Инноваторы. Как несколько гениев, хакеров и гиков совершили цифровую революцию Айзексон Уолтер

Команда Yahoo! ошибочно полагала, что большинство пользователей будет беспредметно путешествовать по интернет-ссылкам, а не искать что-то определенное. «Мы совершенно не ожидали, что люди начнут искать конкретные вещи вместо того, чтобы просто исследовать Всемирную паутину»[1030], — говорит Сриниджа Сринивасан, первый редактор Yahoo! которая руководила отделом из более чем шестидесяти молодых редакторов и составителей каталогов. Компания продолжила широко использовать человеческий ресурс, поэтому на протяжении многих лет подборка новостей на Yahoo! была лучше, чем у конкурентов (как и сейчас). Однако их поисковая система проигрывала другим подобным сервисам. Сринивасан и ее команда не успевали обрабатывать данные о новых сайтах, у них не было ни единого шанса. И во что бы они ни верили, основным методом поиска информации в сети стали автоматизированные системы. А возглавили парад два других аспиранта из Стэнфорда.

Ларри Пейдж рос среди программистов и инженеров[1031]. Его родители преподавали в Университете Мичигана, отец — компьютерные науки и теорию искусственного интеллекта, а мать — программирование. В 1979 году, когда Ларри было шесть лет, отец принес домой любительский домашний компьютер Exidy Sorcerer[1032]. «Помню, я был в диком восторге, потому что в те времена покупка компьютера считалась настоящим событием. Он, наверное, стоил, как машина»[1033]. Пейдж быстро научился им пользоваться и делал на нем домашние задания. «Думаю, я был первым ребенком в начальной школе, который сдал работу, выполненную на компьютере»[1034].

В детстве одним из кумиров Пейджа был Никола Тесла, талантливый изобретатель в области электротехники и других областях. Одно время он работал на Томаса Эдисона, который его обманул; Тесла умер в безвестности. В возрасте двенадцати лет Пейдж прочитал биографию Теслы и нашел его жизнь довольно трагичной. «Он был одним из величайших изобретателей, но история его жизни — это очень и очень грустная история, — рассказывал Пейдж. — У него не получалось зарабатывать на своих изобретениях, ему едва хватало денег на собственные исследования. Лучше идти по стопам Эдисона. Вот вы что-то изобрели, но людям от этого ни тепло ни холодно. Вам нужно рассказать о своем изобретении миру, запустить его в производство и заработать денег на будущие исследования»[1035].

Родители Пейджа часто путешествовали по стране на машине и брали с собой Ларри и брата Карла. Иногда они ездили на компьютерные конференции. «По-моему, на момент окончания школы я побывал уже в каждом американском штате», — вспоминает он. Однажды они поехали в Ванкувер на международную конференцию по вопросам искусственного интеллекта. Там было выставлено множество невероятных роботов, но Пейджа не хотели пускать, потому что ему еще не исполнилось шестнадцати. И тогда отец заставил сотрудников впустить сына: «Он просто кричал на всех. Это был один из немногих случаев, когда я видел, как отец ругается»[1036].

Второй страстью Пейджа после компьютеров была музыка, что роднило его со Стивом Джобсом и Аланом Кеем. Пейдж играл на саксофоне и изучал основы музыкальной композиции. Летом он отправлялся в известный музыкальный лагерь в Интерлошене на севере штата Мичиган. Места в оркестре там распределялись путем коллективного голосования: в первый день будущий оркестр рассаживался по стульям, и каждый ребенок мог посоревноваться за одно место выше. Дуэлянтам назначалось музыкальное произведение, которое они играли, а остальные дети слушали, повернувшись к ним спиной, а затем выбирали лучшего. «Через некоторое время все споры разрешались, и все знали, где им следует сидеть»[1037].

Родители Пейджа не только преподавали в Университете Мичигана, они там познакомились, будучи студентами. И они не шутили, когда говорили, что Пейдж будет учиться там же. Так и получилось. Основными предметами он выбрал информатику и бизнес, в частности, потому, что хорошо запомнил поучительную историю Теслы, который не умел извлекать прибыль из своих изобретений. К тому же у него был пример для подражания — брат Карл, на 9 лет его старше. После окончания университета он стал сооснователем одной социальной сети, а затем продал ее Yahoo! за 413 миллионов долларов.

Из всех университетских предметов наибольшее впечатление на Пейджа произвел курс Джудит Олсон. Она рассказывала о принципах взаимодействия человека и компьютера, иными словами, учила их разрабатывать простые и интуитивно понятные интерфейсы. Научно-исследовательский проект Пейджа по этому предмету был посвящен интерфейсу почтового клиента Eudora. Пейдж рассчитал и затем протестировал, сколько времени занимает выполнение различных задач в Eudora. Он, например, обнаружил, что использование командных клавиш вместо мыши замедляет все действия человека на 0,9 секунды. «Мне показалось, что я стал интуитивно чувствовать, как люди будут взаимодействовать с сервисом. Я понял, что такие мелочи довольно важны, — говорит Пейдж. — Но они до сих пор не очень хорошо изучены»[1038].

Однажды Пейдж съездил в летний лагерь, который организовал институт развития лидерских качеств под названием LeaderShape. На занятиях студентов учили, что «нужно покушаться на невозможное, в разумных пределах». Пейдж заразился этой идеей и позднее запускал в Google проекты, которые, по мнению многих, балансировали на грани между смелостью и безумием. К примеру, в Университете Мичигана и после его окончания он пытался продвигать такие технологии будущего, как персональный автоматический транспорт и автомобили без водителей[1039].

Настало время поступать в аспирантуру. Пейджа не приняли в Массачусетский технологический институт, зато взяли в Стэнфорд. Удачное совпадение. Пейджу было там самое место, ведь он интересовался одновременно технологиями и предпринимательством. В Стэнфорде исторически приветствовали бизнес-инициативы в области технологий еще с тех самых пор, когда выпускник университета Сирил Элвелл основал Federal Telegraph Company в 1909 году. В начале 1950-х декан инженерного факультета Фред Терман закрепил союз технарей и бизнесменов, построив на территории кампуса индустриальный парк. Многие профессора уделяли научным публикациям своих студентов столько же внимания, сколько бизнес-планам их стартапов. «О таком преподавателе я и мечтал. Я хотел, чтобы он имел предпринимательский опыт и был готов делать безумные вещи, которые бы изменили мир, — говорит Пейдж. — Многие стэнфордские профессоры подходили под это описание»[1040].

Между тем другие элитные университеты фокусировались на научной деятельности и не одобряли коммерческие инициативы студентов. В Стэнфорде же впервые стали рассматривать университет не только как учебное заведение, но и как бизнес-инкубатор. Выпускники Стэнфорда основали такие компании, как Hewlett-Packard, Cisco, Yahoo! и Sun Microsystems. Пейдж, который позже добавит в этот список самое громкое название, считал, что коммерческая составляющая идет научно-исследовательским проектам на пользу. «По-моему, эффективность исследований очень возрастала, когда их проводили с учетом условий реальной жизни, — говорил он. — Это уже не сухая теория. Хочется применять свои решения на практике»[1041].

Осенью 1995 года, перед тем как поступить в аспирантуру Стэнфорда, Пейдж участвовал в программе, где новичков знакомили с кампусом и окрестностями. В частности, они должны были ехать на день в Сан-Франциско. Его группу сопровождал общительный аспирант Сергей Брин, учившийся в Стэнфорде второй год. Пейдж от природы был человеком сдержанным, но Брин так допекал его своими резкими заявлениями, что вскоре они уже спорили на все темы подряд, от компьютеров до городской планировки. Они нашли друг друга. «Помню, он показался мне несносным типом, — признался Пейдж. — Мне он до сих пор таким кажется. Возможно, я ему тоже»[1042]. Да, это чувство было взаимным. «Мы оба показались друг другу довольно невыносимыми, — рассказывает Брин. — Но мы говорим так в шутку. Мы же в итоге много общались, и это было не просто так. А еще мы постоянно подкалывали друг друга»[1043].

Родители Сергея Брина также были учеными, математиками, но его детство было совсем не похоже на детство Пейджа. Брин родился в Москве, его отец преподавал математику в Московском государственном университете, а мать была научным сотрудником Института нефтехимической и газовой промышленности. Они были евреями, поэтому сделать хорошую карьеру им бы никто не дал. «Мы жили очень бедно, — рассказывал Сергей журналисту Кену Алетте. — Родителям пришлось столкнуться с большими трудностями». Когда отец подал документы на выезд из страны, и его, и жену выгнали с работы. В мае 1979 года им выдали выездные визы, Сергею тогда было пять лет. Общество помощи еврейским иммигрантам помогло им устроиться в США: они поселились в рабочем квартале вблизи Университета Мэриленда, где Брин-старший начал преподавать математику, а мать устроилась в расположенный неподалеку Центр космических полетов Годдарда при НАСА.

Сергея отдали в школу Монтессори, где детей учили мыслить независимо. «Там никто тебе не говорит, что нужно делать, — вспоминает Брин. — Ты сам выбираешь свой путь»[1044]. В этом они с Пейджем и были похожи. Позднее друзей спросили, был ли их успех связан с тем, что их родители — ученые, и они оба ответили, что большую роль в их жизни сыграло обучение по системе Монтессори. «Мне кажется, что дело в воспитании, в том, что нас учили игнорировать правила и приказы, самим проявлять инициативу, критически относиться к происходящему вокруг и поступать нестандартным образом»[1045], — рассказал Пейдж.

Брина и Пейджа объединяло еще одно: они с юного возраста умели работать на компьютерах. Родители подарили Брину Commodore 64 на его девятый день рождения. «В те времена было намного проще запрограммировать компьютер, чем сегодня, — утверждает Брин. — На моей машине был установлен интерператор BASIC[1046], поэтому я мог сразу начать разрабатывать свои программы». В средней школе Брин и его друг писали программы, которые имитировали искусственный интеллект и могли поддержать диалог с человеком, но только на письме. «Не думаю, что сейчас дети, начиная работать на компьютерах, имеют возможность так легко погрузиться в программирование, как это было со мной»[1047].

Когда Брину исполнилось семнадцать лет, отец взял его с собой в Москву. Брин чуть было не угодил в переделку из-за своих бунтарских настроений: он начал бросать камни в милицейскую машину. К нему подошли два сотрудника, чтобы разобраться, но родителям удалось все уладить. «Думаю, во мне живет бунтарский дух, потому что я родился в Москве. И я бы сказал, что во взрослом возрасте он никуда не исчез»[1048].

Мемуары физика Ричарда Фейнмана произвели на Брина сильное впечатление. Вслед за Леонардо да Винчи Фейнман горячо поддерживал союз искусства и науки. «Помню, в книге был отрывок, где он рассказывал, что хотел бы быть одновременно художником и ученым, как Леонардо, — сказал Брин. — Меня это очень воодушевило. Это ведь был рецепт счастливой жизни»[1049].

Он сумел закончить старшую школу за три года, а еще через три получил диплом бакалавра по математике и информатике в Университете Мэриленда. Какое-то время они с приятелями, такими же компьютерными гиками, засиживались на электронных досках объявлений и в интернет-чатах, однако вскоре Брину стало скучно читать, как «десятилетние мальчики пытаются говорить о сексе». Он увлекся текстовыми многопользовательскими компьютерными играми (МУДами[1050]) и даже сам написал одну. В ней был почтальон, доставлявший игрокам взрывающиеся посылки. «Я много времени провел в МУДах и считал их классными»[1051], — вспоминает Брин. Весной 1993 года, когда он учился на последнем курсе университета, Марк Андриссен выпустил свой браузер Mosaic. Брин его скачал и пришел в полный восторг от Интернета.

Брин получил грант от Национального научного фонда США и поступил в аспирантуру Стэнфорда, где решил изучать data mining — сбор и анализ данных. (Массачусетский технологический институт нанес двойной удар, отказав как Брину, так и Пейджу, чем навредил если не им, то себе точно.) Для получения ученой степени Брину нужно было сдать восемь экзаменов, и вскоре после приезда он прошел семь из них на отлично. «Я провалил тот экзамен, в котором был больше всего уверен. Я пошел к преподавателю, чтобы обсудить ответы, и у меня получилось настоять на своем. Так мне зачли все восемь тестов»[1052]. Таким образом, остаток года Брин мог жить в свое удовольствие, ходить на любые лекции и заниматься любимыми видами спорта: акробатикой, воздушной гимнастикой на трапеции, парусным спортом, плаванием и спортивной гимнастикой — довольно необычный набор. Он мог ходить на руках и как-то признался, что подумывал сбежать и присоединиться к цирку. Брин также очень любил кататься на роликах, и нередко можно было видеть, как он молнией проносился по залам и коридорам.

