вскоре тайна была раскрыта. Один из игроков на бирже заметил нечто странное в предложении принять ставки на 21 миллион фунтов. Если точнее, предлагаемая сумма была чуть ниже 21,5 миллиона фунтов. Пользователь объяснил, что компьютерные программы часто хранят информацию в ячейке памяти, содержащей 32 юнита, именуемых битами. Если нечистый на руку игрок разработал 32-битную программу для автоматического размещения ставок, то максимальной суммой, которую бот мог выставить на бирже, было 2 147 483 648 пенсов. То есть, если бы бот принялся удваивать ставку – как это делали в Париже XVIII века сбитые с толку игроки в рулетку, – наибольшей суммой, которую могла выдать программа, было 21,5 миллиона фунтов.

Поиски виноватых вылились в настоящее детективное расследование, и два дня спустя Betfair подтвердила: ошибка произошла из-за дефектного бота. На сайте появилась информация: «Из-за технического сбоя в ядре базы данных одна из ставок была рассчитана неверно». На счете у владельца бота, как оказалось, лежало меньше тысячи фунтов, так что администрация Betfair не только устранила сбой, но и отменила злополучные ставки.

Несколько пользователей Betfair заявили, что само появление этой нелепой ставки на сайте было недопустимо. Более 200 бетторов, игравших на тех скачках, обратились к адвокатам для отстаивания своих интересов. Но, как отметил в Guardian Грег Вуд, «нельзя выиграть или проиграть деньги, которых попросту нет. Даже самый ушлый стервятник от юриспруденции не заинтересуется таким делом».

К сожалению, не все ситуации, связанные с ошибками ботов, разрешаются столь удачно. Трейдинговые программы набирают популярность в финансовой сфере, а здесь ставки намного выше. Спустя шесть месяцев после инцидента на скачках одной финансовой компании пришлось узнать, как дорого может обойтись ошибка в программе.

Лето 2012 года выдалось для Knight Capital горячим. Эта брокерская компания из Нью-Джерси готовила компьютерные системы к августовскому запуску на Нью-Йоркской фондовой бирже программы ликвидности, призванной помочь покупателям совершать крупные сделки по торговле акциями более дешевым способом. При этом сами торги должны были выполняться брокерами наподобие Knight Capital – им отводилась роль связующего звена между покупателем и рынком.

Для проведения торгов Knight использовала высокоскоростной маршрутизатор SMARS. Эта программа обеспечивает систему принятия заявок: когда от клиента поступает запрос на сделку, SMARS выполняет серию небольших «дочерних» заказов. Чтобы избежать возможных отклонений от требуемого значения, программа считает, сколько «дочерних» заказов уже выполнено и сколько еще предстоит выполнить, чтобы закрыть первоначальный заказ.

До 2003 года за приостановку торгов после выполнения заказа отвечала программа Power Peg. Однако с 2005 года ею не пользовались, и Knight ее заблокировал, переместив функцию отслеживания выполнения родительского заказа в SMARS. Но, как стало известно из опубликованного впоследствии официального доклада, компания не проверила, что произойдет, если Power Peg вновь активизируется.

В конце июля 2012 года технические специалисты Knight занялись обновлением программного обеспечения на всех серверах компании. Спустя насколько дней они установили новый код на семи из восьми обслуживаемых серверов, но с последним возникли проблемы, и Power Peg не была с него удалена.

Наступил день запуска; от покупателей и других брокеров начали поступать заказы. Семь успешно прошедших апгрейд серверов выполняли свою работу надлежащим образом, однако восьмой сервер «не видел», сколько заказов уже завершено, и «пошел своим путем», с бешеной скоростью выбрасывая на рынок миллионы заказов на покупку и продажу акций. С наращиванием объема ошибочных операций на рынке возникла чудовищная путаница. Пока техники искали источник проблемы, портфель компании все разрастался и разрастался. За 45 минут Knight скупила акций на три с половиной миллиарда долларов и продала их больше чем на три миллиарда. Когда, наконец, программу удалось отключить, а сделки остановить, стоимость ошибки для компании составила 460 миллионов долларов, то есть компания теряла по 170 тысяч долларов в секунду. Этот инцидент нанес Knight огромный ущерб, и в декабре того же года ее перекупила фирма-конкурент.

Хотя потери Knight произошли в результате неожиданного поведения компьютерной программы, технические проблемы – не единственный враг алгоритмического трейдинга. Даже когда все алгоритмы работают как надо, у компании все равно может обнаружиться слабое место. Если программа работает чересчур исправно, она становится слишком предсказуемой, чем не преминут воспользоваться конкуренты.

В 2007 году норвежский трейдер Свенд Эгил Ларсен заметил, что алгоритм одной из американских брокерских компаний всегда одинаково реагирует на определенный тип торгов. Независимо от того, сколько акций покупалось, программа увеличивала цену одним и тем же способом. Ларсен догадался, что можно заставить брокера поднимать цену, делая множество мелких покупок и затем продавая большое количество акций, но уже дороже. Трейдер действовал как своего рода «финансовый Павлов»: звонил в колокольчик и смотрел, как послушно реагирует алгоритм. За несколько месяцев такая тактика принесла Ларсену 50 тысяч долларов.

Не все по достоинству оценили изобретательность норвежца. В 2010 году Ларсену и его коллеге, трейдеру Петеру Вейби, совершавшему такие же операции, предъявили обвинение в манипулировании рынком. Суд изъял их доходы и приговорил обоих к условному заключению. После оглашения вердикта адвокат Вейби доказывал, что на решение судей повлиял тот факт, что в роли потерпевшего выступал компьютерный алгоритм: будь на его месте какой-нибудь недалекий трейдер, приговор оказался бы иным. Общественное мнение стало на защиту Ларсена и его напарника, а местная пресса сравнивала обоих с Робин Гудом. Такая поддержка пришлась весьма кстати: спустя два года Верховный суд отменил решение и снял с Ларсена и Вейби все обвинения.

Заставить компьютерные алгоритмы «свернуть на кривую дорожку» могут разные факторы – ошибка в коде или устаревшая система. Иногда программы ошибаются сами, а иногда их преднамеренно сбивают с толку конкуренты. Пока мы рассматривали единичные случаи: Ларсен атаковал одного конкретного брокера, Knight тоже была отдельной компанией, отдельной личностью был и игрок, предлагавший неуместные ставки на Волёр Ла Ведетт. Однако роль компьютерных алгоритмов в финансовых операциях неуклонно растет. И если даже один бот может причинить столько неприятностей, что случится, если дефектной программой будет пользоваться множество компаний?

Круг интересов Дойна Фармера не ограничивался колесом рулетки. После получения в 1981 году докторской степени в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, Фармер начал работать в институте Санта-Фе в Нью-Мексико, где увлекся финансами. В последующие несколько лет он переключился с прогнозирования результатов рулетки на анализ поведения рынка акций. В 1991 году он совместно с Норманом Пэкардом основал хедж-фонд Prediction Company. Их план состоял в том, чтобы применить концепции, полученные при изучении теории хаоса, к финансовым рынкам. Альянс физики с финансами получился весьма успешным, и Фармер проработал в компании восемь лет, прежде чем вернуться в мир науки.

В настоящий момент Фармер преподает в Оксфордском университете и изучает последствия внедрения сложных систем в экономику. Математические законы и расчеты довольно часто применяются в мире финансов, но Фармер заметил, что обычно это происходит, когда речь идет о конкретных трансакциях. Например, экономисты при помощи математики определяют стоимость финансовых продуктов или оценивают риски, возникающие при сделках. Но как рассмотреть все эти взаимодействия в виде единой системы? Если боты влияют на решения друг друга, какой эффект они способны оказать на экономическую систему в целом? И чем чревата ошибка в программе?

Иногда кризис может спровоцировать одна-единственная фраза. 23 апреля 2013 года в твиттере Associated Press появилось сообщение: «Срочно: два взрыва в Белом доме, Барак Обама ранен». Новость мгновенно распространилась по интернету. Журналисты немедленно усомнились в подлинности твита – не в последнюю очередь потому, что как раз в тот момент в Белом доме проходила пресс-конференция, и никаких взрывов оттуда слышно не было. Новость оказалась фальшивкой, запущенной хакерами; сообщение вскоре удалили, а аккаунт Associated Press был временно заблокирован.

К сожалению, финансовые рынки успели отреагировать на эту новость. И это еще мягко сказано. За три минуты, прошедшие с момента появления фальшивки, биржевой индекс S&P 500 потерял в номинальной стоимости 136 миллиардов долларов. И хотя вскоре рынки вернулись на первоначальный уровень, скорость реакции и тяжелые финансовые последствия такого «вброса» заставили финансовых аналитиков задуматься: было ли это делом рук трейдеров из плоти и крови? Могли ли люди так быстро отозваться на сообщение и так легко в него поверить?

Это был не первый раз, когда фондовый индекс принял вид острого сталактита, резко оторвавшегося от нормы. Одно из самых крупных рыночных потрясений случилось 10 мая 2010 года. Еще утром, когда на американской бирже открылись торги, на горизонте виднелось несколько тревожных облачков, которые потенциально могли бы угрожать стабильности рынка: например, приближающиеся выборы в Великобритании и финансовые трудности в Греции. Однако никто не мог предположить, какая буря разразится к полудню.

С утра индекс Доу-Джонса немного просел, но в 14 часов 32 минуты он падал уже стремительно. В 14 часов 42 минуты он потерял четыре пункта, а через пять минут снизился еще на пять. За неполных 20 минут рынок потерял 900 миллиардов. Тут включился один из защитных биржевых механизмов, который на несколько секунд приостановил торги. Это позволило ценам стабилизироваться, и индекс стал медленно возвращаться к первоначальному уровню, но даже после этого продолжал оставаться нестабильным. Что же случилось?

Серьезные спады на рынке часто являются следствием одного события-триггера. В 2013 году это был фальшивый твит о взрыве в Белом доме. Тогда боты, сканировавшие новостные ленты и старавшиеся использовать информацию раньше конкурентов, мгновенно отреагировали на новость. История имела любопытное продолжение годом позже, когда агентство Associated Press доверило компьютеру писать новостные сообщения о прибылях компаний. Алгоритм считывал отчеты фирм и резюмировал их положение на рынке в небольшом тексте, выдержанном в традиционном стиле Associated Press. Это нововведение свидетельствует о том, что в финансовых процессах человеку отводится все меньше и меньше места. В редакции компьютер превращает отчеты о прибылях в новостные сообщения, а его коллеги-боты на бирже принимают на их основе решения о купле-продаже.

Однако в 2010 году мгновенный обвал индекса Доу-Джонса был вызван триггером иного плана – не новостью, а торговой сделкой. В 14 часов 32 минуты некий паевой инвестиционный фонд использовал автоматическую программу для продажи 75 тысяч фьючерсных контрактов. Вместо того чтобы распределить ордера во времени в виде серии небольших «айсбергов», программа в одночасье вывалила на рынок весь объем торгуемых деривативов. В последний раз, когда фонд совершал настолько крупную сделку, на продажу всего объема контрактов ушло пять часов. В данном случае вся трансакция заняла не более 20 минут.

Безусловно, это был большой заказ, но он был всего один и сделан был одной-единственной компанией. При этом анализирующие твиттер боты являются узкоспециализированными приложениями, а большинству банков и хедж-фондов такая манера действий не свойственна. Тем не менее реакция ботов на сделку привела к резкому скачку, который буквально смел с рынка миллиарды долларов. Каким образом одно событие могло повлиять на другое и вызвать на рынке такой переполох?

Чтобы разобраться, обратимся к наблюдению, сделанному экономистом Джоном Мейнардом Кейнсом в 1936 году. В 1930-х годах британские газеты часто организовывали на своих страницах конкурсы красоты – публиковали фотографии девушек и предлагали читателям выбрать шесть самых привлекательных. Кейнс отметил, что хитрые читатели не просто выбирали девушку, которая им нравилась, а старались угадать ту, что понравится другим голосующим. Самые искушенные даже пытались вычислить абсолютную победительницу.

Согласно Кейнсу, рынок акций часто ведет себя схожим образом. Спекулируя акциями, инвесторы, по сути, пытаются предугадать, что сделают другие участники рынка. Цены на бумаги той или иной компании могут идти вверх вовсе не потому, что компания и вправду надежна, а потому, что таковой ее считают остальные инвесторы. Стремление узнать, о чем думают другие, порождает всевозможные домыслы. Более того, современные рынки все дальше уходят от взвешенного и аккуратного прогнозирования, ведь информация поступает быстро и требует столь же быстрой реакции. В этом случае компьютерный алгоритм может стать причиной больших неприятностей.

Ботов часто считают таинственными, сложно устроенными сущностями. Собственно, прилагательное «сложный» – самый часто употребляемый эпитет у журналистов, пишущих о трейдинговых алгоритмах (и вообще о любых компьютерных алгоритмах). Но в скоростной торговле все наоборот: хочешь успеть – будь проще. Чем больше инструкций придется выполнять в процессе купли-продажи ценных бумаг, тем дольше будет длиться процесс. Создатели алгоритмов не загружают ботов никакими нюансами и тонкостями и ограничивают их стратегические способности несколькими строками компьютерного кода. Дойн Фармер предупреждает, что интеллектуальный потенциал такого устройства оставляет желать лучшего: «В пределах десяти строк кода думать не о чем. Даже насекомое обладает бо́льшим интеллектом».

Когда трейдеры реагируют на заметное событие – будь то публикация в Твиттере или большой заказ на продажу, – это привлекает внимание высокоскоростных алгоритмов, отслеживающих активность рынка. Если все продают акции, боты делают то же. При резком падении цен программы так же начинают подражать друг другу и тянут цены еще дальше вниз. Рынок превращается в стремительный конкурс красоты, где никто не хочет выбрать неправильную девушку. И скорость игры может создать немалые проблемы. Как понять, кто начал первым, если алгоритмы действуют молниеносно? «У вас нет времени на размышления, – говорит Фармер, – и это создает опасность чрезмерной реакции и стадного эффекта».

Трейдеры сообщают, что небольшие резкие обвалы на рынке случаются часто. Они не настолько серьезны, чтобы мелькать в заголовках газет, но все же достаточно заметны: то курс акций упадет буквально за долю секунды, то трейдинговая активность вдруг увеличится в сотни раз. И таких событий может быть несколько за один день. Когда ученые из Университета Майами изучали данные рынка акций в период с 2006 по 2011 год, то обнаружили сотни «чрезвычайно быстрых экстремальных событий», когда рынок стремительно падал или поднимался и затем возвращался в нормальное состояние менее чем за секунду. Нейл Джонсон, руководитель исследования, уверен, что ни в одной из традиционных финансовых теорий такие события не описаны даже приблизительно: «Люди не могут принимать участие в торгах в реальном времени, и теперь ситуацию контролируют супербыстрые роботы».

Говоря о теории хаоса, люди чаще всего думают о ее физическом аспекте. Они могут знать о работах Эдварда Лоренца и его «эффекте бабочки», описывавшем непредсказуемость погоды и возникновение торнадо в результате взмаха крыльев насекомого. Кто-то вспоминает эвдемонистов, рулетку и траекторию бильярдного шара, чувствительную к начальным условиям. Однако теория хаоса не ограничивается математикой и физикой. И пока эвдемонисты готовились к реализации своей рулеточной стратегии в Лас-Вегасе, на другом конце Соединенных Штатов эколог Роберт Мей разрабатывал теорию, которой суждено было в корне изменить наше представление о биологических системах.

Принстонский университет ничем не напоминает сверкающие небоскребы Лас-Вегаса. Кампус – настоящий лабиринт из неоготических зданий и тенистых дворов. В зарослях плюща носятся белки, на нью-джерсийском ветру развеваются форменные черно-оранжевые шарфы студентов. Если присмотреться, здесь повсюду отыщутся следы пребывания знаменитых обитателей Принстона. Эйнштейн-драйв огибает Институт перспективных исследований, невдалеке находится «перекресток фон Неймана», названный в честь автомобильных аварий, в которые не раз попадал ученый. История гласит, что один из дорожных инцидентов фон Нейман объяснил особенно оригинально: «Я ехал по дороге, а деревья организованно двигались по правую сторону со скоростью шестьдесят миль в час. Внезапно одно из них стало на моем пути».

В 1970-х Мей преподавал в университете зоологию и большую часть времени проводил за изучением сообществ животных. Особенно его интересовали колебания численности популяций. Чтобы понять, как различные факторы влияют на экологические системы, Мей построил несколько простых математических моделей роста популяций.

С математической точки зрения самый простой тип популяции – тот, в котором размножение происходит путем дискретного всплеска. К примеру, многие виды насекомых в средних широтах дают потомство раз в сезон. Экологи могут изучать поведение гипотетической популяции насекомых, используя уравнение под названием «логистическая карта». Впервые его предложил в 1838 году статистик Пьер Верхюльст, исследовавший потенциальные границы роста популяции. Для расчета плотности популяции в заданном году с помощью логистической карты необходимо перемножить три показателя: показатель прироста популяции, плотность популяции в предыдущий год и величину доступного пространства и, следовательно, ресурсов.

Математически это выглядит так:

Логистическая карта построена на простом наборе предположений, и при небольшом приросте популяции результат тоже получается простым. Через несколько сезонов популяция приходит в равновесие, и в последующие годы ее плотность остается одинаковой.

Показатели логистической карты при низком приросте популяции

Ситуация меняется с увеличением прироста, которое влечет за собой колебания плотности популяции. В каком-то году на свет появляется множество насекомых, что снижает количество доступных ресурсов, в следующем году выживает меньшее количество особей, освобождается пространство и ресурсы для следующего поколения и так далее. На рисунке ниже схематически изображено изменение популяции.

Но если прирост очень велик, начинает происходить нечто странное. Вместо того чтобы прийти к фиксированным показателям или меняться в предсказуемых пределах, плотность популяции начинает сильно колебаться.

Напомним, в этой модели нет хаотичности, нет случайных событий. Плотность популяции животных зависит от простого линейного уравнения.

Колебание плотности популяции со средним приростом

Неустойчивая динамика популяции как следствие высокого прироста

В результате мы получаем полную мешанину показателей, явно не вписывающихся ни в какой осмысленный паттерн.

Мей попытался объяснить происходящее с помощью теории хаоса. Перепады плотности популяции были результатом реакции на начальные условия. Здесь, как и в случае с траекторией шарика рулетки, которую изучал Пуанкаре, небольшие изменения в начальной обстановке оказывали огромное влияние на дальнейшее развитие ситуации. Несмотря на то что популяция подчиняется простым биологическим законам, предугадать, как будут развиваться события в отдаленном будущем, невозможно.

От рулетки мы привыкли ждать неожиданностей, но экологи были крайне удивлены, обнаружив, что такая простая формула, как логистическая карта, способна запустить столь сложные процессы. Мей предупреждал, что наблюдать столь же причудливые результаты можно и в других сферах жизни. Необходимо помнить, что и в политике, и в экономике простые схемы не всегда ведут себя просто.

Мей изучал не только единичные популяции, но и экосистему в целом. Что, к примеру, произойдет, если в ней будет появляться все больше и больше обитателей, порождая сложную схему взаимодействий? В 1970-х многие экологи ответили бы на этот вопрос, что все будет в полном порядке. В то время сложность в природе считалась явлением положительным – чем больше разнообразия в экосистеме, тем она более устойчива к внезапным потрясениям.

Это утверждение считалось догмой, однако Мей позволил себе в ней усомниться. Чтобы проверить, действительно ли прочна сложная система, он взял для примера гипотетическую экосистему с большим количеством взаимодействующих видов. Взаимодействия – как благоприятные, так и губительные для особей – были выбраны случайным образом. Затем Мей наблюдал за тем, что будет происходить, если нарушить стабильность экосистемы. Вернется ли она к исходному состоянию или ее ждет коллапс? В этом заключалось одно из преимуществ работы с теоретической моделью – она позволяла проводить эксперименты, не вредя природе.

Мей доказал, что чем больше экосистема, тем менее она стабильна. Фактически, если количество особей вырастало сверх определенного уровня, вероятность выживания экосистемы падала до нуля. Столь же губительный эффект производило и возрастание уровня сложности. Чем больше разнообразных связей возникало в экосистеме, тем менее она была устойчива. Модель предполагала, что существование большой сложной экосистемы маловероятно, если вообще возможно.

Конечно, в природе существует множество примеров сложных и благополучно выживающих экосистем. В тропических лесах и на коралловых рифах обитают виды, поражающие разнообразием и не спешащие исчезать с лица земли. Согласно утверждению эколога Эндрю Добсона, эта ситуация – биологический эквивалент шутки, которая была популярна при запуске единой европейской валюты: хотя евро работает на практике, не совсем понятно, как он работает в теории.

Чтобы объяснить разницу между теорией и практикой, Мей предположил, что для поддержания стабильности природа действует «обходными путями». В попытке примирить теорию с реальностью ученые перепробовали огромное множество хитроумных стратегий. Однако экологи из Чикагского университета Стефано Аллесина и Сы Тан уверены: в них нет необходимости. В 2013 году они предложили возможное объяснение несоответствия между моделью Мея и реальной экосистемой.

Мей брал за основу случайные взаимодействия между различными видами, как положительные, так и отрицательные, а Аллесина и Тан решили сфокусироваться на трех специфических видах отношений, присущих всем живым организмам в природе. Первый: отношения «хищник – жертва» (одна особь съедает другую, и хищник, разумеется, выигрывает, а жертва – проигрывает). Второй: кооперация (обе стороны выигрывают от взаимодействия). И третий: конкуренция (общий негативный эффект).

Следующим шагом было выяснить, стабилизируют такие отношения экосистему или нет. Ученые обнаружили, что повышенный уровень конкуренции и кооперации приводит к дестабилизирующим результатам, тогда как отношения «хищник – жертва» оказывают стабилизирующий эффект. Иными словами, крупная экосистема сохранит устойчивость, пока будет построена на взаимоотношениях типа «хищник – жертва».

Но какое все это имеет отношение к беттингу и финансовым рынкам? Так же как и экосистемы, рынки «населены» различными видами ботов. Каждый из них имеет свои цели, свои слабые и сильные стороны. Есть боты – охотники за арбитражем, которые стараются первыми отреагировать на новую информацию, будь то важное событие или некорректная цена. Есть «маркетмейкеры», заключающие двусторонние договоры и зарабатывающие на разнице цен, они же – боты-букмекеры, которые извлекают прибыль, предугадывая действия других участников рынка, покупая по заниженной цене и продавая по завышенной. Существуют боты, которые скрывают крупные сделки, выдавая на рынок мелкие заказы. И есть боты-хищники, выискивающие крупные сделки в надежде выиграть на колебаниях цен.

Во время крушения фондового рынка 6 мая 2010 года кризисом было затронуто более 15 тысяч трейдеров, торговавших фьючерсами. Комиссия по ценным бумагам и биржам разделила их на несколько категорий в зависимости от того, по какой стратегии они действовали и какую роль сыграли. Было много споров о том, что именно произошло в тот злополучный день. Если обвал, как на то указывала комиссия, на самом деле случился из-за единственного триггерного события, то воцарившийся после него на рынке хаос вовсе не был запрограммирован. Не исключено, что причина краха крылась во взаимодействиях разных торговых программ, отреагировавших на ситуацию каждая по-своему.

Особенно разрушительный эффект оказали на рынок некоторые обмены данными во время обвала. В самый разгар кризиса, в 14 часов 45 минут, на торговых площадках ощущалась острая нехватка покупателей фьючерсных контрактов. Из-за этого высокочастотные алгоритмы принялись торговать между собой, успев за 14 секунд перетасовать 27 тысяч фьючерсов. Рынок смог вернуться в нормальное состояние лишь после того, как биржа на несколько секунд заблокировала торги, остановив стремительно падающие цены.

Вместо того чтобы рассматривать беттинг или финансовые рынки как набор жестких экономических правил, логичнее было бы представить их в виде экосистемы. Некоторые трейдеры в ней – хищники, пожирающие слабую жертву. Другие – конкуренты, которые применяют одинаковую стратегию и проигрывают. На финансовые рынки распространяются многие законы экологии и факторы риска. Например, простота вовсе не означает предсказуемость, и, даже если алгоритмы следуют простым правилам, они не всегда действуют простыми способами. На рынке существует множество сетей обмена данными, некоторые из них – крепкие, другие – хрупкие, что доказывает: скопление разных ботов в одном месте не обязательно способствует повышению эффективности системы. Как доказал в своих исследованиях Мей, усложняя экосистему, мы не всегда укрепляем ее.

К сожалению, пространство, где люди ищут выгодные стратегии, не может не усложняться. И в беттинге, и в бизнесе хорошая идея тем ценнее, чем меньше людей о ней знает. Когда сулящая выгоду ситуация оказывается очевидна всем вокруг, рынок становится более эффективным и потенциальная прибыль пропадает. Таким образом, по мере того как существующие концепции становятся непродуктивными, стратегии должны эволюционировать.

Дойн Фармер отметил, что процесс эволюции можно разделить на несколько стадий. Чтобы разработать хорошую стратегию, сначала нужно предугадать возникновение потенциально выгодной ситуации. Затем надо накопить достаточно данных, чтобы проверить, работает ли стратегия. Как игрокам, нуждающимся в самых разнообразных сведениях, чтобы оценить лошадь или спортивную команду, трейдерам тоже нужна информация, чтобы убедиться: преимущество, которое дает их стратегия, – не случайная аномалия. В Prediction Company этот процесс был полностью автоматизирован. Фармер называл свои торговые стратегии «эволюционирующими автоматами» – процесс принятия решения у них мутировал по мере того, как компьютеры приобретали новый опыт.

Срок годности торговой стратегии зависит от того, насколько легко она эволюционирует. Фармер считал, что рынку нужны годы, чтобы приспособиться к стратегии и стать эффективным, а значит, сделать эту стратегию бесполезной. И конечно, чем больше неэффективность рынка, тем легче ее заметить и использовать в своих интересах. Поскольку вначале компьютерные стратегии, как правило, чрезвычайно прибыльны, у них часто появляются «клоны». Следовательно, торговые алгоритмы вынуждены развиваться быстрее других типов стратегий. Как выразился Фармер, «это бесконечная погоня за конкурентным преимуществом».

В последние годы появляется все больше и больше компьютерных алгоритмов, предназначенных для финансовых рынков и бирж ставок. Это новейший пример связи между двумя индустриями, имеющими долгую историю обмена идеями – от теории вероятности до арбитражных сделок. Однако именно сегодня граница между финансами и азартными играми стала прозрачна как никогда.

Некоторые беттинговые сайты предлагают своим клиентам ставить на события финансовых рынков. Как и остальные виды онлайн-беттинга, такого рода трансакции принадлежат к категории азартных игр и, следовательно, не облагаются налогами во многих европейских странах (по крайней мере, не облагается клиент; букмекеру все же приходится платить). Одним из самых популярных видов финансовых ставок является спред-беттинг, или ставка на изменение курса финансовых инструментов. В 2013 году такие ставки сделали сотни тысяч людей по всей Великобритании.

И ставка, и выигрыш традиционно являются в азартных играх фиксированными суммами. Вы можете поставить на выигрыш определенной команды или на повышение курса акций. Если результат совпадет с вашим прогнозом – выигрыш ваш, если нет – вы теряете свою ставку. Спред-беттинг немного отличается от традиционной ставки. Ваш доход зависит не только от результата, но и от его точности. Допустим, в данный момент акция торгуется по 50 долларов, и вы полагаете, что на следующей неделе ее стоимость возрастет. Спред-беттинговая компания может предложить вам доллар за каждый пункт увеличения стоимости акции выше 51 доллара (разница между текущей и предлагаемой ценой называется спредом – на нем букмекер и зарабатывает деньги). За каждый доллар, на который цена будет подниматься над отметкой «51», вы будете получать доллар, а за каждый доллар ниже этой отметки – терять доллар. В плане выигрыша спред-беттинг не сильно отличается от обычной покупки акций и перепродажи их неделю спустя. Доходы и потери при таких ставках приблизительно одинаковы.

Но между ними есть одно существенное различие: если вы совершили удачную сделку на бирже в Великобритании, вы должны заплатить государственную пошлину и налог на прирост капитала. А если вы делаете спред-ставку, платить ничего не надо. В других странах дело обстоит иначе. Например, в Австралии доход от спред-беттинга классифицируется как прибыль и, следовательно, подлежит налогообложению.

Регулирование трансакций – серьезный вопрос и для финансовой индустрии, и для индустрии азартных игр. Когда речь идет о сложной торговой экосистеме, не всегда до конца понятно, к каким последствиям может привести регулирование. В 2006 году Федеральный резерв США и Национальная академия наук организовали встречу финансистов и ученых для обсуждения системных рисков в финансовой сфере. Целью дискуссии была стабильность финансовой системы как некоего целого, а не как суммы отдельных составляющих.

Во время встречи Винсент Рейнхард, экономист Федерального резерва, указал, что одно действие может иметь множество потенциальных последствий и главный вопрос состоит в том, какое из этих последствий воплотится в реальности. Это зависит не только от действий регулирующих инстанций, но и от того, насколько слаженно они действуют и как реагирует на новости рынок. И вот здесь подходы, позаимствованные экономистами из естественных наук, могут подвести. Естественные науки изучают взаимодействия, основанные на строгих законах, и с человеческим фактором, как правило, дела не имеют. «Вероятность столетнего шторма[2] не станет выше оттого, что люди станут его ожидать», – отметил Рейнхард.

Присутствовавший на встрече эколог Симон Левин, исследователь непредсказуемости поведения, отметил, что вмешательства государства в экономику – подобные тем, что осуществляет Федеральный резерв, – направлены на изменение поведения индивидуумов в надежде улучшить систему в целом. И хотя определенные меры способны повлиять на действия отдельных игроков, остановить распространяющуюся панику на рынке очень трудно.

Между тем информация распространяется все быстрее. Людям больше не обязательно ни писать, ни читать новости. Боты перерабатывают их автоматически и передают программам, которые принимают торговые решения. Индивидуальные алгоритмы реагируют на поведение других программ и выносят решения в столь короткие промежутки времени, что человек по большому счету не в состоянии за ними уследить. Это может приводить к совершенно неожиданным событиям. Такие проблемы часто возникают из-за того, что устройство высокочастотных алгоритмов предполагает простоту и скорость. Боты редко бывают сложными или умными, их цель – воспользоваться преимуществом прежде, чем это сделают другие. Однако успешный робот-игрок не обязательно должен быть самым быстрым. Как мы увидим дальше, иногда интеллект важнее скорости.

6

Жизнь – это блеф

Летом 2010 года владельцы покерных сайтов обрушились с гонениями против роботов-картежников. Выдавая себя за людей, те выигрывали десятки тысяч долларов. Картежники из плоти и крови были, понятное дело, не в восторге. В качестве ответного удара владельцы сайтов заблокировали все счета, которые выглядели так, будто ими управляет программа. Одна компания вернула игрокам почти 60 тысяч долларов – как только обнаружилось, что эту сумму выиграли машины.

Но вскоре компьютерные программы снова засветились в онлайн-покере. В феврале 2013 года шведская полиция начала следствие по факту действий ботов на государственном покерном сайте. В ходе расследования было установлено, что машины успели выиграть денег на сумму более полумиллиона долларов. Но владельцев покерных сайтов беспокоил не размер улова, а способ, каким обогащались боты. Они не наживались на слабых игроках, ставящих небольшие суммы, а выбирали лишь столы с высокими ставками – и побеждали. До этого мало кто в индустрии догадывался, что боты могут играть настолько хорошо.

Конечно, покерные алгоритмы не всегда были такими эффективными. Когда в начале 2000-х такие программы только набирали популярность, их легко было переиграть. Так что же изменилось за последние годы? Чтобы понять, почему боты достигли таких высот в покере, сначала рассмотрим, как играют в эту игру люди.

Когда в 1969 году Конгресс США внес закон о запрете на рекламу табачных изделий на телевидении, общественность ожидала, что табачные компании придут в ярость. Ведь годом раньше индустрия потратила на продвижение своей продукции более 300 миллионов долларов. С такой суммой на кону, рассудили все, табачное лобби наверняка примется палить из всех орудий – наймет юристов, будет уговаривать членов Конгресса, пойдет войной на активистов антитабачного движения. Голосование было намечено на декабрь 1970 года, так что у компаний оставалось время для действий. И что же они предприняли? Ничего. Абсолютно ничего.

Запрет на рекламу не только не уменьшил прибыли табачников, но даже сыграл им на руку. Годами компании были заложниками абсурдной игры. Телевизионная реклама мало влияла на привычку людей к курению и, в сущности, была пустой тратой денег. Если бы все табачные компании одновременно перестали рекламировать свой товар, то сэкономили бы немало средств. С другой стороны, реклама конкретных марок, очевидно, влияла на выбор курильщиков. Если бы свой товар одновременно прекратили рекламировать все компании, кроме одной, клиенты переметнулись бы именно к этой компании.

Табачным компаниям всегда было выгодно вкладываться в рекламу, переманивая потребителей у тех, кто не желал тратиться на рекламу, или, по меньшей мере, не теряя старых клиентов. При условии общего договора компании могли бы сэкономить большие суммы, но каждая из них предпочитала нести рекламные расходы. В результате все они тратят и тратят деньги на рекламу, стараясь не отставать от конкурентов. Экономисты называют ситуацию, при которой выбор одного человека зависит от того, какой выбор сделал другой, «равновесием Нэша». Так что расходы табачных компаний на рекламу возрастали бы до тех пор, пока наконец не прекратилась бы эта затратная игра. Или пока кто-нибудь ее не прекратил.

В январе 1971 года Конгресс все-таки запретил рекламу табачных изделий на телевидении. Год спустя расходы на рекламу у производителей сигарет упали на 25 %, однако их доходы не пострадали. Благодаря правительству США равновесие Нэша было нарушено.

Свои первые работы по теории игр Джон Нэш опубликовал еще докторантом Принстонского университета. В докторантуру он поступил в 1948 году, получив после бакалавриата стипендию по рекомендации своего тьютора. Она состояла всего из двух предложений: «Мистеру Нэшу девятнадцать лет, в июне он оканчивает Университет Карнеги. Он – математический гений».

В последующие два года Нэш работал над версией «дилеммы заключенного». В этой задаче имеются двое гипотетических подозреваемых, пойманных на месте преступления. Каждый из них сидит в одиночной камере и должен выбрать, что делать – молчать или свидетельствовать против второго. Если оба будут молчать, то получат по году заключения. Если один будет молчать, а другой заговорит, то «молчун» получит три года тюрьмы, а того, кто его оговорит, освободят. Если заговорят оба, они получат по два года.

Получается, что наилучший вариант для обоих заключенных – это держать язык за зубами и получить по одному году тюрьмы. Но для заключенного, запертого в одиночке и не знающего намерений напарника, выгоднее заговорить. Если напарник промолчит, заключенного освободят, если тоже заговорит – ему дадут два года, а не три. Следуя концепции Нэша, оба заключенных должны заговорить. В этом случае каждый получает по два года тюрьмы вместо одного, но если заключенный единолично изменит стратегию, проиграют оба. Поставьте на место заключенных табачные компании, а на место стратегии «молчать или говорить» рост инвестиций в рекламу или отказ от них, и вы поймете суть проблемы.

