конце 2012 года, после того как Google запустила свой новый голосовой поисковик для телефонов на базе Android, Рик Рашид, руководитель научно-исследовательского отдела Microsoft183, продемонстрировал аналогичную разработку компании на мероприятии в Китае, представив прототип, который был способен понимать произносимые слова и переводить их на другой язык. Он любит вспоминать, что многие из зрителей плакали, когда видели и слышали, на что способна эта технология. Затем, осенью 2013 года, давний Microsoft’овский исследователь машинного зрения Ларри Зитник пригласил аспиранта из Беркли Росса Гиршика для создания новой лаборатории разработок компьютерного зрения на основе глубокого обучения. На него произвел большое впечатление доклад Гиршика, в котором он описал систему, продвигающую распознавание изображений значительно дальше тех возможностей, которые Хинтон и его студенты демонстрировали в декабре. Среди тех, кто пополнил штат лаборатории, была молодая исследовательница по имени Мег Митчелл, которая начала применять подобные методы к разработке машинного перевода. Митчелл, уроженка южной Калифорнии, которая изучала компьютерную лингвистику в Шотландии, позже стала ключевой фигурой в движении глубокого обучения. Она особенно прославилась после того, как заявила в интервью Bloomberg News, что искусственный интеллект страдает от «мужского засилья» – что это новое технологическое направление не оправдывает возлагаемых на него надежд, потому что им всегда занимались почти исключительно мужчины, и эта проблема касается всех крупных интернет-компаний, включая Microsoft.

На тот момент эти трое исследователей работали над созданием системы, которая должна была распознавать фотографии и автоматически генерировать подписи к ним. Но хотя лаборатория старалась идти в ногу с культурными трендами того времени (члены команды работали бок о бок за столами в открытом офисном пространстве – для научно-исследовательского подразделения Microsoft такая организация труда в стиле Кремниевой долины была все еще чем-то необычным), существенного прогресса достичь не удавалось. Отчасти проблема заключалась в том, что они обучали свои нейронные сети на спрятанных под их столами машинах с достаточно скромными графическими процессорами. Другая часть проблемы была в том, что они использовали «неправильное» программное обеспечение.

В 1990-е годы, когда компания Microsoft доминировала в мировой индустрии программного обеспечения, основным источником ее могущества была операционная система Windows, которая устанавливалась на 90 с лишним процентах домашних и офисных компьютеров в мире и на большинстве серверов в мировых центрах обработки данных. Но к 2014 году такая тесная привязка Microsoft к операционной системе Windows стала для компании тяжелым бременем. Интернет-предприятия и ученые-компьютерщики новой волны уже не пользовалась Windows. Они использовали Linux, операционную систему с открытым исходным кодом, которую можно было свободно использовать и модифицировать. Система Linux служила гораздо более дешевым и гибким средством построения массивных распределенных систем, которые характеризовали эпоху интернета, включая технологию глубокого обучения. Создавая эти системы, мировое сообщество разработчиков ИИ свободно обменивалось всевозможными программными блоками на основе Linux, тогда как исследователи, работавшие на Microsoft, продолжали держаться за свою Windows, тратя массу времени на создание очередных кладжей, которые позволяли совмещать эти инструменты Linux с операционной системой Microsoft Windows.

Поэтому, когда им позвонили из Facebook, они с радостью туда ушли. Компания Facebook предлагала возможность создать этот новый искусственный интеллект гораздо быстрее, вывести его на рынок гораздо раньше и, что еще важнее, подключиться ко всей той научной работе, которая уже велась в Google и во многих других компаниях и университетских лабораториях. Это была не та гонка вооружений, которую Microsoft выиграла в 1990-е. Это была гонка вооружений, в которой компании делились вооружениями между собой – по крайней мере, многими из них. Пусть компания Microsoft раньше других поняла, что происходит, но затем конкуренты украли у нее ее преимущество. Сначала Гиршик и Зитник ушли в Facebook, а затем и Мег Митчелл отправилась в Google.

Еще одной проблемой – и не только для Microsoft – были огромные затраты на привлечение и удержание лучших исследователей. Поскольку таланты в этой области были чрезвычайно редки – а планка расценок на их услуги была установлена, когда Google купила DNNresearch и DeepMind, – гиганты отрасли платили исследователям миллионы, а то и десятки миллионов долларов на протяжении четырех или пяти лет, включая зарплату, бонусы и акции компаний. Согласно финансовой отчетности DeepMind в Великобритании, расходы на персонал составили за год 260 миллионов долларов184 – и это на семьсот сотрудников! Это 371 000 долларов в расчете на одного работника. Даже молодые доктора, только что окончившие аспирантуру, могли зарабатывать полмиллиона долларов в год, а настоящие звезды могли требовать себе еще больше – отчасти из-за их уникальных знаний и навыков, но также и потому, что они своим авторитетом могли привлечь других ученых с такими же знаниями и навыками. Как сказал в интервью Bloomberg Businessweek вице-президент Microsoft Питер Ли185, расходы на приобретение разработчика ИИ сопоставимы с расходами на приобретение квотербека в НФЛ. И эта атмосфера беспощадной конкуренции еще больше накалилась с появлением нового игрока. После того как компания Facebook объявила о предстоящем создании собственной научно-исследовательской лаборатории, а Google приобрела DeepMind, стало известно, что Эндрю Ын возглавит лаборатории186, разворачиваемые одновременно в Кремниевой долине и в Пекине китайской компанией Baidu.

Глава 8

Ажиотаж. «Успех гарантирован»

В один из дней 2012 года Алан Юстас летел на самолете через всю страну и, читая один из тех бесплатных журналов, которые можно найти в заднем кармане сиденья самолета, наткнулся на историю австрийского смельчака Феликса Баумгартнера. Баумгартнер и его команда планировали организовать прыжок из стратосферы, создав стратостат нового типа, который вознесет австрийца в небеса, словно астронавта. Но Юстас считал это сравнение ошибкой. Было бы лучше, полагал он, если бы они думали о Баумгартнере не как об астронавте, но как об аквалангисте: он считал, что снаряжение аквалангиста, в конечном счете, является более эффективным способом обеспечить человека всем необходимым, чтобы он оставался живым и здоровым в разреженном воздухе. Вскоре Феликс Баумгартнер установил мировой рекорд в прыжках с парашютом187, выпрыгнув из капсулы стратостата на высоте двадцати четыре мили над Землей. Но Юстас уже в тот момент решил побить этот рекорд. В течение следующих двух лет большую часть своего свободного времени он в сотрудничестве с частной инженерной фирмой занимался созданием стратосферного акваланга и остального снаряжения, которое было необходимо, чтобы превзойти рекорд Баумгартнера. Он планировал совершить прыжок осенью 2014 года над заброшенным военным аэродромом в окрестностях Розуэлла, штат Нью-Мексико. Но прежде чем прыгнуть с парашютом, он совершил свой последний прыжок с Google.

Купив фирму Крижевского, Суцкевера и Хинтона за 44 миллиона долларов, а