Пейдж только прибыл в Стэнфорд, а через несколько недель весь факультет компьютерных наук переехал в новое здание имени Билла Гейтса[1053]. Брину не понравилось, как архитектор пронумеровал помещения, поэтому он предложил новую систему, которая лучше описывала, где какое помещение находится и какое между ними расстояние: «Моя система была, так сказать, интуитивно понятна»[1054]. Пейдж делил учебную комнату с тремя другими аспирантами, и там же обосновался Брин. Система полива растений в подвесных горшках управлялась компьютером, пианино тоже было подключено к компьютеру, также в комнате были всевозможные электронные гаджеты и туристические пенки для желающих поспать днем или остаться в университете на ночь.

Неразлучным друзьям дали прозвище, которое писалось в «верблюжьем регистре», — ЛарриИСергей. Их споры и колкие подшучивания напоминали дуэли, в которых мечи становились только острее, затачиваясь друг о друга. Тамара Манзнер, единственная девушка в группе, называла их перепалки «так глупо, что умно». Особенно часто она говорила эти слова, когда приятели обсуждали абсурдные идеи, например, можно ли построить из лимских бобов что-то размером с дом. «Было очень весело заниматься в одной комнате с ними, — рассказывает Манзнер. — У нас у всех был сумасшедший график. Помню, как-то раз у нас не было свободных мест в три часа утра в субботу»[1055]. Тандем ЛарриИСергей прославился не только своей гениальностью, но и дерзкими выходками. «Они даже не пытались изобразить уважение к вышестоящим, — вспоминает профессор Раджив Мотвани, один из их кураторов. — Они постоянно со мной спорили и без зазрения совести могли сказать: „Вы несете полную чушь!“»[1056]

Нередко инноваторы объединяются в команды так, что сильные стороны одного компенсируют недостатки другого. Так было и с тандемом ЛарриИСергей. Пейдж был не особо общительным, ему было проще наладить зрительный контакт с монитором, чем с незнакомцем. У него было хроническое заболевание голосовых связок из-за перенесенной вирусной инфекции, поэтому говорил он тихим и хриплым голосом. Порой он предпочитал промолчать (в этом был некоторый шарм), чем мог приводить людей в замешательство. Зато от этого его редкие реплики становились еще более запоминающимися. Иногда Пейдж уходил глубоко в себя, а иногда был очень интересным собеседником. Он умел вдруг искренне улыбнуться и так внимательно слушал людей, что невольно льстил им и немного обескураживал. Пейдж обладал строгим научным умом, умел находить противоречия в самых обыденных высказываниях и мог легко превратить поверхностный разговор в глубокую дискуссию.

Брин же умел быть очаровательным хамом. Он мог войти в комнату без стука, с порога рассказать обо всех своих идеях и влиться в любую беседу. Пейдж был более вдумчивым и скрытным. Брину достаточно было знать, что что-то работает, а Пейдж должен был разобраться, почему оно работает. Энергичный и разговорчивый Брин часто притягивал к себе всеобщее внимание, зато в конце дискуссии Пейдж умел переключить всех на себя, вставив несколько замечаний. «Наверное, я застенчивее Сергея, хотя он иногда тоже бывает нерешительным, — говорит Пейдж. — Мы были отличной командой, потому что, возможно, я мыслил несколько шире, разбирался в разных областях. Я закончил факультет компьютерных технологий и больше него знал про технику и оборудование, а он больше смыслил в математике»[1057].

Пейдж восхищался интеллектом Брина. «Он был невероятно умен, даже по меркам факультета компьютерных технологий».

К тому же общительность Брина помогала ему объединять людей. Когда Пейдж приехал в Стэнфорд, ему выделили стол в общей комнате для магистров и аспирантов, известной как «загон». «Сергей был очень компанейский, — вспоминает Пейдж. — Он знакомился со всеми студентами и приходил потусить с нами в „загоне“». У Брина был особый талант заводить дружбу с преподавателями. «У Сергея как-то получалось попадать к профессорам в кабинеты, общаться с ними. Это было довольно необычно для аспиранта. Думаю, преподаватели это терпели, потому что он обладал незаурядным умом и много знал — ему было что сказать о самых разных вещах» [1058].

Пейдж присоединился к группе студентов, изучавших симбиоз «человек — машина». Первые шаги в данной области сделали еще Ликлайдер и Энгельбарт, а теперь Пейдж с коллегами искали новые способы повысить эффективность взаимодействия людей и компьютеров. Это было темой любимого курса Пейджа в Мичигане. Он был убежден, что ПО должно проектироваться с расчетом на пользователя, то есть все интерфейсы должны быть интуитивно понятными, а пользователь всегда прав. Пейдж поступал в Стэнфорд, заранее зная, что своим научным руководителем хочет видеть Терри Винограда, жизнерадостного ученого с прической Эйнштейна. Виноград занимался искусственным интеллектом, однако затем задумался о сущности человеческого познания и сменил тему исследований, как сделал и Энгельбарт. Виноград начал изучать, как машины могут усилить (а не повторить и заменить) человеческий разум. «Я оставил свои разработки, которые можно было считать попытками создать искусственный интеллект, и сфокусировался на более общем вопросе: „Как вы хотите взаимодействовать с компьютером?“»[1059] — объяснил Виноград.

Хотя Ликлайдер и добился впечатляющих успехов в изучении симбиоза «человек — машина» и разработки интерфейсов, эта область по-прежнему считалась довольно несерьезной дисциплиной. Инженеры-прагматики, занимавшиеся «настоящими» компьютерными науками, смотрели на новое направление несколько свысока и считали, что такое обычно преподают бывшие психологи (Ликлайдер и Джудит Олсон пришли в IT из психологии). «Люди, которые работали с машинами Тьюринга или чем-то подобным, думали, что исследователи человеческих реакции занимаются какими-то нежностями, чем-то почти гуманитарным», — рассказывает Пейдж. Виноград помог повысить престиж этой области. «Терри хорошо разбирался в компьютерных технологиях, поскольку до этого работал над искусственным интеллектом, но ему также были интересны вопросы взаимодействия человека и компьютера. Этой проблеме уделялось мало внимания, и репутация у нее была незаслуженно низкая». В университете одним из любимых предметов Пейджа был курс «Кинематография и проектирование пользовательского интерфейса»: «Нам рассказывали, как можно использовать язык фильмов и киноприемы при создании компьютерных интерфейсов»[1060].

В сфере научных интересов Брина был сбор и анализ данных. Вместе с профессором Мотвани он открыл студенческую группу «Анализ данных в Стэнфорде», сокращенно MIDAS (Mining Data at Stanford). Среди ее участников был аспирант Крейг Сильверстейн, который стал первым сотрудником компании Google. Брин и Сильверстейн опубликовали два анализа потребительской корзины, в которых оценивали, какова вероятность того, что потребитель, покупавший предметы А и В, купил бы предметы С и D[1061]. Так Брин заинтересовался методами, позволяющими анализировать данные из интернет-кладовой.

Виноград помог Пейджу выбрать тему для диссертации. Они перебрали с дюжину идей, включая беспилотные автомобили (позднее такой проект появится у Google). В конечном счете Пейдж решил разработать способ оценки влиятельности интернет-сайтов. Он рос в академической среде, поэтому один из критериев взял из научной практики, где авторитетность исследований зависела в том числе от того, как часто на работу ссылаются в примечаниях и указывают в библиографии другие исследователи. По аналогии Пейдж предложил считать, что популярность веб-сайта связана с тем, сколько других интернет-ресурсов приводит на него ссылки.

Однако существовала одна проблема. Тим Бернерс-Ли спроектировал Всемирную сеть таким образом, что гипертекстовые ссылки мог создать каждый, к ужасу пуристов вроде Теда Нельсона.

Любой пользователь мог сослаться на любой веб-сайт без разрешения и без регистрации ссылки в базе данных, к тому же ссылки не обязаны были работать в обе стороны. Вследствие этого Сеть развивалась довольно бессистемно. В таких условиях было трудно посчитать, сколько ссылок ведет на определенную страницу и откуда. Можно было открыть веб-ресурс и посмотреть, на какие сайты он ссылается, однако было невозможно проверить, сколько ссылок ведет на этот сайт и каков их характер. «В этом смысле Всемирная паутина проигрывала другим инструментам для сотрудничества, потому что у гипертекста имелся один серьезный недостаток: он не позволял делать ссылки двунаправленными»[1062], — рассказывает Пейдж.

Тогда Пейдж начал придумывать, как собрать все ссылки в огромную базу данных, чтобы можно было отследить их источники и выяснить, какие сайты на какие страницы ссылались. Таким образом он надеялся простимулировать сотрудничество между людьми. Его метод позволил бы людям комментировать другие странички на своих сайтах. Если Гарри написал комментарий и дал ссылку на сайт Салли, то посетители сайта Салли смогли бы пройти по ссылке обратно и прочесть его отзыв. «Если мы закольцуем ссылки и сможем ходить по ним в обе стороны, люди смогут комментировать другие сайты и просто ссылаться на них на своей странице»[1063], — объяснял Пейдж.

Пейдж придумал, как проследить все ссылки в обратном направлении. Он проснулся посреди ночи, и в голову ему пришла довольно дерзкая идея: «Я подумал: а что, если загрузить все до единого интернет-сайты и просто зафиксировать, откуда мы на них пришли. Я схватил ручку и начал писать. Я полночи лихорадочно записывал детали своего плана, убеждая себя, что это сработает»[1064]. Пейдж вынес урок из своего ночного прозрения: «Не нужно очень серьезно относиться к целям, которые вы собираетесь себе поставить, — скажет он позднее израильским студентам. — В университете нам как-то сказали: „Нужно покушаться на невозможное, в разумных пределах“. Это очень хороший совет. Вы должны пытаться делать вещи, которые мало кто стал бы пробовать»[1065].

Составить карту Всемирной паутины было непросто. Даже тогда, в январе 1996 года, она состояла из 100 тысяч веб-сайтов, которые были соединены миллиардом ссылок и на которых хранилось 10 миллионов документов. И каждый год эти цифры росли в геометрической прогрессии. В начале лета 1996 года Пейдж создал поискового робота для сбора данных, который должен был начать с личной страницы Пейджа, а затем переходить по всем ссылкам, которые ему встречались. Он перемещался по сети как настоящий паук и сохранял текст всех гиперссылок, названия страниц и информацию о том, откуда шла ссылка, по которой он попал на конкретный сайт.

Пейдж сказал Винограду, что по примерным расчетам робот-сборщик выполнит свое задание за несколько недель. «Терри кивнул, хотя отлично понимал, что времени понадобится намного больше. Но он мне этого не сказал, Терри был мудр, — вспоминает Пейдж. — Юношеский оптимизм часто недооценивают!»[1066] Вскоре проект Пейджа составлял практически половину интернет-трафика Стэнфорда, а как минимум один раз привел к отключению Интернета по всему кампусу. Однако администрация университета была на стороне Пейджа. «У меня почти не осталось свободного места на диске», — писал Пейдж Винограду в электронном письме от 15 июля 1996 года. На тот момент он собрал 24 миллиона URL-адресов и более 100 миллионов ссылок. «Мы проверили только около 15 % сайтов, но пока все выглядит очень многообещающе»[1067].

Сложный проект Пейджа был как будто создан для Сергея Брина и его математического ума. Брин как раз искал тему для диссертации и был в восторге от идеи поработать с другом: «Проект был потрясающий. Он касался Всемирной сети, которая представляла собой совокупность человеческих знаний. И потом, мне нравился Ларри»[1068].