В 1950 году Нэш получил докторскую степень за 27-страничный труд, в котором описал, как подобное равновесие сводит на нет кажущиеся позитивными результаты. Однако Нэш был не первым ученым, привлекшим математику к решению проблемы соревновательных игр. Этот титул история отводит Джону фон Нейману. В 1926 году фон Нейман, которому только предстояло прославиться своими достижениями в лабораториях Лос-Аламоса и Принстона, был молодым преподавателем Берлинского университета, точнее – самым молодым преподавателем за всю историю этого учебного заведения. Несмотря на свои выдающиеся академические успехи, кое в чем фон Нейман был не силен. Например, в покере.

Покер может показаться идеальной игрой для математиков. На первый взгляд, все в нем построено на вероятности: есть вероятность, что вы получите хорошие карты, и вероятность, что соперник получит руку лучше. Но каждый, кто играл в покер, полагаясь только на вероятность, знает, что все здесь не так просто. «На самом деле жизнь – это блеф, – говорил фон Нейман. – Она состоит из мелких уловок и попыток угадать, что другие думают о моих намерениях». Если ученый хотел постичь суть покера, ему требовалось научиться просчитывать стратегию оппонента.

Фон Нейман начал изучать покер с базового варианта – с участием двух игроков. Для большего упрощения он предположил, что каждому игроку выдается единственная карта со значением от 0 до 1. После того как оба игрока ставят по одному доллару, у первого – назовем его Элис – есть три варианта действий: сказать «пас» и, следовательно, потерять один доллар; пропустить ход (сделать чек, то есть нулевую ставку) или поставить еще один доллар (сделать бет). Оппонент Элис должен решить, спасовать ему, лишившись доллара, или принять ставку. В этом случае победит тот, у кого будет карта большего достоинства.

Понятно, что для Элис нет смысла начинать игру с паса, но что же выбрать – чек или бет? Фон Нейман изучил все возможные варианты с учетом ожидаемой прибыли от реализации каждой стратегии. Он обнаружил, что наша гипотетическая Элис должна повышать ставку в том случае, если на руках у нее карты с очень малым или очень большим количеством очков; во всех других случаях ей следует сделать чек. Иначе говоря, блефовать имеет смысл только в ситуации слабой руки. Это может показаться нелогичным, но именно такой логике следуют все опытные игроки в покер. С картами «средней паршивости» у Элис есть два варианта: блеф или чек. Если карты совсем никуда не годятся, у Элис нет надежды на выигрыш – разве что ее оппонент спасует. Значит, она должна блефовать. Если карты более или менее пристойные, все обстоит сложнее. Соперник, у которого хорошая рука, вряд ли поведется на блеф. Значит, шансы Элис на то, что ее посредственная карта перекроет карту соперника, ничтожны. Самое для нее разумное – сделать чек и надеяться на лучшее.

В 1944 году фон Нейман и экономист Оскар Моргенштерн опубликовали результаты своих исследований в книге «Теория игр и экономическое поведение». И хотя их версия игры уступала в сложности реальному покеру, ученым удалось решить задачу, давно занимавшую умы картежников: действительно ли в покере необходим блеф? Они дали на этот вопрос математически обоснованный ответ: да, необходим.

Несмотря на любовь к берлинской ночной жизни, фон Нейман никогда не использовал теорию игр в казино. Он рассматривал карты скорее как интеллектуальную забаву и вскоре переключился на другие виды деятельности. Лишь спустя несколько десятков лет покеристы начали применять идеи ученого и выигрывать реальные деньги.

Игровой клуб «Бинион» – неотъемлемая часть старого Лас-Вегаса. Он расположен в самом сердце города, вдалеке от стрип-шоу и фонтанов. Обычно казино – наравне с кинотеатрами и концерт-холлами – пристраивали к гостиницам, но «Бинион» возводили именно для игры. В 1951 году, когда клуб открылся, размер максимально возможной ставки был здесь гораздо выше, чем в других местах, а при входе красовалась гигантская подкова, в центре которой висел прозрачный ящик, набитый купюрами на миллион долларов. «Бинион» стал первым казино, где игрокам предлагали бесплатные спиртные напитки, чтобы подольше удерживать их (и их деньги) за игорным столом. Неудивительно, что первый всемирный турнир по покеру состоялся в 1970 году именно в «Бинионе».

С тех пор покеристы ежегодно собираются в залах «Бинион», чтобы померяться мастерством – и удачей. Некоторые соревнования были по-настоящему напряженными. На турнире 1982 года Джек Страус начал игру с таких плохих карт, что остался с одной фишкой, однако сумел отыграться и выиграть турнир. Существует легенда, что Страус в ответ на вопрос: «Что нужно игроку в покер для победы?» – сказал: «Фишка и стул».

18 мая 2000 года 31-й сезон покерного чемпионата близился к концу. В финал вышли двое. По одну сторону стола сидел Т. Дж. Клотье – покерный ветеран из Техаса, по другую – Крис Фергюсон, длинноволосый калифорниец, поклонник ковбойских шляп и темных очков. Фергюсон начал игру, имея намного больше фишек, чем Клотье, но с каждым ходом разрыв сокращался.

Игроки шли практически вровень, когда крупье взял еще одну колоду карт. Участники играли в разновидность покера под названием «техасский холдем». Каждый их них получил в закрытую по две «карманных» карты. Посмотрев на доставшуюся ему руку – 93-ю за этот день, – Клотье открылся ставкой около 200 тысяч долларов. Чувствуя возможность снова вырваться вперед, Фергюсон поднял ставку до полумиллиона долларов. Но и Клотье был уверен в своих силах. Уверен настолько, что выдвинул на середину стола все свои фишки. Фергюсон опять посмотрел на свои карты. Неужели рука у Клотье и вправду лучше? Взвесив шансы, Фергюсон решил поддержать ставку Клотье в 2,5 миллиона долларов.

В «техасском холдеме», после того как сданы карманные карты, идут три круга ставок. Первый из них называется флоп – три карты выкладываются в открытую на столе. Если торговля продолжается, на стол выкладывается еще одна карта – терн. Еще один круг торговли означает, что игра достигла ривера – выкладывается пятая карта. Побеждает игрок, который составит наилучшую покерную комбинацию из пяти карт: двух карманных и пяти из прикупа.

Так как и Фергюсон и Клотье с самого начала пошли ва-банк, дополнительной торговли не предполагалось. Вместо этого соперники должны были показать карманные карты и смотреть, как крупье раскрывает по очереди все пять добавочных. Когда карманные карты были раскрыты, по толпе, окружавшей Фергюсона, пронесся вздох разочарования. У Клотье были туз и дама, у Фергюсона – туз и девятка. Сначала крупье раскрыл флоп: король, двойка и четверка. У Клотье все еще была лучшая рука. Следующим открыли терн – еще один король. Это означало, что исход игры решит ривер. И когда последняя карта была раскрыта, Фергюсон вскочил со стула – это была девятка. Он победил и в игре, и в турнире. «Ты ведь не думал, что выиграть у меня будет так трудно?» – спросил Клотье у победителя после того, как тот получил причитающиеся ему полтора миллиона долларов. «Вообще-то думал», – признался Фергюсон.

До лас-вегасского триумфа Криса Фергюсона ни один игрок в покер не выигрывал в турнирах более миллиона долларов. Но Фергюсон, в отличие от других, добился успеха без помощи интуиции. Он следовал теории игр.

За год до поединка с Клотье Фергюсон получил докторскую степень по информатике в Калифорнийском университете Лос-Анджелеса. Во время обучения он консультировал Калифорнийскую государственную лотерею, находя слабые места в существующих играх и придумывая новые. Фергюсон вырос в семье математиков – оба его родителя имели по этой дисциплине докторскую степень, а отец преподавал в Калифорнийском университете Лос-Анджелеса.

Учась в докторантуре, Крис Фергюсон пробовал играть в карточные онлайн-игры в только что появившихся интернет-чатах. Он воспринимал покер как вызов своему интеллекту и принял этот вызов с достоинством. Игра в чатах не приносила никакого дохода, зато давала массу информации. По мере совершенствования компьютерных технологий Фергюсон изучал все больше комбинаций, высчитывая оптимальный размер ставок и определяя наилучший момент для блефа.

Вслед за фон Нейманом Фергюсон пришел к выводу, что покер слишком сложен, чтобы изучать его «как есть», не упрощая. Взяв за основу выкладки фон Неймана, он решил выяснить, что произойдет, если дать двум гипотетическим игрокам больше возможностей. Конечно, в реальности ему пришлось бы вступить игру с несколькими соперниками, но и разбор сценария с двумя игроками мог принести пользу. С каждым новым кругом торговли кто-то выходит из игры, и к ее концу за столом часто остаются лишь двое.

Однако даже у двоих игроков есть простор для действий. В модели фон Неймана первый игрок, Элис, может выбрать из трех простых вариантов: поставить один доллар, пропустить ход или сбросить карты, но в реальной жизни она может предпринять кое-что еще – например, изменить ставку. Второй игрок может не принять ее ставку, но и не сбросить карты. Если ему, как Клотье, хватит самоуверенности, он поднимет ставку.

Чем больше возможностей появляется в игре, тем труднее выбрать наилучший вариант действий. Фон Нейман доказал, что в простой ситуации игроки должны использовать «чистые» стратегии, в которых они следуют строгим правилам наподобие: «В случае события 1 всегда делай А, а в случае события 2 всегда делай В». Однако чистые стратегии – не всегда правильный путь. Возьмем игру «камень-ножницы-бумага»: выбрасывать каждый раз одну и ту же фигуру – прекрасный пример последовательности, но стоит оппоненту вас раскусить, и ваша игра бита. Гораздо лучше использовать «смешанную» стратегию, чередовать разные чистые стратегии – камня, ножниц и бумаги. В идеале чередование должно быть построено так, чтобы соперник не мог угадать, что вы сделаете в следующий момент. При игре в «камень-ножницы-бумага» с новым соперником оптимальной стратегией будет выбрасывать фигуры в случайном порядке так, чтобы каждая из трех появлялась одинаковое количество раз.

Смешанные стратегии применяются и в покере. В финале карточного поединка аналитики советуют проявлять честность и блефовать с одинаковой частотой, чтобы ваш соперник перестал реагировать на уравнивание ставки и пас. Как в игре «камень-ножницы-бумага», вам не нужно, чтобы соперник догадался о ваших дальнейших действиях. «Необходимо максимально затруднить противнику принятие решения», – советовал Фергюсон.

Штудируя информацию, полученную во время игр в чатах, Фергюсон наметил и другие возможности усовершенствования стратегии. Когда у опытных покеристов хорошая рука, они сильно поднимают ставку, вынуждая оппонентов сбросить карты. Это устраняет риск того, что слабая карта усилится с помощью прикупа. Но исследования Фергюсона показали, что подъем ставок – излишество; иногда следует ставить меньше и позволять оппонентам оставаться в игре. Так можно больше выиграть в случае победы и меньше потерять, если потерпишь поражение.

В ходе своего исследования Фергюсон также убедился, что успешная покерная стратегия не всегда означает погоню за прибылью любой ценой. Как он заметил в интервью The New Yorker, главный вопрос, которым должен задаваться игрок, звучит не «Как мне выиграть побольше?», а «Как проиграть поменьше?». Новички обычно путают одно с другим и в результате слишком редко пасуют. Конечно, сбрасывая карты, ничего не выиграешь, но выжидание позволяет игрокам избежать участия в дорогих раздачах. Собрав все результаты своих исследований в подробные таблицы, Фергюсон разработал стратегии: когда следует блефовать, когда делать ставку и насколько ее поднимать – и начал играть на деньги. Впервые он принял участие в мировом чемпионате по покеру в 1995 году, а спустя пять лет стал чемпионом.

Фергюсон всегда любил учиться чему-то новому. Так, он натренировался метать игральные карты с дистанции десять футов настолько быстро, что мог с их помощью разрезать пополам морковь. В 2006 году он покорил новый рубеж: начав с нуля, заработал почти девять тысяч долларов. Фергюсон хотел показать, насколько важно в покере умение управлять своим капиталом. Он понимал: как в спортивном беттинге и блек-джеке, где оптимальный размер ставки вычисляется по критерию Келли, необходимо найти такой стиль игры, который уравновесит шансы на прибыль и риск.

Поскольку Фергюсон начинал игру с банком в 0 долларов, первым делом требовалось обзавестись наличностью. К счастью, некоторые сайты проводят карточные турниры без вступительного взноса. Сотни игроков могут бесплатно вступить в игру, а дюжина лучших получает денежный приз. Серьезные игроки редко принимают участие в таких турнирах, и, когда посетители сайта увидели, кому предстоит быть их соперником, многие решили, что это шутка. Что будет делать чемпион уровня Криса Фергюсона на бесплатной игре?

После нескольких попыток Фергюсону наконец удалось получить деньги. «Помню, как через несколько недель игры я выиграл два доллара, – рассказывал Фергюсон, – и три дня ломал голову над тем, как их лучше поставить». Он начал игру с самыми низкими ставками, но уже спустя один круг торговли потерял все. Снова оказавшись без гроша, он решил вернуться к бесплатным турнирам и попробовать еще раз. Было ясно: чтобы достигнуть цели, придется проявить максимум дисциплины.

Играя по десять часов в неделю, Фергюсон смог заработать 100 долларов. На это ушло девять месяцев (хотя он надеялся, что управится за шесть). Он продолжал придерживаться стратегии жесткой экономии, и в каждой игре позволял себе рисковать не больше чем 5 % бюджета. В случае нескольких проигрышей подряд ему пришлось бы возвращаться за стол с более низкими ставками. Снижать планку было психологически нелегко, ведь Фергюсон уже привык к ощущению азарта при высоких ставках и больших призовых. «Скатившись», он потерял азарт, и держать себя в руках стало трудно. Фергюсон решил не рисковать, а немного отстраниться от игры и дождаться, пока восстановится концентрация внимания. Проявленная выдержка дала плоды: спустя еще девять месяцев осторожной игры общая сумма выигрыша Фергюсона составила десять тысяч долларов.

Этот рекорд вкупе с победой на мировом турнире окончательно закрепил за Фергюсоном славу гения покерной науки. Он достиг успеха главным образом благодаря разработке оптимальных стратегий. Но насколько такие стратегии эффективны в играх, подобных покеру? Этот вопрос фон Нейман задал себе одним из первых, когда заинтересовался анализом покера на двоих. Полученный им ответ не только заложил основы новой научной дисциплины, но и вызвал ожесточенный спор о том, кто же был истинным создателем теории игр.

Покер принадлежит к играм с нулевой суммой – прибыль победителя равна потерям проигравшего. Когда играют двое, каждый старается минимизировать выигрыш оппонента и максимально увеличить свой. Фон Нейман назвал это явление «проблемой минимакса». Он хотел доказать, что оба игрока могут найти в этом перетягивании каната оптимальную стратегию, достаточно отыскать способ минимизировать сумму своего потенциального проигрыша вне зависимости от действий противника.

Один из самых характерных примеров игры с нулевой суммой и двумя игроками – пенальти в футболе. Игра заканчивается либо голом (выигрывает забивающий, проигрывает вратарь), либо отсутствием гола (выигрывает вратарь, проигрывает забивающий). Обычно у вратаря в ситуации пенальти мало времени на раздумья, и он должен решить, в какую сторону переместиться в воротах, еще до того, как будет нанесен удар по мячу.

Поскольку среди футболистов встречаются как правши, так и левши, счет матча часто зависит от того, в какой угол ворот целится забивающий. Экономист из Университета Брауна Игнасио Паласиос-Хеурта проанализировал все ситуации пенальти в матчах Европейской лиги с 1995 по 2000 год и обнаружил, что на вероятность гола влияет «естественность» направления удара (для футболиста-правши – левый угол, для футболиста-левши – правый).

Статистика показала: если забивающий выбирает естественное направление удара, а вратарь двигается в правильную сторону, мяч попадает в ворота в 70 % случаев; если вратарь ошибается, эта цифра вырастает до 90 %. Если забивающий направляет мяч в «неестественный» угол, он попадает в ворота в 60 % случаев при условии, что вратарь предугадает направление удара, и в 95 % при условии ошибки вратаря.

Чтобы свести к минимуму максимальный проигрыш, пенальтист должен бить в естественном направлении; даже если вратарь отреагирует правильно, то есть переместится в нужный угол, шанс на попадание мяча в ворота составит минимум 70 %. Для сравнения: если вратарь совершит ошибку, вероятность гола составит 90 %. Эти данные суммированы в таблице.

Таким образом, если забивающий хочет максимально снизить возможный ущерб, он должен посылать мяч в естественном направлении: даже если вратарь угадает его намерение, шансы забить гол составляют 70 %. Голкипер, в свою очередь, должен падать в сторону, противоположную естественному направлению забивающего. Тогда в наихудшем случае шансы пенальтиста забить гол составят не 95, а 90 %.

Будь такая стратегия оптимальной, вероятность неблагоприятного исхода и для пенальтиста, и для голкипера была бы в процентном соотношении практически одинаковой. Ведь серия пенальти – это игра с нулевой суммой. Каждый ее участник стремится минимизировать потенциальные потери, и если каждый выберет идеальную стратегию, то минимизирует максимальный выигрыш оппонента. Однако говорить об оптимальной стратегии в данном случае не приходится, так как для пенальтиста худший результат – 70-процентная вероятность попадания в ворота, а для вратаря – 90-процентная вероятность пропустить мяч.

Зависимость успешного пенальти от направления удара, выбранного забивающим и вратарем

Тот факт, что цифры в столбцах таблицы не равны, подразумевает, что каждый участник может менять свою тактику, пытаясь увеличить шансы на победу. Как и в игре «камень-ножницы-бумага», периодическая смена вектора принесет больше пользы, чем верность чистой стратегии. Например, если пенальтист всегда будет придерживаться естественного направления удара, голкиперу тоже следует иногда выбирать естественное направление, что позволит уменьшить вероятность гола с неблагоприятных 90 до 70 %. Пенальтисту в качестве ответной меры разумно прибегать к смешанной стратегии.

Рассчитывая наилучший алгоритм действий для пенальтиста и голкипера, Паласиос-Хеурта пришел к выводу, что оба должны выбирать естественное направление в 60 % случаев и неестественное – в остальных 40 %. Как и эффективный блеф в покере, это позволит притупить внимание противника и лишить его возможности увеличить свои шансы на победу путем изменения стратегии. Тогда и пенальтист, и голкипер смогут снизить вероятность своей потери, одновременно минимизировав выигрыш противоположной стороны. Примечательно, что рекомендованные 60 % всего лишь на несколько процентов отличаются от частоты, с какой футболисты меняют тактику в реальности. Не значит ли это, что забивающие и вратари – осознанно или нет – уже нашли для себя оптимальную стратегию поведения при пенальти?

Фон Нейман решил проблему минимакса в 1928 году, опубликовав результаты своих исследований в статье «К теории стратегических игр». Доказательство того, что оптимальные стратегии существовали всегда, стало для ученого настоящим открытием. Позже он говорил, что без этих выводов продолжать изучение теории игр было бы бессмысленно.

Метод, при помощи которого фон Нейман разобрался с проблемой минимакса, отличался большой сложностью. Проделанная ученым длительная и многотрудная работа вполне подходит под определение «математического высшего пилотажа». Однако впечатлила она не всех. Французский математик Морис Фреше заявил, что расчеты фон Неймана были проделаны ранее (хотя тот об этом и не подозревал), и, применяя их к теории игры, ученый «ломился в открытую дверь».

Фреше ссылался на исследования своего коллеги Эмиля Бореля, который провел их за несколько лет до фон Неймана. Когда в начале 1950-х работы Бореля наконец-то были напечатаны на английском языке, в предисловии к публикации Фреше назвал изобретателем теории игр Бореля. Фон Неймана это привело в ярость, и ученые устроили яростную перепалку на страницах журнала Econometrica.

Их спор пролил свет на два важных аспекта применения математических методов в повседневной жизни. Во-первых, трудно определить подлинного автора теории. Кому следует отдать этот титул – тому, кто изготовил математические «кирпичики», или тому, кто построил из них нечто полезное? Фреше искренне верил, что именно Борель, создатель «кирпичиков», заслужил лавры первооткрывателя, хотя история присудила их фон Нейману.

Во-вторых, важные научные открытия не всегда получают должное признание в своем первоначальном виде. Защищая Бореля, Фреше настаивал на том, что проблема минимакса уже была известна математикам, пусть и в иной форме. Но ее ценность стала очевидной лишь после работы фон Неймана. Как доказал Фергюсон, применив теорию игр в покере, иногда ничем не примечательная с точки зрения научного сообщества идея, будучи помещена в другой контекст, способна принести огромную пользу.

Пока фон Нейман и Фреше метали друг в друга громы и молнии, Джон Нэш заканчивал в Принстоне докторантуру. Выведя равенство Нэша, он смог расширить применение разработок фон Неймана. Если последний рассматривал игру с нулевой суммой с двумя игроками, то Нэш доказал, что оптимальная стратегия достижима в ситуации с множеством игроков и неравномерным выигрышем. Но фанатам покера мало знать, что идеальная стратегия существует. Это лишь начало большого пути. Следующий шаг – найти ее.

Большинство специалистов, пишущих программы для игры в покер, не обременяют себя изучением теории игр для поиска оптимальной стратегии. Чаще всего они берут за основу набор строгих правил и создают для каждой потенциально возможной ситуации последовательность инструкций типа: «Если случится это – поступай так». Поэтому поведение бота зависит от стиля игры его создателя и от того, как последний представляет себе действия хорошего игрока.

В 2003 году, обучаясь в магистратуре, программист Роберт Фоллек создал покерного бота SoarBot. Программа использовала когнитивную архитектуру Soar, разработанную учеными из Мичиганского университета. Во время игры в покер SoarBot действовал в три этапа. Сначала он сканировал текущую ситуацию – карманные карты, прикуп и количество игроков, сделавших пас. Проанализировав полученную информацию, бот соотносил ее с заложенными в него инструкциями и определял, какие из них применимы к имеющимся обстоятельствам.

Суммировав все возможные варианты действий, программа переходила к этапу принятия решения, делая выбор на основе заложенных в нее Фоллеком параметров. Но здесь возникали проблемы. Иногда имеющихся параметров было недостаточно, и программа либо не находила нужного решения, либо металась между двумя его вариантами. Да и сами параметры часто бывали сомнительны. Поскольку каждый из них Фоллек вводил индивидуально, иногда программа сталкивалась с двумя противоречащими друг другу указаниями. Например, один параметр велел SoarBot делать ставку, а другой требовал сбросить карты.

Даже получив «в режиме ручного управления» добавочные инструкции, программа время от времени либо упускала реальные шансы, либо вела себя непоследовательно. Эта проблема хорошо знакома математикам. В 1930 году Курт Гёдель, годом раньше получивший докторскую степень, доказал теорему, согласно которой формальная арифметика не может быть одновременно полной и непротиворечивой. Его открытие потрясло научную общественность. Ведущие математики того времени работали над построением надежной системы правил и аксиом. С ее помощью ученые надеялись объяснить некоторые недавно вскрытые ими логические аномалии. Под руководством Дэвида Гилберта, немецкого наставника фон Неймана, исследователи составляли исчерпывающий комплекс правил, достаточных для доказательства любого утверждения и однозначных, то есть не содержащих внутренних противоречий. Но теорема Гёделя о неполноте показала, что это невозможно: любая теория рано или поздно потребует дополнения.

Логический ригоризм Гёделя создал для него проблемы и вне академического пространства. В 1948 году, готовясь к экзамену на получение американского гражданства, Гёдель заявил своему спонсору, Оскару Моргенштерну, что обнаружил в Конституции США некоторые противоречия, по мнению Гёделя, чреватые созданием предпосылок для легального установления в стране диктатуры. На что Моргенштерн заметил, что это не лучшая тема для обсуждения на собеседовании.

К счастью для Фоллека, команда разработчиков технологии Soar сумела обойти теорему Гёделя. Когда программа сталкивалась с трудностями, она самостоятельно усваивала новую инструкцию. Таким образом, если бот Фоллека не знал, как поступить в определенной ситуации, он мог выбрать произвольный вариант действий и добавить его к набору имеющихся инструкций. Если аналогичная ситуация возникала снова, программа обращалась к своей памяти и делала то же, что в прошлый раз. Такое «машинное обучение» с добавлением новых инструкций по ходу функционирования программы позволило избежать описанных Гёделем ловушек.

Вскоре Фоллек дал SoarBot сразиться в покер с человеком и компьютером, и выяснилось, что чемпион из его бота вряд ли получится. «Он играл гораздо лучше, чем самые слабые игроки-люди, – рассказал программист, – но намного хуже, чем лучшие игроки-люди и компьютеры». На самом деле по уровню мастерства SoarBot приблизительно соответствовал самому Фоллеку. Хотя он специально изучал покерные стратегии, но оставался слабым игроком, что накладывало ограничения на эффективность созданного им бота.

Начиная с 2004 года благодаря появлению дешевого программного обеспечения, позволяющего желающим самостоятельно конструировать ботов, роботы-картежники становятся все популярнее. Меняя настройки, игрок может решить, каким инструкциям будет следовать программа. Боты с хорошо подобранными инструкциями способны победить даже нескольких соперников. Но, как убедился Фоллек, программы, ограниченные жестким сводом правил, в принципе не способны играть лучше своих создателей. А судя по результатам этих ботов на покерных сайтах, большинство их авторов – игроки довольно посредственные.

Поскольку тактика, основанная на наборе жестких правил, оказалась далека от совершенства, авторы покерных программ обратились за помощью к теории игр. Однако найти оптимальную тактику для техасского холдема непросто. Из-за большого количества возможных комбинаций рассчитать идеальную стратегию на основе равновесия Нэша очень трудно. Решить эту проблему можно методом упрощения, создав условную версию игры. Так же как «урезанный» покер помог фон Нейману и Фергюсону понять основной принцип игры, упрощение способно подсказать тактику, близкую к подлинно оптимальной стратегии.

Самый распространенный прием заключается в сборе и группировке схожих рук по «корзинам»[3]. Например, можно просчитать вероятность того, что определенная пара карманных карт побьет другую пару карт, и объединить ее с руками, имеющими схожий потенциал. Подобная аппроксимация позволяет существенно снизить число потенциальных сценариев, нуждающихся в анализе.

Группирование данных встречается и в других азартных играх. Поскольку главное в блек-джеке – максимальное приближение к числу 21, – знание достоинства следующей карты дает игроку существенное преимущество. Бетторы, которые занимаются подсчетом карт, пытаются угадать достоинство следующей карты, отслеживая, какие карты крупье уже раздал и, следовательно, какие остались в колоде. Но в казино при игре используется до шести колод одновременно, и запоминать появление каждой карты бессмысленно. Вместо этого счетчики карт группируют их по категориям. Например, они разбивают их на три корзины – старшие, младшие и нейтральные. Во время игры они следят за тем, карты какого типа уже выходили. Если сдается старшая карта – счетчик прибавляет в уме единицу, если младшая – вычитает.

В блек-джеке группирование данных обеспечивает лишь приблизительный подсчет: чем меньше корзин использует игрок, тем меньше точность прогноза. Идеальной стратегии группирование не дает, оно скорее приводит к «почти равновесным стратегиям», из которых одни ближе к оптимуму, чем другие. Так же как отклонение от чистой стратегии дает пенальтистам больше шансов забить мяч, эти не-совсем-идеальные покерные стратегии, каждая по-своему, помогают игроку победить, меняя тактику.

Но даже с учетом группирования данных разработчику почти равновесной покерной стратегии предстоит много работы. Справиться с ней помогает техника «минимизации сожалений». Вначале мы создаем виртуального игрока и заставляем его придерживаться случайно выбранной первоначальной стратегии. Например, в заданной ситуации он может половину игры сбрасывать карты, а вторую половину – делать ставки, при этом ни разу не пропуская ход. Затем мы моделируем множество игр и предоставляем нашему герою возможность корректировать стратегию на основе сделанных ошибок. Скажем, если противник преждевременно сбросил карты, игрок пожалеет, что сделал большую ставку. Спустя какое-то время виртуальный покерист минимизирует количество своих сожалений и приблизится к оптимальной стратегии.

Минимизировать сожаления – значит спрашивать себя: «Что было бы, если бы я поступил по-другому?» Оказывается, способность ответить на этот вопрос чрезвычайно важна в азартных играх. В 2000 году ученые из Университета Айовы опубликовали результаты исследований, которые показали: люди с повреждением участка головного мозга, ответственного за чувство сожаления, – орбитофронтальной коры – за игровым столом ведут себя иначе, чем люди без такого повреждения. И не потому, что они хуже запоминают предыдущие ошибочные решения. Во многих случаях пациенты с повреждениями орбитофронтальной коры сохраняют достаточно хорошую рабочую память и не испытывают особых трудностей, если их просят разложить картинки по порядку или совместить изображения. Проблемы начинаются, когда пациенты сталкиваются с неопределенностью и необходимостью использовать прошлый опыт, чтобы оценить степень риска. Ученые обнаружили: если в процессе принятия решения не участвует чувство сожаления, пациент склоняется к большему риску. Выходит, с надеждой смотреть вперед, стараясь получить максимальную прибыль, недостаточно – иногда нужно оглянуться назад, оценить события в ретроспективе и уже с этих позиций пересмотреть стратегию. Такой подход идет вразрез с экономической теорией, в рамках которой акцент часто ставится на ожидаемую выгоду и стремление максимально увеличить будущий доход.

Техника минимизации сожалений становится для виртуальных игроков мощным оружием. Постоянно переоценивая свои прошлые решения, боты вырабатывают почти равновесные покерные стратегии – намного более успешные, чем те, что основаны на жестких правилах. Однако эти приемы по-прежнему базируются на предположениях, а это означает, что в битве с идеальным покерным ботом реализовать почти равновесную стратегию нелегко. Но возможно ли создать идеального бота для сложной игры?

Теория игр лучше всего работает в простых ситуациях, когда вся информация известна. Отличный пример – крестики-нолики: после нескольких партий почти каждый игрок способен прийти к равновесию Нэша. Все дело в том, что в крестиках-ноликах не так уж много вариантов развития событий: игра заканчивается, когда кто-то ставит три крестика или три нолика в ряд, ходы игроки делают по очереди, а расположение игрового поля никак не влияет на ход игры. И хотя существует 19 683 способа расположить крестики и нолики на игровом поле размером три на три клетки, лишь около 100 из них действительно релевантны.

Найти идеальную стратегию реагирования на действия противника в крестиках-ноликах легче легкого. Как только идеальную стратегию выработают оба игрока, все последующие партии сведутся к ничьей. Шашки куда сложнее. Даже лучшие игроки так и не отыскали для них идеальную стратегию. Но если и есть человек, сумевший ее нащупать, то это Марион Тинсли.

Тинсли преподавал математику в Университете Флориды и имел репутацию непобедимого игрока в шашки. Свой первый турнир он выиграл в 1955 году, удерживал звание чемпиона на протяжении четырех лет, после чего бросил играть, сославшись на отсутствие достойных противников. В 1975 году он снова сел за доску и немедленно вернул себе чемпионский титул, разгромив всех соперников. Однако 14 лет спустя интерес Тинсли к шашкам опять стал угасать. Тогда-то он и узнал о программе, которую разрабатывали в Канаде, в Университете Альберты.

В настоящее время Джонатан Шеффер занимает в этом учебном заведении должность декана, но в далеком 1989 году он был молодым преподавателем факультета информатики. Изучая программы для игры в шахматы, Шеффер заинтересовался и шашками. Так же как в шахматах, в шашки играют на поле восемь на восемь клеток. Фигуры двигаются вперед по диагонали и «съедают» фигуры противника, перепрыгивая через них. Достигнув противоположного края доски, шашка становится дамкой и может двигаться как вперед, так и назад. Простота шашек привлекала теоретиков легкостью анализа и прогноза последствий каждого хода. Но можно ли научить компьютер выигрывать в шашки?

Шеффер назвал свою программу для игры в шашки Chinook – в честь юго-западного теплого ветра чинук, который дует на канадские прерии со Скалистых гор. Тут не обошлось без игры слов, поскольку британское название шашек – draughts – означает также «воздушный поток». При поддержке коллег-программистов и шашечных энтузиастов Шеффер приступил к решению первой проблемы: как справиться со сложностью игры? В шашках существует около 10^20 различных позиций. Это десятка с 20 нулями: если вы соберете песок со всех пляжей мира, в вашем распоряжении окажется приблизительно такое же количество песчинок.

Чтобы не потеряться в этом бескрайнем море возможностей, разработчики Chinook последовали правилу минимакса и принялись искать наименее затратные стратегии. В каждый момент игры у Chinook было несколько вариантов возможных ходов. Выбор любого из них, в свою очередь, давал новый набор вариантов. По мере продолжения игры программа «обрезала» древо решений, удаляя слабые ветви, которые вели к проигрышу, и детально анализируя более сильные, потенциально выигрышные ходы.

Программа содержала в себе несколько скрытых трюков, предназначенных специально для игры с людьми. Когда Chinook распознавала стратегию, которая с идеальным компьютерным соперником вела к ничьей, она не всегда ее игнорировала. Если ничья располагалась в конце длинного, разветвленного древа решений, существовал шанс, что человек где-то ошибется. В отличие от многих других подобных программ, Chinook часто выбирала стратегии «с защитой от человека», предпочитая их стратегиям, более подходящим с точки зрения теории игр.

Chinook пришла в большой спорт в 1990 году, заняв второе место на Национальном чемпионате США по шашкам. Это означало, что программа получала доступ к участию в мировом первенстве, однако Американская федерация шашек и Английская ассоциация шашек были против того, чтобы компьютер соревновался с людьми. К счастью, Тинсли не разделял их взглядов. После нескольких проведенных в 1990 году неофициальных игр он понял, что ему импонирует агрессивный стиль Chinook. Соперники-люди пытались добиться от Тинсли ничьей, но программа не боялась рисковать и стремилась к победе. Тинсли так хотелось сразиться с ней на официальных соревнованиях, что он отказался от чемпионского титула, и организаторам пришлось скрепя сердце допустить компьютер до участия в турнире. В 1992 году Chinook сыграл против Тинсли в мировом чемпионате «Человек против машины». Из 39 игр Тинсли выиграл четыре, программа – две, остальные партии окончились ничьей.

Несмотря на достойное сопротивление, которое Chinook оказала Тинсли, Шеффер и его команда не собирались останавливаться на достигнутом. Они мечтали сделать Chinook непобедимой. Эффективность программы зависела от детального прогнозирования, что делало ее игроком сильным, но по-прежнему уязвимым перед лицом случайности. Сумев убрать из программы элемент удачи, разработчики получили бы идеального шашиста.

