под названием «Верховный алгоритм» (Pedro Domingos, The Master Algorithm), профессор Вашингтонского университета Педро Домингос называет эти отдельные фракции «племенами»405. Каждое племя лелеяло свою собственную философию и смотрело свысока на философию других. Одно племя составляли коннекционисты, которые верили в глубокое обучение. Им противостояли символисты, которые верили в символические методы, отстаиваемые такими учеными, как Марвин Мински. Были и другие племена, верившие в разные идеи – от статистического анализа до «эволюционных алгоритмов», имитирующих естественный отбор. Microsoft включилась в погоню за ИИ как раз в то время, когда коннекционисты не были господствующим племенем. Компания нанимала людей из других племен, и это привело к тому, что даже тогда, когда глубокое обучение добилось оглушительных успехов и стало ясно, что другим технологиям за ним не угнаться, многие из ведущих исследователей компании продолжали относиться с глубоким предубеждением к самой идеи нейронных сетей. «Честно говоря, никто из ведущих специалистов Microsoft Research не верил в эту технологию, – говорит Ци Лу. – Такая вот сложилась обстановка».

Не только Ци Лу беспокоила культура, укоренившаяся в Microsoft. У Хинтона тоже были серьезные возражения. Ему не нравилось то, что в Microsoft, в отличие, скажем, от Google, исследователи работают сами по себе, делают что хотят, совершенно не испытывая давления со стороны других подразделений, движимых коммерческими интересами. «Когда я сам работал в чисто академической вузовской среде, я думал, что это здорово, потому что нам не нужно пачкать руки практикой, – говорит Хинтон. – Но если вы хотите реально распространить разрабатываемую технологию на миллиард человек, то здесь подход Google намного эффективнее». Его в свое время очень взволновала статья в Vanity Fair под названием «Потерянное десятилетие Microsoft»406, в которой десятилетний срок правления генерального директора Стива Балмера рассматривался глазами нынешних и бывших руководителей Microsoft. Одним из главных откровений в этой статье стало то, как при Балмере компания использовала систему жесткого ранжирования сотрудников407: по результатам аттестации работники формально делились на лучших и худших. От последних избавлялись, и компания потеряла из-за такой политики немалое количество многообещающих молодых специалистов. После того как Microsoft отказалась от борьбы за стартап Хинтона, он сказал Дэну, что в любом случае никогда бы не стал частью такой компании. «Дело тут не в деньгах. Дело в их отношении к людям, – сказал Хинтон. – Такая система отбора может быть эффективна по отношению к торговым агентам, но не к научным работникам».

Как бы то ни было, многие в Microsoft скептически относились к технологии глубокого обучения. Вице-президент компании по научно-исследовательской работе Питер Ли видел эту технологию в действии – когда Ли Дэн привез в Редмонд Джеффа Хинтона и тот создал новую систему распознавания речи для их лаборатории, – но все равно не верил. Он считал, что это был разовый успех. У него не было никаких оснований полагать, что эта технология окажется столь же удачной и в других научных направлениях. И вот однажды он отправился в Сноуберд, штат Юта, на слет руководителей кафедр информатики и компьютерных наук американских вузов. Хотя Ли давно ушел с поста заведующего кафедрой в Университете Карнеги – Меллона, он продолжал посещать эту ежегодную конференцию, чтобы идти в ногу с последними научными тенденциями, и на этом последнем совещании выступил Джефф Дин – как раз с докладом на тему глубокого обучения. Вернувшись, он договорился о встрече с Дэном в небольшом конференц-зале Корпуса 99 и попросил его объяснить, чем же так воодушевлен Дин. Дэн начал пересказывать ему статью о DistBelief и об огромных амбициях Google, объясняя, что главный конкурент Microsoft вовсю создает новую инфраструктуру для нового будущего. «Они тратят на это большие деньги», – сказал он. Но Ли остановил его, зная, что по правилам конференции NIPS Дэну не разрешалось обсуждать статью, пока она не опубликована. «Это научная работа, – сказал он Дэну. – Вы не должны мне ее показывать». Дэн больше не упоминал о статье, но продолжал говорить о Google, о Microsoft и о том, куда движется научно-технический прогресс. Однако Ли продолжал считать амбиции Google необоснованными. Распознавание речи – это одно, распознавание образов – совсем другое, и оба эти направления составляют лишь малую часть того, что должна уметь делать умная машина. «Я просто хотел узнать, что происходит», – сказал он. Но вскоре после этого разговора он попросил Дэна выступить на большом совещании руководства, где соберутся ведущие научные сотрудники и руководители Microsoft Research.

Они собрались в другом здании на территории кампуса, в гораздо более просторном зале. Дэн стоял на подиуме перед двумя дюжинами ученых, разработчиков и руководителей, а его ноутбук был подключен к плоскому экрану, который висел на стене за его спиной, готовый проиллюстрировать каждую важную мысль графиком, диаграммой или фотографией. Но когда он начал рассказывать о развитии технологии глубокого обучения – от создания системы распознавания речи в лаборатории Microsoft до ее распространения по всей отрасли, – его прервал голос из глубины зала. Это был Пол Виола, один из ведущих экспертов компании в области компьютерного зрения. «Нейронные сети никогда не работали», – сказал он. Дэн принял это возражение к сведению и вернулся к своей презентации. Виола снова перебил его, поднялся со своего места, вышел вперед, отключил ноутбук Дэна от плоской панели на стене и присоединил свой. На экране появилась обложка книги, преимущественно оранжевого цвета, с фиолетовыми завитками и названием из одного слова, напечатанного маленькими белыми буквами. Это были «Перцептроны» Марвина Мински. Уже несколько десятков лет назад, сказал Виола, Мински и Пейперт доказали, что нейронные сети имеют фундаментальные недостатки и никогда не достигнут обещанных многими высоких вершин. В конце концов Дэн продолжил свое выступление, но Виола продолжал ему мешать. Он перебивал так часто, что из зала раздался другой голос, попросивший его заткнуться. «Это чья презентация – Ли или ваша?» – произнес голос. Принадлежал он Ци Лу.

Ци Лу являет собой яркий пример космополитизма, присущего сообществу исследователей искусственного интеллекта, но, если оглянуться на его бэкграунд, кажется почти чудом, что ему удалось в это сообщество попасть. Он рос под воспитанием деда408 в нищей сельской глуши в разгар маоистской «культурной революции», мясо ел только раз в год, когда семья отмечала праздник прихода весны, и посещал школу, где на одного учителя приходилось 400 учеников. Однако он преодолел все эти трудности и сумел-таки в конце 1980-х годов получить диплом по специальности «Информатика» в Фуданьском университете в Шанхае, а затем привлечь к себе внимание американского ученого-компьютерщика Эдмунда Кларка, как раз в то время приехавшего в Китай в поиске