Тогда Пейдж и Брин все еще считали, что цель их проекта BackRub — составление каталога веб-ссылок, на основе которого можно было бы запустить систему для комментирования сайтов и анализа их цитируемости. «Что удивительно, я тогда и не задумывался о создании поисковой системы, — признавался Пейдж. — Даже близко таких мыслей не было». Проект развивался, и друзья изобретали все более сложные способы оценки каждого сайта, основанные на количестве и качестве входящих ссылок. Тогда их озарило: индекс веб-страниц, рассортированных по рейтингу, мог стать фундаментом для первоклассной поисковой системы. Так родилась система Google. Пейдж позднее скажет: «Когда у вас появляется великая мечта, хватайте ее!»[1069]

Пейдж и Брин скорректировали цели проекта и изменили его название. Новое название PageRank отражало суть их работы — все веб-страницы в индексе BackRub получали свой рейтинг (он и назывался PageRank). Фамилия Пейджа использовалась не совсем случайно, это, скорее, служило примером его специфического юмора и льстило его самолюбию. «Да, к сожалению, я тогда имел в виду себя, — позже застенчиво признавался Пейдж. — Мне до сих пор немного неудобно»[1070].

Попытка составить рейтинг сайтов усложнила их задачу. Вместо того чтобы просто посчитать количество ссылок, ведущих на страницу, Пейдж и Брин решили, что было бы еще лучше, если бы они оценили ценность каждой входящей ссылки. Например, ссылка New York Timss должна была иметь больший вес, чем ссылка с сайта Джастина Холла, который он вел из общежития колледжа Суортмор. Получался рекурсивный процесс с несколькими петлями: каждый веб-сайт получал место в рейтинге согласно количеству и авторитетности входящих ссылок, а ценность этих ссылок зависела от рейтинга их родного сайта. Влиятельность же этого сайта также определялась по количеству и авторитетности ссылок, которые вели на него. «Это все рекурсия, — пояснял Пейдж. — Один большой круг. Но математика восхитительна, она позволяет решать такие задачи»[1071].

Математические задачи именно такого уровня интересовали Брина. «Чтобы достичь нашей цели, мы решили немало математических проблем, — вспоминает он. — Мы как будто превратили Всемирную паутину в огромное уравнение, в котором были сотни миллионов переменных — рейтинги всех сайтов Интернета»[1072]. Они опубликовали статью в соавторстве со своими научными руководителями, где разъяснили сложные математические формулы, основанные на количестве входящих ссылок и относительном рейтинге каждой из этих ссылок. Затем они объяснили все то же самое простыми словами, чтобы было понятно и непрофессионалам: «„У веб-сайта будет высокий рейтинг, если будет высока сумма рейтингов его входящих ссылок“. Сюда относились случаи, когда у страницы имелось много входящих ссылок и когда на страницу ссылалось не так много, но авторитетных сайтов»[1073].

Мог ли рейтинг PageRank улучшить результаты поиска — это был вопрос на миллион. Пейдж и Брин провели один сравнительный тест: попробовали набрать слово «университет» в разных поисковых системах. AltaVista и другие сайты выдавали список случайных страниц, в названии которых встречалось это слово. «Помню, я как-то спросил авторов тех систем: „Зачем вы кормите людей бессмыслицей?“» — вспоминает Пейдж. Ему ответили, что такие результаты поиска — его вина и что ему нужно уточнять свои поисковые запросы. «Благодаря лекциям по взаимодействию человека и машины я знал, что обвинять пользователей — не лучшая идея. То есть владельцы тех поисковиков в корне ошибались. Мы были уверены, что пользователь всегда прав, поэтому нам удалось создать поисковую систему, которая была лучше остальных»[1074]. Когда они ввели слово «университет» в свою систему, учитывающую рейтинг PageRank, то получили следующие результаты: Стэнфорд, Гарвард, Массачусетский технологический институт и Университет Мичигана. Такой список невероятно их порадовал. «Вот это да, — сказал себе Пейдж. — Мне и всей нашей команде стало очевидно, что можно искать информацию намного эффективнее, если уметь определять авторитетность веб-сайтов, основываясь на мнении общественности, а не на данных самих страниц»[1075].

Пейдж и Брин продолжили совершенствовать свою поисковую систему. Алгоритм PageRank «научился» учитывать такие факторы, как частота употребления, размер шрифта и расположение ключевых слов на веб-странице. Сайт получал больше баллов, если ключевое слово было расположено в его URL-адресе или названии, а также если оно было набрано заглавными буквами. Пейдж и Брин анализировали каждый блок результатов и слегка поправляли формулу. Они вычислили, что важную роль необходимо отводить якорному тексту ссылок, то есть «кликабельным» подчеркнутым словам, которые представляли собой гиперссылку. Например, слова «Билл Клинтон» являлись якорным текстом для многих ссылок, ведущих на портал whitehouse.gov, чтобы этот сайт появлялся среди верхних результатов, когда пользователь искал слова «Билл Клинтон». При этом на стартовой странице сайта whitehouse.gov имя Билла Клинтона не было по-особенному расположено или выделено. Тем временем конкурирующая поисковая система на запрос «Билл Клинтон» в качестве первого результата поиска выдавала сайт «Анекдот дня от Билла Клинтона»[1076].

Поисковой системе Пейджа и Брина приходилось иметь дело с огромным количеством страниц и ссылок, в частности, поэтому они назвали ее Google. Гугол (googol) — это число, состоящее из единицы и сотни нулей. Название предложил Шон Андерсон, аспирант из Стэнфорда, с которым Пейдж и Брин делили учебную комнату. Оказалось, что домен Google свободен, и Пейдж моментально его купил. «Мне кажется, мы не поняли, что сделали орфографическую ошибку, — позднее признается Брин. — Но googol все равно был занят. Какой-то парень уже купил домен Googol.com и не хотел с ним расставаться, сколько я его ни уговаривал. Поэтому мы оставили себе Google»[1077]. Это было забавное слово. Оно хорошо запоминалось и легко превращалось в глагол[1078].

Пейдж и Брин развивали Google в двух направлениях. Во-первых, они улучшали техническое оснащение своего проекта: были значительно увеличены пропускная способность интернет-канала, вычислительная мощность серверов и объем их памяти. Здесь они обошли всех конкурентов. Имея такие ресурсы, их поисковые роботы могли индексировать сотни страниц в секунду. Во-вторых, Пейдж и Брин фанатично изучали поведение пользователей, чтобы постоянно корректировать свои алгоритмы. Если пользователь кликал по верхним результатам и больше не возвращался в Google, это означало, что он нашел то, что искал. Однако если человек проходил по предложенным ссылкам, но тут же возвращался на страницу поиска и изменял свой запрос, значит, он был недоволен результатами. В таком случае инженерам следовало рассмотреть отредактированный запрос и понять, что же пользователь изначально пытался найти. Если же пользователи проматывали две или три страницы с результатами, то, значит, их не устраивал порядок выведения ссылок. Как заметил журналист Стивен Леви, благодаря постоянному потоку обратной связи разработчики Google узнали, что пользователи могут набирать «собаки», но искать при этом щенков или что слово «кипячение» может означать горячую воду. В конечном итоге Google научится «понимать», что запрос «хот-дог» («горячая собака») не имеет отношения к кипячению щенков[1079].

Один человек придумал похожую на PageRank систему оценки ссылок. Это был китайский инженер Янхон (Робин) Ли, который закончил Университет штата Нью-Йорк в Буффало и устроился в отделение агентства Dow Jones в Нью-Джерси. Весной 1996 года Пейдж и Брин работали над PageRank, а Ли написал алгоритм RankDex, позволявший сортировать результаты поиска по тому, сколько входящих ссылок вело на предлагаемые страницы и какие слова являлись якорным текстом этих ссылок. Ли купил самоучитель по патентованию и при помощи Dow Jones запатентовал свой алгоритм. Однако компания несильно интересовалась разработками Ли, поэтому он переехал на запад и обосновался в компании Infoseek, а затем вернулся в Китай. Там он выступил сооснователем поисковой системы Baidu, которая стала лидером китайского рынка и одним из основных конкурентов Google на мировом рынке.

К началу 1998 года в базе данных Пейджа и Брина имелись карты, содержащие приблизительно 518 миллионов гиперссылок из существующих 3 миллиардов. Пейдж не хотел, чтобы система Google осталась научным проектом, и мечтал видеть ее популярным коммерческим продуктом. «У Николы Теслы была похожая проблема, — говорит Пейдж. — Изобретаешь прекрасную (по твоему мнению) вещь и хочешь, чтобы люди ею пользовались как можно скорее»[1080].

Поскольку Пейдж и Брин собирались превратить свою диссертацию в бизнес-проект, они не жаждали публиковать материалы своих исследований или проводить презентации. Однако их научные руководители настаивали на публикации, и весной 1998 года Пейдж и Брин написали статью длиной двадцать страниц. В ней они описали теоретическую базу, лежащую в основе PageRank и Google, но так, чтобы не раскрыть конкурентам все свои карты. Статья называлась «Анатомия системы крупномасштабного гипертекстового веб-поиска», а доклад по ней был сделан на конференции в Австралии в апреле 1998 года.

«В данной работе мы представляем Google, прототип крупномасштабной поисковой системы, которая активно использует структуру гипертекста»[1081], — так начиналась статья. Приятели создали карты, содержащие более полумиллиарда из 3 миллиардов ссылок интернета, что позволило вычислить рейтинг PageRank для минимум 25 миллионов веб-сайтов. А по заверениям Пейджа и Брина, люди в целом связывают этот рейтинг «с субъективным понятием авторитетности». Далее они в деталях описывали «простой итеративный алгоритм», который рассчитывал PageRank для каждой страницы. «Мы изучили научные источники о цитировании и применили полученные знания к интернет-ресурсам, что по большей части означало, что мы подсчитали частоту цитирования каждой страницы или количество входящих ссылок. Так мы получили приближенные значения „влиятельности“ или надежности страницы. PageRank позволял смотреть глубже, поскольку при расчете рейтинга ссылкам с разных страниц назначалась разная ценность».

В статье приводилось много технических деталей о рейтинге, поисковых роботах, индексации данных и итеративном алгоритме. Несколько абзацев было посвящено перспективным направлениям исследований. Однако к концу статьи становилось ясно, что целью Пейджа и Брина было не решить математическую задачку или приумножить научное знание. Они явно закладывали основы для запуска коммерческого продукта. «Система Google разработана как масштабируемая поисковая система, — писали они в заключении. — Наша основная задача — обеспечить высокое качество поиска».

Возможно, Пейджу и Брину пришлось бы нелегко в других университетах, где исследования считались способом реализации научных интересов, а не коммерческих. Однако в Стэнфорде студентам не просто разрешалось вести бизнес-проекты, такие инициативы поощряли и поддерживали. В университете даже существовала служба, которая помогала студентам патентовать и лицензировать свои разработки. «В Стэнфорде имеются все условия для развития предпринимательства и проведения исследовании, связанных с риском, — утверждает президент университета Джон Хеннесси. — Люди здесь действительно понимают, что иногда лучший способ повлиять на мир — это не написать научную работу, а взять перспективную, на ваш взгляд, технологию и сделать из нее что-то стоящее»[1082].

Пейдж и Брин пытались продать права на свое программное обеспечение другим компаниям. В частности, они встречались с руководителями Yahoo! Excite и AltaVista и просили за свой сервис один миллион долларов. Сумма не была заоблачной, поскольку покупатель получил бы все патенты и двух сотрудников в лице Пейджа и Брина. «Тогда те компании стоили сотни миллионов или даже больше, — вспоминает Пейдж. — Для них это была бы не такая большая трата. Но руководители этих корпораций не видели дальше собственного носа. Многие из них сказали нам, что „поиск не столь важен“»[1083].

В результате Пейдж и Брин основали собственную компанию. Им повезло: в нескольких километрах от кампуса располагались преуспевающие компании, владельцы которых были готовы вложиться в молодой бизнес, а чуть дальше по Сэнд-Хилл-роуд обитали венчурные фонды. Пейджу и Брину нужен был оборотный капитал. Преподаватель Стэнфорда Дэвид Черитон и инвестор Энди Бехтольшайм основали компанию по продаже оборудования для сети Ethernet, которую затем приобрела Cisco Systems. В августе 1998 года Черитон предложил Пейджу и Брину встретиться с Бехтольшаймом, который также был сооснователем Sun Microsystems. Брин написал ему электронное письмо и мгновенно получил ответ. Рано утром следующего дня они все встретились в доме Черитона в Пало-Альто.

