Питер Тиль: Ваши компании демонстрируют различные пути осмысления будущего. На этом занятии мы говорили о том, что радикальная уникальность может быть очень хорошей бизнес-идеей. Но не усложняет ли такой оригинальный подход поиск и найм сотрудников?



Скотт Нолан: SpaceX сделала мне предложение о работе, когда я как раз работал на одной из авиакосмических программ. На самом деле, все было просто: «Ты можешь работать на Boeing или Lockheed. Ну или прийти к нам в SpaceX.» Устоявшиеся игроки этого рынка работали по модели «издержки плюс фиксированная прибыль». У меня было ощущение, что там не будет никакой полноценной возможности внести какой-то весомый вклад в развитие проекта. Решение проблем там в основном заключалось просто в добавлении большего количества сотрудников в проект. Но молодые инженеры стремятся к ответственности. Так что вы смотрите на стартап типа и думаете, ух ты, у меня на проекте будет 30-50 классных ребят, и я буду нести ответственность за этот проект. Я действительно смогу что-то изменить.



Так что я думаю, что компании SpaceX достаточно просто привлечь молодых инженеров, которые настроены на работу в стартапе. Сложнее было привлечь более опытных ветеранов аэрокосмической отрасли. Все становится намного интереснее, когда люди из этой отрасли зарабатывали и зарабатывают больше сотни тысяч долларов в год. Променять хорошую зарплату на долю в стартапе – это большой риск для людей, которые к нему не привычны.



Даниель Фонг: У нас в LightSail не было больших проблем с рекрутингом. В кремниевой долине множество талантливых инженеров в области электроники и аппаратного обеспечения. Все члены нашей учредительной команды присоединились к нам достаточно легко. Мы начинали проект в гараже, в ремонтном цехе. Однако мы не могли просто взять и заставить присоединиться к нам опытных в этой отрасли специалистов, на самом деле не так уж много людей, специализирующихся на поршневых воздушных компрессорах. Поэтому нам пришлось хорошенько поискать. Мы просмотрели более 1000 резюме и провели около 400 интервью. Многие наши лучшие сотрудники пришли к нам из индустрии автогонок. Это люди, совместимые с моделью стартапа. Они понимают, что такое усердная работа, маленькие команды и дедлайны.



Если ваша машина не готова к началу гонки, вы уже проиграли. Правила в автоспорте меняются постоянно, так что люди привыкли к ежегодному редизайну двигателей. Еще одной непростой задачей было изучение, как работает гоночная индустрия, — все это для того, чтобы нанимать на работу людей, которые в ней работают. Но в итоге мы преуспели, спрашивая этих невероятно талантливых людей, действительно ли они хотят до конца своих дней гонять машины кругами.



Грег Смирин: Такой подход может быть очень убедительным. В нашем бизнесе требуется множество аналитиков и опытных программистов. Но Facebook и Google и все подобные компании по оптимизации рекламы впитывают в себя множество талантливых людей. Так что мы создали достаточно провокационную формулировку: решать задачи для предсказания погоды важнее, чем помогать женщинам среднего возраста посылать друг другу виртуальных хрюшек. Игровая индустрия действительно очень крутая. Но множество людей не довольствуются разработкой игр, а хотят делать что-то более значимое.



Джон Холландер: Создатели RoboteX, Адам и Натан Геттинги, начинали с того, что собирали роботов у себя в гараже. Адам отвечал за механику, а Натан – за программное обеспечение. Эти скромные первые шаги были важны. Многие делают ошибку, пытаясь сразу же сделать что-то очень продвинутое. Гораздо важнее бывает начать с простых механизмов, работающих по законам физики. Робот, которые не может подняться по ступенькам или передвигаться по территории, бесполезен, вне зависимости от того, насколько совершенен его компьютер или система охлаждения. Многие наши конкуренты выглядят очень круто, но у них есть проблемы с элементарными вещами – на ходу гусеницы отваливаются.



Как только у нас появился первый прототип, набрать инженеров было уже не так трудно. Робототехника очень притягательна. Наш основной лозунг убедителен: мы создаем роботов, которые спасают жизни. Клиенты рукоплещут нам каждый день. Вот прямо сегодня один из наших роботов завершил одни из тех переговоров о заложниках, о которых вы упоминали. Человека, приставившего нож к горлу своей жены, заставили сдаться с миром. Мы занимаемся разработкой роботов-гуманоидов или C-3PO. Мы создаем эффективных и недорогих роботов для полиции или для работ на электростанции – для тех мест, где есть опасность для человека или какие-то тактические потребности.



Питер Тиль: Давайте поговорим о сущности вашей основной технологии, т.к. по крайней мере на поверхностном уровне, вы все пытаетесь решать проблемы, которые существуют уже очень давно. Возврат в будущее предполагает 2 вопроса: Что пошло не так в прошлом? Почему вы уверены, что сможете решить эти проблемы сейчас?



Даниель Фонг: Оказалось, что идея использования воздуха в качестве хранилища энергии долгое время буквально «витала в воздухе». Она была очень популярна в 1870-х, где-то за 10 лет до появления электросети. И в течение всего этого «золотого века сжатого воздуха» люди пытались повысить эффективность, впрыскивая воду в воздух! Они знали, что теплоемкость воды очень высока. Но эту технологию напрочь забыли. Все, что мы смогли откопать по этому поводу – это то, что «возникли проблемы». Больше мы ничего не знаем. Возможно, у них не было нужных материалов или они столкнулись с проблемой коррозии. Очень сложно устранить дефекты в умозаключениях изобретателей, давно уже ушедших в мир иной. Но что действительно поразительно, это то, что если бы все делалось тогда в правильной последовательности – если бы они правильно использовали принцип сжатия воздуха – история технологии развивалась бы совсем другим путем. Взаимосвязь с историей развития энергетики была бы очень мощной.



Грег Смирин: Люди уже очень давно интересуются предсказанием погоды. Концепция страхования в сельскохозяйственной отрасли также не нова. Похоже, в той или иной форме эта проблема существует с библейских времен. Люди усердно старались рассчитать шансы и прописать стратегию поведения. Есть множество газетных статей, рассказывающих о страховании урожая в конце 1800-х — начале 1900-х годов.



Но тогда у людей еще не было вычислительных мощностей или необходимых данных для качественной обработки. Была только отрывочная односторонняя информация. Сегодня у нас есть и вычислительные мощности, и необходимые данные. У нас есть тысяча процессоров, быстро собирающих и обрабатывающих данные, поступающие от удаленных датчиков, которые производят детальные измерения в различных точках на определенном участке земли. Одной из сложных задач является то, как свести все эти данные так, чтобы они были понятны и доступны самим фермерам – в каком-то смысле, это проблема, противоположная той, с которой люди столкнулись 100 лет назад.



