О суперкомпьютерах 2

Еще одно замечание относительно "необходимости загрузки суперкомпьютеров" - злободневное, неожиданно пришедшее на ум, вдогонку предыдущему посту.

В конце прошлого года и в начале нынешнего было достаточно много публикаций, выражающих мнение о том, что в текущем экономическом кризисе как минимум частично повинны... суперкомпьютеры (иногда они назывались просто компьютерами, но суть от этого не меняется). В частности, об этом писали The Inquarer, The Guardian и The Independent, но и в вестниках профессиональных ассоциаций, таких как, ACM (Ассоциация за вычислительную технику) и IEEE CS (Компьютерное общество Института инженеров по электронике и электротехнике) эта тема тоже поднималась.

Суть идеи заключается в следующем: развитие финансового рынка и его инструментов вкупе с развитием информационных технологий привело к ситуации, когда все сделки совершать и контролировать вручную невозможно. То есть многие, а точнее - большинство: сотни тысяч и миллионы сделок совершаются с электронными деньгами в автоматическом режиме, проходя, фактически, мимо людей (если цена такой-то ценной бумаги упала до такой-то отметки - купить/продать, если поднялась до такой-то - продать/купить). Программное обеспечение оперирует на математических моделях, предсказывая прибыли и потери с учетом рисков. И вот тут возникает несколько проблем:

1. Даже если модели "достаточно правильны", то есть корректны и точны для одной сделки, то это не гарантирует, что погрешности и незаметные ошибки в них, растиражированные миллионы раз по миллионам сделок, не приведут к неожиданным последствиям.
2. Экономисты - далеко не всегда математики, а математики - экономисты. В середине четвертого курса университета я сдавал экзамен по дисциплине "Исследование операций". Скажу честно, подготовиться я не успел. Все, что успел, это ознакомиться с тем, что собой представляет данная дисциплина, то есть кое-как уяснил ее задачу в общем виде. Случилось чудо, и на экзамене мне достался билет №1, в котором и требовалось: а) описать эту задачу и б) привести конкретный пример. С общем видом проблем не возникло, но когда я "смастерил" пример конкретной задачи, касавшейся установления цен на два вида товаров, это повергло преподавателя в отчаяние. Я получил свои четыре балла, но он позволил себе сделать комментарий:
   
   

   Считайте, что Вы выкрутились, но, вообще-то, это чудовищно! Да, с точки зрения математики все абсолютно корректно, но с точки зрения экономики - это "бред сивой кобылы"! Такие условия на цены просто немыслимы!

   
   Понимаете, что я имею в виду? Есть подозрение, что нечто подобное произошло и с финансовыми моделями.
3. В продолжение предыдущего: предположим, что мы имеем предельную ситуацию, когда все математические модели корректны и точны, а автоматизированные финансовые инструменты, работающие на их основе, безошибочны и безотказны. Что получается в результате? То, что все в выигрыше - все сделки удачны и суммы на банковских счетах растут. Однако и здесь "засада". Электронным деньгам и автоматике все равно, сколько реальных денег имеется у банка, компании или в обороте страны, и сколько товара и услуг они все реально могут произвести. Происходит тот же отрыв сферы обращения от сферы производства, который по мнению многих экономистов становился основной причиной многочисленных кризисов в прошлом.
4. Наконец, прогнозирование всегда выполняется на основе неких исходных данных (например, экономических данных за предыдущие периоды времени). Чем больше релевантных (то есть действительно относящихся к прогнозируемому процессу) данных, тем точнее прогноз. По свидетельствам специалистов во многих случаях для моделирования использовались только данные за период, прошедший с момента выхода из Великой депрессии. Данные за предшествующие периоды времени, за период самого мирового кризиса 30-ых годов XX века не брались в расчет.

Конечно, дело было не только и не столько в компьютерах - чего Вы хотите от калькуляторов? Дело в людях, поскольку дело всегда в людях, люди - это первая и последняя инстанции по всем вопросам. Однако все это - яркая иллюстрация к необходимости "ставить телегу позади лошади". Перед тем, как что-то применять, внедрять в массовом порядке, законодательно стимулировать и так далее, нужно очень хорошо подумать о последствиях, к которым это может привести. И "главный" вопрос относительно того, чем загрузить еще не построенные суперкомпьютеры должен быть и решен в первую очередь, до начала "стройки века"!

P.S. "СКИФ МГУ" был запущен 19 марта 2008 года. Тогда на вопрос: "Зачем нужна такая сила?", ректор МГУ им. М.В. Ломоносова, академик Садовничий ответил:

Целый ряд задач, решаемых находящимися на передовых рубежах науки коллективами Московского университета, требует использования суперкомпьютерных мощностей, как минимум, в несколько десятков триллионов операций в секунду. Уже сейчас на новом суперкомпьютере работают ведущие группы ученых как Московского университета, так и академических институтов, развивающие фундаментальные основы нанотехнологий, решающие сложнейшие задачи магнитной гидродинамики, гидро- и аэродинамики, квантовой химии, сейсмики, компьютерного моделирования лекарств, климатологии, криптографии и других областей.

Вопрос о том, что должны делать с суперкомпьютерами бизнес-структуры, пока остается открытым.