В столь ранний час, когда большинство студентов неспособно собраться с мыслями, Пейдж и Брин смогли убедительно представить свою поисковую систему. Они продемонстрировали, что могут загрузить, индексировать и рассортировать по рейтингу большую часть интернет-сайтов, используя мини-компьютеры, размещенные в телекоммуникационных стойках. Эта встреча проходила в разгар бума доткомов, и Бехтольшайм задавал вопросы, которые обнадеживали приятелей. К нему каждую неделю приходило немало разработчиков, которые показывали презентации PowerPoint о каком-то фантомном, еще не существующем программном обеспечении. А в случае с Google он мог ввести любой поисковый запрос и мгновенно получить ответы, при этом более соответствующие запросу, чем на AltaVista. К тому же разработчики системы были очень умными и энергичными, а Бехтольшайм предпочитал делать ставку именно на таких предпринимателей. Ему также нравилось, что они не тратят баснословные суммы на рекламу, точнее сказать, совсем на нее не тратятся. Они знали, что система Google отлично работает и сама может завоевать себе популярность, поэтому каждая копейка их бюджета шла на компоненты для компьютеров, которые они собирали сами. «Другие веб-сайты получали от инвесторов большие суммы и вкладывали их в рекламу, — рассказывает Бехтольшайм. — Здесь же мы видим противоположный подход. Можно создать качественный продукт, умело его представить, и люди сами начнут им пользоваться»[1084].

Брин и Пейдж были против рекламы на сайте, однако Бехтольшайм знал, что не так сложно — и не так уж зазорно — разместить на страницах с результатами поиска хорошо маркированные рекламные объявления. Иными словами, у Google существовал простой и еще не освоенный источник доходов. «Ваша идея — лучшее, что мне предложили за последние годы», — сказал он. Затем они коротко обсудили стоимость компании Google, и Бехтольшайм сказал, что они сильно занижают свою цену. «Что ж, мне некогда дальше общаться, — он предложил заканчивать, так как должен был ехать на работу. — Думаю, вас устроит, если я просто выпишу вам чек». Он пошел к своей машине, взял чековую книжку и выдал им чек на имя компании Google Inc. на 100 тысяч долларов. «Но у нас нет банковского счета», — сказал Брин. «Сможете вложить чек, когда откроете счет», — ответил Бехтольшайм. Затем он сел в свой «порше» и уехал.

Отпраздновать успех Брин и Пейдж решили в «Бургер-Кинге». «Нам хотелось чего-то вкусного, хотя это и было очень вредно, — вспоминает Пейдж. — Зато дешево. Нам показалось, что это самый подходящий способ отметить наш первый заработок»[1085].

Чек Бехтольшайма был выписан на имя компании Google Incorporated, что подстегнуло друзей создать такую корпорацию.

«Нам срочно нужен был адвокат»[1086], — говорит Брин. «И надо же, мы всерьез подумали, не открыть ли нам компанию»[1087], — вспоминает Пейдж. Друзья предлагали по-настоящему качественный продукт, а репутация Бехтольшайма завершила дело: у Google появились новые инвесторы, включая Джеффа Безоса из компании Amazon. «Мне очень понравились Ларри и Сергей, — признается Безос. — У них была своя концепция развития: во главу всего они ставили пользователей»[1088]. Хорошие отзывы о Google быстро разнеслись по округе, и через несколько месяцев им удалось совершить настоящее чудо — получить финансирование обоих главных конкурирующих инвесторов долины, Sequoia Capital и Kleiner Perkins.

Силиконовая долина отлично подходила молодым предпринимателям не только потому, что там находился университет, приветствующий бизнес-инициативы, энергичные наставники и венчурные инвесторы. В регионе было много гаражей наподобие тех, где ребята из Hewlett-Packard работали над своим первыми изобретениями, а Джобс и Возняк собирали первые платы для Apple I. Когда Пейдж и Брин поняли, что пора бросать аспирантуру и Стэнфорд, они арендовали просторный гараж с джакузи и две свободные комнаты в том же доме за 1700 долларов в месяц. Гараж и комнаты располагались в Менло-Парке, в доме их подруги Сьюзан Уоджитски, которая вскоре стала сотрудником Google. В сентябре 1998 года, через месяц после встречи с Бехтольшаймом, они зарегистрировали свою компанию, открыли счет в банке и обналичили чек. На стене гаража появилась белая маркерная доска с надписью «Всемирная штаб-квартира Google».

Система Google не только упростила доступ к информации в Интернете. Она стала вершиной развития технологий в области взаимодействия людей и компьютеров — симбиоза «человек — машина», о котором Ликлайдер писал еще 40 лет назад. Команда Yahoo! разработала более простой вид такого симбиоза, используя как автоматизированный поиск, так и собранные вручную каталоги. Может показаться, что в подходе Пейджа и Брина не было места человеку и поиск выполняли только роботы-сборщики и алгоритмы. Однако более глубокий анализ позволял увидеть, что они объединили человеческий и компьютерный интеллекты. Их алгоритм учитывал мнение миллиардов людей, которые ссылались на определенные веб-страницы на собственных сайтах. Это был способ воспользоваться человеческой мудростью при помощи компьютеров, а иными словами, более совершенная форма взаимодействия человека и машины. «Процесс может показаться полностью автоматизированным, — объяснял Брин, — однако если задуматься о вкладе людей в наш конечный продукт, то мы увидим, что миллионы людей тратят время на разработку своих веб-сайтов и решают, на какие ресурсы и как им ссылаться, это и есть человеческая сторона нашей системы»[1089].

В своем знаменательном эссе 1945 года «Как мы можем мыслить» Вэнивар Буш обозначил следующую проблему: «Сумма человеческого опыта увеличивается с колоссальной скоростью, и чтобы найти что-то важное, мы должны пробираться сквозь запутанную сеть знаний теми же способами, какими пользовались во времена парусных кораблей». Незадолго до того, как покинуть Стэнфорд и открыть собственную компанию, Пейдж и Брин опубликовали статью, в которой писали о том же: «Количество документов в индексах увеличилось на много порядков, но пользователи не получили новые инструменты для работы с данными». Они не так образно изложили суть вопроса, как Буш, однако им удалось реализовать его мечту и объединить возможности людей и компьютеров, чтобы справиться с мощным потоком информации. Шестьдесят лет длился процесс создания мира, где люди, сети и компьютеры были бы тесно связаны между собой, и поисковая система Google стала кульминацией этого развития. Любой человек мог поделиться чем угодно с кем угодно и, как и обещал викторианский альманах, прочесть обо всем на свете.

Глава 12

Бессмертная Ада

Ада Лавлейс могла бы собой гордиться. Невозможно угадать, что думал человек, умерший более 150 лет назад, но несложно себе представить, как Ада хвастает своей интуицией в письме другу. И хвастает справедливо, ведь она верно предположила, что калькуляторы станут мастерами на все руки — компьютерами, которые одинаково хорошо управляются с числами, музыкой и текстами, а также могут «составлять любого рода последовательности из символов общего характера».

Подобные машины появились в 1950-х годах, а в последующие 30 лет были разработаны две революционные технологии, которые изменили нашу жизнь: микросхемы позволили уменьшить компьютеры до размеров персональных, а сети с коммутацией пакетов объединили их в единую среду. Благодаря союзу интернета и компьютеров буйным цветом зацвели социальные сети и цифровое искусство, сформировались разнообразные сообщества, стало проще делиться контентом. Реализовалась идея Ады создать «научное искусство», которое опиралось бы на творчество и технологии подобно тому, как ткацкий станок Жаккарда использует нити для изготовления ткани.

У Ады был бы еще один повод заслуженно гордиться собой. Она была права (по крайней мере, до настоящего момента) насчет такого спорного вопроса, как искусственный интеллект. Она утверждала, что ни один даже самый мощный компьютер не сможет по-настоящему думать. Через сто лет после ее смерти Алан Тьюринг назвал это «возражениями Ады Лавлейс» и постарался их опровергнуть. Согласно его определению разумной машины, она должна уметь ответить на ряд вопросов так, чтобы человек не заподозрил, что его собеседник — компьютер. Тьюринг верил, что через несколько десятилетий машины научатся нас обманывать, однако с тех пор прошло более 60 лет, и пока ни одна система так и не прошла довольно простой и в чем-то даже глупый тест Тьюринга. И уж тем более ни один компьютер не смог покорить планку, заданную Адой, и сгенерировать собственную мысль.

Идея написать роман о докторе Франкенштейне пришла Мэри Шелли, когда она отдыхала вместе с отцом Ады, лордом Байроном. С момента публикации этой книги человечеству не давала покоя идея о по-настоящему мыслящем искусственном разуме. Сюжет романа был многократно использован в научной фантастике. Например, Стэнли Кубрик снял фильм «2001 год: Космическая одиссея», где одним из персонажей был чрезмерно умный зловещий компьютер HAL с вкрадчивым голосом. Он мастерски имитировал человеческое поведение: общался, логически рассуждал, распознавал лица, ценил красоту, выражал эмоции и, конечно же, играл в шахматы. Однако астронавты обнаружили ошибку в работе HAL и решили его отключить. Прознавший об их планах HAL убивает всех людей, кроме одного, но оставшийся в живых герой все-таки добирается до когнитивных систем компьютера и отключает их одну за одной. Постепенно уходя в небытие, HAL напевает песню Daisy Bell — так Кубрик отдал дань уважения первой мелодии, исполненной машиной (в 1961 году ее «спел» компьютер IBM 704 в лаборатории Bell Labs).

Поклонники идеи искусственного разума нередко обещали и даже пугали, что со дня на день появятся компьютеры вроде HAL и пророчества Ады не сбудутся. С такими настроениями прошла Дартмутская конференция по вопросам искусственного интеллекта, где этот термин и был придуман. Участники съезда, проведенного в 1956 году Джоном Маккарти и Марвином Мински, предрекали, что лет через двадцать эта область шагнет вперед. Этого не случилось. Каждое десятилетие новая волна специалистов прогнозировала, что искусственный разум появится в следующие 20 лет. Однако мираж оставался миражом — заветная цель продолжала маячить на горизонте «на расстоянии» 20 лет.

Незадолго до своей смерти (а умер он в 1957 году) Джон фон Нейман также пытался разгадать тайну искусственного интеллекта. Он участвовал в разработке архитектуры цифрового компьютера и благодаря этому осознал, что человеческое мышление устроено принципиально иначе. Цифровые компьютеры оперируют конкретными объектами, тогда как наш мозг, насколько нам известно, обрабатывает непрерывную череду возможностей, то есть частично является аналоговой системой. Иными словами, наш мыслительный процесс включает в себя обильный поток импульсов и аналоговых волн, посылаемых нервной системой, благодаря чему наше сознание не бинарно: помимо ответов «да» и «нет», в нашем арсенале имеются «может быть», «вероятно» и прочие расплывчатые варианты, а иногда мы можем замяться и попросту смолчать. Фон Нейман предположил, что для создания искусственного разума нам придется уйти от чисто цифрового подхода к комбинированному: объединить цифровой и аналоговый методы. Он писал, что «логика должна будет мутировать и заключить союз с неврологией», то есть, грубо говоря, компьютерам предстояло имитировать работу человеческого мозга[1090].

Одна из первых попыток это реализовать была предпринята в 1958 году, когда преподаватель Корнелльского университета Фрэнк Розенблатт при помощи математики создал искусственную нейросеть «Перцептрон», приближенную к человеческой. В теории она могла распознавать образы, используя статистический метод. Пресса встала на уши, когда министерство ВМС, финансировавшее «Перцептрон», устроило презентацию. Впоследствии похожую шумиху будут разводить вокруг многих заявлений о создании искусственного интеллекта. Газета The New York Timss восхищенно сообщала, что «в ВМС запустили прототип компьютера, который в будущем сможет ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осознавать свое существование». The New Yorker восторгался в унисон: «„Перцептрон“… как ясно из названия, способен рождать новые мысли. Нас вызывает на дуэль первый серьезный конкурент человеческому интеллекту»[1091].

Прошло без малого 60 лет, а «Перцептрон» до сих пор не создан[1092]. На протяжении этого времени практически каждый год появлялись полные энтузиазма статьи о пришествии очередного чуда из чудес, которое может копировать и даже превзойти человеческий разум. И каждый второй автор воспевал новую технологию почти теми же фразами, какими пресса прославляла «Перцептрон» в 1958 году.