Джон Холландер: Одной из причин, почему роботы не появились еще раньше в прошлом, — это то, что никто не фокусировался на механике. Фантастика очень хорошо увлекла людей роботами, но также и создала некоторые предубеждения. Люди видят человекоподобных роботов на экране и начинают создавать роботов, у которых есть ноги. Это не имеет смысла. Гусеничный ход гораздо лучше. Но еще важнее то, что очень высокая стоимость производства не дала отрасли развиваться. Дешевые роботы были бы повсеместно распространены, как сейчас ноутбуки. Но лишь немногие компании могут их создавать. Чтобы сократить затраты, наша компания использует преимущества компьютерной отрасли. Уже существует огромная и эффективная азиатская инфраструктура, созданная для производства компьютерных компонентов. Поэтому мы извлекаем из нее выгоду и снабжаем наших роботов готовыми компьютерными комплектующими. Есть и другие инновации, которые мы используем. Например, вместо того, чтобы вырезать компоненты из блоков алюминия, мы используем прочный пластик, чтобы изготовить такую же деталь за 1% стоимости алюминиевого аналога.



Скотт Нолан: Так как стоимость запуска не уменьшалась до прихода в отрасль SpaceX, было ясно, что прогресса в ракетостроении пока нет. Причина, по которой мог преуспеть (и надеемся, будет продолжать доминировать) стартап вроде SpaceX, — это то, что мы реструктурировали процесс разработки. Крупные, устоявшиеся игроки разрабатывали проекты по имевшимся уже спецификациям и отдавали какие-то процессы на аутсорс. В процессе проектирования было много трений, а поддержание высокой стоимости проекта всячески поощрялось. SpaceX изменила все. Компания полностью разрушила отрасль разработкой проектов «с нуля», объединением функционально взаимосвязанных отделов внутри компании и культурой Кремниевой долины. Мы принесли с собой новый дизайн двигателей, новый конструкторско-технологический подход и новую бортовую электронику. Мы до предела развили концепцию использования композитных материалов. Использовались более легкие конструктивные элементы и новые сварочные технологии. Немного подзабытые топливные инжекторы возродились заново. Количество инноваций или радикально переосмысленных вещей просто поражало.



Джон Холландер: Несмотря на то, что RoboteX начала горизонтальное снижение издержек, в данный момент идет по пути вертикальной интеграции, объединяя функционально взаимосвязанные подразделения. Теперь у нас есть свои пресс-формы, макеты чипов и радиокарт и многое другое. Вполне возможно немного снизить стоимость производства, если вы сами разрабатываете какие-то вещи, которые выполняют строго определенные функции и ничего больше. Не нужно никому платить маржу.



Даниель Фонг: В этом отношении SpaceX была невероятно смелой компанией. Обычно структура издержек имеет мало общего с реальной стоимостью комплектующих, а больше зависит от того, сколько люди привыкли брать денег за комплектующие. Встряска всей отрасли, которая работает по принципу «затраты плюс», конечно же, вызвала у кого-то сильное раздражение. Но это была огромная возможность. Один из приемов, которым я научилась, — это просто сказать любым поставщикам, которые выкатывают чудовищный ценник, что я просто могу сделать эту деталь сама. Тогда они очень быстро переключаются на режим переговоров и снижают цену. Потом вы берете эту цену и называете ее другому поставщику, и в общем-то предоставляете поставщикам бороться друг с другом за поставку. Цель — в достижении эффективности там, где у вас нет вертикальной интеграции и там, где она у вас есть.



Вопрос из аудитории: Каков ваш опыт найма сотрудников или совместной работы с научными кругами?



Грег Смирин: У нас в Climate Corporation работает около 20 сотрудников с докторскими степенями, и для многих из них это первый опыт работы вне научного сообщества. Конечно, предусмотрен переходный период. Мы должны помогать людям научиться использовать свой талант так, чтобы действительно приносить пользу организации, в которой они работают, а не просто подавать заявки на исследовательские гранты или подобные программы. Прежде, чем мы кого-то берем к себе, с обеих сторон проходит множество подготовительных процедур. Все ищет подходящего человека, который бы успешно адаптировался в компании. Конечно же, не каждый подойдет. Но те, кто вписывается в нашу среду, оказываются невероятно энергичными энтузиастами. То, что они могут внести свой вклад и повлиять на развитие продукта в свой области, приносит им огромное удовлетворение и мотивирует.



Даниель Фонг: Мы постоянно работаем с профессорами над многими исследовательскими темами. Их вклад бывает очень ценен в плане изменения хода дискуссии и отбора новых идей, которые мы рассматриваем. Профессора также достаточно честны с нами, когда мы проверяем рекомендации и спрашиваем у них, насколько хороши кандидаты.


Вопрос из аудитории: Как вы решаете проблему распределения, если вам нужно обеспечить поставки правительству или очень крупным предприятиям?



Джон Холландер: Вообще, к правительственным поставкам есть два основных подхода. Традиционный путь – это уйти в военную отрасль и заключать сделки или вести исследовательскую работу в этой сфере. Нетрадиционный путь, которым пошла компания RoboteX, — это начать движение в сторону небольших, узконаправленных учреждений, вроде местных участков полиции, и затем расти снизу вверх. Для нас было важно оставаться полностью частной компанией. Если вы принимаете государственное финансирование, то зачастую впоследствии это приводит к серьезным ограничениям. Продавая нашу продукцию множеству мелких учреждений мы сохраняем чувство свободы, получаем обратную связь от энтузиастов, и можем отстроить хороший поток поступлений дохода. Ну и, конечно, есть планы на расширение и сейчас мы беремся за любые заказы крупных коммерческих корпораций, у которых есть какие-то опасные для жизни задачи.



Питер Тиль: Основное правило распределения гласит, что чем выше стоимость продукта, тем медленнее процесс. Классическая ошибка, которую совершают люди, — это удовлетворении фантазии, что вы можете просто получить один-единственный контракт на 100 миллионов долларов, и все будет в шоколаде. На практике это почти никогда не работает. Теоретически, для крупной атомной электростанции имеет смысл внедрить использование роботов. Роботы RoboteX были бы очень полезны во время аварии на Фукусиме. Но в основном вы не можете просто пойти и продать роботов теоретически идеальному покупателю. Существует масса различных процессов. Думая о продажах и распределении продукции, вы должны помнить, что люди часто не знают, чего хотят. Никогда нет полной объективности. И даже если ваша технология на целый порядок лучше остальных, вы не можете просто взять и совершить золотую продажу. Человек, который будет выписывать вам чек на 100 миллионов долларов, спросит, кто еще покупал ваш продукт. И если ответ – никто, то чек может остаться неподписанным, потому что его владелец может заподозрить, что с продуктом что-то не так.



Наиболее успешные стартапы обычно используют поэтапную модель продаж. Они достигают 50-100% роста постепенно в течение нескольких лет. Они могут достигнуть уровня продаж в 5 миллионов долларов в течение первого года, и затем, если дела пойдут хорошо, удваивать результат каждый последующий год в течение 10 лет. Вы можете удивиться, почему доход просто не увеличится в 10 раз на четвертом году, когда все уже понимают преимущества продукта. Но это не работает так. Обычно оказывается, что ни один покупатель не хочет заключать сделку, которая в 10 раз превышает сумму самой крупной сделки, которую вы до сих пор заключали. Возможно, удвоенная максимальная сумма сделки – это более реалистичная надежда.