Может показаться странным, что в шашках требуется удача. Если в каждой партии делать одни и те же ходы, она будет заканчиваться одним и тем же результатом. Говоря математическим языком, это детерминированная игра, и, в отличие от покера, фактор случайности не имеет в ней значения. Тем не менее результат матча зависел только от действий Chinook, а это означало, что программу можно обыграть. Теоретически ее мог победить даже неопытный противник.

Чтобы понять почему, снова обратимся к исследованиям Эмиля Бореля. Помимо теории игр, он изучал крайне маловероятные события. Чтобы показать, что даже почти невозможные события обязательно произойдут, если подождать достаточно долго, он сформулировал теорему о бесконечных обезьянах. Основывалась она на простом предположении: допустим, обезьяна случайным образом ударяет по клавишам пишущей машинки (но не ломая ее, как это случилось в Университете Плимута в 2003 году, когда команда ученых решила проверить теорему на практике), и занимается этим бесконечно долгое время. Рано или поздно она напечатает собрание сочинений Шекспира. Согласно теореме, в какой-то момент волей чистого случая последовательность букв, возникающих на бумаге благодаря стараниям обезьяны, сложится в 37 пьес великого английского драматурга.

Разумеется, никакая обезьяна не может жить вечно, да еще безвылазно сидя за пишущей машинкой. Так что лучше рассматривать ее как метафору случайного генератора, выдающего произвольную последовательность знаков. Так как буквы расположены хаотично, существует вероятность – хотя и очень маленькая, – что обезьяна сразу же напечатает: «Кто здесь?» – реплику, с которой начинается «Гамлет». А потом у нее случится полоса везения, и она будет нажимать на нужные буквы, пока не наберет все шекспировские пьесы. Это крайне маловероятно, но возможно. Или же обезьяна будет печатать бессмыслицу, пока ей не удастся попасть пальцем в правильные клавиши в правильном порядке. Возможно, перед этим ей придется выдавать абракадабру в течение нескольких миллиардов лет.

По отдельности взятые, все эти события почти невозможны. Но поскольку существует огромное – фактически бесконечное – множество способов, какими обезьяна может напечатать собрание сочинений Шекспира, вероятность того, что это в итоге произойдет, чрезвычайно высока. По сути, она составляет чуть ли не 100 %.

Теперь предположим, что мы заменили пишущую машинку шахматной доской и обучили нашу гипотетическую обезьяну основным правилам игры. В этом случае она сделает множество беспорядочных, но не бессмысленных ходов. Согласно вышеупомянутой теореме, поскольку Chinook строит свою стратегию на прогнозировании, обезьяна в конце концов найдет выигрышную комбинацию. И если в крестиках-ноликах компьютер всегда приведет ситуацию к ничьей, победа в шашках зависит от того, как поступит соперник Chinook. Таким образом, она не в состоянии контролировать игру целиком. Проще говоря, выигрыш зависит от удачи.

Последний раз Chinook участвовала в соревнованиях в 1996 году. Но Шеффер и его команда не отправили чемпионку на пенсию. Вместо этого они засадили ее за работу по созданию беспроигрышной шашечной стратегии, свободной от влияния действий противника. Результаты были обнародованы в 2007 году в публикации ученых Университета Альберты, озаглавленной «Тайна шашек раскрыта».

В играх, подобных шашкам, существует три типа решений. «Сильные решения» – наиболее детальные и структурированные; опытный игрок может реализовать их, вступив в игру на любом ее этапе, даже если ранее сделанные ходы были неверными. Это означает, что при сильном решении оптимальная стратегия известна всегда, независимо от стартовой позиции. Несмотря на то что для решений этого типа требуется значительное количество расчетов, для относительно простых игр, таких как крестики-нолики и «четыре в ряд», они уже найдены.

Следующий тип решений применяется в ситуации, когда оптимальный способ достижения результата известен, но лишь при условии, что мы играем с самого начала. Эти «слабые решения» особенно широко распространены в сложных играх, исход которых поддается прогнозу, только если оба соперника постоянно делают максимально эффективные ходы.

Наконец, самый простой тип представлен «ультраслабыми решениями», описывающими исход игры при оптимальных действиях сторон, но не сами эти действия. Например, зная, что для крестиков-ноликов и «четыре в ряд» сильные решения найдены, Джон Нэш в 1949 году доказал: в случае, когда любая игра типа «поставь-сколько-нибудь-в-ряд» разыгрывается идеально, тот, кто ходит вторым, никогда не выигрывает. Даже в отсутствие оптимальной стратегии справедливость этого утверждения может быть доказана, выражаясь языком математики, от противного: допустив, что оно неверно, мы вслед за ошибочными предположениями заходим в логический тупик. Предположим, что при идеальной игре для второго участника существует выигрышная последовательность ходов. Первый игрок может обратить эту ситуацию в свою пользу: он делает первый ход случайным образом, дожидается ответного хода оппонента, а затем «крадет» его выигрышную стратегию. По сути, в этом случае первый игрок превращается во второго, а метод «кражи стратегии» работает потому, что наугад поставленная на игровое поле первая фишка лишь увеличивает шансы первого игрока на победу.

Присвоив выигрышную стратегию второго игрока, первый одержит победу. Но вначале мы предположили, что выигрышной стратегией обладал второй игрок. Получается, что побеждают оба игрока, а это уже явное противоречие. Значит, единственный логически безупречный вывод, который следует из данной посылки, состоит в том, что второй игрок не выигрывает никогда.

Искать ультраслабые решения интересно, однако на практике они не помогают одержать верх над противником. Зато сильные решения, гарантирующие оптимальный путь к победе, найти очень трудно, особенно если игра предполагает наличие множества комбинаций ходов. Поскольку шашки в миллион раз сложнее «четырех в ряд», Шеффер и его коллеги сосредоточили свои усилия на слабых решениях.

Во время игры с Марионом Тинсли Chinook принимала решение одним из двух доступных способов. В начале игры программа делала очередной ход на основе прогноза дальнейшего развития событий. На финальных стадиях игры, когда на игральной доске оставалось меньше фигур и, следовательно, меньше возможностей для анализа, Chinook делала ход на основе анализа идеальных стратегий из своего «архива эндшпилей». Но и Тинсли великолепно разбирался в эндшпилях – не зря он был сильным игроком. Это стало очевидно в одном из его первых поединков с Chinook в 1990 году. Уже на десятом ходу программы Тинсли произнес: «Ты об этом пожалеешь». И 26 ходов спустя Chinook проиграла партию.

Перед учеными из Университета Альберты стояла задача заставить оба способа принятия решений работать сообща. В 1992 году Chinook прогнозировала лишь на 17 ходов вперед, а в ее архиве эндшпилей хранилась информация об игровых ситуациях, при которых на доске оставалось менее шести шашек. Обо всем, что происходило на доске в промежутке между этими двумя стадиями игры, программа не имела понятия.

Благодаря развитию компьютерных технологий в 2007 году Chinook научилась заглядывать далеко в будущее и собрала настолько обширный архив, что смогла вырабатывать идеальную стратегию от начала до конца игры. Это было выдающимся достижением, достойным страниц Science. Однако идеальная стратегия так бы и осталась никому не известной, если бы не матчи с Тинсли. Как позже высказался один из разработчиков Chinook, «проект мог бы умереть в 1990 году, если бы у него не нашлось достойного человека-противника».

Хотя стратегия Chinook была идеальной, Шеффер не рекомендовал использовать ее для игры с менее квалифицированным противником. Ранние матчи Chinook с участием людей показали, что отклонение от оптимальной стратегии часто приносит пользу, заставляя противника делать ошибки. Дело в том, что, в отличие от Chinook, большинство людей не способны заглядывать на несколько десятков ходов вперед. В таких играх, как шахматы и покер, где идеальной стратегии не существует, риск ошибки еще выше. И здесь мы вправе задаться важным вопросом: что происходит, когда мы применяем теорию игр к слишком сложным для полного понимания играм?

И Тобиас Галла, физик из Манчестерского университета, и Дойн Фармер пытались выяснить, работает ли теория игр со сложными играми. Теория игр базируется на предположении, что все участники ведут себя рационально, иными словами, отдают себе отчет о последствиях принятых решений и выбирают наиболее благоприятные из них. В простых играх вроде крестиков-ноликов или в «дилемме заключенного» просчитать все имеющиеся варианты не трудно, поэтому их исход почти всегда определяется равновесием Нэша. Но что происходит в играх, устроенных более хитро?

В силу сложности шахмат и ряда вариантов покера ни игроки-люди, ни игроки-машины так и не нашли для них оптимальную стратегию. Подобная проблема существует и на финансовом рынке. Здесь можно получить доступ к огромному количеству важной информации – от стоимости акций до доходности облигаций, – но взаимоотношения банков и брокеров, от которых дрожит и сотрясается рынок, слишком запутаны, чтобы до конца их понять.

Покерные боты пытаются обойти эту проблему, перед началом игры «заучивая» набор стратегий. Но в реальной жизни игрокам приходится осваивать стратегии во время игры. Экономисты предположили, что при выборе стратегии люди руководствуются «мотивацией, основанной на опыте», – попросту повторяют те действия, которые в прошлом принесли им успех. Галла и Фармер заинтересовались: помогает ли модель обучения приблизиться к равновесию Нэша в сложных играх. Кроме того, им хотелось посмотреть, что происходит, если игра не «выравнивается» до оптимального результата. Какую модель поведения мы будем наблюдать в данном случае?

Галла и Фармер разработали игру, в которой двум участникам-компьютерам предлагался выбор из 50 возможных ходов. В зависимости от выпавшей комбинации каждый получал вознаграждение, определявшееся случайным образом перед началом игры. От размера вознаграждения зависело, насколько напряженной будет борьба. Приз присуждался либо по принципу нулевой суммы (потери одного игрока равнялись выигрышу второго), либо был одинаковым для обоих соперников. Память игроков настраивалась таким образом, чтобы в одних играх они «запоминали» все свои предыдущие ходы, а в других – только несколько последних.

Ученые увидели, что игроки с разными заданными уровнями конкуренции и памяти постепенно меняют стратегию и учатся делать все более выгодные ходы. Запрограммированные на слабую память, они снова и снова повторяли одни и те же решения и часто доходили до того, что принимались «обезьянничать» друг у друга. Но если игроки обладали хорошей памятью и играли в условиях жесткой конкуренции, то начинали происходить весьма любопытные события. Принимаемые соперниками решения не стремились к равновесию, напротив, бешено варьировались. Они вели себя непредсказуемо, как шарик рулетки, движение которого студентом пытался изучать Фармер. Ученые заметили: чем больше было число участников, тем чаще они принимали решения безо всякой системы. Судя по всему, в сложных играх предугадать выбор игроков практически невозможно.

Ученые отметили и другие поведенческие паттерны, в том числе те, что ранее наблюдались в реальных играх. Когда в начале 1960-х математик Бенуа Мандельброт изучал финансовые рынки, он обнаружил, что периоды увеличения или уменьшения волатильности (статистического показателя, характеризующего изменчивость цен) на рынках акций имеют тенденцию собираться в кластеры. «Большие изменения следуют за большими изменениями, – отметил он, – а мелкие – за мелкими». Возникновение «кластеризации волатильности» волнует умы экономистов и по сей день. Галла и Фармер наблюдали в своей игре тот же феномен. Они предположили, что этот паттерн – просто следствие того, что множество людей пытаются изучать сложную структуру финансовых рынков.

Конечно, в своей работе Галла и Фармер сделали несколько допущений касательно процесса обучения и структуры игры. Но даже если их выкладки не совпадают с реальностью, игнорировать их не следует. «Даже если жизнь покажет, что мы ошибаемся, – заявили ученые, – мы надеемся, что, доказывая нашу неправоту, другие исследователи больше узнают о типичных свойствах реальных игр».

Теория игр позволяет определить оптимальную стратегию, но в ситуациях, когда игроки склонны ошибаться или только учатся, она может оказаться не лучшим помощником. Создатели Chinook знали это и именно поэтому научили программу выбирать стратегии, подталкивавшие соперников к промахам. Знал это и Крис Фергюсон. За покерным столом он не только применял теорию игр, но и внимательно наблюдал за «языком тела» своих оппонентов, меняя тактику, если они выказывали признаки нервозности или неуверенности. Игроки должны уметь прогнозировать поведение не только идеального противника – они должны прогнозировать поведение любого противника.

Как мы увидим из следующей главы, сегодня ученые уделяют все больше внимания искусственному интеллекту и его обучению. Некоторые исследователи занимаются этим уже много лет. В 2003 году мастер покера сразился с одним из лучших на тот момент покерных ботов. Бот умел принимать решения, руководствуясь теорией игр, но прогнозировать поведение своих противников он был не в состоянии. После игры человек сказал создателям бота: «Вы сделали очень сильную программу. Если вы научите ее моделировать поведение соперника, она побьет всех».

7

Портрет противника

В 2011 году несомненными чемпионами интеллектуальной телевикторины «Jeopardy!» стали Кен Дженнингс и Брэд Руттер. Руттер получил наибольший призовой фонд, а Дженнингс поставил рекорд, ни разу не проиграв за 74 передачи. На двоих они выиграли пять миллионов долларов – и все благодаря своей эрудиции.

В День святого Валентина Дженнингса и Руттера пригласили принять участие в специальном выпуске программы. Их ожидал новый противник, новичок по имени Уотсон. Все три тура игры участники отвечали на вопросы по литературе, истории, музыке и спорту. Вскоре новичок вырвался в лидеры. С темой «Назови десятилетие» у Уотсона возникли проблемы, но на вопросы про «Битлз» и историю Олимпийских игр он давал точные ответы. В последние минуты Дженнингс обошел соперников, но не сумел удержать первенство. К концу игры Уотсон заработал более 77 тысяч долларов – больше, чем оба его противника вместе взятые. А Руттер впервые за всю историю своего участия в «Jeopardy!» проиграл.

Сам Уотсон победе не радовался – в отличие от его создателей. Компьютер IBM, названный в честь основателя компании Томаса Уотсона, появился на свет в результате семи лет работы. Замысел родился в 2004 году во время корпоративного обеда. За столом внезапно повисла тишина, и виной тому, как без труда заметил руководитель отдела научных исследований Чарльз Ликел, был висевший на стене телеэкран. Коллеги Ликела, все как один, смотрели на Кена Дженнингса, триумфально побеждавшего в «Jeopardy!». Ликел понял, что викторина может послужить отличной испытательной площадкой для продукции IBM. Подобный опыт у компании уже был: в 1997 году шахматный компьютер Deep Blue победил гроссмейстера Гарри Каспарова. Но в «Jeopardy!» машины еще не играли.

Чтобы победить в викторине, игрокам необходимы смекалка, эрудиция и умение играть словами. Шоу представляет собой блиц-опрос наоборот: участники слышат ответ и должны назвать ведущему вопрос. Например, если ответ: «5280», то вопрос будет: «Сколько футов содержится в миле?»

Финальная версия Уотсона использовала десятки приемов для интерпретации ответов и поиска правильных вопросов. Программа имела доступ к полной версии Википедии и работала на основе процессоров стоимостью три миллиона долларов.

Умение анализировать человеческую речь и «жонглировать» информацией полезно не только на телевидении. С тех пор как Уотсон одержал победу в «Jeopardy!», IBM усовершенствовала программу, которая сегодня применяется для работы с медицинскими базами данных и помогает врачам принимать решения в сложных ситуациях. Банки планируют привлечь Уотсона к работе с клиентами, а университеты надеются, что он будет отвечать на вопросы студентов. Уотсон изучает даже кулинарные книги и советует шеф-поварам новые комбинации вкусов. В 2015 году IBM собрала некоторые результаты его трудов в «Когнитивно-вычислительную поваренную книгу», где есть рецепты таких необычных блюд, как, например, буррито с шоколадом, корицей и зелеными бобами.

Но какими бы впечатляющими ни выглядели успехи Уотсона в «Jeopardy!», телеигра – не последняя инстанция для тестирования мыслящих машин. Задолго до Уотсона и даже до Deep Blue искусственному интеллекту пришлось столкнуться с куда более мощным соперником. На заре 1990-х, когда предшественник Deep Blue – Deep Thought – только завоевывал позиции в шахматах, в Университет Альберты приехал молодой ученый Дарс Биллингс. Он поступил работать на факультет информатики, где Шеффер и его команда как раз создали талантливую шашистку Chinook. Что дальше – шахматы? Но у Биллингса были другие мысли на этот счет: «Шахматы? Это слишком просто! Давайте попробуем покер!»

Каждое лето лучшие покерные боты со всего мира собираются на турнир. В последние годы первенство на этих соревнованиях удерживают три участника. Первый – команда Университета Альберты, сегодня объединяющая около дюжины специалистов по покерным программам. Второй – команда Университета Карнеги – Меллона, что в Питтсбурге, штат Пенсильвания (совсем недалеко от них Майкл Кент работал над своими спортивными прогнозами). Возглавляет группу профессор информатики Туомас Сандхольм, а покерного бота, с которым выступают ученые, зовут Tartanian. Замыкает тройку лидеров Эрик Джексон, независимый исследователь и создатель программы Slumbot.

Турнир состоит из нескольких состязаний, для каждого из которых бота настраивают специально. Есть поединки на выбывание: в каждом раунде две программы встречаются один на один, и бот, у которого останется меньше фишек, уходит. Чтобы победить, ботам необходим сильный инстинкт самосохранения. Надо выиграть ровно столько, сколько требуется для выхода в следующий тур, и жадность здесь – плохой советчик. В других состязаниях побеждает программа, заработавшая больше всего денег. Здесь боту необходимо выжать из своих соперников максимум средств, надо уметь быть агрессивным и ловить любое преимущество.

Большинство программ-участников разрабатывались годами и провели за тренировками миллионы, если не миллиарды игр. Но никакие заоблачные призы в духе Лас-Вегаса победителей не ждут. Все, что получают создатели ботов-чемпионов, – почет и уважение. Какая же польза от этих программ?

Играя в покер, компьютер сталкивается с проблемой, хорошо знакомой каждому: как принять решение в условиях нехватки информации? В шахматах такая проблема не стоит – игрокам достаточно взглянуть на доску, чтобы увидеть все, что требуется. Им известны расположение фигур и сделанные противником ходы. Элемент удачи если и присутствует, то не потому, что игроку не хватает информации, а потому, что он не в состоянии ее правильно проанализировать. Как следствие, в шахматах существует вероятность – пусть и крохотная – того, что гроссмейстер проиграет обезьяне, делающей ходы наугад.

Но мощный компьютер с хорошим игровым алгоритмом справляется с проблемой обработки информации. Шеффер и его коллеги в конце концов нашли идеальную стратегию для шашек, и аналогичная стратегия наверняка будет найдена и для шахмат. Компьютер может обыграть оппонента методом перебора, просчитывая любой из возможных ходов. Но в покере все обстоит иначе. Неважно, насколько хорошо играют участники, – ни один из них не знает, какие карты у остальных. В покере есть свои правила и ограничения, но в нем всегда присутствует фактор неизвестности. Мы встречаемся с этой проблемой во многих областях жизни. Переговоры, аукционы, торги – все это игры с неполной информацией. Как однажды сказал Шеффер: «Покер – это идеальный микрокосм, отображающий множество ситуаций, с которыми мы каждый день сталкиваемся в реальности».

Работая в лабораториях Лос-Аламоса в годы Второй мировой войны, Станислав Улам, Ник Метрополис, Джон фон Нейман и другие ученые часто до поздней ночи засиживались за покерным столом. Игра проходила в легкой и приятной атмосфере – невысокие ставки, непринужденная беседа. «Это дурачество было как освежающий душ после серьезных и важных дел, составлявших наш raison d' être[4] в Лос-Аламосе», – вспоминал Улам. В одной из таких игр Метрополис выиграл у фон Неймана десять долларов. Он был страшно рад, что ему удалось побить автора труда по теории игр. Половину приза он потратил на покупку экземпляра «Теории игр и экономического поведения», а оставшуюся купюру в пять долларов в знак своей победы сунул под обложку книги.

Исследования фон Неймана в области покера стали широко известны еще до выхода его книги. В 1937 году он рассказывал о своей работе на лекции в Принстонском университете. Среди его слушателей почти наверняка присутствовал молодой британский математик Алан Тьюринг, магистрант Кембриджского университета, приехавший в Соединенные Штаты изучать математическую логику. Тьюринга постигло разочарование: Курт Гёдель больше не работал в университете. Тем не менее он высоко оценил время, проведенное в Принстоне, хотя некоторые американские обычаи показались ему странными. «Стоит сказать кому-нибудь спасибо, как слышишь в ответ: “You're welcome”, – писал он матери. – Поначалу мне это очень нравилось, и я считал, что мне действительно везде рады, но вскоре понял, что это ничего не значит, и теперь веду себя максимально осмотрительно».

Через год Тьюринг вернулся в Англию. Ученый жил и работал в Кембридже, но кроме этого сотрудничал с Правительственной школой кодов и шифров, расположенной в особняке, известном как Блетчли-парк. Осенью 1939 года, когда началась Вторая мировая война, Тьюринга привлекли к дешифровке вражеских кодов. Нацистская Германия маскировала свои радиосообщения при помощи механизма «Энигма». Это устройство, похожее на пишущую машинку, было снабжено особыми роторами и превращало обычный печатаемый текст в шифрованный. Разгрызть этот крепкий орешек и пытались эксперты из Блетчли-парка. Конечно, у Тьюринга и его коллег имелись кое-какие подсказки, так называемые «ключи», то есть часто повторяющиеся сочетания символов, но число возможных вариантов расшифровки измерялось тысячами. Для решения этой задачи Тьюринг сконструировал компьютероподобную машину под названием «Бомба». Как только дешифровщики находили очередной «ключ», «Бомба» идентифицировала использовавшиеся при кодировании параметры сообщения «Энигмы» и разгадывала его оставшуюся часть.

Взлом кода «Энигмы» по праву называют самым известным достижением Тьюринга, однако он, как и фон Нейман, интересовался и играми. Внимание Тьюринга привлекли изыскания Неймана в области покера. После своей смерти в 1954 году он оставил все свои бумаги другу, Роберту Ганди. Среди них была незаконченная рукопись, озаглавленная «Игра в покер», в которой Тьюринг, опираясь на заключения фон Неймана, развивал его идеи.

Тьюринг интересовался не только математической теорией игр, но и стремился использовать ее в изучении искусственного интеллекта. Он считал некорректной саму постановку вопроса о том, способна ли машина думать. Вместо этого следует спросить: способна ли машина действовать так, чтобы ее поведение нельзя было отличить от поведения мыслящего человеческого существа? Может ли компьютер притвориться человеком?

Чтобы проверить, сумеет ли искусственный интеллект выдать себя за представителя рода людского, Тьюринг придумал одну игру. По его мысли, это должно быть честное соревнование, в котором у человека и машины равные шансы. «Мы не собираемся ни упрекать машину в неспособности блистать на конкурсах красоты, – говорил Тьюринг, – ни корить человека за то, что он уступает в скорости самолету».

Тьюринг предложил следующие условия: интервьюер задает вопросы двум скрытым собеседникам, один из которых является машиной, а другой – человеком, и пробует угадать, кто есть кто. Тьюринг назвал это «игрой в имитацию». Для чистоты эксперимента из беседы устраняются такие факторы, как голос и почерк, и ответы выдаются в печатном виде. Человек старается помочь интервьюеру, отвечая на вопросы честно, а машина старается его обмануть. Такая игра требует владения многими навыками. Участникам необходимо анализировать поступающую информацию и адекватно на нее реагировать, следить за поведением интервьюера и держать в памяти ход беседы. Игроков могут попросить сделать какие-то расчеты, вспомнить факты из прошлого, решить головоломку.

На первый взгляд Уотсон проделал все вышеописанное. В «Jeopardy!» ему пришлось анализировать информацию, усваивать знания, решать проблемы. Но было одно существенное отличие: чтобы победить, Уотсон вовсе не должен был играть как человек. Он играл как суперкомпьютер, опережая своих соперников благодаря более быстрой реакции и обширной базе данных. Он не нервничал и не замыкался в себе. Задачей Уотсона было не убедить остальных, что он – человек, а победить.

То же было и с Deep Blue. Когда компьютер играл в шахматы с Гарри Каспаровым, он играл по-компьютерному – использовал свою огромную вычислительную мощность, чтобы просчитывать ход матча, анализировать потенциальные ходы и возможные стратегии. Каспаров заявил, что подобный метод – метод перебора – не сообщает нам ничего нового о природе интеллекта. «Вместо компьютера, который думал и играл бы в шахматы как человек, демонстрируя творческое мышление и интуицию, они изобрели машину, которая играет, как машина», – говорил он позже. Каспаров предположил, что в покере, где смешаны случайность, психология и риск, метод перебора не сработает. Возможно, дело в том, что покеру присуща особенность, которой нет ни у шахмат, ни у шашек, – эту игру не нужно «разгадывать», ей надо учиться.

Тьюринг считал обучение искусственного интеллекта крайне важным. Чтобы победить в игре в имитацию, убедительно выдав себя за взрослую человеческую особь, машина должна достигнуть определенного уровня развития. Однако не следует сосредоточиваться лишь на «парадной», финальной версии. Чтобы создать функционирующий разум, надо понять, как этот разум возникает. «Вместо того чтобы пытаться создать программу, которая имитирует умственную деятельность взрослого человека, – говорил Тьюринг, – почему бы не создать программу, которая имитирует разум ребенка?» Он сравнил этот процесс с процессом заполнения ежедневника. Зачем заполнять все страницы сразу? Не лучше ли оставить их пустыми и позволить компьютеру самому решить, что там написать?

В 2011 году в Лас-Вегасе среди столов для рулетки и «одноруких бандитов» появились новые игровые автоматы – с виртуальным техасским холдемом. Фишки и карты отображались на экране, а единственным соперником игрока был компьютер. Эта разновидность покера один на один называется хедс-ап.

Хедс-ап привлекал внимание исследователей с тех пор, как фон Нейман изучал упрощенную версию покера, – отчасти потому, что ситуацию с двумя участниками намного легче анализировать. В этом случае значительно сокращается «объем» игры – если измерять его общим числом возможных последовательностей действий покериста. Поэтому и эффективного бота создать легче. Кстати, в «лимитной» версии хедс-апа (с ограничением максимальных ставок), автоматы проявляют себя лучше людей.

В 2013 году журналист Майкл Каплан в статье в New York Times отследил происхождение покерных ботов. Оказалось, своим появлением они во многом обязаны детищу норвежского программиста Фредрика Даля. Изучая информатику в Университете Осло, он увлекся нардами и, чтобы отточить свое мастерство, написал программу для поиска эффективных стратегий. Программа получилась настолько удачной, что Даль стал продавать ее на дискетах по 250 долларов за штуку.

Сотворив умелого бота для нардов, Даль поставил себе задачу сложнее – создать компьютерного покериста. Поскольку в покере игроку доступна не вся информация, компьютеру значительно труднее найти успешную тактику. Чтобы победить, машина должна научиться справляться с фактором неопределенности. Ей придется «считывать» реакцию противника и взвешивать большое количество вариантов действий. Иными словами, ей понадобятся мозги.

В играх, подобных покеру, для совершения действия нужно пройти несколько этапов принятия решения. Следовательно, искусственному мозгу потребуется множество связанных нейроподобных элементов. Один будет оценивать открытые карты, другой – сумму денег на столе, третий – размер ставок других игроков. Окончательное решение не обязательно принимается на основе данных, добытых этими «нейронами». Их анализом занимаются нейроэлементы второго уровня, которые обрабатывают информацию, полученную на первом этапе. Внутренние нейроэлементы называют «скрытыми», так как они находятся между двумя массивами информации – той, что попадает в нейросеть, и той, что мы имеем на выходе.

Пример простой нейросети

Идея нейросетей не нова. Основы теории искусственных нейронов были заложены еще в 1940-х годах, но заметных успехов эта технология достигла лишь сегодня, в эпоху доступной информации и мощных компьютеров. Нейронные сети помогают ботам осваивать искусство игры, а компьютерам – с удивительной точностью распознавать паттерны.

Осенью 2013 года социальная сеть Facebook представила общественности команду AI, которой предстояло заняться разработкой интеллектуальных алгоритмов. К тому времени пользователи Facebook загружали по 350 миллионов фотографий ежедневно. Ранее компания уже предложила набор инструментов, позволяющих обрабатывать эту лавину информации. Одним из них была функция распознавания: компания стремилась дать пользователям возможность автоматически находить и идентифицировать лица на фото. Весной 2014 года команда AI отчиталась о создании программы DeepFace, которая знаменовала собой значительный прогресс в области распознавания лиц.

Искусственный мозг DeepFace состоит из девяти уровней нейронов. Первые уровни выполняют подготовительную работу: находят изображение лица на картинке и центрируют его. Последующие уровни выделяют характерные для идентификации черты, такие как область между глазами и бровями. Конечные нейроны сводят воедино информацию о произведенных измерениях – от формы глаз до расположения губ – и с ее помощью осуществляют идентификацию. Facebook отлаживал работу нейросети, используя фотографии четырех тысяч человек. Это была самая большая когда-либо собранная портретная база данных: в среднем на каждое лицо приходилось более тысячи изображений.

После отладки программы пришло время ее протестировать. Чтобы посмотреть, насколько успешно DeepFace справляется с поставленной задачей, разработчики предложили ей идентифицировать лица из Labeled Faces in the Wild – базы данных, содержащей тысячи изображений человеческих лиц в повседневных ситуациях. Эти фотографии оказались отличным материалом для тестирования способностей программы к распознаванию, поскольку были сняты под разными ракурсами и при разном освещении. Впрочем, никому из нас это не мешает с легкостью узнавать одну и ту же персону на разных снимках: в ходе онлайн-эксперимента участники смогли распознать 99 % изображений.

Но DeepFace не намного отстала от человека. После долгой отладки и многочисленных замен искусственных нейронов программа распознала 97 % лиц. Даже когда ей предложили распознать лица с роликов на YouTube (с менее четкими и более мелкими изображениями), DeepFace справилась в 90 % случаев.

У покерной программы Даля на приобретение опыта тоже ушло немало времени. Чтобы натренировать ее, ученый заставил множество ботов непрерывно играть друг с другом – компьютерные программы сделали миллионы ставок и миллионы раз блефовали, совершенствуя свой искусственный интеллект. Когда боты поднаторели в покере, Даль заметил, что они способны на удивительные вещи.

В своем фундаментальном труде «Вычислительные машины и разум», написанном в 1952 году, Тьюринг отмечает, что многие люди скептически относятся к возможности создания искусственного интеллекта. Один из аргументов – его еще в XIX веке выдвинула математик Ада Лавлейс – заключается в том, что машины не способны ничего создавать сами, они делают лишь то, что им предписано. Значит, удивить нас машина не может.

Тьюринг не соглашался с Адой Лавлейс, утверждая, что машинам часто удавалось его удивлять. Обычно он списывал подобные «сюрпризы» на собственный недосмотр – ошибки в вычислениях, небрежность, допущенную при написании программы. От подобных грехов не застрахованы ни примитивные вычислительные машины, ни высокоскоростные финансовые алгоритмы. Как мы уже видели, такие ошибки часто приводят к неприятным неожиданностям.

Однако иногда ошибка может сыграть на пользу компьютеру. В самом начале поединка с Каспаровым DeepBlue сделал неожиданный, тонкий и – по-другому не скажешь – умный ход, чем привел противника в полное замешательство. Вместо того чтобы взять уязвимую пешку, DeepBlue передвинул ладью в позицию обороны. Каспаров не понимал, какую цель преследовал компьютер. По общему мнению, этот маневр повлиял на дальнейший ход матча, убедив российского гроссмейстера, что DeepBlue значительно превосходит всех его предыдущих оппонентов.

На самом деле, совершая этот ход, DeepBlue не руководствовался ничем. Попав в ситуацию, для которой у него не было инструкций, – что, согласно теореме Гёделя, рано или поздно должно было случиться, – компьютер начал действовать хаотично. Переломный момент в стратегии DeepBlue не был свидетельством его изобретательности; машине просто-напросто… повезло.

Тьюринг признавал: причиной подобных сюрпризов становятся действия человека и правила, которые он устанавливает – или не устанавливает. Но покерные боты Даля совершали неожиданные поступки не из-за человеческой оплошности. Сюрпризы возникали скорее как следствие процесса обучения. Во время тренировочных игр Даль заметил, что один из ботов использует тактику «флоатинг». После открытия трех общих карт игрок коллирует – принимает ставку соперника без повышения. Как только открывается четвертая карта – терн, игрок резко поднимает ставку в надежде напугать противника и заставить его сбросить карты. Сам Даль с подобной техникой ранее не встречался, но опытным покеристам она хорошо известна. Кроме того, флоатинг требует большого мастерства. Чтобы удачно его выполнить, игрок должен уметь не только оценивать имеющиеся у него на руках карты, но и «считывать» соперника. Кого-то взять на испуг легче, кого-то – труднее, а покеристу, выполняющему флоатинг, меньше всего на свете нужно агрессивно поднять ставку и вместо того, чтобы забрать банк, быть вынужденным раскрыть карты.

На первый взгляд, это чисто человеческая стратегия. Как может бот самостоятельно ей научиться? Ответ: это неизбежно. Иногда игра зависит от холодного расчета гораздо больше, чем мы думаем. Такую же закономерность фон Нейман обнаружил в отношении блефа. Это не каприз людской натуры, а тактика, необходимая при оптимальной стратегии.

В своей статье в New York Times Каплан пишет, что игроки часто общаются с компьютером Даля как с человеком. Они придумывают ему прозвища и даже обращаются к нему так, будто за стеклом перед ними находится не металлическая коробка, а живой соперник. Похоже, компьютерному картежнику удается заставить своих партнеров забыть о том, что они играют с программой. Если бы тест Тьюринга представлял собой не интервью, а партию в техасский холдем, бот Даля его несомненно прошел бы.

В том, что люди воспринимают покерных ботов как самостоятельных личностей, а не продукт деятельности программиста, возможно, нет ничего странного. В конце концов, самые лучшие компьютерные игроки превосходят в мастерстве своих создателей. В бота не нужно загружать большой объем информации – он научится всему сам. Таким образом, даже мало что понимающий в игровых стратегиях разработчик способен создать сильного виртуального покериста. «Можно делать удивительные вещи, зная при этом совсем мало», – отмечал Джонатан Шеффер. По правде говоря, ученые из Университета Альберты, хоть и создали одного из лучших покерных ботов в мире, сами были далеко не блестящими игроками. «Большинство из нас вообще не разбираются в покере», – признавался один из разработчиков, Майкл Джонсон.