Споры об искусственном интеллекте немного оживлялись дважды, по крайней мере в массовой прессе: в 1997 году, когда чемпион мира Гарри Каспаров проиграл шахматный матч компьютеру Deep Blue компании IBM, и в 2011 году, когда компьютер Watson, оснащенный вопросно-ответной системой искусственного разума, выиграл в телеигре Jeopardy![1093] у чемпионов Брэда Раттера и Кена Дженнингса. По мнению гендиректора IBM Джинни Рометти, эти события затронули все сообщество[1094], однако она первой признала, что настоящим прорывом в области они не стали. Deep Blue выиграл шахматный матч, что называется, «грубой силой», методом полного перебора, потому что он за секунду мог просчитать 200 миллионов позиций и сравнить их с 700 тысячами предыдущих игр гроссмейстеров. Многие из нас согласятся, что вычислительные подвиги Deep Blue сильно отличаются от того, что принято называть мышлением. «Deep Blue „умен“ так же, как любой заводной будильник, — комментировал игру Каспаров. — Но не то чтобы мне было легче от мысли, что я проиграл будильнику стоимостью 10 миллионов долларов»[1095].

Компьютер Watson выиграл в Jeopardy! точно так же, за счет своей вычислительной мощи. В его память размером четыре терабайта загрузили 200 миллионов страниц информации — вся «Википедия» занимает 0,2 % этого объема. За одну секунду Watson мог просмотреть миллион книг, а также неплохо распознавал разговорный английский. Однако вряд ли зрители той игры стали бы утверждать, что Watson способен пройти тест Тьюринга. В IBM действительно опасались, что редакторы передачи постараются сбить компьютер с толку, превратят игру в эмпирический тест, поэтому было оговорено, что будут задаваться только вопросы из невышедших выпусков телевикторины. При этом компьютер все равно ошибался там, где человек не запутался бы. Например, один вопрос касался «анатомической особенности» гимнаста-олимпийца Джорджа Эйсера. Watson ответил вопросом «Что такое нога?», а соль была в том, что у атлета не было одной ноги. Дэвид Феруччи, руководитель проекта Watson в IBM, так это объяснил: «Наш компьютер не распознал нужное значение слова „особенность“. Человек без ноги для него так же обычен, как любой другой человек»[1096].

Джон Серль, преподаватель философии в Беркли и автор эксперимента «Китайская комната», опровергающего эффективность теста Тьюринга, ерничал, что Watson — лишь тень искусственного интеллекта. «Watson не понимал ни вопросов, ни ответов, не знал, где он был прав и где ошибался, да и вообще не осознавал, что играл и выиграл. IBM не смогли научить свой компьютер понимать, да и не смогли бы. Вместо этого их компьютер мог только симулировать понимание»[1097], — глумился Серль.

Даже в IBM были с этим согласны. Правда, они и не планировали наделять Watson интеллектом. Глава IBM Research Джон И. Келли III так прокомментировал победы Deep Blue и Watson: «Современные компьютеры — гениальные идиоты. Они могут хранить огромные объемы данных и выполнять невероятное количество операций в секунду — ни один человек с ними не сравнится. Но как только речь заходит об умениях другого рода, например о понимании, обучаемости, адаптации и взаимодействии, тут компьютерам до людей очень далеко»[1098].

Истории с Deep Blue и Watson ясно дали понять, что человечество не приближается к созданию искусственного интеллекта, а скорее наоборот. «Парадокс, но последние „достижения“ компьютеров указали на слабые места в информатике и концепции искусственного разума, — отмечает профессор Томазо Поджио, руководитель Центра изучения человеческого мозга, интеллекта и техники при МТИ. — Мы до сих пор не знаем, как взаимосвязаны мозг и интеллект, а также как создать машины, которые могли бы сравниться с человеком по уровню интеллекта»[1099].

Дуглас Хофштадтер, преподаватель Университета Индианы, описал симбиоз искусства и науки в книге «Гедель, Эшер, Бах», которая неожиданно стала бестселлером 1979 года. Он утверждал, что для создания искусственного разума необходимо понять, как работает человеческое воображение. Однако в 1990-е его идеи были практически забыты: в то время для обработки огромных массивов данных было экономически выгоднее использовать вычислительную мощность компьютеров — так решались сложные задачи, так Deep Blue играл в шахматы[1100].

Такой подход имел своеобразные последствия: компьютеры могли решать сложнейшие задачи (просчитывать миллиарды шахматных позиций или находить данные в сотнях источников размером с «Википедию»), при этом проваливались на элементарных для человека вопросах. Спросите у Google: «Какова глубина Красного моря?» — и моментально получите точное число: 2211 метров. Даже ваш друг-всезнайка правильно не ответил бы. А простейшее «Может ли крокодил играть в баскетбол?» поставит Google в тупик, тогда как любой ребенок над таким вопросом только посмеется[1101].

В лаборатории компании Applied Minds неподалеку от Лос-Анджелеса можно понаблюдать, как робота программируют перемещаться в пространстве, но быстро становится понятно, что ему трудно сориентироваться в незнакомом помещении, взять мелок и написать свое имя. В Nuance Communications рядом с Бостоном разрабатываются передовые способы распознавания речи, на которых основана работа Siri[1102] и других подобных систем. Однако каждый «общавшийся» с Siri приходит к выводу, что полноценный разговор с компьютером пока что возможен только в фантастическом фильме, а не в реальности. Лаборатория информатики и искусственного интеллекта при МТИ преуспела в области распознавания образов: их компьютеры «понимают», что на картинках изображены девочка с кружкой, мальчик у фонтана или кот, лакающий сливки, но машинам не по силу сделать элементарное обобщение и установить, что все три объекта производят одно и то же действие — пьют. На Манхэттене, в одном из управлений полиции Нью-Йорка, компьютеры анализируют тысячи записей с камер наблюдения — это часть уникальной системы комплексного слежения — Domain Awareness System. При этом система вряд ли сможет точно распознать в толпе лицо вашей матери.

Все перечисленные задачи объединяет одно: их решил бы и четырехлетний ребенок. Стивен Пинкер, ученый-когнитивист из Гарварда, подвел итог тридцати пяти годам исследований в области искусственного разума: «Сложные задачи решить просто, а простые — тяжело»[1103]. Футуролог Ханс Моравек и другие исследователи отмечают, что причина данного парадокса в том, что для распознавания речи и образов требуются невероятные вычислительные ресурсы.

За полвека до Моравека фон Нейман высказывал похожие идеи о том, что химическая активность мозга, основанная на углероде, принципиально отличается от работы кремниевых микросхем и бинарной логики компьютеров. Биологические процессы — не компьютерные вычисления. Человеческий мозг не просто сочетает аналоговые и цифровые методы, его строение скорее напоминает распределенную вычислительную сеть вроде интернета, чем централизованную систему ЭВМ. Центральный процессор компьютера выполняет команды значительно быстрее, чем возбуждаются нейроны человека. «Однако наш мозг с лихвой это компенсирует, поскольку все его нейроны и синапсы активны одновременно, а у компьютера обычно только один или несколько процессоров», — отмечают Стюарт Расселл и Питер Норвиг, авторы самого современного издания об искусственном интеллекте[1104].

Так почему же мы не можем создать компьютер, который повторит работу человеческого мозга? По мнению Билла Гейтса, в конечном счете геном человека будет расшифрован и мы поймем, как природа создает интеллект в углеродной среде. «Это как обратное проектирование: мы изучаем чей-то готовый продукт, чтобы решить задачу»[1105]. Это будет нелегко. Ученые 40 лет составляли схему нейросети круглого червя длиной один миллиметр, у которого 302 нейрона и 8 тысяч синапсов[1106]. В человеческом мозге около 86 миллиардов нейронов и около 150 триллионов синапсов[1107].

В конце 2013 года газета The New York Timss опубликовала статью об инновационной технологии, которая «перевернет цифровой мир с ног на голову» и «позволит создать следующее поколение систем искусственного интеллекта, которые смогут выполнять обычные для человека действия: видеть, говорить, слушать, ориентироваться в пространстве, использовать и контролировать различные системы и предметы». Это описание перекликается с тем, что пресса писала о «Перцептроне» в 1958 году: «сможет ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осознавать свое существование». Стратегия ученых осталась прежней: попробовать воссоздать нейросеть человеческого мозга. Как разъясняли в The Timss, «новый подход учитывает строение нервной системы живого существа, а также как нейроны реагируют на раздражители и контактируют друг с другом для анализа информации»[1108]. Компании IBM и Qualcomm заявили о своих планах по созданию нейроморфного микропроцессора, который бы имитировал деятельность настоящего мозга. В это же время европейские исследователи из проекта «Человеческий мозг» обнародовали свою разработку — нейроморфный микрочип, то есть «кремниевую пластину длиной двадцать сантиметров, на которой было размещено 50 миллионов искусственных синапсов и 200 тысяч моделей нейронов»[1109].

Последние достижения в сфере искусственного разума, возможно, действительно означают, что через несколько десятилетий компьютеры научатся думать по-настоящему. Как пишет Тим Бернерс-Ли, «мы часто заглядываем в список вещей, которые машины не умеют делать: играть в шахматы, водить автомобиль, переводить с одного языка на другой, а затем приходится вычеркивать пункт за пунктом из этого списка, потому что мы научили машины этим вещам. Когда-нибудь этот список закончится»[1110].

Фон Нейман предполагал, что в результате такого развития технологий может наступить сингулярность, то есть момент, когда компьютеры не просто превзойдут интеллект человека, а научатся сами создавать машины со «сверхинтеллектом», и люди окажутся бесполезными. Термин «сингулярность» популяризовали футуролог Рэй Курцвейл и писатель-фантаст Вернор Виндж, который предсказал ее наступление в 2030 году[1111].

С другой стороны, эти последние разработки могут вновь оказаться слабым отблеском исчезающего миража, как это уже было в 1950-е годы, когда СМИ восторженно встречали чудо, которого так и не произошло. Искусственный разум может появиться и через несколько поколений людей, и даже через несколько веков. Но оставим эту дискуссию футурологам. Все зависит и от того, что мы будем считать сознанием. А об этом пусть дискутируют философы и теологи.

У всей этой истории возможен еще один вариант развития — тот, который бы понравился Аде Лавлейс и который основан на полувековом развитии компьютеров в направлении, заданном Вэниваром Бушем, Джозефом Ликлайдером и Дагом Энгельбартом.

Симбиоз человека и компьютера: «Watson, идите сюда»

«Аналитическая машина не претендует на то, чтобы создать что-либо, — писала Ада Лавлейс. — Она может выполнять все задачи, какие мы можем научить ее решать». Она также предполагала, что машины не заменят людей, а станут их помощниками, и в этот союз люди будут привносить новые идеи и творческие решения.

У идеи создания искусственного разума появилась альтернатива: заключить союз между компьютерами и людьми, который обеспечит усиление нашего интеллекта. Стратегия объединения технических и человеческих возможностей, создание своего рода симбиоза, оказалась более плодотворной, чем попытки научить машины думать самостоятельно.

В работе «Симбиоз человека и компьютера» 1960 года Ликлайдер наметил путь развития данной идеи: «Компьютер и наш мозг будут работать как единое целое, благодаря этому человек сможет думать, как никогда прежде, и анализировать данные, как не может ни одна известная нам ЭВМ»[1112]. Ликлайдер намеревался использовать систему мемекс, описанную в статье Буша «Как мы можем мыслить», а также собственные разработки для системы противовоздушной обороны SAGE, в которой предусматривалось тесное взаимодействие машин и человека.

В 1968 году Энгельбарт обернул идею Буша — Ликлайдера в удобную оболочку: представил миру свою oNLine System с дружественным графическим интерфейсом, мышью и возможностью работы по сети. Его манифест «Усиление человеческого интеллекта» вторил идеям Ликлайдера. По мнению Энгельбарта, главной задачей ученых должно стать создание «интегрированной среды, где бы догадка, метод проб и ошибок, понимание контекста сосуществовали бы… с производительными машинами». Поэт Ричард Бротиган в стихотворении «И все под присмотром автоматов благодати и любви» более образно выразил эту же мечту «о киберлугах, // где люди, звери, компьютеры // живут вместе // в программо-гармонии».

Команды разработчиков Deep Blue и Watson не стали себя ограничивать концепцией искусственного разума и также взяли на вооружение идею о симбиозе. Глава IBM Research Джон Келли высказался в духе Ликлайдера: «Задача не в том, чтобы имитировать работу нашего мозга или заменить человека думающей машиной. В эпоху развития когнитивных технологий люди и компьютеры могут сотрудничать, используя свои сильные стороны для получения лучших результатов»[1113].