Есть и инвесторский взгляд на вещи. Инвестор мечтает найти одно действительно богатое товарищество с ограниченной ответственностью, которое вложит свои деньги в инвестиционный фонд. Найти такого золотого инвестора – и больше не придется ни с кем разговаривать. Но это никогда не срабатывает. Богатые компании, как и все остальные, объединяются в группы. Все хотят действовать так, как будто знают, что делают. Но в действительности ни у кого нет понимания. Все поддаются чужому влиянию каким-то скрытым, невысказанным способом.


Поэтому стратегия должна быть такой: добыть маленького клиента, который сможет дать хороший отзыв о вас. Двигаться быстро и набирать хорошие отзывы. RoboteX продает роботов местным отделениям полиции. Сами продажи не такие масштабные, но компания может использовать успех любого отдельного внедрения. Если робот достаточно хорош для того, чтобы предотвратить убийство заложников, то, возможно, он подойдет и для других целей.



Даниель Фонг: Исключение составляют только случаи, когда кому-то просто отчаянно нужно то, что вы предлагаете.



Питер Тиль: Да. Всегда начинайте именно с таких клиентов.



Даниель Фонг: Люди, которым позарез что-то надо, в условиях, когда остальные поставщики не выполняют условий или просто пропадают, часто становятся отличными клиентами.



Грег Смирин: Многие модели продаж проваливаются, потому что люди неправильно просчитывают цикл продаж. Они недооценивают, сколько времени занимает получение идеального клиента. Поэтому хороший рецепт успеха в том, чтобы найти совсем мелких и лучших клиентов, причем быстро. Берите низкие барьеры первыми. Потом вы будет больше знать о том, как обращаться с более крупными клиентами.



Скотт Нолан: А еще вы можете апеллировать к ощущению срочности, которое есть у людей. SpaceX подходит к клиентам с таким вопросом: вы хотите запустить свой спутник через 4 года? Или, может быть, вы хотите запустить его по гораздо более низкой цене и полететь в следующем году?



Вопрос из аудитории: Что вы думаете о долгосрочной стратегии ухода? Вы планируете поглощение своей компании или трансформацию в публичную компанию?



Даниель Фонг: В теории, мы бы рассмотрели вариант поглощения. Вопрос в том, не навредила ли бы поглощающая нас компания тому, что мы делаем. Это вполне вероятно, потому что речь об уникальном подходе к хранению энергии. Но никто не знает. Цель должна быть в том, чтобы построить крупный бизнес, который сможет быть и когда-нибудь будет открытой акционерной компанией.



Грег Смирин: Любая интересная технология, выходящая на рынок, привлечет предложения о поглощении. У совета директоров любой компании есть попечительское обязательство увеличивать акционерную стоимость. То есть вы буквально обязаны рассматривать предложения о поглощении. Но с функциональной точки зрения, есть масса причин, по которым многие или большинство таких предложений не кажутся приемлемыми для стартапов, основанных на консервативных технологиях, которые работают над решением сложных проблем.



Питер Тиль: Помните о том, что продажи работают лучше, когда они скрыты. Даже не очень крутые компании с плохими идеями не будут говорить, что они планируют что-то продать. Если вы хотите что-то продать, то лучшее, что вы можете сделать – это вести себя так, как будто не собираетесь ничего продавать. Инвесторская версия такого поведения: если хотите совета, просите денег. Если хотите денег, просите совета. Версия политиков: торжественно заявлять, что вам совершенно неинтересно баллотироваться в президенты. Так что хороший первый шаг к продаже своей компании – это заявление о том, что вы никогда ее не продадите.



Обычно слияния и поглощения происходят по двум основным причинам. Первая – это избавиться от неэффективных активов. Например, банки, просто скупают более мелкие банки и увольняют половину сотрудников. Таким образом создаются более крупные, но и более эффективные банки. Но просто погоня за эффективностью – это не то, что движет слияниями и поглощениями в технологических компаниях. В мире технологий этот процесс обычно направлен на получение эффекта синергии продуктов. Проведение слияния имеет смысл тогда, когда у обеих компаний есть то, чем они смогут взаимовыгодно дополнить друг друга. Например, у PayPal и eBay был большой синергический потенциал. Но это скорее исключение, а не правило. На практике, такая синергия возникает редко. Это особенно хорошо заметно, когда речь идет о действительно уникальных технологиях. Истинная взаимодополняемость между действительно новой технологией и тем, что люди уже делают, маловероятна.



Вопрос из аудитории: Можете прокомментировать процесс привлечения финансирования для консервативных технологических компаний?



Даниель Фонг: Это чертовски сложно!



Скотт Нолан: Элону пришлось вложить 100 миллионов долларов из собственных средств в SpaceX. Я немного сомневаюсь, что он потратил бы все, что имеет, в случае необходимости. До этого не дошло. Но этот пример показывает, что основатели таких компаний готовы или должны быть готовы к тому, чтобы идти до конца. Они не полагаются на инвесторов в достижении своих целей.



Питер Тиль: NASA в какой-то степени требовало от SpaceX принять стороннее финансирование в 2008 году. Тогда финансирование прошло за счет Founders Fund. Различные инвестиционные компании Кремниевой долины выражали озабоченность по этому поводу. Они предупреждали нас, что инвестирование в SpaceX было рискованным и, возможно, даже сумасшедшим шагом. И это было даже не на самой ранней стадии, а уже после того, как компания построила ракеты и предприняла несколько попыток запуска.



Даниель Фонг: Люди любят действовать так, как будто им нравится что-то нарушать и рисковать. Но обычно это только внешняя сторона, на самом деле они так не думают. А если они действительно так думают, то им не обязательно наносить удар по своим же партнерам, чтобы чего-то добиться. Так что вам нужно найти таких людей, мнение которых совпадало бы с вашей миссией.



Питер Тиль: Инвесторам очень тяжело вкладывать деньги в уникальные проекты. Сложно выиграть психологическую борьбу с самим собой. Люди тяготеют к современному подходу к портфолио проектов. Люди обычно говорят, что их портфолио будет состоять из проектов, которые отличаются от всех остальных, но это кажется странным.



Вещи, которые действительно отличаются от всего ранее виденного, сложно оценить. Представьте, что кто-то хочет основать ракетостроительную компанию. Вы, конечно, обоснованно можете спросить: «Каков ваш опыт в конструировании ракет?» Ответ может быть таким: «Нулевой». У Элона не было никакого опыта в производстве ракет до того, как он основал SpaceX. Или, например, инвестор хочет вложить деньги в ракетостроительную компанию. Опять всплывет вопрос: «Да что ты вообще знаешь о ракетах?», и опять ответ будет «Ничего». Никто не инвестировал в ракетостроение за последние 40 лет.



И наоборот, игры для iPhone всем знакомы. Спросите предпринимателя из игровой индустрии о его опыте, и он расскажет вам обо всех играх, которые он разработал. Спросите инвестора, что он знает об играх, и вам будут долго рассказывать о большом количестве игровых компаний в его портфолио.



Плюсы того, чтобы заниматься чем-то ранее незнакомым, например, конструированием ракет, в том, что, вероятно, никто другой также не знаком с этой темой. Конкурентная планка снижена. Вы можете сосредоточиться на изучении предмета и на существенных вещах, вместо того, чтобы погружаться в процесс. А это, возможно, лучше, чем соревноваться со специалистами.