В игре с лимитированными ставками созданный Далем бот мог научиться побеждать почти любого, однако умную машину поджидала ловушка. Согласно принятым в Лас-Вегасе правилам, игроки-компьютеры должны вести себя одинаково по отношению ко всем соперникам и не подстраиваться под опытных игроков или новичков. Это означало, что ради допуска в казино бот Даля должен был пожертвовать определенной долей своего мастерства. С точки зрения программы, необходимость следовать фиксированной стратегии существенно осложняет задачу. Дав машине консервативный взрослый мозг вместо восприимчивого детского, вы лишаете ее возможности научиться извлекать выгоду из человеческих слабостей и таким образом отбираете у нее огромное преимущество, потому что слабостей у людей предостаточно.

В 2010 году на сайте New York Times появилась онлайн-версия игры «камень-ножницы-бумага». Она и ныне там – можете поиграть, если хотите. Вашим противником будет очень сильная программа. Всего нескольких раундов достаточно, чтобы понять: победить компьютер трудно; сколько бы попыток вы ни предприняли, в большинстве случаев он будет выигрывать.

Согласно теории игр, оптимальной стратегией для «камень-ножницы-бумага» является выбор наугад. Но практика показывает, что у любителей «камень-ножницы-бумага» с оптимальностью дела обстоят неважно. В 2014 году Чжицзянь Ван и группа исследователей из Чжэцзянского университета установили, что участники этой игры стремятся следовать определенному поведенческому сценарию. Ученые задействовали для эксперимента 360 студентов, которых разделили на группы, и каждой группе предложили сыграть по 300 раундов. Выяснилось, что многие участники придерживались стратегии «победил – закрепил, проиграл – поменял». Выиграв раунд, они повторяли свои действия в следующей игре, а проиграв – выбрасывали в следующем раунде фигуру, которая их только что побила. На протяжении эксперимента участники в среднем выбрасывали каждую фигуру одинаковое число раз, но их выбор, очевидно, не был хаотичным.

Ирония состоит в том, что даже случайные последовательности содержат в себе неслучайные закономерности. Помните нерадивых журналистов из Монте-Карло, которые наобум писали выпавшие числа рулетки? Создать последовательность, которая сошла бы за хаотичную, не так-то легко. Во-первых, для этого необходимо, чтобы красное и черное выпадали приблизительно одинаковое число раз. С этой задачей журналисты худо-бедно справились, и первый этап проверки их данные у Карла Пирсона прошли. Однако журналисты оплошали с чередованием цветов, которое было более частым, чем в настоящих произвольных последовательностях.

Даже если вам известно, как должна выглядеть хаотичность, и вы пытаетесь чередовать цвета (или камень, ножницы и бумагу) должным образом, ваша способность создавать случайный ряд символов будет ограничена памятью. Если вам дадут взглянуть на последовательность цифр и затем попросят повторить их, сколько вы сможете назвать? Пять? Десять? Пару десятков?

В 1950-х годах когнитивный психолог Джордж Миллер выяснил, что большинство людей молодого возраста могут запомнить и воспроизвести около семи чисел подряд. Запомнить наизусть один телефонный номер не так уж и трудно, но попробуйте запомнить сразу два – у вас, скорее всего, возникнут проблемы. С такими же трудностями сталкивается человек, пытающийся имитировать случайную последовательность ходов в игре: как равномерно распределить все возможные варианты, если помнишь только несколько последних ходов? В 1972 году нидерландский психолог Виллем Вагенар пришел к выводу, что человеческая память способна на сосредоточение в пределах подвижного «окна» из семи-восьми недавних действий. Люди одинаково хорошо помнят все события в пределах этого интервала, но в событиях, расположенных внутри более протяженных интервалов, ориентируются уже хуже. Размер «окна» вполне соответствует ранее сделанным наблюдениям Миллера.

В последующие годы ученые продолжали исследовать возможности человеческой памяти. Как выяснилось, «волшебная семерка», как шутливо называл ее Миллер, вовсе не волшебная. Когда людям, отметил он, необходимо запомнить двоичные числа – нули и единицы, они, как правило, могут воспроизвести последовательность из восьми чисел. Фактически объем данных, которые в состоянии удержать в памяти человек, зависит от сложности информации. Опыты показывают, что люди способны за один раз запомнить семь чисел, шесть букв и пять односложных слов.

Некоторым удается натренировать свой мозг на усваивание большего объема информации. На соревнованиях по запоминанию их лучшие участники запоминают за один час более тысячи карт. Таких результатов они добиваются, меняя формат усваиваемой информации: вместо голых цифр запоминают зрительные образы. Карты становятся персонажами или декорациями, а их последовательность – историей, в которой у каждой карты своя роль. Это позволяет мозгу более эффективно сортировать и воспроизводить информацию. Как мы упоминали в предыдущих главах, мнемонические техники помогают и в блек-джеке, когда счетчики карт распределяют информацию по корзинам, уменьшая необходимый для запоминания объем данных. Проблемы хранения информации давно интересуют как специалистов по искусственному интеллекту, так и тех, кто занимается человеческим мозгом. Ник Метрополис вспоминал, что Станислав Улам «часто размышлял о природе памяти и механизмах ее функционирования».

Во время игры «камень-ножницы-бумага» машина гораздо лучше человека делает непредсказуемые ходы, необходимые, согласно теории игр, для оптимальной стратегии. По сути это защитная стратегия, направленная на ограничение потенциальных потерь при условии идеального противника. Но бот на сайте New York Times играл не с идеальным противником, а с людьми, которые совершают ошибки, не обладают превосходной памятью и не умеют генерировать произвольные последовательности. Поэтому бот отошел от «хаотичной» стратегии и сосредоточился на человеческих слабостях.

У бота перед человеком было два больших преимущества. Во-первых, он точно помнил предыдущие действия соперника, например последовательность его ходов и наиболее частые комбинации. Во-вторых, он использовал не только информацию о человеке, с которым играл в данный момент, но и знания, приобретенные в ходе 200 с лишним тысяч игр компьютера против человека. База данных была получена от профессора юриспруденции и бывшего специалиста по информатике Шона Байерна, на сайте которого проходит большой турнир по «камень-ножницы-бумага». Соревнование продолжается до сих пор, уже сыграно более полумиллиона партий (в большинстве победил компьютер). Бот сравнивает своего текущего противника с другими игроками. Проанализировав определенную последовательность ходов, он прогнозирует последующие действия человека. Машина в каком-то смысле создает портрет своего противника.

Такой подход особенно полезен в подобных покеру играх с несколькими участниками. Напомним, что оптимальная стратегия, если верить теории игр, должна стремиться к равновесию Нэша, при котором от «смены курса» никто не выиграет. Нейл Берч, один из членов покерной команды Университета Альберты, отмечает, что такая стратегия правильна, если речь идет об игре с одним оппонентом. В игре с нулевой суммой, когда все, что вы теряете, переходит к противнику (и наоборот), ваши потери ограничит равновесие Нэша. Более того, если ваш противник будет отклоняться от стратегии равновесия, он проиграет. «Можно со всей уверенностью сказать, что при игре с нулевой суммой и двумя участниками стремление придерживаться равновесия Нэша будет хорошей стратегией», – говорил Берч. Однако при большем количестве игроков это перестает быть справедливым: «При игре с тремя участниками равновесие Нэша нарушится».

Теорема Нэша гласит, что игрок потерпит поражение, если изменит свою стратегию в одностороннем порядке. Но она не говорит, что случится, если тактику одновременно изменят два игрока, например решив объединиться против третьего. Работая над книгой по теории игр, фон Нейман и Моргенштерн отметили, что подобные коалиции будут эффективны при наличии по меньшей мере трех игроков: «Двоих недостаточно, ведь коалиция должна включать по крайней мере двух игроков, и им нужно объединиться против кого-то». Тьюринг также признавал потенциальную возможность коалиций в покере: «В реальности им препятствуют только правила приличия, совесть игроков и тому подобные вещи».

Существует два основных способа формирования коалиции в покере. Самый топорный – когда двое или более игроков открывают друг другу свои карты. Если один член коалиции получает хорошие карты, остальные значительно поднимают ставки, чтобы выжать из соперников максимум денег. Естественно, легче всего такое провернуть в онлайн-казино. Париза Мазруи и ее коллеги из Университета Альберты считают, что подобный сговор следует рассматривать как мошенничество, поскольку, образуя коалицию, игроки нарушают правило покера, согласно которому карты должны быть скрыты.

В качестве альтернативы участники сговора могут не показывать сами карты, но подавать друг другу сигналы. С технической точки зрения они будут действовать в пределах правил (хоть и за пределами общепринятых моральных норм). Чтобы добиться преимущества, участники сговора часто следуют определенным беттинговым стратегиям. Например, если один делает крупную ставку, другие ее поддерживают, чтобы вытеснить остальных участников из игры. Покеристам-людям приходится следить за условными сигналами, зато ботам куда легче – у них есть доступ к алгоритмам программ-сообщников.

Известно, что в онлайн-казино действуют нечистоплотные игроки, применяющие оба подхода. Однако распознать сговор нелегко. Если покерист подыгрывает ставке другого, способствуя увеличению банка, он, возможно, манипулирует игрой, чтобы помочь сообщнику. Но не исключено, что он просто наивный новичок, который пытается блефовать. «В любом виде покера существует огромное количество стратегических комбинаций, ведущих к взаимной выгоде, – отмечал Фредерик Даль. – Если игроки применяют такие комбинации намеренно, это сговор с целью мошенничества, если случайно, то нет».

Вот почему теория игр плохо приложима к покеру: коалиции не всегда бывают преднамеренными. Они могут оказаться всего лишь следствием избранной игроками стратегии. В жизни зачастую нет единственно верного пути достижения равновесия Нэша. Возьмем, к примеру, правила дорожного движения. За рулем вам доступны две стратегии получения равновесия. Если все едут по левой стороне, вы проиграете, единолично решив ехать по правой, и наоборот: если все дружно двигаются по правой, вам нечего делать на левой.

Одно из этих равновесий покажется вам предпочтительнее в зависимости от того, где в вашем автомобиле расположено водительское кресло. Если у вас леворульная машина, вы, скорее всего, захотите, чтобы все двигались по правой стороне. Разумеется, неудобство из-за «не там» расположенного руля не заставит вас выехать на встречную полосу. Вы все равно не отделаетесь от ощущения, будто остальные водители сговорились против вас (особенно если вы мизантроп), но тут уж ничего не поделаешь – придется смириться.

Подобная проблема возникает и в покере. Но здесь она причиняет людям не только неудобство, но и денежный ущерб. Допустим, три игрока выбирают стратегии, ведущие к равновесию Нэша, но по ходу партии выясняется, что стратегии двух игроков направлены против третьего. Вот почему к покеру на троих трудно применить теорию игр – его сложнее анализировать, и в нем не всегда срабатывает равновесие Нэша. «Даже если вы просчитаете равновесие Нэша, – заявлял Майкл Джонсон, – нет гарантии, что это вам поможет».

Существуют и другие трудности. Теория игр показывает вам, как минимизировать свои потери в схватке с идеальным противником. Но если ваш противник допускает промахи – или если в игре участвуют более двух игроков, – возникает соблазн отклониться от «оптимальной» стратегии равновесия Нэша и воспользоваться слабостями соперников. Например, начать со стратегии равновесия, а затем постепенно менять тактику в зависимости от того, что удалось узнать о противнике. Впрочем, такой подход сопряжен с риском. Туомас Сандхольм из Университета Карнеги – Меллона отмечает, что игрокам необходимо найти баланс между возможностью эксплуатировать оппонента и оказаться жертвой эксплуатации с его стороны. Каждому хочется использовать слабые стороны противника к своей выгоде, но никто не хочет, чтобы его самого использовали более сильные игроки. Защитные стратегии, такие как равновесие Нэша и тактика, применяемая ботом Даля, способны защитить вас от сильных соперников, но не позволяют эксплуатировать чужие ошибки и дают слабым соперникам отделаться легким испугом. Следовательно, более разумно варьировать стратегию в зависимости от поведения противника. Как учит старая пословица: «Играй не с картами, а с человеком».

К сожалению, пытаясь использовать других, игрок иногда сам попадает в ловушку. Сандхольм называет это «проблемой обучения и эксплуатации». Представим себе, что ваш оппонент демонстрирует агрессивный стиль игры, – заметив это, вы меняете тактику, чтобы извлечь выгоду из его темперамента. Но ваш соперник внезапно переключается на более консервативный стиль и выигрывает на том, что вы поверили (ошибочно!) в его боевой настрой.

Исследователи оценивают воздействие проблемы обучения и эксплуатации на игру, измеряя подверженность своих ботов эксплуатации, то есть максимальные ожидаемые потери в случае, если программа неверно спрогнозирует поведение противника. Совместно с аспирантом Сэмом Гензфридом Сандхольм разрабатывает «гибридных» ботов, которые комбинировали бы стратегию равновесия с моделированием поведения оппонента. «Мы хотим научиться использовать слабых соперников, а в игре против сильных – стремиться к равновесию», – объясняют ученые.

Покерные программы стремительно развиваются. Боты – участники покерного первенства для компьютеров – умнеют с каждым годом, и Лас-Вегас уже наводнен покерными автоматами, способными переиграть практически любого. Но действительно ли компьютеры превзошли людей? Неужели самые продвинутые боты играют лучше человека?

По мнению Сандхольма, говорить о том, что мы миновали некую критическую точку, пока рано, и тому есть несколько причин. Для начала нужно определить лучших покеристов-людей. К сожалению, в покере трудно назвать чемпионов – здесь нет своих Гарри Каспарова или Мариона Тинсли. «Мы, по правде говоря, не знаем, кто играет в покер лучше всех», – замечает Сандхольм. Кроме того, в покере трудно организовывать игру людей против машин. Между собой боты соревнуются ежегодно, однако смешанные матчи проходят намного реже. По словам Сандхольма, заманить на такие матчи покерных профи почти невозможно.

Но иногда подобные мероприятия все же проводятся. В 2007 году профессиональные покеристы Фил Лаак и Али Эслами сошлись один на один с ботом Polaris, созданным командой из Университета Альберты. Переиграть Polaris было непросто – бот не пытался использовать слабости оппонентов, но применял стратегию, близкую к равновесию Нэша.

Выбор кандидатов удивил покерное сообщество. Лаак был знаменит своим гиперактивным поведением: во время игры он вскакивал из-за стола, прыгал, катался по полу, отжимался. Эслами был едва известен публике по нескольким телевизионным турнирам. Но оба игрока обладали именно теми навыками, которые были нужны ученым. Хорошие покеристы, они не стеснялись выражать свои мысли и чувства, и их не смущала необычная обстановка, в которой протекал поединок человека с машиной.

Соревнование организовали в рамках проходившей в Ванкувере конференции по проблемам искусственного интеллекта. Соперникам предстояло играть в лимитный техасский холдем – ту самую разновидность покера, в которую позже будет играть в Лас-Вегасе бот Даля. Хотя и Лаак, и Эслами играли с Polaris по отдельности, в конце каждой сессии их очки суммировались. Это был поединок «машина против людей», где Лаак и Эслами сражались с Polaris единым фронтом. Чтобы минимизировать фактор случайности, карты раздавали по зеркальному принципу: те, что доставались Polaris, в следующей игре получали люди, и наоборот. Кроме того, организаторы четко определили условия выигрыша: для победы необходимо набрать на 250 долларов больше фишек, чем противник.

В первый день разыгрывалось две сессии, в каждой из которых было сдано по 500 рук. Первая сессия закончилась ничьей (Polaris добился преимущества в 70 долларов, что было недостаточно для победы). Во второй сессии во время раздачи Лаак получил хорошие карты. Это означало, что в игре против Эслами компьютер получит такие же сильные карты. Polaris капитализировал свое преимущество эффективнее, чем Лаак. В результате бот одержал над людьми чистую победу.

Вечером Лаак и Эслами встретились, чтобы обсудить разыгранные комбинации. Команда Университета Альберты выдала им протокол игры, куда входил перечень всех сданных рук. Это помогло покеристам разобраться в ситуации. К следующему дню у людей созрел план борьбы с Polaris, и они выиграли две финальные сессии. Однако своей победой они не гордились. «Это не было триумфом, – признавался Эслами. – Задача была просто выжить. Я играл хорошо как никогда, и все же мы едва-едва избежали поражения».

Год спустя состоялось второе соревнование «машина против людей» с новым составом участников. В этот раз семь человек сражались с ботом Университета Альберты в Лас-Вегасе. Команда людей состояла из первоклассных покеристов, в том числе тех, кто успел заработать на картах более миллиона долларов. Но и Polaris был уже не тот, что в прошлом году. Это был усовершенствованный Polaris 2.0. После игры с Лааком и Эслами он сыграл сам с собой более восьми миллиардов игр. Бот научился эффективнее работать с комбинациями ходов, и в его стратегии стало меньше слабых звеньев, которыми могли бы воспользоваться оппоненты.

Кроме того, Polaris 2.0 усерднее учился. Бот просчитывал модель поведения соперника, идентифицировал тип применяемой им стратегии и вел игру так, чтобы воспользоваться его слабыми сторонами. Перехитрить Polaris 2.0, выработав совместную тактику, как это сделали Лаак и Эслами, было невозможно – с каждым противником усовершенствованный бот играл по-новому, проявляя чудеса адаптации. Глава разработчиков программы Майкл Боулинг отмечал, что большинство игроков-людей с огромным трудом выдерживали натиск Polaris и признавали, что еще никогда не видели такой стремительной корректировки стратегии.

Как и раньше, люди играли с Polaris парами в лимитный техасский холдем. За четыре дня было сыграно четыре партии. Первые две обернулись для Polaris неудачей – одна ничья и один проигрыш. Но удержать пальму первенства людям не удалось: бот выиграл две финальные партии и весь турнир.

Коль скоро Polaris научился отходить от оптимальной стратегии ради эксплуатации ошибок оппонента, команда из Альберты поставила перед собой новую задачу – создать абсолютно неуязвимого бота. Существующие программы просчитывали равновесие Нэша лишь в некотором приближении, а значит, оставалась теоретическая возможность появления стратегии, способной их победить. Боулинг и его коллеги искали набор приемов, позволяющих ни при каких обстоятельствах не потерять за покерным столом деньги.

Ученые из университета Альберты, применив описанную нами в предыдущей главе технику минимизации сожалений, доработали своих ботов и провели между ними серию игр интенсивностью около 200 раундов в секунду. В результате боты научились избегать эксплуатации со стороны любого, даже идеального соперника. В 2015 году на страницах журнала Science команда представила своего непобедимого компьютерного игрока по имени Cepheus. В память о прошлых шашечных исследованиях статью озаглавили «Тайна лимитного хедс-ап-покера раскрыта».

Отчасти открытия ученых подтвердили очевидные факты, например тот, что в хедс-ап-покере преимущество на стороне дилера. Исследователи также обнаружили, что Cepheus редко следует принципу «тише едешь – дальше будешь» и предпочитает не коллировать, а либо поднимать ставку, либо сбрасывать карты. По словам Йохансона, когда бот выбирает оптимальную стратегию, он начинает применять неожиданные тактики: «Мы периодически видим, как программа принимает решение, которого не принял бы человек». Так, финальная версия Cepheus, имея на руках четверки и шестерки разных мастей – карты, которые многие игроки предпочли бы сбросить, – раскрывает их. В 2013 году разработчики сделали еще одно наблюдение: бот время от времени делает минимально доступную ставку, хотя может поставить больше. С позиции игрового опыта бота такая тактика выглядит оптимальной, но игроки из плоти и крови воспринимают подобные ситуации по-иному. То, что компьютеру видится разумным ходом, большинству людей кажется глупостью. «Такие ставки просто бесят», – признавался Берч. Кроме того, улучшенная версия Cepheus неохотно размещает крупные ставки в начале игры. Даже когда у бота на руках лучшие карты, например пара тузов, он делает максимальную ставку лишь в одном случае из 100.

Cepheus доказал, что оптимальную стратегию можно подобрать даже в сложных ситуациях. Ученые уверены, что подобный алгоритм найдет себе применение в самых разных областях жизни – от организации работы морских патрулей до медицинского обслуживания. Но у исследования были и другие цели. Разработчики закончили свою статью в Science цитатой Алана Тьюринга: «Было бы нечестно с нашей стороны скрывать тот факт, что главным мотивом, побудившим нас приступить к этой работе, было просто желание получить удовольствие».

Несмотря на очевидный успех, не все признали, что Cepheus знаменует собой триумф искусственного интеллекта над биологическим. Майкл Йохансон утверждает, что большинство игроков-людей считают лимитный покер «облегченной версией» игры, поскольку в нем существует потолок для ставок. Иначе говоря, возможности игроков здесь ограничены.

Куда более серьезным слывет «безлимитный» покер. В нем можно сколько угодно повышать ставки и в любой момент пойти ва-банк. Это дает участникам свободу выбора, а игре придает больше нюансов. Считается, что в безлимитном покере искусства больше, чем науки. Именно поэтому Йохансону так хотелось посмотреть, как компьютер одержит в нем победу: «Мы разрушили бы миф о том, что покер – это одна сплошная психология и компьютерам ее не одолеть».

Сандхольм утверждает, что в скором времени машины будут успешно играть и в безлимитный покер на двоих. «Мы очень серьезно работаем над этим, – заявляет он. – У нас уже есть программы, которые превосходят лучших покерных профи». Действительно, бот Tartarian из Университета Карнеги – Меллона в 2014 году показал отличную игру на чемпионате среди компьютеров. Tartarian одержал победу в обоих типах соревнований – на выбывание и на наибольшую сумму выигрыша. Он продемонстрировал умение и выживать, и отбирать фишки у более слабых соперников.

Боты играют все лучше и побеждают человека все чаще. Не исключено, что в будущем люди станут учиться покеру у машин. Шахматные гроссмейстеры уже используют для тренировки компьютерные программы. Если надо разобраться, как действовать в хитрой ситуации, машина подскажет наилучший вариант. Шахматные программы разрабатывают стратегию игры на много ходов вперед – больше, чем способен спрогнозировать человек.

Компьютерные программы уверенно побеждают в шахматах, шашках, а теперь и в покере, и возникает соблазн признать, что люди больше не могут с ними конкурировать. Компьютеры способны проанализировать больший объем информации, помнят большее число стратегий и рассматривают больше возможностей. Они также могут дольше учиться и дольше играть, самостоятельно усваивать «человеческие» приемы вроде блефа и даже «сверхчеловеческие» стратегии, которых люди еще не открыли. Есть ли хоть что-то, с чем компьютеры еще не справляются на пять с плюсом?

Однажды Алан Тьюринг заметил, что если бы человек притворился машиной, то, «вне всякого сомнения, он выглядел бы совершенно неубедительно». Попросите человека произвести вычисления, и он справится намного медленнее компьютера (не говоря уже о возможных ошибках). Но есть ситуации, в которых компьютер ориентируется с трудом. На «Jeopardy!» самыми трудными для Уотсона оказались самые короткие вопросы. Если ведущий просто зачитывал категорию и имя, например «Первые леди» и «Рональд Рейган», компьютер долго копался в своей базе данных, чтобы найти правильный ответ («Кто такая Нэнси Рейган?»). Если на длинных и сложных вопросах Уотсон побеждал своих соперников, то там, где в его распоряжении было всего несколько слов, люди его опережали. Судя по всему, в телевикторинах краткость – враг машины.

Похожая ситуация возникает в покере. Чтобы изучить оппонента и его стиль игры, боту требуется время. Игроки-люди анализируют поведение своих соперников гораздо быстрее. «Люди лучше делают заключения о своем оппоненте на основе малого количества информации», – объясняет Шеффер.

В 2012 году исследователи Лондонского университета предположили, что есть люди, обладающие особенными талантами к оценке других людей. Чтобы протестировать способность человека обманывать и выявлять обман, ученые разработали игру под названием Deceptive Interaction Task («Обмен ложной информацией»). Участников разбивали на группы, в каждой из которых одному игроку выдавалась карточка с неким утверждением (например: «Мне нравится смотреть реалити-шоу») и инструкции, солгать ему или сказать правду. И в том и в другом случае игрок должен был привести аргументы для обоснования утверждения, а остальные должны были догадаться, врет он или нет.

Ученые обнаружили, что «врунам» требовалось в среднем чуть больше времени на обоснование утверждения, написанного на карточке, – 6,5 секунды против 4,6 секунды, необходимых «честным» игрокам. Также выяснилось, что люди, хорошо умеющие лгать, сами с легкостью определяют тех, кто говорит неправду, – вспомним пословицу «Рыбак рыбака видит издалека». Лжецам определенно лучше удавалось уловить обман, но было не совсем понятно, почему это именно так. Ученые предположили, что лжецы – сознательно или неосознанно – отмечают замедленные ответы других и ускоряют при разговоре собственную речь.

К сожалению, люди плохо распознают внешние признаки вранья. Во время проведенного в 2006 году исследования респондентам из 58 стран задали вопрос: «Как вы узнаете, что ваш собеседник лжет?» Наиболее частым оказался ответ: лжецы избегают визуального контакта. Этот метод распознания обмана весьма популярен, однако не очень надежен. Не существует никаких подтверждений того, что лжецы чаще избегают смотреть собеседнику в глаза, чем люди, говорящие правду. Другие ответы были столь же бездоказательны. Мы не можем с точностью утверждать, что люди, говорящие неправду, выглядят более возбужденными или активнее жестикулируют.

Поведение соперника не обязательно раскроет вам его обман, но может повлиять на ход игры другими способами. Психологи из Гарвардского университета и Калифорнийского технологического института доказали, что достаточно придать лицу определенное выражение, чтобы спровоцировать оппонента на размещение плохой ставки. В 2010 году они провели эксперимент, участники которого играли в упрощенную версию покера с компьютерным соперником – его «лицо» отображалось на экране. Ученые предупредили игроков, что компьютер будет использовать в игре разные стили. На самом деле инструктаж был уловкой: компьютер делал ходы в случайном порядке, и единственное, что при этом менялось, – его «мимика». Виртуальный покерист демонстрировал три различных выражения, соответствующие устоявшимся стереотипам: «внушающее доверие», «нейтральное» и «подозрительное». При виде «нейтрального» или «подозрительного» выражения лица игроки делали относительно удачные ходы, но, когда на экране появлялось лицо, «внушающее доверие», они ошибались – например, сбрасывали хорошие карты.

Ученые уточняют, что использовали «мультяшный» покер, в который часто играют начинающие. Он заметно отличается от профессиональной версии. Тем не менее результаты исследования дают основание утверждать: за карточным столом выражение лица играет совсем не ту роль, какую мы ему приписываем. «Вопреки распространенному мнению, согласно которому игроку в покер рекомендуется сохранять нейтральное выражение лица, – заявляют авторы исследования, – наибольшее количество ошибок в ставках наши подопытные совершали, видя перед собой оппонента с выражением лица, принимаемым за достойное доверия».

На стиль игры влияют и эмоции. Ученые из Университета Альберты определили, что за покерным столом люди особенно восприимчивы к давлению. «Бо́льшая часть профессиональных приемов, которые одни игроки-люди используют, чтобы победить других, опирается на агрессию, – говорит Майкл Йохансон. – Агрессивная стратегия, которая вгоняет соперника в стресс и заставляет его принимать спонтанные решения, во многом себя оправдывает». Играя с людьми, боты пытаются имитировать такое поведение, заставляя других игроков совершать ошибки. Похоже, повторяя за человеком, компьютеры получают массу преимуществ. Иногда им идет на пользу даже копирование наших слабостей.

Когда в 2006 году Мэтт Мазур решил создать покерного бота, он понимал, что его детищу придется освоить искусство маскировки. Покерные сайты блокировали пользователей, которых подозревали в использовании игровых программ. Создать бота, который умел бы обыгрывать людей, было недостаточно; бот должен был походить на человека.

Мазур жил в Колорадо, работал программистом, а в свободное время занимался различными проектами. В 2006 году таким проектом стало создание робота-картежника. Мазур уже пробовал писать игровые программы – бот, созданный им той же осенью, применял стратегию «коротких» ставок. Она заключалась в том, чтобы войти в игру с небольшими деньгами, а затем играть максимально агрессивно, надеясь испугать соперников и сорвать банк. Подобная тактика часто злит игроков и, как выяснил Мазур, не отличается эффективностью. За шесть месяцев бот отыграл почти 50 тысяч рук и потерял больше тысячи долларов. Тогда Мазур создал новую программу, умеющую хорошо играть в хедс-ап. Новый бот был «тайтовым» покеристом – он тщательно «обдумывал» ходы и агрессивно делал ставки. Мазур отметил, что, играя против соперников с небольшими ставками, программа вела себя напористо, но не безрассудно.

Следующей задачей было не попасться. К сожалению, как это сделать, Мазур не понимал – нужной информации в открытом доступе практически не было. «Покерные сайты по вполне понятным причинам не распространяются о том, как они распознают ботов, – рассказывет Мазур, – так что программистам остается об этом только догадываться». Мазур ставил себя на место «ботхантера»: «Если бы я пытался отследить бота, я бы рассмотрел ряд факторов, взвесил их и внимательно проанализировал и лишь затем сделал окончательный вывод – бот передо мной или живой человек».

Явным «тревожным звоночком» будет необычный беттинг. Если игрок размещает слишком много ставок или делает это очень быстро, он навлечет на себя подозрения. К своей досаде, Мазур обнаружил, что иногда его боты вели себя странно по чистой случайности. Они работали на покерном сайте парами: один регистрировался, второй играл. Однажды, когда Мазур был не за компьютером, бот-игрок «подвис». Его напарник, понятия не имея о том, что случилось, продолжил регистрироваться на новые игры. В результате Мазур пропустил более 20 партий. Позже программист заметил у своих подопечных и другие причуды. Например, боты часто играли с одними и теми же ставками сотни игр подряд, что совершенно не свойственно людям – рано или поздно они либо набираются смелости, либо устают от одинаковых ставок и повышают планку.

Боты Мазура должны были не только благоразумно вести себя во время игры, но и уметь ориентироваться в интернет-пространстве. Программист обнаружил, что некоторые сайты – сознательно или нет – усложняют для ботов эту задачу, меняя интерфейс. Для человека это не проблема, но бота, обученного действовать по жесткой схеме, окно иной формы или размера или передвинутые в другое место кнопки ввергают в замешательство. Мазуру пришлось специально тренировать своих компьютерных игроков справляться с этими неприятностями.

Это чем-то напоминало вариацию на тему игры Тьюринга. Боты Мазура должны были убедить сайты в том, что они играют как люди. Иногда боты сталкивались и с оригинальным тестом Тьюринга. На многих покерных сайтах есть чаты. Обычно молчаливый игрок не вызывает подозрений – так поступают многие. Но Мазур решил, что иногда его подопечным необходимо вступать в беседу. Если кто-то из игроков обвинит бота в том, что он бот, а тот на это ничего не ответит, есть риск, что игрок сообщит об этом владельцам сайта. Мазур составил список высказываний, которые могут использовать бдительные пользователи, и, если в ходе игры проскальзывали слова «бот» или «обманщик», программист получал тревожное оповещение и вмешивался. Ему приходилось сидеть у компьютера все время, пока играл бот, но альтернатива была хуже – неконтролируемая программа легко могла засветиться.

Боты Мазура начали выигрывать далеко не сразу. Свои первые деньги они заработали лишь весной 2008 года – спустя 18 месяцев после начала покерной карьеры. Но уже в октябре программист получил сообщение о том, что его аккаунт заблокирован. Что же произошло? «Оглядываясь назад, – говорит Мазур, – я понимаю, что мой бот попался потому, что играл слишком много». Подопечный Мазура сосредоточился на хедс-ап-покере в формате «Sit'n'Go» – такие турниры начинаются сразу, как только на игру регистрируются два участника. «Нормальный игрок способен за день провести десять-пятнадцать игр, но мой бот играл по пятьдесят-шестьдесят, и это, видимо, насторожило владельцев сайта», – пояснил Мазур. Конечно, это были только догадки. Программист признается: «Возможно, дело совсем не в этом. И вероятно, я никогда не узнаю истинную причину блокировки».

Мазур был не слишком огорчен потерей источника дохода. «Когда мой аккаунт заблокировали, – делился он, – на нем было не так уж много денег. Я бы заработал гораздо больше, если бы все это время сам играл в покер. Но я создавал бота не ради денег, а ради приключения».

Мазур отправил владельцам сайта письмо, в котором предлагал подробно рассказать о своей работе. Он знал, как усложнить жизнь ботам, и надеялся, что это поможет улучшить систему безопасности для игроков-людей. Мазур перечислил все нюансы распознавания бота – от чрезмерной игровой активности до необычных движений мышкой. Он даже описал контрмеры, направленные против компьютерного игрока, – например, изменение интерфейса сайта.

Кроме того, Мазур разместил на своем сайте подробную историю создания бота со скриншотами и схемами. Он хотел продемонстрировать, что создание покерных программ – трудная работа и у программиста всегда найдется масса более полезных занятий. «Я понял, что лучше было бы потратить время и энергию на создание нового программного обеспечения», – признается Мазур. Впрочем, он вовсе не жалеет о полученном опыте: «Если бы я не создал того бота, кто знает, кем бы я был сегодня».

8

Удача или мастерство?

Когда окажетесь в казино – поднимите глаза к потолку. Его, как черные устрицы, облепили сотни камер, наблюдающие за игровыми столами. Механические соглядатаи защищают доходы казино от скорых на выдумку и нечистых на руку игроков. До 1960-х годов понятие мошенничества в казино имело четкое определение. Служба безопасности следила за тем, чтобы крупье не получали от игроков деньги, а игроки не пытались подбросить на стол фишки после остановки шарика рулетки. С играми проблем не возникало – ведь переиграть казино невозможно.

Однако невозможное оказалось возможным. Эдвард Торп нашел в блек-джеке достаточно широкую лазейку и пропихнул в нее международный бестселлер. Затем группа студентов-физиков приручила само олицетворение случайности – рулетку. А за пределами казино любители лотереи срывали джекпот при помощи математики и простого человеческого усердия.

Споры о том, от чего зависит победа в игре – от удачи или от мастерства, – распространились и на другие игры. Возможно, они и стали определяющими в судьбе когда-то высокодоходной индустрии американского покера. В 2011 году правительство США распорядилось закрыть большинство покерных сайтов, положив конец «покерному буму», за несколько лет до этого охватившему всю страну. Толчком послужил принятый в 2006 году Акт о противодействии незаконным азартным играм в интернете. Он наложил запрет на банковские переводы в качестве ставок в играх, где «возможность выигрыша определяется преимущественно случайностью». Принятие акта помогло сдержать распространение покера, но закон не коснулся торговли акциями и лошадиных скачек. Так что же такое «игра наудачу»?

Летом 2012 года одному человеку особенно остро потребовался ответ на этот вопрос. Федеральные власти взялись не только за крупные компании, но и за мелкий игровой бизнес. В эту группу попал и Лоренс Ди Кристина, хозяин покерного зала в Нью-Йорке, на Стейтен-Айленде. В 2012 году его дело передали в суд по обвинению в осуществлении незаконной игорной деятельности.