После проигрыша компьютеру Deep Blue Гарри Каспарову пришла в голову идея, которая станет воплощением эффективного союза человека и машины. Хотя речь шла о шахматах, игре с четко прописанными правилами, Каспаров заметил, что «компьютеры сильны в том, что человеку дается тяжело, и наоборот». В результате он провел эксперимент: сыграл не против компьютера, а вместе с компьютером против другой такой же пары. «Мы могли концентрироваться на выборе стратегии и тратить меньше времени на подсчеты, — вспоминает Каспаров. — При таком раскладе наша способность находить неожиданные решения становилась во главу угла». Так родился союз, предугаданный Ликлайдером.

В 2005 году был проведен турнир, где шахматисты играли в командах с компьютерами, которые они выбирали сами. Вызов приняли многие гроссмейстеры, однако победил не сильнейший из них и не лучшая из машин. Победило сотрудничество. По словам Каспарова, «самые мощные компьютеры проигрывали тандему „человек — машина“: этот союз становился несокрушимым благодаря точным расчетам компьютера и стратегической хитрости человека». Главный приз турнира получил не шахматный гений, и не самая современная машина, и даже не команда из таких фаворитов, а два игрока-любителя из Америки, которые мастерски анализировали позиции из предыдущих игр при помощи трех компьютеров. Каспаров уверен, что именно умелая организация процесса позволила двум простым шахматистам выиграть у великих гроссмейстеров и мощнейших компьютеров[1114].

Другими словами, будущее, возможно, построят люди, которые способны работать с компьютерами в одной команде и делать это эффективно.

В IBM запустили похожую программу: их Watson, до этого игравший в Jeopardy! стал сотрудничать с людьми, а не пытаться обыграть их. В одном из таких проектов Watson помогал онкологам составлять план лечения больных. «В Jeopardy! человек и машина находились по разные стороны баррикад, — рассказывает Джон Келли из IBM. — Теперь они объединили усилия для борьбы с раком и претендуют на результаты, которых поодиночке никогда бы не добились»[1115]. В память компьютера загрузили более двух миллионов страниц медицинских журналов и 600 тысяч медицинских заключений, а также предоставили ему доступ к 1,5 миллиона историй болезней. Врач вбивал в систему базовую информацию о больном и его симптомы и получал список рекомендаций, отсортированных по степени надежности[1116].

Через некоторое время в IBM поняли, что для успеха проекта необходимо сделать из Watson более приятного собеседника. Дэвид Маккуини, вице-президент по разработке программного обеспечения в IBM Research, помнит, как на первых порах некоторые доктора негодовали, что им, дипломированным специалистам, приходится выслушивать приказы категоричного компьютера. В результате в стиль общения Watson добавили нотку скромности: «Данная информация будет вам полезна с вероятностью в N процентов; это остается на ваше усмотрение». Доктора были довольны: «Как будто общаешься с компетентным коллегой», — говорили они. Маккуини и его команда постарались объединить уникальные способности человека (в частности, интуицию) и машины (например, грандиозный объем памяти). «Складывается союз невероятной силы, в который каждая сторона привносит то, чего не может предложить другая»[1117], — комментирует Маккуини.

Успехи Watson в этом проекте заинтересовали Джинни Рометти, которая в прошлом работала в проектах по созданию искусственного интеллекта, а в начале 2012 года заняла пост гендиректора IBM. Ее впечатлило, как ловко компьютер ассистировал докторам: «Это ярко иллюстрировало, что машины могут помогать человеку, а не заменять его собой. Я абсолютно уверена, что так и должно быть»[1118]. На базе Watson Рометти даже открыла новое подразделение IBM, которое получило стартовый миллиард долларов и офис на Силикон-элли недалеко от Гринич-Виллидж на Манхэттене. Оно должно было коммерциализировать «когнитивные вычисления», то есть компьютерные системы, которые сами учились дополнять возможности человеческого мозга и вести анализ данных на более высоком уровне. Рометти не хотела ничего технического в названии подразделения, и ему дали лаконичное имя Watson — так она почтила память Томаса Уотсона-старшего, основателя IBM, который руководил компанией более 40 лет. Помимо этого, многим на ум могли прийти два художественных персонажа: напарник Шерлока Холмса доктор Джон «элементарно» Ватсон и ассистент Александра Грейама Белла Томас «идите сюда, я хочу вас видеть» Уотсон[1119]. Так IBM рассчитывала создать образ дружелюбного компьютера, помощника человека, антипода зловещей машины HAL из фильма Кубрика.

Watson предвозвестил наступление «третьей волны» информатики, во время которой была размыта граница между искусственным и «усиленным» интеллектом. «Первое поколение машин могло только считать и выдавать результат», — рассказывает Рометти. Здесь можно вспомнить, что компания IBM началась с перфокарт и табуляторов Германа Холлерита, при помощи которых обрабатывали данные во время переписи населения США в 1890 году. «Фон Нейман создал архитектуру второго поколения машин, их необходимо было программировать. Еще со времен Ады Лавлейс люди составляли алгоритмы, шаг за шагом описывающие, как вычислительной машине нужно выполнять ту или иную задачу. Объемы данных увеличивались со скоростью света, поэтому нам пришлось создать третье поколение компьютеров, эти машины учатся сами»[1120].

Однако появление обучаемых компьютеров не означает, что человечеству пора отправиться на задворки истории, на повестке дня все еще сотрудничество машин и людей. Среди прочих с Watson работал специалист по раку груди Ларри Нортон из онкологического центра Мемориал Слоана — Кеттеринга в Нью-Йорке, который уверен, что медицина и компьютерные технологии будут развиваться параллельно: «Это будет коэволюция, мы поможем друг другу»[1121].

«Соразвитие» или «коэволюция»[1122] — так Дуглас Энгельбарт называл процесс совместного развития машин и людей, который может привести к интересным последствиям: как бы быстро ни прогрессировали компьютеры, искусственный разум, возможно, никогда не сможет превзойти совокупный интеллект тандема «человек — машина».

Давайте на секунду представим, что компьютеры преуспели в имитации человеческого мышления и теперь умело притворяются, будто и в самом деле распознают образы и речь, обладают эмоциями, желаниями и нравственными принципами, умеют творить и ценят красоту, ставят перед собой цели. Возможно, такой компьютер смог бы пройти тест Тьюринга. Или даже тест Ады (обозначим его так), то есть проверку на способность генерировать собственные мысли и выходить за рамки того, на что их запрограммировали.

Однако прежде чем признать победу искусственного интеллекта над интеллектом «усиленным», необходимо будет провести один финальный тест — назовем его тестом Ликлайдера. В нем не учитывается, насколько качественно машина скопировала наши мыслительные процессы, а проверяется, в каких условиях она будет эффективнее работать: в гордом одиночестве или в паре с человеком. Другими словами, не будет ли компьютер сильно проигрывать союзу разумного существа и машины.

Если компьютер-одиночка сдаст бой, симбиоз «человек — машина» выйдет триумфатором. Но кто сказал, что искусственный разум — священный Грааль информатики? Человечество может потратить ресурсы на улучшение взаимодействия между нами и компьютерами, чтобы максимально эффективно использовать лучшие качества каждой из сторон.

Сделанные выводы

Как и любое историческое повествование, наша хроника развития инноваций, определивших цифровую эпоху, — это хитросплетение множества ниточек. Какие же уроки можно извлечь из этого рассказа, не считая уже упомянутый симбиоз людей и машин?

Первый и главный вывод: творчество — дело коллективное. Намного чаще инновация рождается в результате эффективного сотрудничества, а не прозрений гениев-одиночек. Это правило на все времена. Научная революция, эпоха Просвещения, промышленная революция — в каждый из этих периодов существовали способы работать сообща и обмениваться идеями, однако в эпоху цифровых технологий у человечества появилось еще больше инструментов для сотрудничества. Все новаторы в сфере сетевых и компьютерных технологий обладали выдающимся умом, но без своих коллег они многого не достигли бы. Подобно Роберту Нойсу, лучшие из них больше напоминали приходских священников, а не одиноких проповедников; певчих в хоре, а не солистов.

Взять, к примеру, «Твиттер»: его создала команда людей, умевших как критиковать, так и слушать друг друга. Ник Билтон из газеты The New York Timss писал, как один из авторов сервиса Джек Дорси, давая интервью различным СМИ, стал слишком много заслуг приписывать себе. Тогда другой сооснователь «Твиттера», серийный предприниматель Эван Уильямс, ранее создавший сервис The Blogger, попросил Джека немного охладить свой пыл. Дорси возразил, что это он создал «Твиттер», на что Уильямс ответил: «Нет, не ты создал „Твиттер“. И не я. И не Биз [Стоун, третий соавтор]. В интернете люди ничего не изобретают, они только развивают уже существующие идеи»[1123].

Эта история иллюстрирует еще одну мысль: цифровая эпоха, возможно, и пропитана духом революции, но корнями она уходит в достижения предыдущих поколений. Важно прислушиваться не только к современникам, но и к предшественникам. Лучшие новаторы видели направление развития технологий и с умом принимали эстафету. Стив Джобс развил идеи Алана Кея, которые тот позаимствовал у Дага Энгельбарта, а тот шел по стопам Джозефа Ликлайдера и Вэнивара Буша. Говард Эйкен из Гарварда собирал свой первый компьютер под впечатлением от разностной машины Чарльза Бэббиджа, более того, он попросил всех своих подчиненных прочитать «Примечания» Ады Лавлейс.

Зачастую самыми эффективными были команды, состоявшие из специалистов из самых разных областей. Классический пример — лаборатория Bell Labs, среди сотрудников которой были физики-теоретики и экспериментаторы, материаловеды, инженеры, несколько бизнесменов и даже ремонтники телефонных линий со смазкой под ногтями. Как композиторы часто работали бок о бок с либреттистами, так и Уолтер Брэттен, физик-экспериментатор, делил рабочее место с Джоном Бардином, физиком-теоретиком, чтобы можно было днем и ночью бомбить друг друга вопросами о вариантах применения кремния, — так был создан первый транзистор.

История цифровых технологий учит нас еще одной мудрости: личное общение благоприятно сказывается на работе команды, хотя интернет и позволяет нам все делать удаленно. Как показывает опыт Bell Labs, виртуальное присутствие не имеет того же эффекта, что реальное взаимодействие. Основатели Intel обустроили просторное помещение для собраний, где все сотрудники, начиная с Роберта Нойса, скрещивали друг с другом шпаги. Эта модель прижилась во многих компаниях Силиконовой долины, а предсказания, что все мы будем работать дистанционно, сбылись лишь частично. Когда Марисса Майер заняла кресло гендиректора Yahoo! первым делом она призвала сотрудников работать в офисе, а не дома, подчеркнув, что «люди более открыты и креативны, когда работают вместе». Проектируя новый головной офис Pixar, Стив Джобс долго ломал голову над планировкой атриума. Он даже продумал, как расположить туалеты так, чтобы сотрудники встречались в коридорах непрогнозируемым образом. Одним из последних проектов Джобса был план новой штаб-квартиры Apple, где кольца из открытых рабочих пространств должны были располагаться вокруг внутреннего двора.

На протяжении истории самые эффективные команды складывались из людей, чьи умения дополняли друг друга. Взять, к примеру, отцов-основателей США: среди них был образец нравственности Джордж Вашингтон, блестящие умы Томас Джефферсон и Джеймс Мэдисон, проницательные энтузиасты Сэмюел и Джон Адамс и рассудительный миротворец Бенджамин Франклин. Схожим образом среди основоположников ARPANET можно было встретить провидцев вроде Ликлайдера, выдающихся инженеров вроде Ларри Робертса, разбиравшихся в людях и политике менеджеров вроде Боба Тейлора и отличных командных игроков, таких как Стив Крокер и Винт Серф.

Следующий секрет успешной коллективной работы — необходимо объединять в команды мечтателей с их революционными идеями и менеджеров, которые могут претворить эти фантазии в жизнь. Ведь идеи без реализации — просто галлюцинации[1124]. Роберт Нойс и Гордон Мур не могли похвастаться коммерческой жилкой, поэтому первым сотрудником их новой компании Intel стал Энди Гроув, который знал, как правильно организовать рабочий процесс, мотивировать людей и достичь поставленных целей.