Занятие 16: Разбираясь в себе


К обсуждению после лекции Питера присоединились трое гостей:



1. Брайан Слингерленд (Brian Slingerland). Сооснователь, президент и исполнительный директор в Stem CentRx;


2. Баладжи Сринивасан (Balaji С. Srinivasan), технический директор компании Counsyl и


3. Брайан Фрезза (Brian Frezza), соучредитель Emerald Therapeutics

I. Проект “Долголетие”


На сколько лет дольше в действительности могут жить люди? Этот вопрос всё ещё остаётся открытым. Возможно, ответить на него будет чрезвычайно сложно. Но, есть ощущение, что биотехнологии обладают хорошими возможностями для того, чтобы попробовать сделать это. Биотехнологии, развивающиеся в результате компьютерной революции, выглядят весьма захватывающими, если мы задумаемся о том, что целый набор проблем — рак, старение, смерть — близки к своему решению.





Даже без биотехнологической революции ожидаемая продолжительность жизни значительно увеличилась. Рост составлял около 2.5% десятилетие за десятилетием. С середины до конца XIX века ожидаемая продолжительность жизни увеличивалась на 2.3 — 2.5 года каждое десятилетие. Если вы построите график по точкам, соответствующим максимальной продолжительности жизни для каждой страны (как правило, речь будет идти о продолжительности жизни женщин), то в совокупности вы увидите прямую линию. Это не вполне соответствует закону Мура, но достаточно похоже на него. В 1840 году ожидаемая продолжительность жизни составляла всего 45-46 лет. В последние же полтора столетия проблема продления жизни является экспоненциально более сложной.





В какой-то степени, США в этом вопросе немного отстают. Ожидаемая продолжительность жизни здесь на пару лет ниже мирового максимума. Называются разные причины: американцы едят плохую пищу, американцы недостаточно физически активны и т. д. Но, хотя США и отстают, тем не менее, тренд остаётся тот же — продолжительность жизни непрерывно растёт.





Можно посмотреть на этот вопрос и по-другому: каждый прожитый дополнительный день добавляет вам 5-6 часов будущей жизни. Это поразительный вывод! Вопрос в том, что будет дальше. Будет ли прямая линия на графике оставаться прямой? Замедлится ли процесс? Ускорится ли? До 1840 года рост продолжительности жизни был практически линейным. Только недавно он действительно резко ускорился. Может быть это короткий всплеск, который вскоре закончится или это лишь самое начало резкого ускорения? Всё это ещё предстоит выяснить.



II. Удача, жизнь и смерть


А. Смерть как невезение


В каком-то смысле, долголетие является противоположностью невезения. В глобальном смысле, когда тебе не везёт — ты попадаешь в беду. Подумайте обо всём, что может пойти не так. Возможно, часть вашей ДНК мутирует и начнёт развиваться рак. Возможно, вас собьёт машина. Может быть, на вас упадёт астероид. Много в чём может не повезти. Таким образом, вопрос продления жизни может быть задан в виде — какие из этих неприятностей и в каком объёме можно преодолеть.



С XVII до середины XIX века преобладало мнение о том, что мы можем справиться с любыми из этих неприятностей. Произведение “Новая Атлантида” Фрэнсиса Бэкона было классическим видением утопии, свободной от несчастных случаев. Это была Новая Атлантида, так как, в отличие от старой, разрушенной богами, в Новой Атлантиде атланты имели полную власть над природой.





Эта точка зрения начала сдавать позиции примерно с 1850 года. Удача и неопределённость становятся всё более доминирующими концепциями в качестве основы для размышлений о будущем. Этот сдвиг, вероятно, был обусловлен развитием актуарных расчётов и страхованием жизни. Когда люди начали работать с данными, стало ясно, что жизнь и смерть можно свести к функциям вероятности. Вероятность того, что 30-летний человек умрёт в этом же году, составляет 1 к 1000, тогда как для 100-летнего эта вероятность составляет уже 50%.



Если мы немного поработаем с этой математикой, то станет ясно, что решением проблемы вечной жизни является решение простого уравнения:




— вероятность умереть в год x


— вероятность не умереть в год х


— вероятность дожить до конца года n


— вероятность жить вечно


— уравнение смертности



Неограниченное вероятностное мышление может быть опасным. Оно убивает способность человека формировать будущее. Фильм "Старикам тут не место" хорошо описывает этот момент: однажды вам перестанет везти, и вас застрелят в продуктовой лавке в Техасе. Если всё является всего лишь случайностью, вам не остаётся ничего, кроме как смириться с судьбой. Однако подобный подход не учитывает вашу возможность думать и решать, стоит ли ввязываться в игру, в которой слишком многое зависит от удачи.



Небольшая историческая сноска: В 1700 году утверждение о том, что люди могут жить вечно, казалось более реалистичным, нежели сегодня просто потому, что существовали люди, утверждавшие, что им по 150 лет. Поскольку какого-либо учёта в те времена практически не существовало, хорошие «маркетологи» могли убедить других людей, что они были в крайне почётном возрасте. Сегодня вполне легко понять мотивы этих людей. Если вы — 70-летний старик в Лондоне начала 18 века, то вас будут воспринимать как очередного несчастного и не будут оказывать специальную помощь. Однако, если вам 150, то это всё меняет, и вы даже можете рассчитывать на пенсию от самого Короля.

B. Переход к определённости


Можем ли мы переместить биологию из мира статистических и вероятностных подходов к чему-то более определённому и разрешимому?



Это зависит от многих факторов.



Вы можете думать о смерти как о несчастном случае. Существуют различные виды несчастных случаев. Вы можете разложить их на спектр — от микроскопических (типа генетических мутаций) до макроскопических (ДТП) и происшествий космического масштаба (падения астероидов).



Чтобы окончательно решить проблему старения, вы должны избавиться от всех этих неприятностей. Но есть ощущение, что определённые макро- и космические инциденты в любом случае являются и будут оставаться случайными событиями. Впрочем, решение этих проблем можно и отложить — даже если мы сможем разобраться с микроскопическими происшествиями — продолжительность жизни уже можно будет увеличить до 600-1000 лет.



III. Компьютерные науки и биология


A. Сложность задачи


Как и сама смерть, процесс поиска новых лекарств во многом зависит от удачи. Учёные начинают работу с анализа примерно 10 000 различных соединений. После продолжительного процесса отбора из этих 10 000 остаётся около 5, которые допускаются к третьей фазе испытаний. Может быть, одно лекарство из этих 5 пройдёт тестирование и будет одобрено FDA. Это достаточно долгий и во многом случайный процесс. Именно поэтому запуск биотехнологической компании является крайне рискованным делом. Большинство из них существуют в течение 10-15 лет. В течение этого срока вы практически никак не можете контролировать процесс. То, что кажется перспективным, в итоге может не сработать совсем. Нет ни итераций, ни чувства приближения к цели. Существует только бинарный результат («да» или «нет») по окончании в значительной степени случайного процесса. Вы можете упорно работать в течение 10 лет и до самого конца не знать, потратили ли время впустую.