Бизнесмен отказался признать вину и спустя месяц обжаловал приговор. Во время слушаний свидетелем и экспертом со стороны защиты выступил экономист Рэндал Хиб. Его целью было убедить судью, что победа в покере зависит от мастерства, и, следовательно, игра не подпадает под определение незаконной деятельности. В качестве доказательства Хиб представил данные о миллионе партий, сыгранных в онлайн-покер за год. Из них следовало, что, если не брать в расчет несколько неудачных дней, постоянно выигрывали топовые игроки, а слабые, наоборот, постоянно проигрывали. Сам факт, что для некоторых людей покер стал надежным источником дохода, уже доказывал: игра требует определенного уровня мастерства.

У стороны обвинения также был свидетель-эксперт – экономист Дэвид Де Роса. Он не разделял взгляды Хиба на покер. Де Роса смоделировал на компьютере ситуацию, в которой тысяча человек 10 тысяч раз подбрасывают монетку, и победой считается, например, выпадение решки. Де Роса ожидал, что число выпавших решек у каждого игрока будет абсолютно случайным. Однако результаты оказались поразительно схожими с цифрами, которые представил Хиб: определенная группа людей последовательно выигрывала, а другая – упорно проигрывала. Это свидетельствовало о том, что подбрасывание монеты не требует особого мастерства, и подтверждало теорему о бесконечных обезьянах с пишущей машинкой: при достаточно большой выборке даже маловероятные события становятся возможными.

Еще одним аргументом Де Роса было количество проигрышей. Если верить данным Хиба, получалось, что 95 % игроков заканчивают игру с пустыми карманами. «Какое же это мастерство, если вы теряете деньги? – вопрошал Де Роса. – Я не считаю вас мастером, если вы проиграли меньше, чем несчастный парень, который проиграл еще больше».

Хиб соглашался с тем фактом, что, согласно цифрам, лишь 10–20 % игроков обладают достаточным умением, чтобы постоянно побеждать. Он заявил, что причина, по которой больше народу проигрывает в покер, чем выигрывает, связана в том числе со сборами казино, операторы которого после каждого раунда забирают из банка определенную сумму (в случае с Ди Кристиной тариф составлял 5 %). Тем не менее экономист не считал, что покерная элита возникла благодаря случайности. При значительной выборке небольшая группа испытуемых, подкидывающих монетку, действительно может показать неожиданно хорошие результаты, однако покеристы и после удачного выступления, как правило, продолжают выигрывать. С теми, кому повезло в «орла или решку», такого не происходит.

По мнению Хиба, одна из причин, почему хорошие игроки побеждают, кроется том, что в покере можно контролировать происходящее. Сумма ставки в рулетке или на скачках не влияет на движение шарика или результат забега. Но покерист при помощи ставок способен изменить ход партии. «В покере вы не просто ставите на результат, – объяснял Хиб, – вы выбираете определенную стратегию, с помощью которой пытаетесь добиться определенного развития событий».

Но Де Роса настаивал на том, что манипуляции игрока с картами ничего не говорят о его мастерстве. Карты каждый раз разные, и каждая последующая рука не зависит от предыдущей. Если удача прячется в комбинации карт, нет никаких оснований надеяться, что после слабой раздачи игроку придет сильная. Де Роса сравнил эту ситуацию с ложным выводом Монте-Карло: если 20 раз подряд в рулетке выпадает красное, это не означает, что при следующем спине выпадет черное.

Хиб соглашался, что удачная комбинация карт играет важную роль, но отвергал идею, что вся игра целиком строится на удаче. Он привел в пример питчинг в бейсболе: для правильной подачи необходимо мастерство, но в отдельные питчи вмешивается случай: слабый питчер делает хорошую подачу, а сильный питчер – скверную. Чтобы определить лучшего – и худшего – игрока, необходимо увидеть множество бросков.

Главный вопрос: сколько необходимо ждать, чтобы мастерство перевесило фактор удачи. Если требуется провести огромное количество раздач, превышающее физические возможности игроков, то покер следует рассматривать как игру, зависящую от случая. Анализ Хиба позволил сделать противоположный вывод: мастерство побеждает случайность после сравнительно небольшого числа рук, и уже спустя несколько сессий искусный игрок может рассчитывать на преимущество.

Нью-йоркскому судье Джеку Вайнштейну предстояло взвесить аргументы сторон. Он обратил внимание на тот факт, что в Акте о противодействии незаконным азартным играм, в нарушении которого обвинялся Ди Кристина, перечислялись рулетка и игровые автоматы, но не упоминался покер. Судья отметил, что уже не в первый раз сталкивается с лакунами в законе. Например, в октябре 1926 года диспетчер аэропорта Уильям Макбойл помог организовать угон самолета в Оттаве, штат Иллинойс. Его осудили в соответствии с Национальным законом об угоне моторных транспортных средств, и Макбойл подал апелляцию. Его адвокаты заявили, что на самолеты закон не распространяется, поскольку определяет транспортное средство как «автомобиль, грузовик, автофургон, мотоцикл или другое самоходное транспортное средство, не предназначенное для передвижения по рельсам». По мнению защитников Макбойла, самолет не являлся моторным транспортным средством, следовательно, их клиенту нельзя было предъявить обвинение в угоне. Верховный суд США согласился с их аргументами. Юридическая формулировка касалась транспортных средств, передвигающихся по земле, и закон не распространялся по аналогии на воздушные суда. Приговор был отменен.

В Акте об азартных играх покер и правда не упоминался, но судья Вайнштейн не согласился на его автоматическое непризнание азартной игрой. Это упущение говорило о том, что роль случайности в покере недостаточно изучена. Вайнштейн решил, что доказательства Хиба выглядят убедительней. Судья вынес свое заключение 21 августа 2012 года – согласно ему, победа в покере преимущественно определяется мастерством игроков, а не удачей. Иными словами, под действие федерального закона покер не подпадает. Приговор Ди Кристине был отменен.

Однако торжество длилось недолго. Вайнштейн признал, что Ди Кристина не нарушал федеральный закон, но добился того, чтобы в законодательстве штата было прописано более строгое определение азартных игр. Отныне в эту категорию попадала любая игра, «которая в материальном смысле зависит от элемента случайности». В августе 2013 года оправдательный приговор отменили. Никто не ставил под сомнение заключение Вайнштейна о роли случайности и мастерства в покере, просто закон штата квалифицировал покер как одну из азартных игр.

Дело Ди Кристины – единичный эпизод в истории все более бурных споров о влиянии фактора случайности на такие игры, как покер. Формулировка «в материальном смысле зависит от элемента случайности», без сомнения, вызовет в будущем много вопросов. Если вспомнить о тесных связях, существующих между азартными играми и некоторыми областями финансовой индустрии, не затронет ли эта тенденция часть рынка инвестиций? И как провести черту между талантом и удачливостью?

Существует соблазн разложить игры по двум гипотетическим коробкам, на одной написав «Удача», а на другой – «Мастерство». Рулетку как символ случайности мы поместим в первую коробку, шахматы, в которых, как принято считать, все зависит от мастерства, – во вторую. Но не все так просто, и процессы, которые мы полагаем случайными, на самом деле таковыми не являются.

Несмотря на свою репутацию королевы случая, рулетка сдала позиции сначала статистикам, а затем и физикам. Наука укротила и другие азартные забавы. Покеристы нашли применение теории игр, а синдикаты обратили спортивный беттинг в ресурс для инвестиций. По мнению разработчика водородной бомбы Станислава Улама, разглядеть в таких играх мастерство не всегда легко. «Вполне вероятно существование такого явления, как удача, – говорил он. – Люди, которым везет в картах, возможно, обладают какими-то скрытыми талантами к играм, требующим мастерства». Улам считал, что подобное верно и для научных исследований. Некоторым ученым везет так часто, что каждый понимает: здесь не обошлось без таланта. В XIX веке похожего мнения придерживался химик Луи Пастер. «Удача благоволит подготовленным умам», – заявлял он.

В жизни чрезвычайно редко возникают ситуации, в которых фактор случайности укоренен настолько глубоко, что устранить его невозможно. Но даже если полностью изгнать элемент случайности нельзя, история показывает, что часто его можно до известной степени заменить мастерством. Более того, игры, которые, как нам кажется, зависят исключительно от мастерства, на самом деле устроены иначе. Возьмем шахматы: изначально этой игре не присущ фактор случайности, и, если два игрока будут партия за партией делать одни и те же ходы, результат всегда будет одинаковым. Но и здесь удача играет свою роль. Поскольку оптимальная шахматная стратегия до сих пор неизвестна, серия случайных ходов теоретически может завершиться поражением даже сильного игрока.

К сожалению, когда речь заходит о принятии решений, мы склонны воспринимать удачу однобоко. Если наш выбор оказывается верным, мы приписываем это мастерству, если нет – невезению. Кроме того, наше представление о мастерстве заметно искажено стереотипами. Газеты пестрят историями о предпринимателях, поймавших тренд и заработавших миллионы, о знаменитостях, прославившихся в одночасье. Нам рассказывают сказки о писателях, чьи книги мгновенно попали в списки бестселлеров, и о музыкантах, которые отыграли концерт и наутро проснулись звездами. Мы смотрим на успешных людей и гадаем – что же в них такого особенного? Но что, если ничего особенного в них нет?

В 2006 году Мэтью Салганик вместе с группой коллег из Колумбийского университета опубликовал результаты исследования искусственного «музыкального рынка», участники которого слушали, оценивали и скачивали десятки треков. В проекте были задействованы 14 тысяч человек, которых ученые тайно поделили на девять групп. В восьми группах слушатели видели, какие треки наиболее популярны у одногруппников. Девятая группа была контрольной, и ее члены не знали, что скачивают остальные.

Ученые обнаружили, что самые популярные в контрольной группе песни, рейтинг которых зависел лишь от качества музыкальных произведений, далеко не всегда пользовались популярностью в остальных восьми. Более того, во всех группах рейтинги сильно отличались друг от друга. «Хиты», как правило, скачивали чаще, но не намного. Песни обретали известность в два этапа. Первоначальный выбор трека носил во многом случайный характер; случайно скачанные композиции становились популярными благодаря социальному поведению участников исследования – видя, какой выбор делают остальные, они поступали так же. «Слава меньше, чем мы привыкли думать, связана с объективными качествами, – позже писал Петер Шеридан Доддс, один из авторов исследования, – и гораздо больше – со свойствами людей, среди которых она распространяется».

Марк Рyлстон и Дэвид Хэнд, статистики из хедж-фонда Winton Capital Management, отмечают, что случайный характер популярности влияет и на рейтинг инвестиционных фондов. «Рассмотрим выборку инвестиционных фондов со слабым уровнем компетенции, – писали они в 2013 году. – Некоторые из них совершенно случайно получают хорошую прибыль, и это привлекает инвесторов; фонды с худшими результатами вскоре уходят с рынка, и результаты их работы исчезают из поля зрения. При просмотре данных выживших фондов может сложиться впечатление об их высокой компетентности».

Граница между удачей и мастерством, между азартной игрой и инвестированием далеко не так очевидна, как многим кажется. Хрестоматийным примером азартной игры служит лотерея, но и в лотерее можно получить гарантированный доход: просто скупите все комбинации цифр, и выигрыш ваш. Иногда бывает и наоборот – инвестиции больше походят на ставки в тотализаторе. Рассмотрим облигации выигрышного займа – популярную в Великобритании форму инвестирования. Владельцы облигаций не получают фиксированную процентную ставку, а участвуют в ежемесячном розыгрыше. Главный приз составляет миллион фунтов стерлингов, не облагаемый налогами, есть и призы поменьше. Вкладываясь в облигации выигрышного займа, люди, по сути, пытаются выиграть деньги, которые могли бы получить другим путем. Если бы они купили обычные облигации, получили с них доход, дождались ролловера и купили на эту сумму лотерейные билеты, выигрыш был бы практически таким же.

Если мы хотим разделить в некоей отдельно взятой ситуации удачу и мастерство, то должны найти способ их измерить. Иногда на исход анализируемого события влияют самые безобидные решения. Особенно ярко это проявляется в таких видах спорта, как футбол и хоккей, где голы забивают редко. Решающую роль могут сыграть и смелый пас, и шайба, угодившая в штангу. Как же отличить хоккейную победу, одержанную благодаря мастерству спортсменов, от победы, случившейся благодаря череде удачных бросков?

В 2008 году хоккейный аналитик Брайан Кинг предложил способ измерения «степени везучести» игроков НХЛ. Для этого он предложил ввести статистический показатель «слепая удача». Для расчетов Кинг взял общее число бросков команды за все время, проведенное игроками на льду, и прибавил к нему общее количество отраженных бросков команды противника. Кинг утверждал: хотя создание голевой ситуации требует изрядного мастерства, сам гол больше зависит от случая. И вот тревожный факт: когда аналитик проверил свою статистику на местной команде НХЛ, оказалось, что везучие игроки получают продление контракта, а невезучих выгоняют из команды.

Этот метод вычисления, получивший название PDO (в честь сетевого псевдонима Кинга), с тех пор используется для оценки удачливости игроков и команд, причем не только в хоккее. На футбольном чемпионате мира 2014 года несколько команд-лидеров – сборные Испании, Италии, Португалии и Англии – даже не вышли из группы. Что было тому виной – плохая игра или невезение? Английская сборная знаменита своей невезучестью – то ей не засчитают гол, то не получится забить пенальти. И 2014 год не стал исключением: у британцев был самый низкий коэффициент PDO – 0,66.

Складывается впечатление, что команды с очень низким PDO – просто неудачники. Может быть, у них никудышные нападающие и слабый вратарь? Однако PDO команды редко остается необычно низким (или необычно высоким) долгое время. Взглянув на результаты множества игр, мы увидим, что коэффициент быстро стабилизируется и приходит к средним показателям. Перед нами пример регрессии к среднему: если по результатам многих игр команда имеет PDO заметно выше или ниже обычного, это, скорее всего, игра случая.

Статистические методы вроде PDO хорошо помогают оценить удачливость той или иной команды, однако бетторам от них пользы мало. Их больше интересует прогнозирование. Другими словами, им нужно знать факторы, отражающие закономерности, а не случайности. Но насколько здесь важно понимание роли мастерства?

Возьмем, к примеру, скачки. Прогнозирование событий на ипподроме – дело сложное. На выступление лошади влияет огромное количество факторов – от ее прошлого опыта до состояния беговой дорожки. Какие-то из них позволяют с высокой долей точности предугадать будущее, другие только смазывают картину. Чтобы выделить значимые факторы, синдикатам необходимы надежные данные, полученные на основе длительных и многократных наблюдений. В Гонконге условия были максимально приближены к лабораторным: Билл Бентер регулярно отслеживал выступления одних и тех же участников забега на одинаковых дорожках и в одинаковых условиях.

Используя статистическую модель, Бентер выявил факторы, на основе которых делал успешные прогнозы забегов. Он обнаружил, что некоторые из этих факторов более значимы, чем другие. К примеру, изначально модель Бентера предполагала, что решающую роль играет количество ранее проведенных лошадью забегов. По сути, этот фактор был чуть ли не самым важным из всех. Возможно, в этом открытии и нет ничего удивительного. Вполне логично предположить, что лошадь, уже участвовавшая во множестве забегов, увереннее чувствует себя на треке и меньше отвлекается на соперников.

Подвести объяснения под готовый результат нетрудно. Убедив себя в том, что нашли некую закономерность, мы легко придумываем ей обоснование. Но при составлении прогнозов это может сослужить нам дурную службу. Сочиняя объяснение, мы предполагаем, что один процесс является непосредственной причиной другого: лошади на скачках в Гонконге побеждают потому, что они знакомы с треком, а знакомы они с ним потому, что участвовали во множестве забегов. Но оттого, что эти два факта – вероятность победы и количество сделанных забегов – очевидно, связаны, первый не становится прямым следствием второго.

«Корреляция не означает причинно-следственной связи», – гласит знаменитая мантра статистиков. Взглянем на винный бюджет в колледжах Кембриджа. Оказывается, в каждом колледже сумма, затраченная на покупку вина в 2012–13 учебном году, положительно коррелирует с оценками студентов на экзаменах в рассматриваемый период. Чем больше колледж потратил на вино, тем лучше были экзаменационные показатели (например, Королевский колледж, где когда-то учились Карл Пирсон и Алан Тьюринг, занял первое место, потратив 338 559 фунтов, или по 850 фунтов на каждого студента).

Подобные курьезы нередки. В странах, где употребляют больше шоколада, ученые получают больше Нобелевских премий. С увеличением количества продаж мороженого в Нью-Йорке выросло количество убийств. Но, разумеется, покупка мороженого не пробудит в вас жажду крови, шоколад не сделает из вас нобелевского лауреата, а вино не улучшит ваши оценки.

В каждом из этих случаев корреляция может объясняться отдельным фактором, лежащим в основе обоих явлений. Скажем, в случае с колледжами Кембриджа – благосостояние студентов, которое влияет как на траты на спиртное, так и на результаты экзаменов. Иногда за наблюдаемыми явлениями может скрываться целый комплекс причин. Вот почему Билл Бентер не пытался выяснить, почему определенные факторы оказывают на его модель столь сильное влияние. Количество сделанных лошадью забегов может быть связано с третьим – скрытым – показателем, который напрямую влияет на результат. А может быть, здесь имеет место хитрая система взаимосвязей между совершенными забегами и другими факторами, например весом лошади и опытом жокея, которые не сводятся к аккуратной схеме типа «А есть следствие В». Но ради хороших прогнозов Бентер охотно жертвовал стройностью и логичностью модели. Неважно, что она противоречива или трудно доказуема. Модель нужна, чтобы предсказать, с какой вероятностью победит лошадь, а не чтобы понять, почему она победит.

Будь то хоккей или скачки, спортивная аналитика в последние годы совершила настоящий прорыв. Современные методы позволяют игрокам тщательней, чем когда-либо, изучать проведенные матчи, дают доступ к более совершенным моделям и более достоверным данным. В результате научный беттинг вышел далеко за пределы подсчета карт.

На последней странице своей книги «Обыграй дилера» Эдвард Торп предсказывает, что в ближайшие несколько десятилетий человек откроет огромное количество новых способов приручения удачи. Бессмысленно гадать, в чем именно они будут заключаться. «Большинство вероятностей находятся за пределами нашего воображения и наших мечтаний, – пишет он. – Но в любом случае это будет захватывающая история!»

С тех пор наука беттинга далеко ушла от обитых сукном столов и пластиковых фишек Лас-Вегаса. Сегодня она объединяет самые разные области исследований. Однако в массовом сознании образ ученого-беттора претерпел мало изменений. Легенды об игровых стратегиях в основном сводятся к пересказу опытов Торпа или приключениях эвдемонистов. В народном представлении удачливые бетторы занимаются подсчетом карт и наблюдением за шариком рулетки, а задачи, которые они решают, описываются нехитрой математикой вероятностей.

Но превосходство математики над человеческой смекалкой совсем не так очевидно, как гласят легенды. В покере способность просчитать вероятность выпадения определенной комбинации карт может пригодиться, но не гарантирует победу. Игрокам необходимо обращать внимание на поведение соперников. Разрабатывая теорию игр, Джон фон Нейман пришел к выводу, что обманные тактики являются неотъемлемой составляющей оптимальной стратегии. Картежники испокон веков все делали правильно, пусть сами того не зная.

Иногда бывает полезно вообще забыть о математике. Углубляясь в покерную науку, исследователи все чаще сталкиваются с ситуациями, в которых теория игр не срабатывает, а лучшими помощниками компьютерного игрока становятся традиционные уловки картежников – изучение противника и его эмоций с целью извлечь пользу из его слабостей. Одной теории вероятности за игровым столом мало. Умелые боты должны сочетать математику с психологией.

То же мы наблюдаем и в спорте. Здесь аналитики все чаще стремятся выделять индивидуальные особенности игроков, влияющие на выступление команды. В начале 2000-х Билли Бин успешно применил саберметрику для выявления недооцененных игроков и вывел бедствующий клуб «Окленд Атлетикс» в Главную лигу бейсбола. Подобные приемы сегодня задействуют и в других видах спорта. Все больше футбольных клубов английской премьер-лиги обращаются к статистикам за консультацией по вопросам смены кадрового состава. В 2014 году команда «Манчестер Сити» выиграла Кубок Футбольной лиги. Работать над тактикой футболистам помогали больше десятка аналитиков.

Иногда человеческий фактор перевешивает статистику. Вероятность гола зависит и от законов физики, воздействующих на мяч, и от психологического состояния игрока, который наносит удар по мячу. Роберто Мартинес, главный тренер футбольного клуба «Эвертон», уверен, что менталитет игрока не менее важен, чем его выступления на поле. Тренеры должны знать, как игрок адаптируется в новой стране, умеет ли он справляться с давлением враждебно настроенной толпы. Очевидно, что подобные факторы с трудом поддаются точному измерению.

Как оценить защитника, если он не отбирает мяч у противника, и корнербека, если он почти не делает перехватов? Но без этой информации невозможно понять, что происходит на поле, тем более – спрогнозировать исход матча.

Создавая спортивную модель, исследователи упрощают реальность до условной схемы. Они убирают детали и – вслед за великим Пикассо – сосредоточиваются на значимых признаках. Зимой 1945 года он начал работать над серией литографий «Бык». Первый рисунок был выполнен во вполне реалистичной манере. «Это был великолепный упитанный бык, – вспоминал наблюдавший за процессом помощник художника. – Я думал, что работа закончена». Но Пикассо не собирался останавливаться. К первому рисунку добавился второй, а за ним и третий. С каждым новым эскизом бык менялся: «Он уменьшался, становился все легче. Пикассо больше убирал, чем добавлял». Упрощая рисунок и сохраняя лишь основные контуры, Пикассо дошел до одиннадцатой литографии. На ней мы видим фигуру, состоящую всего из нескольких линий, но легко узнаем в ней быка. Несколькими штрихами Пикассо выразил образ животного, создав абстрактное, но точное изображение. Как однажды сказал Эйнштейн о научных моделях: «Все следует упрощать до тех пор, пока это возможно, но не более того».

Абстракция применяется не только в искусстве и науке, но и в других сферах жизни. Возьмем, к примеру, финансы. Когда мы расплачиваемся кредитной картой, мы заменяем физические деньги их условным обозначением. Цифры те же, но лишние детали – текстура, цвет, запах – исчезли. Еще один вид абстракции – географические карты; на них, если деталь не важна, ее просто не изображают. На карте транспортных путей вы не найдете сведений о климате, а на карте атмосферных фронтов не увидите автомагистралей.

Абстракции помогают нам ориентироваться в сложном мире. Для большинства из нас автомобильный акселератор – просто механизм, который заставляет машину двигаться быстрее. Нам нет необходимости вникать в цепочку процессов, происходящих между моментом, когда мы жмем на педаль газа, и моментом, когда колеса приходят в движение. В повседневной жизни мы не задумываемся над тем, каким образом телефон конвертирует звуковые волны в электрические сигналы, – мы просто нажимаем на кнопку и говорим: «Алло».

В сущности, абстракцией является и наше представление о случайности. Когда мы утверждаем, что брошенная монета в 50 % случаев падает решкой или что шансы шарика в рулетке остановиться на нужном номере составляют 1:37, – это условность. В теории мы могли бы спрогнозировать траекторию движения монеты и шарика, составив и решив уравнения движения. Но поскольку монета и шарик крайне чувствительны к первоначальным условиям, приблизить теорию к практике очень сложно. Поэтому мы описываем процесс в общих чертах и объявляем его непредсказуемым. Мы выбираем упрощение во имя удобства.

В жизни нам постоянно приходится (сознательно или неосознанно) делать выбор между разными абстракциями. Самая полная из возможных абстракция не упустит ни одной детали. Как сказал математик Норберт Винер: «Лучшей моделью кота является другой кот, предпочтительно такой же». Но фиксировать мир в мельчайших подробностях непрактично, и какими-то деталями приходится жертвовать. В итоге мы получаем условную модель реальности, сформированную нашими убеждениями и предрассудками.

Известны случаи попытки воздействия на восприятие людей при помощи абстракций. В 1947 году журнал Time опубликовал на развороте карту Европы и Азии, озаглавленную «Распространение коммунизма». Перспектива на карте была искажена таким образом, что Советский Союз – окрашенный в зловещий красный цвет – нависал над остальным миром. Автор произведения, картограф Р. М. Чапин, продолжил развивать эту тему и дальше. В 1952 году он представил еще одну карту, под названием «Европа, вид из Москвы». На ней СССР подбирался к Европе снизу, очертаниями напоминая стрелу, нацеленную на Запад.

Модели неизбежно зависят от целей (и возможностей) своих создателей. Вспомним, насколько различаются модели для лошадиных скачек: модель Болтон и Чэпмена включала в себя девять факторов, Билл Бентер использовал более ста. Создавая абстракцию, исследователь должен сделать так, чтобы и волки были сыты, и овцы целы. В простой модели есть риск упустить важную деталь, в сложной – перегрузить ее ненужными подробностями. Фокус в том, чтобы создать абстракцию достаточно подробную и пригодную для использования, но одновременно достаточно простую, чтобы с ней в принципе можно было работать. Например, в блек-джеке, чтобы склонить шансы в свою пользу, счетчикам карт нет необходимости запоминать достоинство каждой карты.

Конечно, всегда существует риск выбрать неправильную абстракцию и упустить нечто важное. Эмиль Борель сказал однажды, что из двух человек, бьющихся об заклад, один всегда глупец, а второй – жулик. Он имел в виду не только тот случай, когда один игрок знает больше, чем другой. По мнению Бореля, в сложных ситуациях два человека могут обладать одинаковой информацией о вероятности некоего события, но прийти к разным заключениям. Когда двое заключают пари, каждый «верит, что именно он выступает в роли жулика, а его оппонент – в роли глупца».

На примере покера хорошо видно, как важен выбор правильной абстракции. Здесь существует огромное количество возможных ходов, гораздо больше, чем поддается расчету, а значит, ботам необходимо упростить для себя игру методом абстракции. Туомас Сандхольм считал, что это сопряжено с определенными проблемами. Например, ваш бот, чтобы не тратить силы на анализ всех возможных ставок, сосредоточится на ставках строго заданных размеров, и спустя какое-то время его представление об игре начнет расходиться с реальностью. «Ваше предположение о количестве денег в банке перестанет соответствовать действительности. Ваша уязвимость от противника, чья модель ближе к реальности, увеличится».

Похожая проблема возникает не только в покере. Вся индустрия казино основана на предположении о том, что игра – это случайность. Казино считают вращение рулетки и тасование карт процессами непредсказуемыми и ждут, что клиенты разделят их точку зрения. Но наша вера в абстракцию не делает эту абстракцию истинной. И тот, кто предложит лучшую модель реальности, – будь то Эдвард Торп или Дойн Фармер – сможет неплохо заработать на чрезмерной любви казино к упрощению.

И Торп и Фармер начали изучать азартные игры, учась на физическом факультете. В последующие годы их эстафету подхватили другие студенты и ученые. Одни работали с казино, другие сосредоточились на спортивном тотализаторе и скачках. Чем же беттинг так привлекает ученых?

В январе 1979 года группа докторантов Массачусетского технологического института разработала факультативный курс под названием «Азартные игры для чайников». Курс был частью четырехнедельной программы «самостоятельных занятий», поощряющей студентов изучать новые предметы и расширять круг интересов. В него входило ознакомление со стратегией Торпа для блек-джека и методами подсчета карт. Вскоре несколько студентов решили применить полученные знания на практике, вначале в Атлантик-Сити, а затем в Лас-Вегасе.

Студенты начали с методов Торпа, но для успешной игры им требовалось выработать новые подходы. Как в свое время обнаружил сам Торп, одного подсчета карт для победы явно не хватало. Игроки должны поднимать ставки, когда ситуация склоняется в их пользу, а это сразу привлекает внимание службы безопасности. Студенты работали командой. Несколько игроков взяли на себя роль наводчиков – они делали минимальные ставки и считали карты. Как только за столом складывалась благоприятная ситуация, наводчики подавали сигнал другой группе – «большим игрокам», которые делали крупные ставки. Чтобы отвести от себя подозрение охраны, студенты притворялись типичными посетителями казино. Хорошенькие студентки приходили в платьях с декольте и вели себя как типичные «блондинки», не забывая при этом считать карты; студенты с восточными корнями изображали богатеньких иностранцев, транжирящих родительские деньги.

Команда МТИ, меняя время от времени «состав труппы», продолжала набеги на казино на протяжении нескольких лет. Из Массачусетса студенты попадали в иной мир. Вместо общежитского быта и бостонской слякоти – уютные отели, ясное небо и большие деньги. В 1995 году в День независимости команда сработала так успешно, что, в последний раз собравшись у бассейна, чтобы проститься с Лас-Вегасом, они несли с собой спортивную сумку с почти миллионом долларов наличными. Однажды один из студентов оставил в аудитории МТИ бумажный пакет со 125 тысячами долларов, а когда вернулся за ним, обнаружил, что пакет исчез. Как выяснилось позже, деньги взял и спрятал в своем шкафчике уборщик. Вернуть похищенное удалось лишь после шести месяцев расследования с привлечением ФБР и Управления по борьбе с наркотиками.

Команда МТИ стала легендой в мире азартных игр. Журналист Бен Мезлич написал о приключениях студентов ставшую бестселлером книгу «Удар по казино»; по ее мотивам сняли фильм «Двадцать одно». К сожалению, нынешним студентам повторить эти подвиги вряд ли удастся. В последние годы казино существенно усилили меры по борьбе с «взломщиками системы», и то, что возможно было провернуть в 1980–1990-х, сегодня почти неосуществимо. К тому же, как полагает профессиональный игрок Ричард Манчкин, в наши дни мало кто посвящает себя исключительно блек-джеку: «Тех, кто зарабатывает себе на жизнь одним подсчетом карт, сегодня можно пересчитать по пальцам одной руки».

И все же науку азартных игр изучают в МТИ до сих пор. В 2012 году аспирант Уилл Ма предложил в рамках программы самостоятельных занятий новый курс. Официально он назывался «15.S50», но все знали его как покерный курс. Еще студентом в Канаде Ма изучал математические методы исследования операций, хорошо играл в покер и много выигрывал. Когда он поступил в магистратуру в МТИ, молва о его успехах быстро облетела институт, и к Ма стали обращаться за «покерными» консультациями. Одним из заинтересованных лиц был Димитрис Бертсимас – декан факультета и любитель карт. Бертсимас помог Ма составить курс по теории и практике покера, вполне официальный – студенты сдавали по нему зачет.

Покерные семинары пользовались огромной популярностью. На первые занятия явилось столько народу, что пришлось перебираться в более просторную аудиторию. «Наверное, это был самый известный курс за всю историю программы самостоятельных занятий», – вспоминает Ма. Изучать покер стремились все – от студентов экономических факультетов до математиков с докторской степенью. Инициатива Ма не ускользнула от внимания сетевого покерного сообщества. Многие ошибочно решили, что студенты собираются использовать полученные на семинарах знания для создания ботов. «Сработал испорченный телефон, – сетовал Ма. – Поползли слухи, что студенты МТИ готовят огромную армию покерных ботов, которые загребут себе все деньги».

Ма понял, что должен не только разъяснить общественности, что он не имеет к ботам никакого отношения, но и защитить свой курс от нападок со стороны руководства института. «То, чем мы занимались, подходило под определение азартных игр, – рассказывал он, – а преподавать в МТИ азартные игры запрещено». Поэтому для демонстрации своих стратегий Ма использовал игровые деньги и ни при каких обстоятельствах не принимал от слушателей курса настоящую наличность.

У Ма не было времени рассматривать со студентами покер во всех подробностях, и он решил сосредоточиться на самом необходимом. «Я осветил наиболее коварные моменты», – вспоминал он. Ма объяснял, почему игроки не должны бояться делать крупные ставки в начале раунда и какие опасности кроются в нежелании сбрасывать карты. Многие из его советов были полезны студентам не только за карточным столом. «Я всегда старался находить параллели между покером и жизнью», – отмечал Ма. На покерных семинарах студенты учились развивать уверенность в себе и не позволять ошибкам выбить себя из колеи; считывать эмоции противника и поддерживать создаваемый за игровым столом образ. Постепенно они начинали понимать, чем удача отличается от мастерства. «Думаю, один из самых важных уроков, которые может преподать покер, заключается в следующем: правильное решение не всегда гарантирует хороший результат, зато плохое решение порой оборачивается успехом», – говорил Ма.

Сегодня науку азартных игр изучают в самых разных вузах – от Йоркского университета в Онтарио до Университета Эмори в штате Джорджия. На занятиях студенты «проходят» лотереи, рулетку, карточный шаффлинг и лошадиные скачки. Они учатся делать статистические расчеты, разрабатывать стратегии, анализировать риски и оценивать возможности. Впрочем, как пришлось убедиться Ма, многие все равно склонны встречать в штыки идею преподавания беттинга в университетах. А многие вообще считают, что тотализатор надо запретить.

Обычно, когда люди заявляют, что они против азартных игр, это, как правило, означает, что они отрицательно относятся к индустрии тотализатора. Однако эти понятия хоть и тесно связаны, но ни в коем случае не синонимичны. Азарт неизменно присутствует в нашей жизни, даже у тех, кто никогда не играл в казино и не посещал букмекера. Случай – счастливый или несчастливый – играет важнейшую роль и в нашей карьере, и в наших отношениях с окружающими. Мы каждый день сталкиваемся с недостатком информации и принимаем решения в условиях неопределенности. Все мы хотим получать награду за рискованные поступки и должны уметь соизмерять свой оптимизм с теорией вероятности.

Наука об азартных играх приносит пользу не только игрокам. Изучение случайности в естественных условиях – отличный способ отточить научные навыки. Статья Рут Болтон и Рэндалла Чэпмена породила многомиллиардную индустрию беттинга, однако это была единственная работа Болтон, посвященная прогнозированию лошадиных скачек. В дальнейшем она занималась другими проблемами, в основном в области маркетинга, в частности изучая стратегии ценообразования и подходы компаний к работе с клиентами. Болтон признает, что научная работа, посвященная лошадиным скачкам, смотрится в ее послужном списке немного странно и, на первый взгляд, не соответствует основным направлениям ее академической деятельности. Но Болтон уверена: именно изучение особенностей забегов, построение моделей и прогнозирование результатов скачек сформировали ее как ученого. «Мировоззрение, сложившееся у меня в ту пору, осталось со мной на всю жизнь», – утверждает она.

Теория вероятности, которую применяла Болтон, – один из самых совершенных аналитических инструментов, когда-либо созданных человеком. Она позволяет нам судить о возможностях тех или иных событий и оценивать достоверность информации. В современной науке, будь то генная инженерия или физика элементарных частиц, без обращения к ней невозможны никакие исследования. Между тем наука о случайности зародилась не в библиотеках и лекционных аудиториях, а в барах и казино, среди карт и игральных костей. Это противоречие удивляло жившего еще в XVIII веке математика Пьер-Симона Лапласа: «Примечательно, что наука, ведущая начало от азартных игр, сделалась столь важным предметом изучения».