Без помощи прагматиков мечтатели часто остаются на периферии истории, и их потом упоминают лишь в примечаниях. Например, за право называться изобретателем цифрового компьютера уже давно борются Джон Атанасов, работавший в одиночку профессор из Айовы, и группа изобретателей из Университета Пенсильвании, возглавляемая Джоном Мокли и Преспером Эккертом. В этой книге я больше склоняюсь на сторону последних, потому что их компьютер ENIAC включался и даже мог решить серию задач — ради этого трудились десятки инженеров и техников плюс команда женщин-программистов. При этом машина Атанасова так толком и не заработала: у ученого не было помощников, которые бы довели до ума его тостер для перфокарт. В итоге его творение пылилось в подвале, пока его не выбросили как старую бесполезную железку.

ARPANET и интернет также появились благодаря слаженной работе многих людей. Решения по всем вопросам принимались коллективно: один студент-энтузиаст рассылал всем «запросы на отзыв» (Requests for Comments)[1125]. В результате была создана похожая на паутину сеть с коммутацией пакетов, состоявшая из равнозначных узлов; центрального управления у сети не было. Каждый из узлов мог самостоятельно размещать и распространять некий контент и обходить попытки его контролировать. Таким образом коллективными усилиями была создана сеть для упрощения коллективной работы — творцы оставили свои хромосомы в ДНК интернета.

Всемирная паутина упростила жизнь не только слаженным рабочим группам, но и позволила сотрудничать незнакомым друг с другом людям. Это, пожалуй, самая революционная технология эпохи. Координировать свои действия умели еще древние персы и ассирийцы, для этого у них были налажены почтовые системы. Однако только с появлением интернета стало так просто собрать и систематизировать мнения и знания тысяч и миллионов незнакомых людей. В результате появились такие плоды совокупной народной мудрости, как ранжирование сайтов в поисковике Google, статьи «Википедии», веб-браузер Firefox и программное обеспечение GNU/Linux.

В эпоху цифровых технологий рабочие группы создавались тремя способами. Во-первых, по распоряжению правительства. Например, государство координировало и финансировало создание первых компьютеров (Colossus, ENIAC) и сетей (ARPANET), что отвечало настроениям того времени. В 1950-е годы при президенте Эйзенхауэре запускали проекты, которые могли принести благо обществу, например космическую программу или строительство дорог федерального значения. Нередко к работе подключались университеты и частные подрядчики, и так работал треугольник правительство — наука — промышленность, который Вэнивар Буш и другие разработчики считали очень эффективной структурой. Разборчивые бюрократы (это не всегда оксюморон), такие как Ликлайдер, Тейлор и Робертс, отслеживали перспективные проекты и обеспечивали их финансирование.

Другой способ собрать команду специалистов — частная инициатива. Появлялись исследовательские лаборатории при крупных компаниях, такие как Bell Labs и Xerox PARC, или же новые негосударственные компании, например Texas Instruments и Intel, Atari и Google, Microsoft и Apple. Работа этих компаний была ориентирована на прибыль — необходимо было платить сотрудникам и привлекать инвесторов, что подразумевало патентование разработок компании и защиту ее интеллектуальной собственности. Компьютерные теоретики и программисты обычно с презрением относились к такому собственническому подходу. Однако нельзя не признать, что коммерческие организации, продававшие свои изобретения, внесли ощутимый вклад в развитие таких инновационных технологий, как транзисторы, микросхемы, компьютеры, телефоны и прочие устройства, а также веб-сервисы.

Помимо государства и частных компаний, существовала еще одна сила, способная подстегнуть коллективное взаимодействие: энтузиасты своего дела, которые бескорыстно делились идеями и иными способами вкладывались в общее дело. Гарвардский профессор Йохай Бенклер обозначил этот феномен как «социальное производство»[1126]. После запуска интернета намного больше людей стало работать на добровольных началах, благодаря чему появились «Википедия», некоторые веб-сервисы, бесплатное и свободное программное обеспечение, Нпример, операционная система GNU / Linux, пакет программ OpenOffice и веб-браузер Firefox. По словам технического журналиста Стивена Джонсона, открытая архитектура позволяет эффективно развивать существующие идеи: например, Бернерс-Ли построил сеть веб-сайтов и сервисов в интернете[1127]. Люди присоединяются к подобным проектам не ради финансовой прибыли, их могут привлекать другие преимущества или чувство удовлетворения.

Вопросы патентования технологий часто становились камнем преткновения между корпорациями и последователями движения за свободное ПО, поскольку последние придерживались принципов, которые были заложены еще в «Клубе технического моделирования железных дорог „при МТИ“ и „Домашнем компьютерном клубе“». Вспомнить хотя бы Стива Возняка. На собраниях «Домашнего компьютерного клуба» он показывал всем свои компьютерные микросхемы, а затем раздавал их чертежи, чтобы желающие могли использовать или улучшить его изобретения. Однако его приятель Стив Джобс тоже стал посещать собрания клуба и настоял, чтобы Возняк перестал раздавать свои изобретения бесплатно, а сам собирал и продавал их. Так родилась компания Apple, которая последующие 40 лет будет патентовать абсолютно всю свою продукцию и получать от этого невероятную прибыль. Без обоих Стивов цифровые технологии не вышли бы на столь высокий уровень, ведь инновации наиболее динамично развиваются в атмосфере конкуренции между бесплатной и коммерческой продукцией.

Иногда люди становятся на ту или иную сторону по идеологическим соображениям. Кому-то кажется важным участие государства, кто-то превозносит частную инициативу, кто-то романтизирует бескорыстных энтузиастов. Во время президентских выборов 2012 года в Америке развернулась жаркая дискуссия вокруг фразы Барака Обамы, адресованной бизнесменам: «Не вы это построили». Его раскритиковали за нападки на частный сектор, хотя Обама имел в виду, что каждая коммерческая компания в стране чем-то обязана государству и энтузиастам: «Вы достигли успеха не без чьей-то помощи. У вас есть учитель, указавший вам путь. Кто-то разработал потрясающий план „Американская система“[1128], который позволил вам преуспеть, а кто-то финансировал строительство дорог и мостов». Возможно, Обама выбрал не самый изящный способ разрушить образ социалиста, придуманный СМИ, однако он осветил ту сторону современной экономики, которая касается и IT: сочетать разные типы производства и финансирования всегда эффективнее, чем зацикливаться на одном из них.

Все эти мысли не новы. Британское правительство поддерживало исследования Бэббиджа, потому что было заинтересовано в технологиях, способных усилить экономику империи и доминирующее положение страны в мире. Ученый в свою очередь черпал идеи у предпринимателей, в частности использовал перфокарты, которые изобрели ткачи для своих автоматических станков. Бэббидж и его друзья основали несколько клубов единомышленников, среди них — Британская ассоциация развития науки, которую с очень большой натяжкой, но можно назвать предшественником «Домашнего компьютерного клуба», поскольку ее члены, достопочтенные джентльмены, тоже верили в свободный обмен идеями и пользу коллективной работы.

Во главе самых успешных IT-компаний стояли прирожденные лидеры, которые осознавали важность коллективного настроя, а также четко представляли себе путь развития компании. Часто мы противопоставляем дальновидных стратегов и тех, кто умеет вдохновлять и стимулировать сотрудников людей, но забываем, что лучшие руководители могут сочетать в себе и то и другое. Хорошим примером служит Роберт Нойс, который долгое время возглавлял Intel вместе с Гордоном Муром. Партнеры отлично понимали, как будет развиваться рынок полупроводников, а также были готовы к дискуссиям и не считали зазорным ошибаться. Даже такие вспыльчивые и раздражительные люди, как Стив Джобс и Билл Гейтс, умели объединять сотрудников в эффективные команды и заражать их верностью компании.

Но и выдающиеся специалисты не могли ничего добиться, если не умели работать в команде. Так распалась компания Shockley Semiconductor. Верно и обратное: любому сплоченному коллективу нужен неравнодушный и настойчивый лидер. После изобретения транзистора лаборатория Bell Labs зашла в тупик, как и компания Apple после увольнения Джобса в 1985 году.

В этой книге рассказывается о многих успешных инноваторах и предпринимателях. Их объединяет одна общая черта: одержимость качеством продукта. Они одинаково глубоко разбирались как в технической стороне дела, так и в вопросах дизайна, а вот маркетинг, продажи и финансы часто не были их сильной стороной. Когда во главе компании оказывались коммерчески ориентированные люди, нередко там угасал поток новых идей и решений. Это отмечал и Джобс: «Когда у руля торгаши, никто не слушает тех, кто беспокоится о продукте, и они просто увольняются». Ему вторит Ларри Пейдж: «Лучшие руководители знают и технические, и дизайнерские тонкости»[1129].

Мы можем извлечь еще один урок из истории цифровых технологий. Правда, он стар как мир, точнее, как Аристотель: «Человек есть общественное животное». Только так и можно объяснить появление любительского диапазона радиосвязи и любительских радио, а также их потомков — сервисов вроде WhatsApp и «Твиттера». Для каких бы целей ни создавалась технология, практически всегда ее использовали для общения и социализации — для создания сообществ и социальных сетей, для эффективного сотрудничества. Даже персональный компьютер, задуманный как инструмент для личного развития, в итоге оказался окружен модемами и онлайн-сервисами, что привело к рождению Facebook, Flickr и Foursquare.

В отличие от людей машины не социальны: у них не появляется желание завести друзей или страничку в Facebook. Когда Алан Тьюринг предсказал, что компьютеры научатся имитировать человеческое поведение, его оппоненты возразили, что машинам всегда будут чужды эмоции и чувства. Чтобы порадовать Тьюринга, можно было бы изобрести машину, которая бы симулировала симпатию, дружбу и даже любовь, как люди иногда и делают. Однако Тьюринг одним из первых заметил бы подвох.

Во второй части цитаты Аристотеля говорится, что человек вне общества является «либо зверем, либо богом». И хотя компьютеры существуют вне социума, к ним данная цитата не применима, поскольку у программ нет личности, намерений и желаний. Они — пластилин в наших руках, что бы там ни утверждали создатели искусственного интеллекта и социологи интернета.

Завет Ады: поэтическая наука

Настало время сделать вывод. Он возвращает нас к идеям Ады Лавлейс, которая утверждала, что в симбиоз «человек — машина» люди привносят самое важное — творческую составляющую. История цифровых технологий ярко иллюстрирует эту идею — от Буша и Ликлайдера к Энгельбарту и Джобсу, а также от SAGE к Google, Wikipedia и Watson. И так будет до тех пор, пока человек не перестанет быть существом творящим. Джон Келли, глава IBM Research, уверен, что «машины будут отвечать за логику и аналитику, а за людьми останутся здравый смысл, интуиция, сопереживание, нравственные ориентиры и умение творить»[1130].

В эпоху когнитивной информатики человек не станет бесполезным звеном, поскольку мы способны мыслить нестандартно, а это недоступно алгоритмам практически по определению. Человек обладает воображением, которое, по словам Ады, «складывает факты, идеи и понятия в бесконечное количество новых, постоянно меняющихся сочетаний». Мы любим придавать информации форму и находим в этом красоту, например, слова мы сливаем в тексты. Мы не только общественные существа, но еще и рассказчики.

Человек творит, опираясь на ценности, эстетический вкус, эмоции, самосознание и нравственность. Всему этому нас учат гуманитарные науки и искусства, и поэтому они должны быть такой же важной частью образования, как естественные дисциплины, инженерные науки и математика. Если люди хотят сохранить за собой роль художника и творца в тандеме «человек — машина», то нам необходимо постоянно подпитывать свои внутренние источники фантазии, оригинальности и человечности. Это наша сильная и самая ценная сторона.

Свои презентации продукции Apple Стив Джобс обычно заканчивал слайдом с дорожными знаками, изображающими пересечение гуманитарных наук и технологий. На своей последней презентации iPad 2 в 2011 году, стоя перед экраном, на который проецировалось это изображение, он сказал: «Одних технологий недостаточно — в самой ДНК Apple заложен союз технологий с искусством и гуманитарными науками. И это дает такие плоды, что душа поет». Именно поэтому Стив Джобс стал самым креативным новатором нашего времени.

Однако эта ода гуманитарным наукам — лишь одна сторона медали. Верно и обратное: гуманитариям и людям творчества следует найти красоту в математике и физике, как сделала Ада Лавлейс. В противном случае они будут лишь со стороны наблюдать за развитием цифрового искусства, попросту сдадут свои позиции инженерам.