В Интернет-бизнесах основное правило заключается в том, что компания является успешной, если каждый последующий раунд финансирования является более успешным, чем предыдущий. В биотехнологиях такое практически невозможно. Инвесторы устают. Ничего не работает. Некоторые инвесторы откровенно заявляют, что их не заботят оценки, так как все в любом случае перейдет к ним, даже если в следующем раунде будет производиться разбавление капитала со снижением стоимости акций или их дополнительной эмиссией. Какой смысл обсуждать оценку, если всё зависит только от удачи?



Справедливости ради, мы должны признать, что все процессы, ориентированные на удачу и статистику, которые доминировали в мышлении людей, в последние несколько десятилетий работали вполне неплохо. Но это не означает, что имеет смысл и далее ориентироваться на случайности. Стоимость открытий, полученных такими методами, может расти очень быстро. Возможно, мы уже нашли всё, что легко найти. Если это так, то нам будет сложно развиваться, не имея на руках ничего, кроме случайных процессов. Это будет отражаться в затратах на исследования. В 1975 году стоимость разработки нового лекарства составляла 100 миллионов долларов. Сейчас она составляет 1.3 миллиарда. Вероятно, все фонды, которые инвестировали в биотехнологии, потеряли деньги. Вкладывать деньги в биотехнологии было также неразумно, как вкладывать в экологически чистые технологии.



В. Будущее биотехнологий


Разработка лекарств является, по сути, задачей поиска, и область поиска крайне велика. Существует огромное количество возможных соединений. Важным вопросом является то, можем ли мы использовать компьютерные технологии, чтобы уменьшить влияние случая. Могут ли компьютерные науки сделать биотехнологии более детерминированными? На самом базовом уровне биологические процессы могут рассматриваться как привлечение кванта удачи в процесс необратимой деградации. Традиционная терапия в значительной степени отражает эти процессы. Напротив, вычислительные процессы являются обратимыми. Вы можете изучать и перепрограммировать процессы по мере необходимости. Главным вопросом является то, в какой степени биологические задачи могут быть сведены к вычислительным.




Биологические процессы

Вычислительные процессы


удача

организованные процессы


необратимые

обратимые


деградация

омоложение


смертность

бессмертие


традиционная терапия

вычислительная биология




Стоимость определения первичной структуры микромолекул ДНК стремительно уменьшается. В 2000 году это стоило 500 миллионов долларов. Сегодня это можно сделать за 5 тысяч. Через год или два, вероятно, это будет стоить 1000 долларов. Вопрос в том, сможем ли мы действительно сделать с полученной информацией всё то, о чём мы предполагали.

«Это открытие приведет к революционным улучшениям в диагностике, профилактике и лечении большинства, если не всех болезней человека».


Билл Клинтон, 2000 г.


Проект «Геном человека» рассматривался как невероятно революционный в конце 90-х. Но его результат не соответствовал всей шумихе, созданной вокруг. Возможно, проект появился слишком рано или был слишком дорогим. Но другой причиной неудачи может быть то, что сама по себе расшифровка генома вообще не является проблемой. Основной проблемой может быть то, что мы просто не знаем, что потом делать с полученными данными. Вопрос о том, какую именно часть задач биологии можно свести к вычислительным задачам всё ещё остаётся открытым.



IV. Примеры


Мы выделим некоторые вопросы, а затем обсудим их с представителями трёх компаний, которые занимаются крайне интересными вопросами в биотехнологиях: Stem CentRx, Counsyl и Emerald Therapeutics.




Из этих трёх компаний Stem CentRx является наиболее близкой к традиционным биотехнологиям. Но, тем не менее, значительная часть их задач является вычислительными. Основной их целью является излечение всех видов рака. Они заявляют, что раковые опухоли содержат стволовые клетки, которые значительно отличаются от основных клеток опухоли. Именно этот вид клеток контролирует развитие болезни и опухоли. Таким образом, они пытаются воздействовать на стволовые клетки и тем самым победить рак.



Если посмотреть со стороны, то проблема состоит в том, что химиотерапия может быть крайне неэффективна в лечении рака. Очень трудно рассчитать необходимую дозу. Слишком низкие дозы неэффективны. Слишком высокие убивают пациента вместе с болезнью. Так что, если вы можете выделить подмножество клеток, которые отвечают за рост и воздействовать непосредственно на них, химиотерапию можно сделать намного менее разрушительной и значительно более эффективной. До сих пор исследования Stem CentRx на мышах были очень перспективными. Мы должны узнать, работает ли этот подход применительно к человеку в течение следующего года или двух.



Counsyl — это компания, которая работает в области биоинформатики. Их целью является захват рынка генетического скрининга беременных. Они разработали один простой тест для приблизительно 100 генов, которые могут быть проверены для определения наличия наследственных заболеваний. Они фокусируются только на заболеваниях, наследуемых по законам Менделя, так как определить, как работают более сложные генетические комбинации, пока ещё слишком трудно. Таким образом, Counsyl определили реальный и очень чёткий набор задач. Сегодня Counsyl участвуют в скрининге около 2% новорожденных в США и рассчитывают, что это число значительно возрастёт в ближайшие годы.





Emerald Therapeutics больше других из представленных компаний использует вычисления. Основной их целью является излечение всех вирусных инфекций путём перепрограммирования клеток, то есть превращение клеток в программируемые машины. Идея состоит в том, чтобы построить молекулярную машину, которая будет помечать клетки, содержащие вирусы, и затем выдавать команду этим клеткам самоликвидироваться. На данный момент работа Emerald засекречена и мы не можем рассказать больше. Впрочем, высокий уровень паранойи у компаний, работающих в области программируемой противовирусной терапии, объясним. Они работают с большими секретами, которые будут актуальны в течение длительного времени, в отличие, например, от веб-приложений, у которых есть 6 недель, чтобы захватить мир.



Итак, поговорим с Брайаном Слингерлендом из Stem CentRx, Баладжи Сринивасаном из Counsyl и Брайаном Фреззой из Emerald Therapeutics.

V. Перспективы


Питер Тиль: Марк Андреессен присутствовал на наших занятиях несколько недель назад. Он говорил о том, что в Интернете в конце 90-х многие идеи были по сути верными, однако их время ещё не пришло. Даже если согласиться с тем, что следующая фаза в биотехнологиях — это увеличение использования вычислений, откуда вы можете знать, что сейчас подходящее время? Откуда вы знаете, что вы начинаете делать первые шаги не слишком рано?



Баладжи Сринивасан: Расшифровка генома похожа на первые пакеты, отправленные по ARPANET. Это доказательство правильности концепции. Технология уже существует, но для людей она ещё недостаточно убедительна. Таким образом, создание чего-то, что действительно работает, приводит к появлению огромного рынка, на который люди действительно могут прийти и получить созданный геном. Так же, как с электронной почтой и текстовыми процессорами. Изначально эти вещи были неудобными. Но когда стало возможным наглядно показать их пользу, люди покинули свою зону комфорта и приняли их. Тестирование беременных является одним из ключевых направлений. Люди считают важным убедиться, что их дети будут здоровы настолько, насколько это возможно. А потом, вероятно, с полученными данными можно будет сделать ещё много позитивных вещей.