С тех пор карты и казино вдохновили немало ученых. Мы с вами узнали, как рулетка помогла Анри Пуанкаре набросать основы теории хаоса, а Карлу Пирсону – протестировать новые статистические методы. Мы познакомились со Станиславом Уламом, которому карточные баталии позволили разработать метод Монте-Карло, сегодня применяемый практически везде – от 3D-графики до эпидемиологических исследований. Наконец, мы увидели, как покер помог Джону фон Нейману создать теорию игр.

Плодотворное сотрудничество между наукой и азартными играми продолжается и по сей день. Между ними идет постоянный обмен идеями: азартные игры дают ученым пищу для новых исследований, а научные достижения позволяют игрокам совершенствовать беттинговые технологии. Программисты задействуют покер для изучения искусственного интеллекта и создают компьютеры, которые умеют блефовать, учиться и совершать неожиданные поступки – как люди. Каждый год боты – участники покерного чемпионата изобретают новые игровые тактики, о существовании которых раньше никто не подозревал или не отваживался применять. Высокоскоростные алгоритмы помогают компаниям автоматически делать ставки и заключать сделки, создавая сложную систему взаимодействий, открывающую перед исследователями доселе неизвестные горизонты. Спортивные аналитики, получив в свое распоряжение обширные базы данных и мощные компьютеры, теперь не просто прогнозируют исход матчей, но и анализируют выступления отдельных игроков, выявляя, какую в каждом конкретном случае роль сыграли удача и мастерство. Повсюду, от покерных залов до бирж ставок, исследователи расширяют свои познания о человеческом поведении и механизмах принятия решений и придумывают новые, все более совершенные игровые стратегии.

Массовое сознание воспринимает научный беттинг как нечто вроде математического фокуса. Выучи пару простых правил, примени волшебную формулу – и ты миллионер. Но, как и в фокусах, простота и легкость здесь не более чем иллюзия, за которой скрываются огромная подготовительная работа и годы тренировок.

Как мы уже показали, «взломать систему» можно в любой игре. Но вы вряд ли разбогатеете лишь благодаря «счастливому» числу или промашке организаторов. Успешная игра требует изобретательности и терпения. Она благосклонна к творческим натурам, которые умеют отказаться от общепринятых представлений и двинуться на зов неизведанного. Именно таким оказался студент Джеймс Харви, задавшийся однажды вопросом, можно ли переиграть лотерею, и организовавший скупку тысяч билетов, чтобы воспользоваться найденной им лазейкой. Таким оказался физик Эдвард Торп, катавший шарики на полу своей кухни, чтобы понять поведение рулетки. Такой оказалась бизнес-аналитик Рут Болтон, терпеливо изучавшая результаты забегов и искавшая закономерности, которые подскажут имя победителя. Такими оказались статистики Марк Диксон и Стюарт Коулз, обнаружившие в экзаменационном билете задачу по спортивному прогнозированию и решившие ее усовершенствовать.

Где бы вы ни собрались испытать удачу – в казино Монте-Карло или на ипподромах Гонконга, – сделать идеальную ставку вы сможете только с помощью науки. На смену прикидкам и суевериям сегодня пришли экспериментально доказанные теории. Там, где раньше правили бал предрассудки, воцарилась точность. Билл Бентер, заработавший состояние на блек-джеке и скачках, отлично знает, кого должен за это благодарить: «Систему обманули не ушлые игроки Лас-Вегаса. Это сделал «человек с улицы», вооруженный научными знаниями и новыми технологиями, – он пришел в игровую индустрию и принес свет туда, где раньше властвовала тьма».

Благодарности

В первую очередь хочу поблагодарить моего агента Питера Тэллака, который на протяжении трех лет – от подачи заявки в издательство до отправки книги в типографию – оказывал мне неоценимую помощь. Следующие в моем списке – редакторы Т. Дж. Келлехер и Кин Ду из издательства Basic Books и Ник Ширинг из издательства Profile. Спасибо, что не побоялись поставить на меня и помогли превратить сухую науку в увлекательную историю.

Я бесконечно благодарен моим родителям за ценные советы и увлекательные разговоры. Спасибо Клэр Фрезер, Рэйчел Хамби и Грэхэму Виллеру за важные замечания на начальных этапах работы. И конечно, Эмили Конвей, которая все это время была рядом и поддерживала меня своей мудростью и вином.

Наконец, хочу выразить огромную благодарность всем, кто не пожалел времени, чтобы поделиться со мной своими знаниями и опытом. Билл Бентер, Рут Болтон, Нейл Берч, Стюарт Коулз, Роб Эстева, Дойн Фармер, Дэвид Хасти, Майкл Йохансон, Майкл Кент, Уилл Ма, Мэтт Мазур, Ричард Манчкин, Брендан Путс, Туомас Сэндхольм, Джонатан Шеффер и Уилл Уайд – спасибо вам всем. Любознательность этих людей уже изменила целую индустрию. Что же будет дальше?

Примечания

Предисловие

В 2009 году в британские газеты попала история: Ward, Simon. ‘A Sacked 22-Year-Old Trainee City Trader Today Reveals How He Won a Staggering L20 Million in a Year. . Betting on the Horses'. News of the World, June 26, 2009.

У Шота был «мерседес» с личным шофером: Duell, Mark. “King of Betfair” Who Lived Lavish Lifestyle in Top Hotels with Chauffeur-Driven Mercedes and Clothes from Harrods after Conning Family Friends Out of L400,000 Is Jailed'. Daily Mail Online, May 28, 2013. http://www.dailymail.co.uk/news/article-2332115/King-Betfair-stayedhotels-splashed-chauffeur-conning-family-friends-jailed.html.

Ни в Аскоте, ни в Челтнеме Шот ничего не выиграл: Wood, Greg. ‘Short Story on Betfair System Is Pure Fiction'. Guardian Sportblog (blog), June 29, 2009. http://www.theguardian.com/sport/blog/2009/jun/30/greg-wood-betfair-notw-story.

Убедив инвесторов вложить в его систему ставок: Duell, Mark. ‘Gambler, 26, Who Called Himself the “Betfair King” Conned Friends Out of L600,000 with Betting Scam to Pay for Designer Clothes'. Daily Mail Online, April 23, 2013. http://www.dailymail.co.uk/news/article-2313618/Gambler-called-Betfair-king-connedfriends-600–000-bogus-betting-scam.html.

В 2013 году он был признан виновным: ‘Criminal Sentence – Elliott Sebastian Short – Court: Southwark'. TheLawPages.com, May 28, 2013. http://www.thelawpages.com/court-cases/Elliott-Sebastian-Short-11209–1.law.

Слава мартингейла быстро росла: Ethier, Stewart. The Doctrine of Chances: Probabilistic Aspects of Gambling (New York: Springer, 2010), 115.

«Мартингейл неуловим, как сама душа»: Dumas, Alexandre. One Thousand and One Ghosts (London: Hesperus Classics, 2004).

…промотав наследство: O'Connor, J. J., and E. F. Robertson. ‘Girolamo Cardano.' June 1998. http://www-history.mcs.st-andrews.ac.uk/Biographies/Cardan.html.

размер «правильной» ставки оставался неизвестным: O'Connor and Robertson, ‘Girolamo Cardano'.

вывел «формулу Кардано»: Gorroochurn, Prakash. ‘Some Laws and Problems of Classical Probability and How Cardano Anticipated Them'. Chance Magazine 25, no. 4 (2012): 13–20.

«Когда я увидел, что у него крапленые карты…»: Cardan, Jerome. Book of My Life (New York: Dutton, 1930).

Галилей по заданию благородных семейств Италии: Ore, Oystein. ‘Pascal and the Invention of Probability Theory'. American Mathematical Monthly 67, no. 5 (May 1960): 409–419.

Астроном Иоганн Кеплер на время отвлекся: Epstein, Richard. The Theory of Gambling and Statistical Logic (Waltham, MA: Academic Press, 2013).

…наука об удаче расцвела в 1654 году: Ore, ‘Pascal and the Invention'.

существует больше шансов выпадения шестерки: Проще для начала высчитать вероятность невыпадения шестерки при четырех бросках, которая составит (5/6)⁴. Следовательно, вероятность выпадения по меньшей мере одной шестерки будет 1— (5/6)⁴ = 51,8 %. А вероятность выпадения двух шестерок за 24 броска двумя кубиками составит 1-(35/36)⁴ = 49, 1 %.

…«любители азартных игр могут по праву назвать себя…»: Epstein, Richard. The Theory of Gambling and Statistical Logic (Waltham, MA: Academic Press, 2013).

…Даниил Бернулли задумался: Bassett, Gilbert, Jr. ‘The St. Petersburg Paradox and Bounded Utility'. History of Political Economy 19, no. 4 (1987): 517–523.

…«математики оценивают деньги…»: Castelvecchi, Davide. ‘Economic Thinking'. Scientific American 301, no. 82 (September 2009). doi:10.1038/scientificamerican0909–82b.

Личный опыт Фейнмана оказался на редкость неудачным: Feynman, Richard. Surely You're Joking, Mr. Feynman! (New York: W. W. Norton, 2010).

1. Три степени незнания

…находится казино Ritz Club: брошюра Ritz Club.

Как-то вечером в марте 2004 года: Chittenden, Maurice. ‘LaserSharp Gamblers Who Stung Ritz Can Keep L1.3m'. Times (London), December 5, 2004.

…эти люди не были похожи на остальных хайроллеров: Beasley-Murray, Ben.‘Special Report: Wheels of Justice'. Poker Player, January 1, 2005. http://www.pokerplayer365.com/uncategorized-drafts/wheels-of-justice/.

В этот раз их выигрыш был намного крупнее: “Laser Scam” Gamblers to Keep L1m'. BBC News Online, December 5, 2004. http://news.bbc.co.uk/2/hi/uk/4069629.stm.

Того, что они увидели, было достаточно: Chittenden, ‘Laser-Sharp Gamblers'.

Случайность была одним из множества занимавших его явлений: Mazliak, Laurent. ‘Poincaré's Odds'. Séminaire Poincaré XVI (2012): 999–1037.

Пуанкаре полагал, что явления, подобные рулетке: Poincaré, Henri. Science and Hypothesis (New York: Walter Scott Publishing, 1905). (Французское издание вышло в 1902 году)

Допустим, мы уронили банку краски в бассейн с водой: Скотт Пэттерсон утверждает, что Эдвард Торп однажды действительно проделал подобное в бассейне Лонг-Бич в Калифорнии (правда, вылив в воду все-таки не краску, а лишь яркий краситель). Инцидент попал в местную газету. Источник: Patterson, Scott. The Quants (New York: Crown, 2010).

Мы можем просто пронаблюдать множество вращений: Poincaré, Henri. Science and Method (London: Nelson, 1914). (Французское издание опубликовано в 1908 году.)

Как-то на каникулах приятели отправились в Рино: Ethier, Stuart. ‘Testing for Favorable Numbers on a Roulette Wheel'. Journal of the American Statistical Association 77, no. 379 (September 1982): 660–665.

…Пирсон подрядил своего коллегу: Pearson, K. ‘The Scientific Aspect of Monte Carlo Roulette'. Fortnightly Review, February 1894.

…ученые не располагают «абсолютным знанием о природных явлениях»: Pearson, K. The Ethic of Freethought and Other Addresses and Essays (London: T. Fisher Unwin, 1888).

Особенно его интересовала немецкая культура: Magnello, M. E. ‘Karl Pearson and the Origins of Modern Statistics: An Elastician Becomes a Statistician'. Rutherford Journal. http://www.rutherfordjournal.org/article010107.html.

Газета Le Monaco каждую неделю публиковала записи результатов игры: Pearson, ‘Scientific Aspect of Monte Carlo Roulette'.

Игроки толпились вокруг стола: Huff, Darrell, and Irving Geis. How to Take a Chance (London: W. W. Norton, 1959), 28–29.

«…рулетка в Монте-Карло камня на камне не оставит от его теорий…»: Pearson, ‘Scientific Aspect of Monte Carlo Roulette'.

…часто предпочитали не утруждаться и брать цифры из головы: MacLean, L. C., E. O. Thorp, and W. T. Ziemba, eds. The Kelly Capital Growth Investment Criterion: Theory and Practice (Singapore: World Scientific, 2011).

Сведения об их конечном выигрыше разнятся: Maugh, Thomas H. ‘Roy Walford, 79; Eccentric UCLA Scientist Touted Food Restriction'. Los Angeles Times, May 1, 2004. http://articles.latimes.com/2004/may/01/local/me-walford1.

Большой популярностью пользовались истории об инженере… Джозефе Джаггере: Ethier, ‘Testing for Favorable Numbers'.

В публикации своего исследования Уилсон бросил читателям-игрокам вызов: Ethier, ‘Testing for Favorable Numbers'.

…Пуанкаре уже в общих чертах обрисовал «эффект бабочки»: Gleick, James. Chaos: Making a New Science (New York: Open Road, 2011).

…звездное небо можно представить в виде гигантской рулетки…: Poincaré, Science and Method.

…существует расхожий миф, будто математик Блез Паскаль изобрел рулетку: Bass, Thomas. The Newtonian Casino (London: Penguin, 1990).

«Крутящийся шарик рулетки вдруг показался мне планетой…»: Thorp, Edward. ‘The Invention of the First Wearable Computer'. Proceedings of the 2nd IEEE International Symposium on Wearable Computers (1998), 4.

…участникам предлагалось отправить письмо: Milgram, Stanley. ‘The Small-World Problem'. Psychology Today 1, no. 1 (May 1967): 61–67.

…в среднем 3,74 степени разделения: Backstrom, Lars, Paolo Boldi, Marco Rosa, Johan Ugander, and Sebastiano Vignal. ‘Four Degrees of Separation' (Cornell University Library, January 2012). http://arxiv. org/abs/1111.4570.

Приехал на конференцию и Роберт Шоу: Gleick, Chaos.

Внимательно наблюдая за крутящимся шариком и производя расчеты: Bass, Newtonian Casino.

…когда в 2012 году в журнале Chaos появилась статья: Small, Michael, and Chi Kong Tse. ‘Predicting the Outcome of Roulette'. Chaos 22, no. 3 (2012): 033150. doi:10.1063/1.4753920.

Его диссертация была посвящена анализу нелинейных динамических систем: из интервью с Майклом Смоллом в 2013 году.

Об экспериментах он услышал во время круиза на парусном судне у берегов Флориды: из интервью автора с Дойном Фармером в октябре 2013 года.

Он доказывал, что шарик замедляет не трение, а аэродинамическое сопротивление: Slezak, Michael. ‘Roulette Beater Spills Physics behind Victory'. New Scientist, no. 2864 (May 12, 2012). https:// www.newscientist.com/article/mg21428644–500-roulette-beater- spills-physics-behind-victory/. Дополнительные подробности заимствованы из интервью автора с Дойном Фармером в октябре 2013 года.

Во время своих вылазок в казино: Bass, Newtonian Casino.

Чтобы спрогнозировать, где окажется биток: Crutchfield, James P., J. Doyne Farmer, Norman H. Packard, and Robert S. Shaw. ‘Chaos'. Scientific American 254, no. 12 (December 1986): 46–57.

однако спустя несколько месяцев, когда журналист Бен Бизли-Мюррей поговорил с представителями игровой индустрии: Beasley-Murray, Ben. ‘Special Report: Wheels of Justice'. Poker Player, January 1, 2005. http://www.pokerplayer365.com/uncategorized-drafts/wheels-of-justice/.

Если верить бывшему эвдемонисту Норману Пэкарду: McKee, Maggie. ‘Alleged High-Tech Roulette Scam “Easy to Set Up”'. New Scientist, March 2004.

После того как выигрыш Хибса и Уолфорда, выискивавших… рулетки с дефектами, превысил пять тысяч долларов: Ethier, ‘Testing for Favorable Numbers'.

2. Счастливый билет

Среди колледжей Кембриджского университета Гонвилл и Гай – четвертый по старшинству: Gonville and Caius. ‘History'. http:// www.cai.cam.ac.uk/history.

с уникальными витражными окнами: Из личного опыта автора.

Фишер провел здесь три года: O'Connor, J. J., and E. F. Robertson. ‘Sir Ronald Aylmer Fisher'. JOC/EFR, October 2003. http://www-history. mcs.st-and.ac.uk/Mathematicians/Fisher.html.

«Консультироваться со статистиком по окончании эксперимента…»: Fisher, Ronald. ‘Presidential Address to the First Indian Statistical Congress'. Sankhya 4 (1938):14–17.

Возведение Великой Китайской стены было оплачено из доходов от лотереи: Campbell, Alex. ‘National Lottery: Why Do People Still Play?' BBC News Online, October 2013. http://www.bbc.com/news/uk-24383871.

Доходы от лотереи, проведенной в 1753 году, пошли на финансирование Британского музея: Wilson, David. ‘The British Museum: 250 Years On'. History Today 52 (2002): 10.

Многие университеты Лиги Плюща были построены на деньги, вырученные от лотерей: Lehrer, Jonah. ‘Cracking the Scratch Lottery Code'. Wired, January 31, 2011. http://www.wired.com/2011/01/ ff_lottery/.

В Соединенном Королевстве они обеспечивают четверть доходов Национальной лотереи: Bowers, Simon. ‘Lottery Scratchcards Fuel Camelot Sales Boom'. Guardian, November 18, 2011. http:// www.theguardian.com/uk/2011/nov/18/national-lottery-scratchcard-sales-boom.

…государственные лотереи США зарабатывают на распространении таких карт десятки миллиардов долларов: Scratchcards.org. ‘The Lottery Industry'. http://www.scratchcards.org/featured/57121/ the-lottery-industry.

…если воспользоваться выражением статистика Уильяма Госсета, здесь нужна «контролируемая случайность»: Ziliak, Stephen. ‘Balanced Versus Randomized Field Experiments in Economics: Why W. S. Gosset aka “Student” Matters'. Review of Behavioral Economics 1, no. 1–2 (2014): 167–208. http://dx.doi.org/10.1561/105.00000008.

…как организаторы лотерей отслеживают свои призы?: Lehrer, ‘Cracking the Scratch Lottery Code'.

…был знаком с Биллом Татом: Yang, Jennifer. ‘Toronto Man Cracked the Code to Scratch-Lottery Tickets'. Toronto Star, February 4, 2011. http://www.thestar.com/news/gta/2011/02/04/toronto_man_cracked_the_code_to_scratchlottery_tickets.html.

…разгадавшим в 1942 году шифр нацистского «Лоренца»: William Tutte obituary. Kitchener-Waterloo Record, May 2002.

…в школе он даже написал компьютерную программу для игры в крестики-нолики: Yang, ‘Toronto Man Cracked the Code'.

Когда несколько недель спустя ее арестовали: George, Patrick. ‘Woman Crashes Car into Convenience Store to Steal 1,500 Lotto Tickets'. MSN Online, May 13, 2013. http://jalopnik.com/woman-crashes-car-into-convenience-store-to-steal-1–500–504608879.

«Нам надо поговорить»: Yang, ‘Toronto Man Cracked the Code'.

…Джоан Гинтер выиграла четыре джекпота: Rich, Nathaniel. ‘The Luckiest Woman on Earth'. Harper's Magazine, August 2011.

…студенты хотели назвать общежитие «Рэндом-хаус»: Roller, Dean. ‘Publisher's Objections Force New Dorm Name'. The Tech, January 1968. http://web.mit.edu/~random-hall/www/History/publisher-objections.shtml.

…выставили на eBay соответствующий лот: eBay. ‘eBay Item # 1700894687 Name a Floor at MITs Random Hall'. http://web.mit.edu/ninadm/www/ebay.html.

У общежития есть даже собственный, разработанный студентами сайт: Dowling, Claudia. ‘MIT Nerds'. Discover Magazine, June 2005.

В процессе поиска он заинтересовался лотереями: подробности о синдикате Powerball почерпнуты из Sullivan, Gregory. ‘Letter to State Treasurer Steven Grossman'. July 2012. http://www.mass.gov/ig/publications/reports-and-recommendations/2012/lottery-cash-winfall-letterjuly-2012.pdf.

«Чтобы нарастить сумму, мы работали где-то год»: Sullivan, Letter to State Treasurer Steven Grossman.

Усилия игроков окупились: Estes, Andrea. ‘A Game of Chance Became Anything But'. Boston Globe, October 16, 2011. http://www.boston.com/news/local/massachusetts/articles/ 2011/10/16/a_game_of_chance_became_anything_but/.

В том же году… Boston Globe опубликовала статью о лазейках в лотерее: Estes, ‘Game of Chance'.

…ему удалось выиграть около восьми миллионов долларов: Wile, Rob. ‘Retiree from Rural Michigan Tells Us the Moment He Figured Out How to Beat the State's Lottery'. Business Insider, August 1, 2012. http://www.businessinsider.com/a-retiree-from-rural-michigan-tells-us-the-moment-he-figured-out-how-to-beat-the-states-lottery-2012–8.

3. Из Лос-Аламоса – в Монте-Карло

«Профессиональным счетчикам карт играть за нашими столами запрещено»: Yafa, Stephen. ‘In the Cards'. The Rotarian, November 2011.

Торпа… называют отцом карточных подсчетов: Этот титул можно встретить во многих источниках. Один из самых ярких примеров – рекламная наклейка на издании Thorp, Edward. Beat the Dealer (New York: Random House, 1962).

Когда один из солдат предложил сыграть в блек-джек: Kahn, Joseph P. ‘Legendary Blackjack Analysts Alive but Still Widely Unknown'. The Tech, February 2008. http://tech.mit.edu/V128/N6/blackjack.html.

вероятность его проигрыша составляет 40 %: Baldwin, Roger, Wilbert E. Cantey, Herbert Maisel and James P. McDermott. ‘The Optimum Strategy in Blackjack'. Journal of the American Statistical Association 51, no. 275 (1956): 429–439.

Заинтересовавшись идеей Болдуина, сержант согласился помочь: Haney, Jeff. ‘They Invented Basic Strategy'. Las Vegas Sun News, January 4, 2008.

В плане статистики мы все равно имели отрицательное ожидание: Kahn, ‘Legendary Blackjack Analysts Alive'.

Четверка опубликовала результаты своих исследований в 1956 году: Baldwin et al., ‘The Optimum Strategy in Blackjack'. The four soldiers also later published a book for non-statisticians, entitled Playing Blackjack. According to McDermott, it made a total of $28. (Source: Kahn, ‘Legendary Blackjack Analysts Alive'.)

Он ехал туда в отпуск с женой и собирался приятно провести время: Thorp, Edward. Beat the Dealer (New York: Random House, 1962).

…постепенно превращая идею четырех абердинских военнослужащих – позже их назовут «четыре всадника Абердина» – в выигрышную стратегию: Kahn, ‘Legendary Blackjack Analysts Alive'.

Это была скорее научная деятельность: Towle, Margaret. ‘Interview with Edward O. Thorp'. Journal of Investment Consulting 12, no. 1 (2011): 5–14.

«Эта книга доказала мне, что в любой системе можно нащупать слабое место…»: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

Университетский кампус в Кливленде, штат Огайо, он променял на казино Лас-Вегаса: Yafa, Stephen. ‘In the Cards'. The Rotarian, November 2011.

…было чрезвычайно удачное решение: Там же.

…австралийское правительство поручило его фирме рассчитать ожидаемый доход: Dougherty, Tim. ‘Horse Sense'. Contingencies, June 2009.

«Научиться считать карты легко…»: Из интервью автора с Ричардом Манчкином в августе 2013 года.

Торп, желая избежать изгнания, начал изменять внешность: Thorp, Beat the Dealer.

В начале ХХ века большинство математиков были знакомы с работами Пуанкаре: Mazliak, Laurent. ‘Poincaré's Odds'. Séminaire Poincaré XVI (2002): 999–1037.

Этот алгоритм и по сей день используется при расчетах «времени перемешивания»: Saloff-Coste, Laurent. ‘Random Walks on Finite Groups'. In Probability on Discrete Structures, ed. Harry Kesten (New York: Springer Science & Business, 2004).

Для его выполнения колода делится на две части и затем одна часть врезается в другую: Blood, Johnny. ‘A Riffle Shuffle Being Performed during a Game of Poker at a Bar Near Madison, Wisconsin, November 2005–April 2006'. Источник: Flickr. Лицензия CC-BY-SA 2.0.

Шаффл «ласточкин хвост»: Воспроизводится согласно лицензии CC BY-SA 2.0. https://www.flickr.com/photos/latitudes/66424863.

…должен перетасовать колоду из 52 карт по меньшей мере шесть раз: Bayer, D. B., and P. Diaconis. ‘Trailing the Dovetail Shuffle to Its Lair'. Annals of Applied Probability 2, no. 2 (1992): 294–313.

…по наблюдениям Бентера, казино не всегда проявляет такую добросовестность: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

Информацию в них можно было вводить с помощью переключателя: Schnell-Davis, D. W. ‘High-Tech Casino Advantage Play: Legislative Approaches to the Threat of Predictive Devices'. UNLV Gaming Law Journal 3, no. 2 (2012).

К несчастью для них, эта система просуществовала недолго: Из интервью автора с Ричардом Манчкином в августе 2013 года.

«Как только ты становишься известным…»: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

Крики и гул толпы заглушают рев автомобилей: Из личного опыта автора.

общая сумма ставок достигла 145 миллионов долларов: Lee, Simon. ‘Hong Kong Horse Bets Hit Record as Races Draw Young Punters'. BusinessWeek, July 11, 2013. http://www.bloomberg.com/news/articles/2013–07–11/hong-kong-horse-bets-hit-record-as-races-draw-young-punters.

на дерби в Кентукки составил 133 миллиона: ‘RecordBreaking Day Across-the-Board for Kentucky Derby 138'. Kentucky Derby, May 6, 2012. http://www.kentuckyderby.com/news/2012/05/05/kentucky-derby-138-establishes-across-board-records.

Жокейский клуб – некоммерческая организация с хорошей репутацией: Rarick, Gina. ‘Horse Racing: Hong Kong Polishes a Good Name Worth Gold'. New York Times, December 11, 2004. http://www.nytimes.com/2004/12/11/sports/11iht-horse_ed3_.html?_r=0.

Джулиус не впал в уныние: Doran, Bob. ‘The First Automatic Totalisator'. Rutherford Journal. http://rutherfordjournal.org/ article020109.html.

…в спортивном тотализаторе бетторам необходима стратегия, которая будет прибыльной, даже когда букмекерам достается 19 %: Benter, William. ‘Computer Based Horse Race Handicapping and Wagering Systems: A Report'. In Efficiency of Racetrack Betting Markets, ed. D. B. Hausch, V. S. Y. Lo and W. T. Ziemba (London: Academic Press, 1994), 511–526.

К сожалению, результаты не всегда были успешными: Dougherty, ‘Horse Sense'.

…материал назывался «Положительная доходность на скачках»: Bolton, R. N., and R.G. Chapman. ‘Searching for Positive Returns at the Track: A Multinomial Logit Model for Handicapping Horse Races'. Management Science 32, no. 8 (1986).

«Эта статья положила начало многомиллиардной индустрии»: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

Карл Пирсон познакомился с джентльменом по имени Фрэнсис Гальтон: Magnello, M. Eileen. ‘Karl Pearson and the Origins of Modern Statistics: An Elastician Becomes a Statistician'. Rutherford Journal. http://www.rutherfordjournal.org/article010107.html.

«Он никогда не оглядывался на тех, кто шел за ним…»: Pearson, Karl. The Life, Letters and Labours of Francis Galton (Cambridge: Cambridge University Press, 2011).

…он вручил семерым своим друзьям семена душистого горошка: Galton, Francis. ‘Towards Mediocrity in Hereditary Stature'. Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland 15 (1986): 246–263.

Эта таблица произвела на Гальтона столь сильное впечатление, что в январе 1898 года он предложил журналу Nature ее перепечатать: Galton, Francis. ‘A Diagram of Heredity'. Nature 57 (1898): 293. http://www.esp.org/foundations/genetics/classical/fg-98.pdf.

оба видели в регрессии к среднему потенциальную проблему: Pearson, Life, Letters and Labours.

По мнению Пирсона, нация могла улучшать свои характеристики «за счет постоянного пополнения высококачественного материала»: Pearson, Karl. National Life from the Standpoint of Science, 2nd ed. (Cambridge: Cambridge University Press, 1919).

Он выступал против законов, ограничивающих детский труд, утверждая, что дети не должны служить обществу обузой: Pearson, Karl. ‘The Problem of Practical Eugenics' (Galton Eugenics Laboratory Lecture Series No. 5. Dulau & Co., 1909).

«Я была совсем маленькой…»: Из интервью автора с Рут Болтон в феврале 2014 года.

Некоторые игроки ссылались на то, что каждый раз имел место «особый случай», но Бентер избегал спекуляций подобного рода: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

Эту задачу поручили Уильяму Госсетту: Ziliak, Stephen. ‘Guinnessometrics: The Economic Foundation of ‘Student's' t'. Journal of Economic Perspectives 22, no. 4 (2008): 199–216.

…поглощенные выполнением других задачам, пилоты вообще не вели наблюдение за погодой: Emanuel, Kerry. ‘Edward Norton Lorenz 1917–2008'. National Academy of Sciences, 2011. ftp://texmex.mit.edu/ pub/emanuel/PAPERS/Lorenz_Edward.pdf.

В 1994 году Бентер опубликовал статью с изложением своей базовой модели ставок: Benter, ‘Computer Based Horse Race Handicapping'.

Если вы досконально изучаете состояние компании, это значит, что вы проводите фундаментальный анализ: Investopedia. com. ‘Technical Analysis'. http://www.investopedia.com/terms/t/technicalanalysis.asp.

«Люди настолько не верили в систему, что не вложились бы в нее, даже пообещай мы им сто процентов дохода»: Dougherty, ‘Horse Sense'.

Однако после первого успешного сезона у партнеров появились разногласия, и их сотрудничество прекратилось: Dougherty, ‘Horse Sense'.

В среднем обе лошади прибывают к финишу за одинаковое время: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

Обнаружилось, что у Улама воспаление оболочек мозга: Grimberg, Sharon (producer/writer) and Rick Groleau (producer/writer). ‘Race for the Superbomb',directed by Thomas Ott, aired for The American Experience series (PBS Video, 1999).

Этот выбор был сделан не сразу: Rota, Gian-Carlo. ‘The Lost Café'. Los Alamos Science, 1987.

«Получив наконец ответ, он обернулся и с облегчением сказал: “Думаю, на сегодня я свое отработал”»: Rota, ‘The Lost Café'.

Улам проверил, кто брал издание до него, – и понял, куда пропали все его друзья: Lounsberry, Alyse. ‘A-Bomb Cloaked in Mystery'. Ocala Star-Banner, December 4, 1978, 13.

На это фон Нейман ответил: «Разве мы движемся не в евклидовом пространстве?»: Halmos, Paul. ‘The Legend of John von Neumann'. American Mathematical Monthly 8 (1973): 382–394.

«Любой, кто рассматривает арифметические методы для создания случайных цифр, повинен в грехе»: Von Neumann, John. ‘Various Techniques Used in Connection with Random Digits'. Journal of Research of the National Bureau of Standards, Appl. Math. Series, 1951. Quoted in Herman Heine Goldstine, The Computer from Pascal to von Neumann (Princeton, NJ: Princeton University Press, 2008).

Этот вопрос занимал и Андрея Маркова – русского математика, известного своим ярким талантом и кипучим темпераментом, за что в молодости он даже получил прозвище Андрей Неистовый: Mazliak, Laurent. ‘From Markov to Doeblin: Events in Chain' (talk given at RMR-2010, Rouen, France, June 1, 2010). http://www.proba.jussieu.fr/~mazliak/Markov_Rouen.pdf.

…в Стэнфорд обратился психолог из местной тюрьмы с просьбой решить математическую головоломку: Described in Diaconis, P. ‘The Markov Chain Monte Carlo Revolution'. Bulletin of the American Mathematical Society 46 (2009): 179–205.

Метрополис и его коллеги мучились над этой проблемой годами: Metropolis, Nicholas, Arianna W. Rosenbluth, Marshall N. Rosenbluth, Augusta H. Teller and Edward Teller. ‘Equation of State Calculations by Fast Computing Machines'. Journal of Chemical Physics 21 (1953): 1087. http://dx.doi.org/10.1063/1.1699114.

Сегодня марковская цепь Монте-Карло позволяет синдикатам составлять более качественные прогнозы: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года. Основная цитата – Gu, Ming Gao, and Fan Hui Kong. ‘A Stochastic Approximation Algorithm with Markov Chain Monte-Carlo Method for Incomplete Data Estimation Problems'. Proceedings of the National Academy of Science USA 95 (1998): 7270–7274.

Названа она в честь Джона Келли, рискового техасского физика: Poundstone, W. Fortune's Formula: The Untold Story of the Scientific Betting System That Beat the Casinos and Wall Street (New York: Hill and Wang, 2006).

Соответственно, если переоценить шансы в два раза – например, предположить, что у лошади 50 % шансов на победу, в то время как в реальности они составляют 25 %, такая ошибка способна привести к банкротству: Chapman, S. ‘The Kelly Criterion for Spread Bets'. IMA Journal of Applied Mathematics 72 (2007): 43–51.

Это уменьшает риск потери больших (если не всех) денег: Benter, ‘Computer Based Horse Race Handicapping'.

«Поздние деньги – это, как правило, умные деньги»: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

В наши дни методики прогнозирования стали настолько эффективными, а выигрыши настолько частыми, что удачным предсказаниям результатов забега уже никто не удивляется: Dougherty, ‘Horse Sense'.

…именно по этой причине Бентер и Вудс выбрали Гонконг: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

…на ставки, сделанные при помощи компьютерных моделей, ежегодно приходится более двух миллиардов долларов: Jagow, Scott. ‘I, Robot: The Future of Horse Wagering?' Paulick Report, 2013. http://www.paulickreport.com/news/ray-s-paddock/i-robot-the-future-of-horserace-wagering/.

Команды игроков делают ставки и в других странах, например на рысистых бегах в Швеции: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

«Мы в шутку говорили друг другу, что пора и нам этим заняться…»: Из интервью автора с Рут Болтон в феврале 2014 года.

4. Азартные профессора

Когда в 2006 году в Британию пришла новая система игры в блек-джек, молва о ней распространилась тихо, но молниеносно: Из личного опыта автора.

Стратегия возникла как следствие нового закона об азартных играх, принятого правительством за несколько месяцев до того: House of Commons Culture, Media and Sport Committee. ‘The Gambling Act 2005: A Bet Worth Taking?' HC 421, 2012.

Первый обвинительный приговор за злоупотребление бонусами был вынесен весной 2012 года: ‘Man Jailed for ‘Bonus Abuse'. Metropolitan Police Online, April 2012. http://content.met.police.uk/News/Man-jailed-for-Bonus-Abuse/1400007796996/1257246745756.