Нередко гуманитарии и творческие личности, которые ликовали, что университеты признали значимость их области знаний, без стыда сознаются, что ничего не смыслят в физике с математикой, а иногда и шутят на эту тему. Они превозносят важность изучения латыни, но понятия не имеют, как написать алгоритм или как отличить язык BASIC от C++, Python или Pascal. Путать пьесы «Гамлет» и «Макбет» для них признак ограниченности, при этом сами они затруднятся назвать различия между геном и хромосомой, транзистором и конденсатором или интегральным и дифференциальным уравнением. Эти понятия могут казаться сложными, но «Гамлет» тоже сложен. И, как и «Гамлет», они по-своему красивы. Изящное математическое уравнение — это тоже гимн великолепию нашей Вселенной.

Чарльз Перси Сноу был прав, необходимо уважать «обе культуры»: как техническую, так и гуманитарную. При этом особенно важно понимать, где и как они пересекаются. Технологическая революция состоялась благодаря людям, умевшим объединить эти две области, как сделала Ада Лавлейс. Отец передал ей увлечение поэзией, а мать — математикой, и впоследствии Ада сложила собственную мозаику — «поэтическую науку». Ее отец был на стороне луддитов, ломавших ткацкие станки, но Аду восхищало, как перфокарты программируют станок и определяют узор будущей ткани. Она предвидела, что союз технологий и искусств материализуется в компьютерах.

Следующим этапом цифровой революции станет углубление диалога между IT и творческими сферами: СМИ, модой, музыкой, развлекательными и образовательными ресурсами, искусством и литературой. До настоящего момента мы по большей части заворачивали старые конфеты в новые фантики: создавали цифровые варианты книг, газет и журналов, авторских колонок, песен, телешоу и кино. Однако новые платформы, сервисы и социальные сети постоянно расширяют границы индивидуального и коллективного творчества. В ролевых и интерактивных играх применяются технологии дополненной реальности и совместного повествования. Тесное взаимодействие технологий и искусств позволит нам получить принципиально новые медиаформаты и средства самовыражения.

Создать подобные инновации по силам только тем, кто может объединить прекрасное и инженерное, гуманитарное и техническое, поэзию и машины, то есть духовным наследникам Ады Лавлейс, творцам, которые смогут получить максимум от союза искусства и науки, бунтарям, которые открыты новому и удивительному и потому найдут красоту во всем.

Благодарности

Я хотел бы выразить благодарность людям, которые дали мне интервью и поделились со мной тем, что знали: Бобу Альбрехту, Марку Андриссену, Тиму Бернерсу-Ли, Стюарту Бранду, Дэну Бриклину, Ларри Бриллианту, Джону Сили Брауну, Нолану Бушнеллу, Стиву Возняку, Биллу Гейтсу, Элу Гору, Энди Гроуву, Биллу Джою, Бобу Кану, Джин Кейс, Стиву Кейсу, Уэсу Кларку, Стиву Крокеру, Алану Кею, Джиму Кимси, Леонарду Клейнроку, Трэйси Ликлайдер, Лизе Луп, Дэвиду Маккуини, Гордону Муру, Джону Негропонте, Ларри Пейджу, Говарду Рейнгольду, Ларри Робертсу, Артуру Року, Вирджинии Рометти, Бену Роузену, Стиву Расселу, Винту Серфу, Бобу Тейлору, Полу Терреллу, Эвану Уильямсу, Джимми Уэйлсу, Ли Фельзенштейну, Бобу Фрэнкстону, Джастину Холлу, Эрику Шмидту и Элу Элкорну. Я также хотел бы поблагодарить людей, которые давали мне полезные советы в процессе написания книги, а именно: Кена Алетту, Ларри Коэна, Дэвида Дербса, Джона Дорра, Джона Холлара, Джона Маркофа, Линду Ресник, Джо Зеффа и Майкла Морица.

Рахул Мехта из Университета Чикаго и Дэнни З. Уилсон из Гарварда просмотрели черновик книги, чтобы выявить неточности в математической и технической частях; конечно, позднее я все равно ухитрился добавить в текст несколько ошибок, но за это не следует винить моих редакторов. Я отдельно благодарен Строубу Тэлботту, который прочитал черновик книги и обстоятельно его прокомментировал. То же самое он делал с каждой моей книгой, начиная с «Мудрецов» 1986 года, и я храню все его подробные замечания как доказательство его мудрости и великодушия.

Работая над этой книгой, я захотел попробовать новый подход: привлечь к редактуре интернет-пользователей. В итоге я учел их предложения и замечания при написании многих глав. Это не новое явление. Лондонское королевское общество было создано в 1660 году для того, чтобы ученые могли рецензировать работы друг друга, и с этой же целью Бенджамин Франклин основал Американское философское общество. У нас в журнале Tims было принято рассылать черновики статей по всем отделам, и полученные «замечания и правки» оказывались очень полезными. Раньше я посылал отрывки своих работ десяткам своих знакомых, а при помощи интернета я получил комментарии от тысяч незнакомых мне людей.

Мне показалось это уместным, поскольку одной из причин появления интернета было желание упростить сотрудничество. Однажды ночью, когда я как раз писал об этом, я осознал, что должен попробовать использовать интернет по его первоначальному назначению. Я надеялся, что это поможет мне с книгой и позволит лучше понять, как современные интернет-инструменты облегчают людям совместную работу (по сравнению со временами Usenet и электронных досок объявлений).

Свой эксперимент я проводил на многих сайтах. Лучше всего себя показал сервис Medium, созданный Эвом Уильямсом, одним из героев этой книги. Я опубликовал отрывки своего черновика в Сети, и за первую неделю один из них прочитало 18 200 человек, что примерно на 18 170 редакторов больше, чем у меня когда-либо было. Многие пользователи писали комментарии, сотни людей слали мне электронные письма. В результате я внес в текст немало изменений и дополнений, в том числе написал целый новый раздел (про Дэна Бриклина и VisiCalc). Я хотел бы поблагодарить сотни участников моего интернет-проекта, которые помогли мне отредактировать книгу, с некоторыми из них я даже познакомился. (Кстати говоря, я надеюсь, что вскоре появится гибрид электронной книги и вики-сайта, новое слово в истории мультимедиа, где автор и онлайн-сообщество смогут совместно работать над текстами.)

Также я хотел бы поблагодарить Алису Мэйхью и Аманду Урбан, которые более тридцати лет являются моими редактором и агентом, а также команду издательства Simon & Schuster: Кэролин Рейди, Джонатана Карпа, Джонатана Кокса, Джулию Проссер, Джеки Сиу, Ирэн Керади, Джудит Гувер, Рут Ли-Муи и Джонатана Эванса. Я также благодарен сотрудникам Института Аспена, помогавшим мне, в особенности Пэт Зиндулке и Ли Битоунис. Также мне очень повезло, что черновик моей книги охотно читают и комментируют представители трех поколений моей семьи: мой отец Ирвин (инженер-электрик), мой брат Ли (компьютерный консультант) и моя дочь Бетси (технический писатель, именно она впервые рассказала мне об Аде Лавлейс). И больше всего я благодарен своей жене Кэти, самому мудрому моему читателю и самому любящему человеку из всех, кого я когда-либо встречал.

Источники фотографий

20 Лавлейс: Hulton Archive/Getty Images Байрон: © The Print Collector/Corbis Бэббидж: Popperfoto/Getty Images.

39 Разностная машина: Allan J. Cronin Станок Жаккарда: David Monniaux Портрет Жаккарда: © Corbis.

Аналитическая машина: Science Photo Library/Getty Images 52 Буш: © Bettmann/Corbis.

Тьюринг: Wikimedia Commons/Original at the Archives Centre, King’s College, Cambridge.

Шэннон: Alfred EisenstaedtIThe LIFE Picture Collection/Getty Images.

79 Стибиц: Denison University, Department of Math and Computer Science/.

Атанасов: Special Collections Department/Iowa State University Цузе: Horst Zuse.

Компьютер Атанасова: Special Collections Department/Iowa State University.

91 Айкен: Harvard University Archives, UAV 362.7295.8p, B 1, F 11, S 109 Мокли: Apic/Contributor/Hulton Archive/Getty Images Эккерт: © Bettmann/Corbis.

ENIAC, 1946 г.: University of Pennsylvania Archives

іі2 Айкен и Хоппер: © 1946 The Christian Science Monitor.

Дженнингс: © Jean Jennings Bartik Computing Museum — Northwest.

Missouri State University.

Дженнингс и Байлас: U. S. Army photo.

Снайдер: © Jean Jennings Bartik Computing Museum — Northwest Missouri State University.

139 Нейман: © Bettmann/Corbis.

Голдстайн: Computer History Museum Эккерт и Кронкайт: U. S. Census Bureau.

164 В Bell Labs: Lucent Technologies/Agence France-Presse/Newscom Транзистор: Alcatel-Lucent USA Inc.

Мур, Нойс, Шокли: Bo Lojek and the Computer History Museum.

197 Нойс: © Wayne Miller/Magnum Photos Мур: Intel Corporation Мур, Нойс: © Wayne Miller/Magnum Photos

210 Килби: Fritz Goro/ The LIFE Picture Collection/ Getty Images Микрочип: Curtesy of Texas Instruments Рок: Louis Fabian Bachrach Гроув, Нойс, Мур: Intel Corporation.

244 Эдвардс, Самсон: Courtesy of the Computer History Museum Бушнелл: © Ed Kashi/VII/Corbis.

264 Ликлайдер: Karen Tweedy-Holmes Тейлор: Courtesy of Bob Taylor Робертс: Courtesy of Larry Roberts.

283 Дэвис: National Physical Laboratory c Crown Copyright / Science Source Images.

Бэран: Courtesy of RAND Corp.

Клейнрок: Courtesy of Len Kleinrock Серф, Кан: © Louie Psihoyos/Corbis.

320 Кизи: ©Joe Rosenthal/San Francisco Chronicle/Corbis Бранд: © Bill Young/San Francisco Chronicle/Corbis Первый выпуск: Whole Earth Catalog.

339 Энгельбарт: SRI International.

Мышь Энгельбарта: SRI International Бранд: SRI International.

353 Кей: Computer History Museum Dynabook: Alan Kay Фельзенштейн: Cindy Charles Первый выпуск: DigiBarn Computer Museum.

369 Робертс: Computer History Museum Altair: DigiBarn Computer Museum.

374 Аллен, Гейтс: Lakeside School, Bill Gates, Paul Allen, Fredrica Rice Гейтс: Wikimedia Commons/Albuquerque, NM police department Команда Microsoft: Microsoft Archives.

415 Джобс, Возняк: © DB Apple/dpa/Corbis Графический портрет: YouTube Столлман: Sam Ogden Торвальдс: © Jim Sugar/Corbis.

448 Бриллиант, Бранд: © Winni Wintermeyer.

Фон Мейстер: The Washington Post/Getty Images Кейс: Courtesy of Steve Case.

472 Бернерс-Ли: CERN.

Андриссен: © Louie Psihoyos/Corbis Холл, Рейнгольд: Justin Hall.

507 Бриклин, Уильямс: Don Bulens.

Уэйлс: Terry Foote via Wikimedia Commons Брин, Пейдж: Associated Press.

544 Без подписи Hulton Archive и Getty Images.

568 Без подписи ©The Gallery Collection and Corbis

Продолжить чтение
Страницы: «« ... 23456789

Читать бесплатно другие книги:

Жестокий век
Жестокий век
Калашников Исай
Монументальный исторический эпос Исая Калашникова «Жестокий век» вышел в свет в 1978 году и сразу же...
Дышите носом. Что нужно знать о современных методах лечения болезней носа
Дышите носом. Что нужно знать о современных методах лечения болезней носа
Лесков Иван
«Если у вас заложен нос, болит горло или не дают покоя выделения из носа, терапевт отправит вас к ло...
Не оставляй в живых колдуньи
Не оставляй в живых колдуньи
Евдокимова Юлия
Базиликата. Затерянный мир Италии, где деревни виснут над бездной,а магия -  часть повседневной жизн...
Летчик. На боевом курсе!
Летчик. На боевом курсе!
Малыгин Владимир
Пора Сергею пересаживаться с «Ньюпора» на более привычную многомоторную машину. Теперь есть возможно...
Укротить ловеласа
Укротить ловеласа
Сойфер Дарья
Бойкая девочка со смешными косичками и стеснительный очкарик. В детстве Платон и Надя были лучшими д...
Рассказ дочери. 18 лет я была узницей своего отца
Рассказ дочери. 18 лет я была узницей своего отца
Жульен Мод
В 1936 году 34-летний француз Луи Дидье совершил самую выгодную в своей жизни сделку. Он «купил» у б...