Питер Тиль: Так вопрос в том, как вы можете помочь людям преодолеть распространённый страх перед процедурой расшифровки генома? И ответ: «Сделай это для детей?»



Баладжи Сринивасан: Да. Никто не потратит 1000 долларов, чтобы купить компьютер только для того, чтобы сидеть в Twitter. Но когда у вас уже есть компьютер, вам не нужно тратить дополнительные деньги, чтобы начать использовать Twitter. Таким образом, решение проблемы начального внедрения является первым шагом. Эмпирически, мы уже начинаем видеть очень уверенное принятие этой технологии. Таким образом, мы уверены, что сможем решить проблему внедрения.



Питер Тиль: Разговоры о проблеме рака являются захватывающими, но и тревожными одновременно. Это старая проблема. Никсон сказал в 1970, что к 1976 мы выиграем войну с раком. Люди работали над этим в течение 40 лет. И хотя сейчас мы на 40 лет ближе к решению, оно всё ещё, похоже, дальше, чем когда-либо. Разве тот факт, что решение этой проблемы уже заняло столько времени, не означает то, что эта проблема невероятно сложна и не будет решена в ближайшее время?



Брайан Слингерленд: Люди в целом идут по одному и тому же пути все последние 40 лет. Обычный подход к лечению рака — это «ковровое бомбометание» химиотерапией или тому подобные вещи. Все подходы, которые применялись ранее, по сути, удивительно схожи. Мы решили пойти по совершенно другому пути. 40 лет неудач научили нас кое-чему важному. Ранее основной метрикой терапевтической эффективности являлось уменьшение размеров опухоли. Однако эта метрика не является наилучшей — опухоли могут уменьшаться, а затем разрастаться снова. Сосредоточение внимания на уменьшении размеров опухоли может привести к воздействию на не те клетки. Использование биоинформатики помогает нам увидеть более правильные подходы. Таким образом, мы не согласны с тем, что проблема не будет решена в обозримом будущем; мы твёрдо верим, что у нас есть неплохой шанс сделать именно это.



Брайан Фрезза: На половину вопроса ответ уже есть — мы определённо не опоздали, так как вирусы всё ещё существуют. Не слишком ли мы рано? Я так не думаю. Взгляд обывателя на здравоохранение достаточно сильно отличается от реальности. Игроки индустрии параноидально оберегают свои секреты вплоть до момента выпуска продукта. Люди недооценивают этот момент и обращают внимание только на то, что именно и когда выводится на рынок. То, что люди видят в данный конкретный момент, начинало разрабатываться за десятки лет то того, как они начали думать об этом.



В конце 70-х — начале 80-х годов с новыми технологиями рекомбинации ДНК и развитием молекулярной биологии биотехнологии получили значительный всплеск. Genentech лидировала с конца 70-х до начала 80-х. 9 из 10 крупнейших биотехнологических компаний США были созданы в этот небольшой промежуток времени. Их технологии вышли 7-8 лет спустя. И это было окно: после этого появилось не так много новых интегрированных биотехнологических компаний. Существовал определённый материал, который нужно было найти. Люди нашли его. Перед появлением Genentech основной упор делался на фармакологию, а не на биотехнологии. Это окно (превращение в интегрированную фармацевтическую компанию) было закрыто в течение примерно 30 лет до появления Genentech.



Таким образом, мы ставим на то, что в то время как окно для традиционных биотехнологических компаний закрывается, окно для компьютерных биотехнологий только начало открываться. Тот, кто пролезет в это окно, сможет закрепиться. Существуют огромные монополистические барьеры для входа на рынок. Здесь тот, кто сделает первый ход, часто становится тем, кто воспользуется преимуществом и последнего хода. Представьте себе, что IE или Chrome пришлось бы пройти клинические испытания, просто чтобы добраться до рынка. Было бы гораздо сложнее войти в игру. Таким образом, тот, кто сможет разработать хорошую технологию и вывести её на рынок первым, будет иметь преимущество.



Питер Тиль: Поговорим о вашей корпоративной стратегии. Даже если ваша технология работает, как вы планируете её распространение?



Баладжи Сринивасан: Если вы подумаете о том, что препараты, биотехнологии, и, сейчас геномика, являются, по сути, разными сущностями, то вы поймёте, что компании, работающие с геномикой, могут работать совершенно по-другому. Геномика намного больше опирается на вычисления по сравнению с фармакологией или традиционными биотехнологиями. В молекулярной диагностике, но не в традиционной терапии — если вы исследовали образцы, то вы на суперскоростном шоссе. Применяются правила Интернета. Вы можете пройти путь от концепции к продукту и продажам за 15-18 месяцев. Это не так быстро, как в случае с Интернет-бизнесами. Но это намного быстрее, чем 7-8 лет, которые требуются в традиционных биотехнологиях. В начале 90-х было открыто окно для Web 1.0. В конце 90-х было окно для Web 2.0. Сейчас очередь геномики. Мы думаем, что задача биологии — это датчики и сбор данных. Всё остальное должно делаться в командной строке.



Брайан Слингерленд: Stem CentRx больше опирается на традиционные биотехнологические процессы. Мы провели 3 года на стадии разработки доказательства правильности концепции. Сейчас, когда мы завершили все исследования эффективности лечения раковых заболеваний у мышей, мы полностью находимся в режиме разработки препарата. Этот процесс можно ускорить с помощью заимствования лучших практик из технической культуры.



Брайан Фрезза: Мы создаем платформу, а не изолированный продукт. Мы создаем инфраструктуру для всех видов будущих противовирусных технологий. Таким образом, ключевым моментом является возможность держать в узде науку — кроме чистого творчества должны иметь место и рутина, и масштабирование. Культура также является важным аспектом. Хотя у нас работают кандидаты наук в области органической химии и молекулярной биологии, мы всё равно ориентируемся на устоявшуюся культуру технических стартапов. Мы автоматизируем процессы в лаборатории, используя продвинутую робототехнику. Мы используем git для отслеживания изменений в рабочих записях. Мы пишем тонны кода. Мы первопроходцы в нашей области и мы стараемся двигаться очень быстро, но мы также строим платформу, рассчитанную на экспоненциальный рост.



Питер Тиль: Откуда уверенность в том, что больше никто тайно не использует ту же стратегию? И если вы знаете о том, что делают или чего не делают другие люди, почему вы думаете, что они не знают то же самое о вас и о том, что ваши секреты работают.



Баладжи Сринивасан: Это как в шутке Дональда Рамсфелда: есть известные неизвестные. В целом, мы думаем, что большинство людей упускают ключевые секреты в индустрии здравоохранения, потому что они слишком погружены в текущую ситуацию и не могут думать о поиске путей к лучшим решениям. Сравните здравоохранение и фитнесс. Фитнесс — это зона вашей ответственности. Вы можете записаться в хороший зал или найти личного тренера. Оба варианта хороши. Но выбор только за вами — вы должны взять на себя инициативу. Теперь представьте, если бы подобный выбор был у вас в вопросах здравоохранения. Вы приходите на встречу к врачу и начинаете рассказывать ему о своих исследованиях, и врач выпадает в осадок. Вы или подрываете их авторитет или вы идиот. Но, что странно, вы остаётесь со своим телом на всю жизнь, а доктора с вами всего около 20 минут в год. В итоге фитнесс — это одна из немногих областей в медицине, которая действительно на практике работает, в отличие от остальных направлений.