…вводя новую игру, казино редко осознают, сколько преимуществ они тем самым предоставляют игрокам: Из интервью с Ричардом Манчкином в августе 2013 года.

сами мероприятия больше похожи на лекции или научные конференции: Из личного опыта автора.

вероятность возникновения чрезвычайно редких событий: De Haan, L., and A. Ferreira. Preface. In Extreme Value Theory: An Introduction (New York: Springer Science & Business Media, 2007).

Исследование Коулза охватывало самые разные явления: от штормового прилива до сильного загрязнения воздуха: Вот несколько примеров: Coles, Stuart, and Jonathan Tawn. ‘Bayesian Modelling of Extreme Surges on the UK East Coast'. Philosophical Transactions 363, no. 1831 (2005): 1387–1406; and Coles, Stuart, and Francesca Pan. ‘The Analysis of Extreme Pollution Levels: A Case Study'. Journal of Applied Statistics 23, no. 2–3 (1996): 333–348.

Диксон заинтересовался этой темой, готовя вопросы к экзамену по статистике: Из интервью автора со Стюартом Коулзом в мае 2013 года.

Статья появилась в 1997 году в журнале Journal of Applied Statistics: Dixon, M. J., and S. G. Coles. ‘Modelling Association Football Scores and Inefficiencies in the Football Betting Market'. Journal of the Royal Statistical Society: Series C 46 (1997): 2.

«На тот момент проект казался мне скорее проходным…»: Из интервью автора со Стюартом Коулзом в мае 2013 года.

В 1970-х несколько ученых даже пришли к заключению, что отдельно взятый футбольный матч настолько непредсказуем, что рассчитать его точный исход практически невозможно: Dixon and Coles, ‘Modelling Association Football Scores'.

Исследователи используют процесс Пуассона, для моделирования распределение звонков на многоканальном телефоне, распад радиоактивных веществ и даже активность нейронов: Rakocevic, G., T. Djukic, N. Filipovic and V. Milutinovic. Computational Medicine in Data Mining and Modeling (New York: Springer-Verlag, 2013), 154.

В 2009 году исследование Кристофера Лейтнера и его коллег из Венского университета экономики и бизнеса очень хорошо проиллюстрировало данную проблему: Leitner, C., A. Zeileis and K. Hornik. ‘Forecasting Sports Tournaments by Ratings of (Prob) Abilities: A Comparison for the EURO 2008'. International Journal of Forecasting 26, no. 3 (2009): 471–481.

Коулз примкнул к Smartodds: Из интервью автора со Стюартом Коулзом в мае 2013 года.

«Эти исследования все еще остаются для нас отправной точкой»: Из интервью автора с Дэвидом Хэсти в марте 2013 года.

…«ряд шероховатостей»: Из интервью автора со Стюартом Коулзом в мае 2013 года.

Андреас Хойер и Оливер Рубнер из Мюнстерского университета обнаружили еще один фактор: Heuer, Andreas, and Oliver Rubner. ‘How Does the Past of a Soccer Match Influence Its Future? Concepts and Statistical Analysis'. PLoS ONE 7, no. 11 (2012). doi:10.1371/ journal.pone.0047678.

«Я читал, что та или иная команда победила со счетом 28:12…»: Из интервью автора с Майклом Кентом в октябре 2013 года.

«Ты должен просчитать все сам…»: Из интервью автора с Майклом Кентом в октябре 2013 года.

Аббревиатуры SABR дала название научному анализу бейсбола, который стали именовать «саберметрикой»: Society for American Baseball Research. ‘A Guide to Sabermetric Research'. http://sabr.org/sabermetrics.

Ему пришлось просить парковщиков о сопровождении: Thomsen, Ian. ‘The Gang That Beat Las Vegas'. National Sports Daily, 1990.

Во время рейдов нескольким членам группы было предъявлено судебное обвинение: Там же.

…«компьютерщики» разместили ставок на 135 миллионов долларов: Там же.

…«нужна абсолютно другая схема. Она изменит ход истории»: Ulam, S. M. Adventures of a Mathematician (Oakland: University of California Press, 1991), 311.

Оно получило название «автомат Калашникова»: Trex, Ethan. ‘What Made the AK-47 So Popular?' Mental Floss, April 2011. http://mentalfloss.com/article/27455/what-made-ak-47-so-popular.

Автомат Калашникова пользуется популярностью до сих пор: Killicoat, Phillip. ‘Weaponomics: The Global Market for Assault Rifles' (World Bank Policy Research Working Paper 4202, Washington, DC, April 2007).

В сложном механизме больше составных частей, на каждую из которых действует сила трения: Da Silveira, M., L. Gertz, A. Cervieri, A. Rodrigues, et al. ‘Analysis of the Friction Losses in an Internal Combustion Engine' (SAE Technical Paper 2012–36–0303, 2012). doi:10.4271/2012–36–0303.

Президент США Вудро Вильсон однажды назвал гольф как «безуспешной попыткой загнать ускользающий мяч в плохо различимую дыру наименее подходящим для этой цели способом»: ‘A “Sissy Game” Was the Sport of Presidents'. Life Magazine, July 1968, 72.

Если мяч случайно сталкивается с природным объектом: Mella, Mirio. ‘Success = Talent + Luck'. Pinnacle Sports, July 15, 2015. http://www.pinnaclesports.com/en/betting-articles/golf/ success-talent-luck.

…в НХЛ команда в среднем забивает по две-три шайбы за матч: ESPN. NHL page. http://espn.go.com/nhl/.

…команда НБА за одну игру может получить около сотни очков: ESPN. NBA page. http://espn.go.com/nba/.

…в хоккее ученые часто пользуются статистическим методом под названием «рейтинг Корси»: Macdonald, Brian. ‘An Expected Goals Model for Evaluating NHL Teams and Players' (документ представлен на MIT Sloan Sports Analytics Conference, Boston, MA, March 2–3, 2012).

…способы получения очков в баскетболе заметно изменились: Predictive Sports Betting. MIT Sloan Sports Analytics Conference, Boston, MA, March 1–2, 2013. Панельная дискуссия с участием Чэда Миллмана, Харалабоса Вулгариса и Мэтью Холта. Модератор – Джефф Ма. http://www.sloansportsconference.com/?p=9607.

Копание в огромном количестве информации по спорту, который тебе не интересен – не лучший способ провести время: Eden, Scott. ‘Meet the World's Top NBA Gambler'. ESPN, February 25, 2013. http://espn.go.com/blog/playbook/dollars/post/_/id/2935/meet-the-worlds-top-nba-gambler.

«Мы сегодня даже не осознаем, насколько легко нам живется»: Из интервью автора со Стюартом Коулзом в мае 2013 года.

Часто бетторы прибегали к помощи специальных программ: Из интервью автора с Дэвидом Хэсти в марте 2013 года.

…в качестве контрмер они начали блокировать их IP-адреса: Ward, Mark. ‘Screen Scraping: How to Profit from Your Rival's Data'. BBC News, September 30, 2013. http://www.bbc.com/news/technology-23988890.

«…и это дает отличную базу»: Из интервью автора с Майклом Кентом в октябре 2013 года.

Компания называлась Cantor Gaming: Craig, Susanne. ‘Taking Risks, Making Odds'. New York Times, December 24, 2010. http://dealbook. nytimes.com/2010/12/24/taking-risks-making-odds/.

…царящая в зале атмосфера напоминает нечто среднее между спорт-баром и биржей: Из личного опыта автора.

Кажется, что цифры, мелькающие на экранах, отражают эмоции зрителей, однако на самом деле их контролирует компьютерная программа: Kaplan, Michael. ‘Wall Street Firm Uses Algorithms to Make Sports Betting Like Stock Trading'. Wired, November 1, 2010. http://www.wired.com/2010/11/ff_midas/.

Гарруд просто перешел от разработки моделей, определяющих стоимость производных финансовых инструментов, к моделям, оценивающим результаты спортивных состязаний: Eden, ‘Meet the World's Top NBA Gambler'.

Однако Cantor интересовали не только прогнозы результатов соревнований: Craig, ‘Taking Risks, Making Odds.'

Гарруд установил, что большинство подобных моментов не сильно влияют на игру: Garrood comments from ‘Betting After the Games Are Underway'. ThePostGame, January 11, 2011. http://www.thepostgame.com/blog/spread-sheet/201101/betting-after-games-are-underway.

«…мы публикуем ожидания»: Predictive Sports Betting, MIT Sloan Sports Analytics Conference, 2013.

«…в силу коммерческого характера индустрии моделей прогнозирования лучшие из них публикуются крайне редко (если вообще публикуются)»: McHale, Ian. ‘Why Spain Will Win. . Maybe?' Engineering & Technology, 5 (June 2010): 25–27.

«…и все пронизано паранойей»: Из интервью автора с Робертом Эстевой в марте 2013 года.

В 2010 году во время матча по крикету между Англией и Пакистаном случилось несколько подозрительно неудачных подач: Khan, M. Ilyas. ‘Pakistan's Murky Cricket-Fixing Underworld'. BBC News, November 3, 2011. http://www.bbc.com/news/world-asia-15576065.

Скандальная история получила продолжение: Hoult, Nick. ‘Indian Premier League in Crisis After Three Players Are Charged with Spot Fixing'. Telegraph, May 16, 2013. http://www.telegraph.co.uk/sport/cricket/twenty20/ipl/10060988/Indian-Premier-League-in-crisis-after-three-players-are-charged-with-spot-fixing.html.

В декабре 2013 года полиция Великобритании арестовала шестерых футболистов: Hart, Simon. ‘DJ Campbell Arrested in Connection with Football Fixing'. Telegraph, December 9, 2013. http://www.telegraph.co.uk/sport/football/10505343/DJ-Campbell-arrested-in-connection-with-football-fixing.html.

…общая сумма ставок приближается к трем миллиардам: Wilson, Bill. ‘World Sport “Must Tackle Big Business of Match Fixing”'. BBC News, November 25, 2013. http://www.bbc.com/news/business-24984787.

Это «серый рынок» – современный, корпоративный и непрозрачный: Hawkins, Ed. ‘Grey Betting Market in Asia Offers Loophole to Be Exploited'. Times (London), November 30, 2013. http://hawkeyespy.blogspot.com/2013/11/grey-betting-market-in-asia-offers.html.

Харалабос Вулгарис жаловался: несмотря на то что он был успешным беттором (а может, и благодаря этому), букмекеры крайне неохотно брали его деньги: Predictive Sports Betting. MIT Sloan Sports Analytics Conference.

Компания утверждала, что готова предоставлять своим клиентам возможность делать максимальные ставки: Beyer, Andrew. ‘After Pinnacle, It's All Downhill from Here'. Washington Post, January 17, 2007. http://www.washingtonpost.com/wpdyn/content/ article/2007/01/16/AR2007011601375.html.

Принимая деньги от опытных и расчетливых бетторов, можно понять, чего они ожидают от игры: Noble, Simon. ‘Inside the Wagering Line'. Pinnacle Pulse (blog), Sports Insights, February 22, 2006. https://www.sportsinsights.com/sports-betting-articles/ pinnacle-pulse/the-pinnacle-pulse-2222006/.

…сенат США получил от министерства обороны неожиданное предложение: Taylor, Elanor. ‘Policy Analysis Market and the Political Yuck Factor'. Social Issues Research Centre, April 2004. http://www.sirc.org/articles/policy_analysis.shtml.

Одни назвали его предложение «абсурдным», другие – «невероятно глупым»: Tran, Mark. ‘Pentagon Scraps Terror Betting Plans'. Guardian, July 29, 2003. http://www.theguardian.com/world/2003/ jul/29/iraq.usa1.

…Хиллари Клинтон заявила, что подобная политика может создать «рынок смерти и разрушений»: Taylor, ‘Policy Analysis Market'.

Компания настолько уверена в своей стратегии, что регулярно принимает большие ставки на суперпопулярные события: Wise, Gary. ‘Head of Sportsbook Q&A Transcript'. Pinnacle Sports, August 8, 2013. http://www.pinnaclesports.com/en/betting-articles/social-media/question-answers-with-pinnacle-sports.

…в 2008 году Pinnacle исключила из своих опций лошадиные скачки: ‘Pinnacle Sports Halts US Horse Racing Service'. Casinomeister, December 19, 2008. http://www.casinomeister.com/news/december2008/online_casino_news/PINNACLE-SPORTS-HALTS-US-HORSE-RACING-SERVICE.php.

Наиболее известная биржа ставок, лондонская Betfair, обрабатывает более семи миллионов ставок в день: Read, J. J., and J. Goddard. ‘Information Efficiency in High-Frequency Betting Markets'. In The Oxford Handbook of the Economics of Gambling, ed. L. V. Williams and D. S. Siegel (New York: Oxford University Press, 2014).

«Скука была ужасающая…»: Bowers, Simon. ‘Odds-on Favourite'. Guardian, June 6, 2003. http://www.theguardian.com/business/2003/jun/07/9.

…компания устроила в Лондоне шуточную похоронную процессию: Clarke, Jody. ‘Andrew Black: Punter Who Revolutionised Gambling'. Moneyweek, August 21, 2009. http://moneyweek.com/entrepreneurs-my-first-million-andrew-black-betfair-44933/.

…посетитель размещает ставку в одну тысячу долларов под определенный коэффициент, и сайт находит человека, согласного ее принять: Там же.

«…если какой-то парень хорошо разбирается в спортивном беттинге и готов в обмен на вознаграждение сделать ставку моими деньгами, то он фактически выступает в роли менеджера хедж-фонда»: Klein, Matthew.‘Hedge Funds Are Not Necessarily for Suckers'. BloombergView, July 12, 2013. http://www.bloombergview.com/articles/2013–07–12/hedge-funds-are-not-necessarily-for-suckers.

По мнению Тобиаса Прейса, исследователя комплексных систем из Уорвикского университета, в кризисной ситуации все акции ведут себя в той или иной мере одинаково: Preis, Tobias, Dror Y. Kenett, H. Eugene Stanley, Dirk Helbing and Eshel Ben-Jacob. ‘Quantifying the Behavior of Stock Correlations Under Market Stress'. Scientific Reports 2 (2012). doi:10.1038/srep00752.

Именно эта идея подвигла Брендана Путса основать в 2010 году хедж-фонд: Из интервью автора с Бренданом Путсом в сентябре 2013 года.

Марк Диксон переключил внимание на предсказание событий, которые должны случится во время матча: Dixon, M. J., and M. E. Robinson. ‘A Birth Process Model for Association Football Matches'. The Statistician 47, no. 3 (1998).

…вероятность погибнуть в ванной гораздо выше, чем от рук террористов: Bailey, Ronald. ‘How Scared of Terrorism Should You Be?' Reason Magazine, September 6, 2011. http://reason.com/archives/2011/09/06/how-scared-of-terrorism-should.

…с точки зрения статистики шансов выиграть миллион в рулетку все же больше: Spiegelhalter, David. ‘What's the Best Way to Win Money: Lottery or Roulette?' BBC News, October 14, 2011. http:// www.bbc.com/news/uk-15309953.

Команда, играющая против соперника, находящегося в численном меньшинстве, имеет больше шансов забить гол: Titman, A. C., D. A. Costain, P. G. Ridall and K. Gregory. ‘Joint Modelling of Goals and Bookings in Association Football'. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, July 15, 2014. doi:10.1111/rssa.12075.

Fidens участвует в размещении ставок в десяти футбольных лигах по всему миру: Из интервью автора с Уиллом Уайлдом в мае 2015 года.

В 2010 году инвестиционная компания Centaur основала фонд Galileo: Rovell, Darren. ‘Sports Betting Hedge Fund Becomes Reality'. CNBC, April 7, 2010. http://www.cnbc.com/id/36218041.

…легально в США размещается менее одного процента спортивных ставок: Bell, Kay. ‘Taxes on Gambling Winnings in Sports'. Bankrate, January 2014. http://www.bankrate.com/finance/taxes/ taxes-on-gambling-winnings-in-sports-1.aspx.

Новый законопроект, выдвинутый в апреле 2015 года и поддержанный премьер-министром, значительно расширяет количество видов спорта, доступных для беттинга: Takahashi, Maiko. ‘Japan Lawmakers Group Submits Legislation to Legalize Casinos'. Bloomberg Business, April 28, 2015. http://www.bloomberg.com/news/articles/2015–04–28/japan-lawmakers-group-submits-legislation-to-legalize-casinos.

…Индии и Китае, новые возможности появляются и здесь: Из интервью автора с Уиллом Уайлдом в мае 2015 года.

Миллман встретился со студентом программы МВА Майком Волом: Millman, Chad. ‘A New System to Bet College Football' (материал представлен на MIT Sloan Sports Analytics Conference, Boston, MA, March 1–2, 2013).

«…я бы тщательно собирал данные о каждой игре»: Из интервью автора с Майклом Кентом в октябре 2013 года.

«Мы анализируем выступление каждого члена каждой команды…»: Из интервью автора с Уиллом Уайлдом в мае 2015 года.

…как меняется скорость лошади во время забега: Kaplan, Michael. ‘The High Tech Trifecta'. Wired, no. 10.03 (March 2002). http:// archive.wired.com/wired/archive/10.03/betting.html.

Данные такого видеонаблюдения составляют относительно небольшую часть модели: Dougherty, Tim. ‘Horse Sense: Using Applied Mathematics to Game the System'. Contingencies, May/June 2009. http://www.contingenciesonline.com/contingenciesonline/20090506/?sub_id=qxyLfphSqUiJ#pg22.

Паоло Мальдини в среднем совершал за игру один отбор мяча у противника: Kuper, Simon. ‘How the Spreadsheet-Wielding Geeks Are Taking over Football'. New Statesman, June 5, 2013. http://www. newstatesman.com/culture/2013/06/how-spreadsheet-wielding-geeks-are-taking-over-football.

…лучшие корнербеки Национальной футбольной лиги прикасаются к мячу несколько раз за сезон: Из интервью автора с Робертом Эстевой в марте 2013 года.

…когда бомбардир Тьерри Анри играл за «Арсенал» в 1999–2007 годах, команда выиграла 61 % матчей, в которых он принимал участие, и 52 % тех, которые он пропустил: Football statistics from: Ingle, Sean. ‘Why the Power of One Is Overhyped in Football'. TalkingSport (blog), Guardian, March 24, 2013. http:// www.theguardian.com/football/blog/2013/mar/24/gareth-bale-one-man-team-overhyped.

«…вклад таких игроков гораздо меньше, чем люди привыкли думать»: Из интервью автора с Бренданом Путсом в сентябре 2013 года.

«Большинство людей уверены, что игра в тотализатор целиком и полностью сводится к применению моделей»: Из интервью автора с Дэвидом Хэсти в марте 2013 года.

«У нас в Нью-Йорке был парень, который мог перечислить стартовый состав двухсот университетских баскетбольных команд»: Из интервью автора с Майклом Кентом в 2013 году.

…спортивные менеджеры общаются со статистиками и разработчиками моделей на конференции MIT Sloan Sports Analytics: Eden, ‘Meet the World's Top NBA Gambler'.

«Проклятие журнала Sports Illustrated» – хорошо известный феномен: Wolff, Alexander. ‘That Old Black Magic'. Sports Illustrated, January 21, 2002. http://www.si.com/vault/2002/01/21/317048/that-old-black-magic-millions-of-superstitious-readers – and-many-athletes – believe-that-an-appearance-on-sports-illustrateds-cover-is-the-kiss-of-death-but-is-there-really-such-a-thing-as-the-si-jinx.

Подписывая договор с новым игроком, клуб принимает решение на основе его предыдущих достижений, но платит ему за достижения будущие: McHale, Ian, and Łukasz Szczepański. ‘A Mixed Effects Model for Identifying Goal Scoring Ability of Footballers'. Journal of the Royal Statistical Society: Series A 177, no. 2 (2014): 397–417. doi:10.1111/rssa.12015.

Статистик Джеймс Альберт пробовал сделать это в бейсболе: Albert, James. ‘Pitching Statistics, Talent and Luck, and the Best Strikeout Seasons of All-Time'. Journal of Quantitative Analysis in Sports 2, no. 1 (2011).

В 2014 году исследователи компании Smartodds из Солфордского университета вычисляли «голевое» мастерство разных футболистов: McHale and Szczepański, ‘Mixed Effects Model'.

В итоге зарабатывать на крупных соревнованиях становится все труднее, неверные ставки делаются все реже, а конкуренция очень высока: Из интервью автора с Дэвидом Хэсти в марте 2013 года.

«Необходимо обратить внимание на малопопулярные спортивные соревнования: университетский баскетбол, гольф, теннис, автогонки на серийных автомобилях»: Predictive Sports Betting, MIT Sloan Sports Analytics Conference.

5. Роботы идут!

«Вот что творит Бог!» – гласило сообщение: ‘The Birth of Electrical Communications—1837'. University of Salford. http://www.cntr. salford.ac.uk/comms/ebirth.php.

…трейдеры использовали телеграф, чтобы сообщить друг другу о расхождении в стоимости ценных бумаг: Poitras, Geoffrey. ‘Arbitrage: Historical Perspectives'. Encyclopedia of Quantitative Finance, 2010. doi:10.1002/9780470061602.eqf01010.

…англоговорящие трейдеры именуют обменный курс доллара и британского фунта не иначе как «кабельным»: Из личного опыта автора.

…некоторые шли еще дальше, переправляя золото из Лондона в Амстердам: Poitras, ‘Arbitrage: Historical Perspectives'.

В 2008 году ученые из Афинского университета проанализировали коэффициенты букмекеров для 12 420 футбольных матчей: Vlastakis, Nikolaos, George Dotsis, and Raphael N. Markellos. ‘How Efficient Is the European Football Betting Market? Evidence from Arbitrage and Trading Strategies'. Journal of Forecasting 28, no. 5 (2009): 426–444.

Год спустя группа ученых из Цюрихского университета решила поискать потенциальный арбитраж в коэффициентах, которые предлагали биржи ставок и традиционные букмекеры: Franck, Egon, Erwin Verbeek and Stephan Nüesch. ‘Inter-market Arbitrage in Sports Betting' (NCER Working Paper Series no. 48, National Centre for Econometric Research, Brisbane, Queensland, Australia, October 2009). http://www.ncer.edu.au/papers/documents/WP№ 48.pdf.

Экономист Милтон Фридман заметил один парадокс, возникающий в процессе трейдинга: Beinhocker, Eric. The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics (Cambridge, MA: Harvard Business Press, 2006), 396.

В 2008 году ученые из Ланкастерского университета выяснили, что игрокам на бирже ставок требуется менее 60 секунд, чтобы приспособиться к резкому изменению хода футбольного матча: Buraimo, Babatunde, David Peel and Rob Simmons. ‘Gone in 60 Seconds: The Absorption of News in a High-Frequency Betting Market' (working paper, from the Selected Works of Dr. Babatunde Buraimo, March 2008). http://works.bepress.com/ babatunde_buraimo/17.

В 2006 году из 4,4 миллиона ставок на матче-открытии мирового первенства по футболу лишь пара десятков нашли себе «пару» за срок больше секунды: ‘Backing a Winner'. Computing Magazine, January 25, 2007. http://www.computing.co.uk/ctg/analysis/1854505/ backing-winnerw.

«Эти алгоритмы “подчищают” все ценовые несоответствия»: Из интервью автора с Дэвидом Хэсти в марте 2013 года.

…сообщение доставляется через Атлантику за 65 миллисекунд: Williams, Christopher. ‘The $300m Cable That Will Save Traders Milliseconds'. Telegraph, September 11, 2011. http://www.telegraph.co.uk/technology/news/8753784/The-300m-cable-that-will-save-traders-milliseconds.html.

…длительность моргания человеческого глаза составляет 300 миллисекунд: Tucker, Andrew. ‘In the Blink of an Eye'. Optalert, August 5, 2014. http://www.optalert.com/news/in-the-blink-of-an-eye.

Трейдеры называют такую проблему проскальзыванием, или «слиппеджем»: Liberty, Jez. ‘Measuring and Avoiding Slippage'. Futures Magazine, August 1, 2011. http://www.futuresmag.com/2011/07/31/measuring-and-avoiding-slippage.

Эта череда операций известна как «айсберг-ордер»: Almgren, Robert, and Bill Harts. ‘Smart Order Routing' (StreamBase White Paper, 2008). http://www.streambase.com/wp-content/uploads/ downloads/StreamBase_White_Paper_Smart_Order_Routing_low. pdf.

Один из примеров – алгоритм-шпион: Ablan, Jennifer. ‘Snipers, Sniffers, Guerillas: The Algo-Trading War'. Reuters, May 31, 2007. http:// www.reuters.com/article/2007/05/31/businesspro-usa-algorithm-strategies-dc-idUSN3040797620070531.

В два часа пополудни лошадь по кличке Волёр Ла Ведетт лидировала на своей дистанции: Details from: Rushton, Katherine. ‘Betfair Loses L40m on Leopardstown After “Technical Glitch”'. Telegraph, December 29, 2011. http://www.telegraph.co.uk/finance/newsbysector/retailandconsumer/8983469/Betfair-loses-40m-on-Leopardstown-after-technical-glitch.html.

Вскоре после окончания скачек один из пользователей Betfair пошутил на форуме биржи, что это был не иначе как подарок бетторам от Санта-Клауса: тред форума Betfair ‘Hope you all took advantage of betfairs xmas bonus'. Geeks Toy Horseracing forum, December 28, 2011. http://www.geekstoy.com/forum/showthread.php?7065-Hope-you-all-took-advantage-of-betfairs-xmas-bonus.

«Из-за технического сбоя в ядре базы данных одна из ставок была рассчитана неверно»: Webb, Peter. ‘L1k Account Caused L600m Betfair Error'. Bet Angel Blog, December 2011. http://www.betangel.com/blog_wp/2011/12/30/1k-account-caused-600m-betfair-error/.

«…нельзя выиграть или проиграть деньги, которых попросту нет»: Wood, Greg. ‘Betfair May Lose Out by Not Explaining How L600m Lay Bet Was Accepted'. Talking Sport (blog), Guardian, December 30, 2011. http://www.theguardian.com/sport/blog/2011/dec/30/betfair-600m-lay-bet.

Лето 2012 года выдалось для Knight Capital горячим: SEC report. ‘In the Matter of Knight Capital Americas LLC'. File No. 3–15570. October 2013.

В 2007 году норвежский трейдер Свенд Эгил Ларсен заметил, что алгоритм одной из американских брокерских компаний всегда реагирует одинаково на определенный тип торгов: Stothard, Michael. ‘Day Traders Expose Algorithm's Flaws'. Globe and Mail, May 16, 2012. http://www.theglobeandmail.com/globe-investor/day-traders-expose-algorithms-flaws/article4179395/; and Stothard, Michael. ‘Norwegian Day Traders Cleared of Wrongdoing'. Financial Times, May 2, 2012. http://www.ft.com/cms/s/0/e2f6d1cc-9447–11e1-bb47–00144feab49a.html#axzz3hDw6Bgnj.

Математические законы и расчеты довольно часто применяются в мире финансов, но Фармер заметил, что обычно это происходит, когда речь идет о конкретных трансакциях: Farmer, J. Doyne, and Duncan Foley. ‘The Economy Needs Agent-Based Modelling'. Nature 460 (2009): 685–686. doi:10.1038/460685a.

23 апреля 2013 года в твиттере Associated Press появилось сообщение: «Срочно: два взрыва в Белом доме, Барак Обама ранен»: Foster, Peter. ‘Bogus' AP Tweet About Explosion at the White House Wipes Billions off US Markets'. Telegraph, April 23, 2013. http://www. telegraph.co.uk/finance/markets/10013768/Bogus-AP-tweet-about-explosion-at-the-White-House-wipes-billions-off-US-markets.html.

Одно из самых крупных рыночных потрясений случилось 10 мая 2010 года: US Commodity Futures Trading Commission and US Securities and Exchange Commission. Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010. September 30, 2010. https://www.sec.gov/news/studies/2010/marketevents-report.pdf.

Алгоритм считывал отчеты фирм и резюмировал их положение на рынке в небольшом тексте, выдержанном в традиционном стиле Associated Press: Sonnad, Nikhil. ‘The AP's Newest Business Reporter Is an Algorithm'. Quartz, June 30, 2014. http://qz.com/228218/the-aps-newest-business-reporter-is-an-algorithm/.

Чтобы разобраться, обратимся к наблюдению, сделанному экономистом Джоном Мейнардом Кейнсом в 1936 году: Keynes, John M. The General Theory of Employment, Interest, and Money (London: Palgrave Macmillan, 1936).

«В пределах десяти строк кода думать не о чем»: Здесь и далее – из интервью автора с Дойном Фармером в октябре 2013 года.

Трейдеры сообщают, что небольшие резкие обвалы на рынке случаются часто: Farrell, Maureen. ‘Mini Flash Crashes: A Dozen a Day'. CNN Money. March 20, 2013. http://money.cnn.com/2013/03/20/investing/mini-flash-crash/.

Когда ученые из Университета Майами изучали данные рынка акций в период с 2006 по 2011 год, то обнаружили сотни «чрезвычайно быстрых экстремальных событий»: Johnson, Neil, Guannan Zhao, Eric Hunsader, Hong Qi, Nicholas Johnson, Jing Meng and Brian Tivnan. ‘Abrupt Rise of New Machine Ecology Beyond Human Response Time'. Scientific Reports 3 (2013). doi:10.1038/ srep02627.

«Люди не могут принимать участие в торгах в реальном времени…»: ‘Robots Take Over Economy: Sudden Rise of Global Ecology of Interacting Robots Trade at Speeds Too Fast for Humans' (пресс-релиз, University of Miami, September 11, 2013).

Кампус – настоящий лабиринт из неоготических зданий и тенистых дворов: Из личного опыта автора.

«Я ехал по дороге, и деревья организованно двигались по правую сторону со скоростью шестьдесят миль в час»: Halmos, Paul. ‘The Legend of John von Neumann'. American Mathematical Monthly 8 (1973): 382–394.

Чтобы понять, как различные факторы влияют на экологические системы, Мей построил несколько простых математических моделей роста популяций: May, R. M. ‘Simple Mathematical Models with Very Complicated Dynamics'. Nature 261 (1976): 459–467.

Впервые его предложил в 1838 году статистик Пьер Верхюльст: Bacaër, Nicolas. ‘Verhulst and the Logistic Equation (1838)'. A Short History of Mathematical Population Dynamics (2011): 35–39.

Мей доказал, что чем больше экосистема, тем менее она стабильна: May, Robert M. ‘Will a Large, Complex Ecosystem Be Stable?' Nature 238 (1972): 413–414. doi:10.1038/238413a0.

Согласно утверждению эколога Эндрю Добсона, эта ситуация – биологический эквивалент шутки, которая была популярна при запуске единой европейской валюты: Dobson, Andrew. ‘Multi-Host, Multi-Parasite Dynamics' (Infectious Disease Dynamics workshop, Isaac Newton Institute, Cambridge, UK, August 19–23, 2013).

Однако Стефано Аллесина и Сы Тан уверены: в них нет необходимости: Allesina, Stefano, and Si Tang. ‘Stability Criteria for Complex Ecosystems'. Nature 483 (2012): 205–208. doi:10.1038/ nature10832.

Дойн Фармер отметил, что процесс эволюции можно разделить на несколько стадий: Farmer, J. Doyne. ‘Market Force, Ecology and Evolution'. Industrial and Corporate Change 11, no. 5 (2002): 895–953.

Одним из самых популярных видов финансовых ставок является спред-беттинг: Investment Trends. 2013 UK Leveraged Trading Report. December 23, 2013. http://www.iggroup.com/content/files/ leveraged_trading_report_nov13.pdf.

…если вы совершили удачную сделку на бирже в Великобритании, вы должны заплатить государственную пошлину и налог на прирост капитала: HM Revenue and Customs. ‘General Betting Duty'. 2010. https://www.gov.uk/general-betting-duty.

…в Австралии доход от спред-беттинга классифицируется как прибыль: Armitstead, Louise. ‘Treasury to Look at Spread Betting Tax Exemption After Lords Raise Concerns'. Telegraph, November 27, 2013. http://www.telegraph.co.uk/finance/newsbysector/banksandfinance/10479460/Treasury-to-look-at-spread-betting-tax-exemption-after-Lords-raise-concerns.html.

В 2006 году Федеральный резерв США и Национальная академия наук организовали встречу финансистов и ученых: New Directions for Understanding Systemic Risk' (report on a conference cosponsored by the Federal Reserve Bank of New York and the National Academy of Sciences, New York, NY, May 2006).

6. Жизнь – это блеф

Летом 2010 года владельцы покерных сайтов обрушились с гонениями против роботов-картежников: Dance, Gabriel. ‘Poker Bots Invade Online Gambling'. New York Times, March 13, 2011. http:// www.nytimes.com/2011/03/14/science/14poker.html.

В феврале 2013 года шведская полиция начала следствие по факту действий ботов на государственном покерном сайте: Wood, Jocelyn. ‘Police Investigating Coordinated Poker Bot Operation in Sweden'. Pokerfuse, February 22, 2013. http://pokerfuse.com/news/ poker-room-news/police-investigating-million-dollar-poker-bot-operation-sweden-21–02/.

…машины успели выиграть денег на сумму более полумиллиона долларов: Jones, Nick. ‘Over $500,000 Repaidto Victims of Bot Ring on Svenska Spel'. Pokerfuse, June 20, 2013. http://pokerfuse. com/news/poker-room-news/over-500000-repaid-to-victims-of-bot-ring-on-svenska-spel/.

До этого мало кто в индустрии догадывался, что боты могут играть настолько хорошо: Ruddock, Steve. ‘Alleged Poker Bot Ring Busted on Swedish Poker Site'. Poker News Boy, February 24, 2013. http://pokernewsboy.com/online-poker-news/alleged-poker-bot-ring-busted-on-swedish-poker-site/13633.

…индустрия потратила на продвижение своей продукции более 300 миллионов долларов: Surgeon General. Preventing Tobacco Use Among Youth and Young Adults: A Report of the Surgeon General, 2012 (Washington, DC: National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion Office on Smoking and Health, 2012), Table 5.3.

Голосование было намечено на декабрь 1970 года: McGrew, Jane. ‘History of Tobacco Regulation'. In Marihuana: A Signal of Misunderstanding (report of the National Commission on Marihuana and Drug Abuse, 1972). http://www.druglibrary.org/schaffer/library/studies/nc/nc2b.htm.

Запрет на рекламу не только не уменьшил прибыли табачников, но даже сыграл им на руку: McAdams, David. Game-Changer: Game Theory and the Art of Transforming Strategic Situations (New York: W. W. Norton, 2014), 61.

Год спустя расходы на рекламу у производителей сигарет упали на 25 %, однако их доходы не пострадали: Hamilton, James. ‘The Demand for Cigarettes: Advertising, the Health Scare, and the Cigarette Advertising Ban'. Review of Economics and Statistics 54, no. 4 (1972).