Когда эти системы будут построены, очень сложно будет сразу избавиться от предрассудков.


Люди поймут, что они просто не думали о нестандартных подходах. Действительно работающие вещи будут казаться безумием.



Брайан Фрезза: Одним из неприятных последствий бума биотехнологий является то, что произошло с патентами. В фармакологии традиционно объектами защиты являлись составы лекарств. В биотехнологиях стало возможно патентовать общие подходы. Genentech, к примеру, удалось запатентовать рекомбинантные антитела как общее понятие. Таким образом, биотехнологии кишат подобными крайне обобщёнными патентами. Некоторые биотехнологические компании буквально зарабатывают миллионы только на продаже лицензий; они вообще не производят лекарств. Так что лучше не подогревать общественный интерес к разрабатываемым вами новым технологиям, чтобы не провоцировать патентных троллей.



В конечном счете, вы не сможете доказать обратное. Вполне возможно, что существует фирма Ruby Therapeutics, которая работает над тем же, что и мы. Но мы сильно сомневаемся, учитывая, что мы работаем над уникальными вещами. Даже если знать о том, что конкуренты существуют, всё равно лучше для обеих компаний молчать, пока они не смогут начать получать прибыль.



Брайан Слингерленд: На самом деле никто не стремится раскрывать свои секреты. Наша область очень отличается от быстродвижущейся индустрии интернет-стартапов. Здесь, если у вас есть что-то уникальное, вы сначала должны его выпестовать. Хорошей практикой считается не выпускать пресс-релизы до момента выхода лекарства на рынок. Таким образом, вся суть в балансе. С тех пор, как наш подход показал свою состоятельность, и мы переходим к испытаниям на людях, мы стали более публичными. Никто не захочет принимать препарат, разработанный неизвестной компанией, у которой на сайте нет никакой информации. Нужно просто убедиться, что вы не разглашаете информацию слишком рано.



Конечно, необходимо понимать, что вас преследуют 10 компаний. Разумно предположить, что вы должны работать лучше и быстрей, чтобы вырваться вперёд.



Питер Тиль: Если вы знаете о том, что Ruby Therapeutics или 10 других её вариаций действительно существуют, не было бы разумным быть более открытыми и сотрудничать? И как вы принимаете на работу людей, если вы настолько закрыты?



Баладжи Сринивасан: В экологии, когда вы хотите узнать, сколько видов обитают в джунглях, вы делаете некий срез и затем увеличиваете масштаб. Оценка спроса является схожей задачей. Если вы внимательно изучите свою сеть контактов — исследуете ту часть джунглей, которая находится в Кремниевой долине — и не увидите привлечения капитала и людей, работающих над теми же проблемами, вы можете быть вполне уверены в том, что вы одни. Люди действительно должны будут прийти из ниоткуда.



Личные связи очень важны для рекрутинга. Мы пытаемся получать и получаем от каждого инженера ссылку на двоих человек. 2^n — это очень хорошее масштабирование. Вы получаете отличных людей, но также должны оставаться вне поля видимости.



Питер Тиль: Эта стратегия найма хорошо зарекомендовала себя во всех компаниях, в работе которых я принимал участие. Но вы должны относиться к ней осторожно. Если вы попросите человека со степенью MBA дать вам контакты талантливых людей, с которыми хорошо работать, вы получите слишком много кандидатов. Однако если задать тот же вопрос инженерам — и, может быть, вы даже хотите нанять непосредственно их друзей — вы можете получить в ответ лишь молчание, поскольку они слишком застенчивы. Так что вам придётся найти способ, чтобы им было комфортно рекомендовать людей.



Брайан Фрезза: Одна из стратегий, которая действительно работает, заключается в том, чтобы сесть рядом с вашими инженерами и пробежаться по их спискам друзей в Facebook, с просьбой назвать людей, которые являются хорошими специалистами и с кем из них они хотели бы работать.



Питер Тиль: Существует предубеждение, что в Кремниевой долине предприниматели должны заниматься веб- или мобильными приложениями. Почему вместо этого люди должны больше задумываться о работе в биотехнологиях и вычислениях?



Баладжи Сринивасан: Нужно помнить о том, что следующая многообещающая область не будет выглядеть как предыдущая. Поисковые технологии не выглядели как рабочий стол, а социальные сети не выглядят как поисковые системы.


Геном человека никогда не устареет. Мобильные технологии, десктопные, социальные сети? Сложно сказать. Мобильные технологии, похоже, ждёт большой рост. Так что ставка на них, по крайней мере, разумна. Десктопное ПО? У него уже нет реальных преимуществ. А социальные сети уже оккупированы и большая часть территорий там уже поделена.



В конечном итоге, вас должно просто волновать то, над чем вы работаете. Очередное приложение для знакомств на самом деле не волнует никого. Сложно представить, что кто-то будет за него болеть, потеть и плакать. Значимость является важным аргументом для того, чтобы пытаться думать иначе. И мы считаем, что геномика — это действительно значимая область.



Брайан Фрезза: Элон Маск является мастером рекрутинга. Его подход является резким и простым: “Мы не платим так хорошо, как платит Google. Но наш проект будет самым захватывающим в вашей жизни”. Вы хотите заинтересовать людей, которые считают такой подход привлекательным. Люди всегда рассматривают стартап как лотерею. Но удовлетворение от запуска технической революции намного больше, чем просто штамповка денег.



Брайан Слингерленд: Одна из причин, по которой люди из ИТ могут игнорировать биотехнологии, заключается в том, что они думают, что им будет отводиться второстепенная роль. Однако это далеко не так во многих биотехнических компаниях. Люди из ИТ находятся в самом эпицентре того, чем мы занимаемся в Stem CentRx. Так что, если люди из ИТ заинтересованы в поиске лекарства от рака или тому подобных вещах, им действительно нужно подумать об этой области. Я не забыл сказать о том, что у нас есть открытые вакансии?



Питер Тиль: Мы обычно говорим, что реклама работает лучше всего, если он скрыта. Но иногда она действительно работает, если она полностью прозрачна. [смеется]


Непрозрачность может быть очень утомительна. Общеизвестная мудрость в мире венчурного капитала гласит “Если тебе нужны деньги, обратись за советом. Если тебе нужен совет — проси денег”. И эта игра утомляет. Иногда очень хочется услышать: “На самом деле мне нужны только деньги”.



Вопрос из зала: [неразборчиво]



Питер Тиль: Ненормально, что FDA является узким местом в глобальной разработке препаратов. Должен наступить некий переломный момент, после которого США уже не будут диктовать миру, какие препараты разрабатывать. После перехода этой точки США придётся конкурировать с Китаем в скорости разработки препаратов. Это может быть огромным сдвигом парадигмы. Так что, хотя сейчас всё выглядит не так уж хорошо, будущее может быть многообещающим. Деятельность SpaceX на начальных этапах сильно регулировалась, однако они выстояли и прошли через это. Авиационные правила также значительно упростились в последнее время. Так что недружелюбное отношение на начальных этапах может перерасти в большие возможности.