«Мистеру Нэшу девятнадцать лет, в июне он оканчивает Университет Карнеги. Он – математический гений»: После смерти Нэша в 2015 году Принстонский университет разместил это письмо в интернете, и оно разошлось по всему цифровому пространству. Несмотря на свои выдающиеся академические успехи, кое в чем фон Нейман был не силен: Halmos, Paul. ‘The Legend of John von Neumann'. American Mathematical Monthly 8 (1973): 382–394.

«На самом деле жизнь – это блеф…»: Harford, Tim. ‘A Beautiful Theory'. Forbes, December 14, 2006. http://www.forbes.com/2006/12/10/business-game-theory-tech-cx_th_games06_1212harford.html. Оригинальная цитата прозвучала в 1973 году на передаче BBC show ‘Ascent of Man'.

Фон Нейман начал изучать покер с самого базового варианта: Ferguson, Chris, and Thomas S. Ferguson. ‘On the Borel and von Neumann Poker Models'. Game Theory and Applications 9 (2003): 17–32.

В 1944 году фон Нейман и экономист Оскар Моргенштерн опубликовали результаты своих исследований в книге «Теория игр и экономическое поведение»: Von Neumann, John, and Oskar Morgenstern. Theory of Games and Economic Behavior (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1944).

Несмотря на свою любовь к берлинской ночной жизни, фон Нейман никогда не использовал теорию игр в казино: Dyson, Freeman. ‘A Walk Through Johnny von Neumann's Garden'. Notices of the AMS 60, no. 2 (2010): 154–161.

неудивительно, что первый всемирный турнир по покеру состоялся в 1970 году именно в «Бинионе»: Las Vegas: An Unconventional History. ‘Benny Binion (1904–1989)'. PBS.org, 2005. http://www.pbs.org/wgbh/amex/lasvegas/peopleevents/p_binion.html.

На турнире 1982 года Джек Страус начал игру с таких плохих карт, что остался с одной фишкой: Monroe, Billy. ‘Where Are They Now – Jack Straus'. Poker Works, April 11, 2008. http://pokerworks.com/poker-news/2008/04/11/where-are-they-now-jack-straus.html.

18 мая 2000 года 31-й сезон покерного чемпионата близился к концу: финал чемпионата доступен на видео: http://www. tjcloutierpoker.net/2000-world-series-of-poker-final-table-chris- ferguson-vs-tj-cloutier/. TJ Cloutier Poker. ‘2000 World Series of Poker Final Table – Chris Ferguson vs TJCloutier'. October 12, 2010.

«Ты ведь не думал, что выиграть у меня будет так трудно?»: Paulle, Mike. ‘If You Build It They Will Come'. ConJelCo 31, no. 25 (May 14–18, 2000). http://www.conjelco.com/wsop2000/event27.html.

До лас-вегасского триумфа Криса Фергюсона ни один игрок в покер не выигрывал в турнирах более миллиона долларов: Wilkinson, Alec. ‘What Would Jesus Bet?' The New Yorker, March 30, 2009. http://www.newyorker.com/magazine/2009/03/30/what-would-jesus-bet.

Во время обучения он консультировал Калифорнийскую государственную лотерею: Johnson, Linda. ‘Chris Ferguson, 2000 World Champion'. CardPlayer Magazine 16, no. 18 (2003).

По мере совершенствования компьютерных технологий Фергюсон изучил все больше комбинаций: Wilkinson, ‘What Would Jesus Bet?'

Взяв за основу выкладки фон Неймана, он решил выяснить, что произойдет, если дать двум гипотетическим игрокам больше возможностей: Ferguson, C., and T. Ferguson. ‘The Endgame in Poker'. In Optimal Play: Mathematical Studies of Games and Gambling, ed. Stewart N. Ethier and William R. Eadington (Reno, NV: Institute for the Study of Gambling and Commercial Gaming, 2007).

«Необходимо максимально затруднить противнику принятие решения»: Ferguson, Chris. ‘Sizing Up Your Opening Bet'. Hendon Mob, October 7, 2007. http://www.thehendonmob.com/poker_tips/sizing_up_your_opening_bet_by_chris_ferguson.

Так можно больше выиграть в случае победы и меньше потерять, если потерпишь поражение: Harford, ‘Beautiful Theory'.

…главный вопрос, которым должен задаваться игрок, звучит не «Как мне выиграть побольше?»: Wilkinson, ‘What Would Jesus Bet?'

…он натренировался метать карты с дистанции десять футов: Johnson, ‘Chris Ferguson'.

…начав с нуля, заработал почти девять тысяч долларов: Ferguson, Chris. ‘Chris Ferguson's Bankroll Challenge'. PokerPlayer, March 2009. http://www.pokerplayer365.com/poker-players/player-interviews-poker-players/read-about-chris-fergusons-bankroll-challenge-andyou-could-turn-0-into-10000/.

«Помню, как через несколько недель игры я выиграл два доллара…»: Ferguson. ‘Chris Ferguson's Bankroll Challenge'.

Экономист из Университета Брауна Игнасио Паласиос-Хеурта проанализировал все ситуации пенальти в матчах Европейской лиги с 1995 по 2000 год: Palacios-Heurta, Ignacio. ‘Professionals Play Minimax'. Review of Economic Studies 70 (2003): 395–415.

Фон Нейман решил проблему минимакса в 1928 году: Kjedldsen, T. H. ‘John von Neumann's Conception of the Minimax Theorem: A Journey Through Different Mathematical Contexts'. Archive for History of Exact Science 56 (2001).

В 2003 году, обучаясь в магистратуре, программист Роберт Фоллек создал покерного бота SoarBot: Follek, Robert. ‘SoarBot: A Rule-Based System for Playing Poker' (MSc diss., School of Computer Science and Information Systems, Pace University, 2003).

Под руководством Дэвида Гилберта, немецкого наставника фон Неймана, исследователи составляли исчерпывающий комплекс правил, достаточных для доказательства любого утверждения: O'Connor, J. J., and E. F. Robertson. ‘Biography of John von Neumann'. JOC/EFR, October 2003. http://www-history.mcs.st-and. ac.uk/Biographies/Von_Neumann.html.

Гёдель заявил своему спонсору, Оскару Моргенштерну, что обнаружил в Конституции США некоторые противоречия: ‘Kurt Gödel'. Institute for Advanced Study Online, 2013. https://www.ias.edu/people/godel.

Начиная с 2004 года, роботы-картежники… становятся все популярнее: Kushner, David. ‘On the Internet, Nobody Knows You're a Bot'. Wired 13.09 (September 2005). http://archive.wired.com/wired/archive/13.09/pokerbots.html?tw=wn_tophead_7.

Так же как «урезанный» покер помог фон Нейману и Фергюсону понять основной принцип игры: Rubin, Jonathan, and Ian Watson. ‘Computer Poker: A Review'. Artificial Intelligence 175 (2011): 958–987.

Справиться с ней помогает техника «минимизации сожалений»: Там же.

В 2000 году ученые из Университета Айовы опубликовали результаты исследований: Bechara, A., Hanna Damasio, and Antonio R. Damasio. ‘Emotion, Decision Making and the Orbitofrontal Cortex'. Cerebral Cortex 10, no. 3 (2000): 295–307. doi:10.1093/ cercor/10.3.295.

Такой подход идет вразрез с экономической теорией: Cohen, Michael D. ‘Learning with Regret'. Science 319, no. 5866 (2008): 1052–1053.

Тогда-то он и узнал о программе, которую разрабатывали в Канаде, в Университете Альберты: Schaeffer, Jonathan. ‘Marion Tinsley: Human Perfection at Checkers?' http://www.wylliedraughts.com/Tinsley.htm.

Тут не обошлось без игры слов: Propp, James. ‘Chinook'. ACJ Extra, 1999. http://faculty.uml.edu/jpropp/chinook.html.

Это десятка с 20 нулями: если вы соберете песок со всех пляжей мира, в вашем распоряжении окажетсяприблизительно такое же количество песчинок: Mackie, Glen. ‘To See the Universe in a Grain of Taranaki Sand'. North and South Magazine, May 1999. http:// astronomy.swin.edu.au/~gmackie /billions.html.

…программа «обрезала» дерево решений: Schaeffer, Jonathan, Robert Lake, Paul Lu and Martin Bryant. ‘Chinook: The World Man-Machine Checkers Champion'. AI Magazine 17, no. 1 (1996). doi:http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v17i1.1208.

…он сформулировал теорему о бесконечных обезьянах: Borel, E. M. ‘La mécanique statique et l'irréversibilité'. Journal of Theoretical and Applied Physics, 1913.

Результаты были обнародованы в 2007 году в публикации ученых Университета Альберты, озаглавленной «Тайна шашек раскрыта»: Schaeffer, Jonathan, Neil Burch, Yngvi Björnsson, Akihiro Kishimoto, Martin Müller, Robert Lake, Paul Lu and Steve Sutphen. ‘Checkers Is Solved'. Science 317, no. 5844 (2007): 1518–1522. doi:10.1126/science.1144079.

…Джон Нэш в 1949 году доказал, что в случае, когда любая игра типа «поставь-сколько-нибудь-в-ряд» разыгрывается идеально, тот, кто ходит вторым, никогда не выигрывает: Demaine, Erik D., and Robert A. Hearn. ‘Playing Games with Algorithms: Algorithmic Combinatorial Game Theory'. Mathematical Foundations of Computer Science (2001): 18–32. http://erikdemaine. org/papers/AlgGameTheory_GONC3/paper.pdf.

И 26 ходов спустя Chinook проиграла партию: Schaeffer, Jonathan, and Robert Lake. ‘Solving the Game of Checkers'. Games of No Chance 29 (1996): 119–133. http://library.msri.org/books/Book29/files/ schaeffer.pdf.

«…проект мог бы умереть в 1990 году, если бы не нашлось достойного человека-противника»: Schaeffer et al., ‘Chinook'.

И Тобиас Галла, физик из Манчестерского университета, и Дойн Фармер пытались выяснить, работает ли теория игр со сложными играми: Galla, Tobias, and J. Doyne Farmer. ‘Complex Dynamics in Learning Complicated Games'. PNAS 110, no. 4 (2013): 1232–1236. doi:10.1073/pnas.1109672110.

«Большие изменения следуют за большими изменениями…»: Mandelbrot, Benoit. ‘The Variation of Certain Speculative Prices'. Journal of Business 36, no. 4 (1963): 394–419. http://www.jstor.org/ stable/2350970.

«Вы сделали очень сильную программу»: Billings, D., N. Burch, A. Davidson, R. Holte, J. Schaeffer, T. Schauenberg, and D. Szafro. ‘Approximating Game-Theoretic Optimal Strategies for Full-Scale Poker'. IJCAI (2003): 661–668. http://ijcai.org/Past%20Proceedings/IJCAI-2003/PDF/097.pdf.

7. Портрет противника

В 2011 году несомненными чемпионами интеллектуальной викторины «Jeopardy!» стали Кен Дженнингс и Брэд Руттер: Подробности о Уотсоне см. Rashid, Fahmida. ‘IBM's Watson Ties for Lead on Jeopardy but Makes Some Doozies'. EWeek, February 14, 2011. http://www.eweek.com/c/a/IT-Infrastructure/IBMs-Watson-Ties-for-Lead-onJeopardy-but-Makes-Some-Doozies-237890; and Best, Jo. ‘IBM Watson: How the Jeopardy-Winning Supercomputer Was Born, and What It Wants to Do Next'. TechRepublic. http://www.techrepublic.com/article/ibm-watson-the-inside-story-of-how-the-jeopardy-winning-supercomputer-was-born-and-what-it-wants-to-do-next/.

…IBM собрала некоторые результаты его трудов в «Когнитивно-вычислительную поваренную книгу»: Basulto, Dominic. ‘How IBM Watson Helped Me to Create a Tastier Burrito Than Chipotle'. Washington Post, April 15, 2015. http://www.washingtonpost.com/ blogs/innovations/wp/2015/04/15/how-ibm-watson-helped-me-to-create-a-tastier-burrito-than-chipotle/.

«Давайте попробуем покер!»: Wise, Gary. ‘Representing Mankind'. ESPN Poker Club, August 6, 2007. http://sports.espn.go.com/espn/poker/columns/story?columnist=wise_gary&id=2959684.

Замыкает тройку лидеров Эрик Джексон: Подробности и цитаты взяты из интервью автора с Майклом Йохансоном и Нейлом Берчем в апреле 2014 года и Туомасом Сэндхольмом в декабре 2013 года. Подробнее о соревнованиях см. онлайн (http://www. computerpokercompetition.org).

«Покер – это идеальный микрокосм…»: Из интервью автора с Джонатаном Шеффером в июле 2013 года.

«Это дурачество было как освежающий душ…»: Ulam, S. M. Adventures of a Mathematician (Oakland: University of California Press, 1991).

Среди его слушателей почти наверняка присутствовал молодой британский математик Алан Тьюринг: Hodges, Andrew. Alan Turing: The Enigma (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1983).

«Поначалу мне это очень нравилось…»: Подробнее о жизни Тьюринга см. Copeland, B. J. The Essential Turing (Oxford: Oxford University Press, 2004).

Среди них была незаконченная рукопись, озаглавленная «Игра в покер»: The game of poker. File AMT/C/18. The Papers of Alan Mathison Turing. The UK National Archives.

стремилсяиспользовать ее в изучении искусственного интеллекта: Подробнее об игре в имитацию см.: Turing, A. M. ‘Computing Machinery and Intelligence'. Mind 59 (1950): 433–460.

Когда компьютер играл в шахматы с Гарри Каспаровым, он играл по-компьютерному: Kasparov, Garry. ‘The Chess Master and the Computer'. New York Review of Books, February 11, 2010. http:// www.nybooks.com/articles/archives/2010/feb/11/the-chess-master-and-the-computer/.

В 2013 году журналист Майкл Каплан в статье в New York Times отследил происхождение покерных ботов: Подробнее о ботах Лас-Вегаса см.: Kaplan, Michael. ‘The Steely, Headless King of Texas Hold 'Em'. New York Times Magazine, September 5, 2013. http://www. nytimes.com/2013/09/08/magazine/poker-computer.html.

Ей придется «считывать»… противника: Подробнее о покере и нардах см.: Dahl, Fredrik. ‘A Reinforcement Learning Algorithm Applied to Simplified Two-Player Texas Hold'em Poker'. EMCL '01 Proceedings of the 12th European Conference on Machine Learning (2001): 85–96. doi:10.1007/3–540–44795–4_8.

Идея нейросетей не нова: McCulloch, Warren S., and Walter H. Pitts. ‘A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity'. Bulletin of Mathematical Biophysics 5 (1943): 115–133. http://www. cse.chalmers.se/~coquand/AUTOMATA/mcp.pdf.

Осенью 2013 года социальная сеть Facebook представила общественности команду AI: Подробнее о команде AI team и DeepFace см.: Simonite, Tom. ‘Facebook Launches Advanced AI Effort to Find Meaning in Your Posts'. MIT Technology Review, September 20, 2013. http://www.technologyreview.com/news/519411/facebook-launches-advanced-ai-effort-to-find-meaning-in-your-posts/; and Simonite, Tom. ‘Facebook Creates Software That Matches Faces Almost as Well as You Do'. MIT Technology Review, March 17, 2014. http://www.technologyreview.com/news/525586/facebook-creates-software-that-matches-faces-almost-as-well-as-you-do/.

…пользователи Facebook загружали по 350 миллионов фотографий ежедневно: Smith, Cooper. ‘Facebook Users Are Uploading 350 Million New Photos Each Day'. Business Insider, September 18, 2013. http://www.businessinsider.com/facebook-350-million-photos-each-day-2013–9.

Вместо того чтобы взять уязвимую пешку, DeepBlue передвинул ладью в позицию обороны: Описание этого хода см.: Chelminski, Rudy. ‘This Time It's Personal'. Wired 9.10 (October2001). http:// archive.wired.com/wired/archive/9.10/chess.html.

Переломный момент в стратегии DeepBlue не был свидетельством его изобретательности: Подробнее о случайном характере этого хода см.: Silver, Nate. The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – but Some Don't (London: Penguin, 2012).

Кого-то взять на испуг легче, кого-то – труднее: Bateman, Marcus. ‘What Does “Floating” Mean?' Betfair Online, July 6, 2010. https:// betting.betfair.com/poker/poker-strategy/what-does-floating-mean-060710.html.

«Большинство из нас вообще не разбираются в покере»: Из интервью автора с Майклом Йохансоном и Нейлом Берчем в апреле 2014 года.

В 2010 году на сайте New York Times появилась онлайн-версия игры «камень-ножницы-бумага»: Dance, Gabriel, and Tom Jackson. ‘Rock-Paper-Scissors: You vs. the Computer'. New York Times. http:// www.nytimes.com/interactive/science/rock-paper-scissors.html.

В 2014 году Чжицзянь Ван и группа исследователей из Чжэцзянского университета установили, что участники этой игры стремятся следовать определенному поведенческому сценарию: Wang, Zhijian, Bin Xu and Hai-Jun Zhou. ‘Social Cycling and Conditional Responses in the Rock-Paper-Scissors Game'. Scientific Reports 4, no. 5830 (2014). doi:10.1038/srep05830.

…когнитивный психолог Джордж Миллер выяснил, что большинство людей молодого возраста могут запомнить и воспроизвести около семи чисел подряд: Miller, George A. ‘The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information'. Psychological Review 63 (1956): 81–97.

…нидерландский психолог Виллем Вагенар пришел к выводу, что человеческая память способна на сосредоточение в пределах подвижного «окна» из семи-восьми недавних действий: Bar-Hillel, Maya, and Willem A. Wagenaar. ‘The Perception of Randomness'. Advances in Applied Mathematics 12, no. 4 (1991): 428–454. doi:10.1016/0196–8858(91)90029-I.

«…волшебная семерка», как шутливо называл ее Миллер: Jacobson, Roni. ‘Seven Isn't the Magic Number for Short-Term Memory'. New York Times, September 9, 2013.

…лучшие участники запоминают за один час более тысячи карт: Lai, Angel. ‘World Records'. http://www.world-memory-statistics.com/disciplines.php.

…мнемонические техники помогают и в блек-джеке: Подробнее о мнемонических техниках см.: Robb, Stephen. ‘How a Memory Champ's Brain Works'. BBC News, April 7, 2009. http://news.bbc. co.uk/2/hi/uk_ news/magazine/7982327.stm.

…Станислав Улам «часто размышлял о природе памяти и механизмах ее функционирования»: Metropolis, Nick. ‘The Beginning of the Monte Carlo Method'. Special issue, Los Alamos Science (1987): 125–130. http://jackman.stanford.edu/mcmc/metropolis1.pdf.

База данных была получена от профессора юриспруденции и бывшего специалиста по информатике Шона Байерна: ‘Rock-PaperScissors: Humans Versus AI'. http://www.essentially.net/rsp.

«…коалиция должна включать по крайней мере двух игроков»: Von Neumann, J., and Oskar Morgenstern. Theory of Games and Economic Behavior (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1944). Париза Мазруи и ее коллеги из Университета Альберты считают, что подобный сговор следует рассматривать как мошенничество: Mazrooei, Parisa, Christopher Archibald and Michael Bowling. ‘Automating Collusion Detection in Sequential Games'. Association for the Advancement of Artificial Intelligence (2013). https://webdocs. cs.ualberta.ca/~bowling/papers/13aaai-collusion.pdf.

Известно, что в онлайн-казино действуют нечистоплотные игроки: Goldberg, Adrian. ‘Can the World of Online Poker Chase Out the Cheats?' BBC News, September 12, 2010. http://www.bbc.com/ news/uk-11250835.

«В любом виде покера существует огромное количество стратегических комбинаций, ведущих к взаимной выгоде»: Dahl, F. ‘A Reinforcement Learning Algorithm Applied to Simplified Two-Player Texas Hold'em Poker'. In European Conference on Machine Learning 2001, Lecture Notes in Artificial Intelligence 2167, ed. L. De Raedt and P. Flach (Berlin: Springer-Verlag, 2001).

Например, начать со стратегии равновесия, а потом постепенно менять тактику: Из интервью автора с Туомасом Сандхольмом в декабре 2013 года. Подробнее см.: Sandholm, T. ‘Perspectives on Multiagent Learning'. Artificial Intelligence 171 (2007): 382–391.

…Сандхольм разрабатывает «гибридных» ботов: Ganzfried, Sam, and Tuomas Sandholm. ‘Game Theory-Based Opponent Modeling in Large Imperfect-Information Games'. Proceedings of the 10th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems 2 (2011): 533–540.

В 2007 году профессиональные покеристы Фил Лаак и Али Эслами сошлись один на один с ботом Polaris: Подробнее об этом событии см.: Wise, ‘Representing Mankind'; and Harris, Martin. ‘Laak-Eslami Team Defeats Polaris in Man-Machine Poker Championship'. PokerNews, July 25, 2007. http://www.pokernews.com/news/2007/07/laak-eslami-team-defeats-polaris-man-machine-poker-champions.htm. Год спустя состоялось второе соревнование «машина против людей»: Подробнее об этом событии см.: Harris, Martin. ‘Polaris 2.0 Defeats Stoxpoker Team in Man-Machine Poker Championship'. PokerNews, July 10, 2008. http://www.pokernews.com/news/2008/07/man-machine-II-poker-championship-polaris-defeats-stoxpoker.htm; and Johnson, R. Colin. ‘AI Beats Human Poker Champions'. EETimes, July 7, 2008. http://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1168863.

Ученые из Университета Альберты, применив описанную нами в предыдущей главе технику минимизации сожалений, доработали своих ботов: Из интервью автора с Майклом Йохансоном в апреле 2014 года.

В память о прошлых шашечных исследованиях статью озаглавили «Тайна лимитного хедс-ап покера раскрыта»: Bowling, Michael, Neil Burch, Michael Johanson, and Oskari Tammelin. ‘Heads-Up Limit Hold'em Poker Is Solved'. Science 347, no. 6218 (2015): 145–149. doi:10.1126/science.1259433.

«Мы разрушили бы миф о том, что покер – это одна сплошная психология и компьютерам ее не одолеть»: Из интервью автора с Майклом Йохансоном в апреле 2014 года.

…самыми трудными для Уотсона оказались самые короткие вопросы: Sutton, John D. ‘Behind-the-Scenes with IBM's “Jeopardy!” Computer, Watson'. CNN, February 7, 2011. http://www.cnn. com/2011/TECH/innovation/02/07/watson.ibm.jeopardy/.

…есть люди, обладающие особенными талантами к оценке других: Wright, G. R., C. J. Berry and G. Bird. ‘“You Can't Kid a Kidder”: Association Between Production and Detection of Deception in an Interactive Deception Task'. Frontiers in Human Neuroscience 6 (2012): 87. doi:10.3389/fnhum.2012.00087.

…респондентам из 58 стран задали вопрос: «Как вы узнаете, что ваш собеседник лжет?»: Global Deception Research Team. ‘A World of Lies'. Journal of Cross-Cultural Psychology 37, no. 1 (2006): 60–74. doi:10.1177/0022022105282295.

Не существует никаких подтверждений того, что лжецы чаще избегают смотреть собеседнику в глаза: DePaulo, B. M., J. J. Lindsay, B. E. Malone, L. Muhlenbruck, K. Charlton and H. Cooper. ‘Cues to Deception'. Psychological Bulletin 129, no. 1 (2003): 74–118.

В 2010 году они провели эксперимент, участники которого играли в упрощенную версию покера с компьютерным соперником: Schlicht, E. J., S. Shimojo, C. F. Camerer, P. Battaglia and K. Nakayama. ‘Human Wagering Behavior Depends on Opponents' Faces'. PLoS ONE 5, no. 7 (2010): e11663.

Когда в 2006 году Мэтт Мазур решил сделать покерного бота: Из интервью автора с Мэттом Мазуром в августе 204 года. Подробнее о его боте можно узнать в блоге Мазура (http://www. mattmazur.com).

8. Удача или мастерство?

сотни камер, наблюдающие за игровыми столами: Из личного опыта автора.

До 1960-х годов понятие мошенничества в казино имело четкое определение: History of surveillance in: Hicks, Jesse. ‘Not in My House: How Vegas Casinos Wage a War on Cheating'. The Verge, January 14, 2014. http://www.theverge.com/2013/1/14/3857842/las-vegas-casino-security-versus-cheating-technology.

…принятый в 2006 году Акт о противодействии незаконным азартным играм в интернете: Unlawful Internet Gambling Enforcement Act of 2006, 31 U.S.C. 5361–5366, § 5362.

В эту группу попал и Лоренс Ди Кристина: Подробнее о деле Ди Кристины см.: Weinstein, Jack. Memorandum, Order & Judgment, United States of America against Lawrence DiCristina. 11-CR-414. August 2012. http://jurist.org/paperchase/103482098-U-S-vs-DiCristina-Opinion-08–21–2012.pdf.

…в октябре 1926 года диспетчер аэропорта Уильям Макбойл помог организовать угон самолета в Оттаве, штат Иллинойс: McBoyle v. U.S. 1930 10 CIR 118, 43 F.2d 273.

Приговор был отменен: Точнее, материалах суда говорится: «В том случае, если юридическая формулировка вызывает в мыслях лишь образ наземного транспорта, она не должна распространяться на воздушные суда лишь по аналогии или на основе предположения о том, что если бы авторы закона могли учесть в своей формулировке воздушные суда, то, вероятно, использовали бы похожие выражения».

…закон штата подразумевал, что покер все же является азартной игрой: Brennan, John. ‘U.S. Supreme Court Declines to Take DiCristina Poker Case; Reminder of Challenge Faced by NJ Sports Betting Advocates'. NorthJersey.com, February 24, 2014. http://blog.northjersey.com/meadowlandsmatters/7891/u-s-supreme-court-declines-to-take-dicristina-poker-case-reminder-of-challenge-faced-by-nj-sports-betting-advocates/.

«Вполне вероятно существование такого явления, как удача»: Ulam, S. M. Adventures of a Mathematician (Oakland: University of California Press, 1991).

«Удача благоволит подготовленным умам»: Цитируется по: R. A. ‘HIV and the Naked Ape'. In Serendipity: Fortune and the Prepared Mind, ed. M. De Rond and I. Morley (Cambridge: Cambridge University Press, 2010). Оригинальная цитата произнесена в 1854 году на лекции в Лилльском университете.

В 2006 году Мэтью Салганик вместе с группой коллег из Колумбийского университета опубликовал результаты исследования искусственного «музыкального рынка»: Salganik, M. J., P. S. Dodds and D. J. Watts. ‘Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market'. Science 311 (2006): 854–856.

«Слава меньше, чем мы привыкли думать, связана с объективными качествами…»: Dodds, Peter Sheridan. ‘Homo Narrativus and the Trouble with Fame'. Nautilus, September 5, 2013. http://nautil.us/ issue/5/fame/homo-narrativus-and-the-trouble-with-fame.

«Рассмотрим выборку инвестиционных фондов со слабым уровнем компетенции…»: Roulston, Mark, and David Hand. ‘Blinded by Optimism' (working paper, Winton Capital Management, December 2013). https://www.wintoncapital.com/assets/Documents/ BlindedbyOptimism.pdf?1398870164.

…хоккейный аналитик Брайан Кинг предложил способ измерения «степени везучести» игроков НХЛ: Charron, Cam. ‘Analytics Mailbag: Save Percentages, PDO, and Repeatability'. TheLeafsNation. com. May 27, 2014. http://theleafsnation.com/2014/5/27/analytics-mailbag-save-percentages-pdo-and-repeatability.

…метод вычисления, получивший название PDO: Подробнее о показателях PDO в НХЛ см.: Weissbock, Joshua, Herna Viktor and Diana Inkpen. ‘Use of Performance Metrics to Forecast Success in the National Hockey League' (paper presented at the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Prague, September 23–27, 2013).

…у британцев был самый низкий коэффициент PDO: Burn-Murdoch, John. ‘Were England the Uunluckiest Team in the World Cup Group Stages?' FT Data Blog. 29 June 2014. http://blogs.ft.com/ftdata/2014/06/29/ were-england-the-unluckiest-team-in-the-world-cup-group-stages/.

Взглянем на винный бюджет в колледжах Кембриджа: ‘In Vino Veritas, Redux'. The Economist, February 5, 2014. http://www.economist.com/blogs/freeexchange/2014/02/correlation-and-causation-0.

…Королевский колледж, где когда-то учились Карл Пирсон и Алан Тьюринг, занял здесь первое место, потратив 338 559 фунтов: Simons, John. ‘Wages Not Wine: Booze Hound Colleges Spend L3 million on Wine'. Tab (Cambridge, England), January 22, 2014. http://thetab.com/uk/cambridge/2014/01/22/booze-hound-colleges-spend-3-million-on-wine-32441.

В странах, где употребляют больше шоколада, ученые получают больше Нобелевских премий: Messerli, F. H. ‘Chocolate Consumption, Cognitive Function, and Nobel Laureates'. New England Journal of Medicine 367 (2012): 1562–1564. doi:10.1056/ NEJMon1211064.

С увеличением количества продаж мороженого в Нью-Йорке выросло количество убийств: Peters, Justin. ‘When Ice Cream Sales Rise, So Do Homicides. Coincidence, or Will Your Next Cone Murder You?' Crime (blog), Slate, July 9, 2013. http://www.slate.com/ blogs/crime/2013/07/09/warm_weather_homicide_rates_when_ice_ cream_sales_rise_homicides_rise_coincidence.html.

В 2014 году «Манчестер-Сити» выиграла Кубок Футбольной лиги: Lewis, Tim. ‘How Computer Analysts Took Over at Britain's Top Football Clubs'. The Observer, March 9, 2014. http://www.theguardian.com/football/2014/mar/09/premier-league-football-clubs-computer-analysts-managers-data-winning.

Роберто Мартинес, главный тренер футбольного клуба «Эвертон», заявлял, что при оценке потенциальных контрактов менталитет игрока не менее важен, чем его выступление на поле: Там же. …зимой 1945 года он начал работать над серией литографий «Бык»: Подробнее о серии «Бык» см.: Lavin, Irving. ‘Picasso's Lithograph(s) “The Bull(s)” and the History of Art in Reverse'. Art Without History, 75th Annual Meeting, College Art Association of America, February 12–14, 1987.

Как однажды сказал Эйнштейн о научных моделях: «Все следует упрощать до тех пор, пока это возможно, но не более того»: Цитируется по Sugihara, George. ‘On Early Warning Signs'. Seed Magazine, May 2013. http://seedmagazine.com/content/article/on_early_warning_signs/.

«Лучшей моделью кота является другой кот, предпочтительно такой же»: Это высказывание часто приписывают Винеру. Цитату см.: Rosenblueth, Arturo, and Norbert Wiener. ‘The Role of Models in Science'. Philosophy of Science 12, no. 4 (1945): 316–321. В 1947 году журнал Time опубликовал на развороте карту Европы и Азии, озаглавленную «Распространение коммунизма»: Chapin, R. M. ‘Communist Contagion'. Time, April 1946. http://claver. gprep.org/fac/sjochs/communist-contagion-map.htm.

…представил еще одну карту, под названием «Европа, вид из Москвы». На ней СССР подбирался к Европе снизу: Chapin, R. M. ‘Europe from Moscow'. Time, March 1952.

…из двух человек, бьющихся об заклад, один всегда глупец, а другой жулик: Borel, Émile. ‘A Propos d'Un Traite de Probabilities. Revue Philosophique'. 1924. Цитируется в Ellsberg, Daniel. Risk, Ambiguity, and Decision (New York: Garland Publishing, 2001).

В январе 1979 года группа докторантов Массачусетского технологического института разработала факультативный курс под названием «Азартные игры для чайников»: Подробнее об этом курсе см.: Bernstein, J. Physicists on Wall Street and Other Essays on Science and Society (New York: Springer, 2008).

Студенты работали командой: Подробнее об их стратегии см.: Mezrich, Ben. Bringing Down the House: The Inside Story of Six MIT Students Who Took Vegas for Millions (New York: Simon and Schuster, 2003).

Как выяснилось позже, деньги взял и спрятал в своем шкафчике уборщик: Подробнее об этой истории см.: Ball, Janet. ‘How a Team of Students Beat the Casinos'. BBC News Magazine, May 26, 2014. http://www.bbc.com/news/magazine-27519748.

«Тех, кто зарабатывает себе на жизнь одним подсчетом карт, сегодня можно пересчитать по пальцам одной руки»: Из интервью автора с Ричардом Манчкином в августе 2013 года.

В 2012 году аспирант Уилл Ма предложил в рамках программы самостоятельных занятий новый курс: Подробности и цитаты взяты из интервью автора с Уиллом Ма в сентябре 2014 года.

Сегодня науку азартных игр изучают в самых разных вузах: В Нью-Йоркском университете этот курс читали в 2009–10 году, и он назывался Bethune 1800: Mathematics of Gambling, в Университете Эмори – в 2012 году под названием MATH 190–000: Freshman Seminar: Math: Sports, Games & Gambling. Подробнее см.: http://garsia.math.yorku.ca/~zabrocki/bethune1800fw0910/ and http://college.emory.

«Мировозрение, сложившееся у меня в ту пору, осталось со мной на всю жизнь»: Из интервью автора с Рут Болтон в феврале 2014 года.

«Примечательно, что наука, ведущая начало от азартных игр, сделалась столь важным предметом изучения»: Оригинальную цитату см.: Laplace, P. S. Théorie Analytique des Probabilités (Paris: Courcier, 1812).

«Систему обманули не ушлые игроки Лас-Вегаса. Это сделал “человек с улицы”, вооруженный научными знаниями и новыми технологиями, – он пришел в игровую индустрию и принес свет туда, где раньше властвовала тьма: Из интервью автора с Биллом Бентером в июле 2013 года.

Об авторе

АДАМ КУЧАРСКИ (р.1986) – научный сотрудник исследовательского университета «Имперский колледж науки, технологии и медицины», Лондон. Обладатель ученой степени (PhD) по математике Кембриджского университета. Занимался исследованиями в области статистики и социального поведения; принимал участие в расследовании причин эпидемий птичьего гриппа и лихорадки Эбола. Постоянный автор изданий Nautilus, BBC Focus, Scientific American, Wired, New Scientist, Financial Times и The Observer. Лауреат премии благотворительного фонда Wellcome Trust за научно-просветительскую деятельность.

Адам живет в Лондоне. «Идеальная ставка» – его первая книга.

Примечания

1

Пожалуйста (исп.).

2

Столетний шторм – чрезвычайно сильный шторм, вероятность которого условно равна одному разу в столетие. – Прим ред.

3

Корзина (англ. bucket) – термин, в вычислительной технике обозначающий выделенный участок памяти. – Прим ред.

4

Смысл существования (фр.).

Content

Адам Кучарски
Идеальная ставка

Предисловие

1 Три степени незнания

2 Счастливый билет

3 Из Лос-Аламоса – в Монте-Карло

4 Азартные профессора

5 Роботы идут!

6 Жизнь – это блеф

7 Портрет противника

8 Удача или мастерство?

Благодарности

Примечания

Об авторе

Примечания