Вопрос из аудитории: Когда вы раскрываете свои секреты будущим сотрудникам, пытаются ли они использовать эти знания, чтобы шантажировать вас и договориться о большем окладе?



Брайан Фрезза: У нас вообще не было таких проблем. Венчурные капиталисты не подписывают акты о неразглашении, однако кандидаты делают это. К тому же, им придётся работать несколько лет, чтобы повторить технологию самостоятельно.


Вопрос из аудитории: Какую роль играет HIPAA в технологических инновациях?



Баладжи Сринивасан: HIPAA можно рассматривать, как техническую задачу. Как мы можем следовать различным стандартам и т. п.


Но это также интересная задача для геномики. Геном человека содержит огромное количество информации о его родственниках. С одной стороны, эти данные являются закрытой медицинской информацией. С другой стороны, они, по сути, являются статистическими и могут быть полезны только после агрегирования. Таким образом, задача состоит в том, чтобы выяснить, как можно проводить агрегирование, не раскрывая данные. Чтобы получить пользу от своего генома, вы просто обязаны позволить провести над ним некоторые вычисления. Задача состоит в том, чтобы ускорить сдвиг общественного сознания в сторону приемлемости данной обработки, в то же время сохраняя строгую секретность личных данных.



Вопрос из аудитории: В отличие от Сети, где вы можете получить обратную связь в течение нескольких минут, как вы можете знать, что идёте по верному пути в вычислительных биотехнологиях?



Брайан Фрезза: Мы используем физические модели и эксперименты для проверки. Мы используем не только статистические подходы. Но все процессы являются внутренними. Мы не стремимся к внешней проверке. Так же как Instagram не зовёт людей с улицы для оценки их программного кода. Вы разрабатываете план и следуете ему внутри компании. Иногда требуется цикл длиной в несколько лет, чтобы получить результаты. И вы работаете настолько эффективно, насколько это возможно, чтобы сократить продолжительность этого цикла.



Баладжи Сринивасан: Медленные итерации не являются непреложным законом природы. Фармацевтические и биотехнологии обычно развиваются очень медленно, однако иногда развитие идёт очень быстро. Работа над инсулином в 1920-1923 годах шла со скоростью, характерной для разработки ПО. Сегодня платформы, такие как Heroku, значительно сократили время итерации. Вопрос состоит в том, можем ли мы сделать подобное с биотехнологиями. Нигде не высечено в камне утверждение о том, что вы не можете пройти путь от концепта до прилавка за 18 месяцев.



Брайан Фрезза: Это сильно зависит от того, над чем вы работаете. Genentech была основана в том же году, в котором была основана Apple — в 1976. На создание платформы и инфраструктуры нужно время. Будет много накладных расходов. Вспомогательные вещи могут занять больше времени, чем весь жизненный цикл готового продукта.



Вопрос из аудитории: Сравните венчурных капиталистов из мира биотехнологий с “классическими”.



Брайан Слингерленд: Мы никогда не шли по пути классического венчурного капитала, потому что такой подход не работает применительно к биотехнологиям. Все венчурные капиталисты, которые вкладывали деньги в биотехнологии, потеряли их. Они обычно рассматривают временные рамки, которые слишком коротки. Венчурные капиталисты, которые говорят, что хотят работать с биотехнологиями, как правило, хотят, чтобы продукт вышел на рынок как можно быстрее.



Брайан Фрезза: “Интегрированная платформа для лекарств” является угрожающей фразой для венчурных капиталистов. Большинство ВК сосредоточены на глобализации, а не на реальных технических инновациях. ВК обычно находят компанию с одним препаратом и затем вливают в неё кучу денег, чтобы протолкнуть его через затратный процесс испытаний. Большинство ВК не заинтересованы в компаниях, у которых есть несколько препаратов, и которые ведут серьёзные доклинические исследования.


Вопрос из аудитории: Насколько полезны данные испытаний лекарств от рака, полученные от пациентов в терминальной стадии? Не являются ли эти данные неточными или вообще непоказательными?



Брайан Слингерленд: Отсутствие возможности проводить испытания на ранних стадиях болезни всегда было проблемой. Однако наша технология разрабатывается с учётом возможности её применения на разных стадиях развития заболевания у пациентов. Всё что я могу сказать — это то, что наш подход технически не завязан на стадию болезни. Но в целом ваш вопрос справедлив. Именно поэтому традиционные препараты, которые показывают прогресс в начале, часто проваливают расширенные испытания.


Вопрос из аудитории: Какими были ваши первые задачи или проблемы?



Брайан Фрезза: Период создания лаборатории оказался нереально длительным. 100% нашего времени было потрачено на приобретение оборудования, переговоры о ценах, проблемы запуска и т. д. Мы сильно недооценили время, необходимое для того, чтобы приступить к работе, потому что мы пришли из уже готовых, хорошо оснащённых лабораторий. Обычно процесс подготовки к работе занимает год. Здесь мы видим огромную разницу по сравнению с миром Интернета и компьютеров.



Питер Тиль: В Интернет-бизнесе вы можете сразу приступать к работе. В PayPal самой большей проблемой было то, что по приказу Макса, сотрудники должны были собирать свои собственные столы. Но Люк Носек думал, что даже это было лишним. Так что он нашёл компанию Delegate Everything (Делегируй всё), которая прислала ему мастера на все руки, которых обычно вызывают пожилые женщины, который собрал ему стол, а он мог потратить больше времени на работу за компьютером.



Баладжи Сринивасан: Стартапам всегда тяжело в начале. В офисах лежат матрасы и стоят гладильные доски. Вы должны спешить, чтобы очистить помещение для проведения встреч. Но самым сложным является определение того, занимаетесь ли вы действительно нужным делом и планируете ли вы создать что-то значимое. Вы не обязаны иметь научно обоснованный проект на старте. Однако вы должны провести аналитическую работу и удостовериться, что ваш подход жизнеспособен. Вы должны дать себе наилучшие шансы на успех, когда дополнительные возможности откроются в будущем.


Занятие 17: Глубокие мысли

После лекции Питера к беседе присоединилось трое гостей:


1. Доктор Скотт Браун (D. Scott Brown). соучредитель Vicarious,


2. Эрик Джонас (Eric Jonas), CEO Prior Knowledge,


3. Боб МакГрю (Bob McGrew), главный инженер Palantir.

I. Величие ИИ


На поверхностном уровне мы склонны думать о людях как о весьма разнообразных существах. Люди имеют широкий набор различных способностей, интересов, характеристик, и обладают различным интеллектом. Какие-то люди хорошие, какие-то плохие. Они действительно разные.




Напротив, компьютеры мы склонны рассматривать как очень схожие. Все компьютеры — это в той или иной степени одинаковые черные ящики. Один из способов думать о диапазоне возможных искусственных интеллектов — это перевернуть стандартные рамки. Возможно, сделать это стоит пару раз; существует гораздо больше потенциально возможных различных ИИ, чем людей на свете.




Существует множество способов описания и организации интеллекта. Не все они включают человеческий интеллект.


Даже принимая в расчет огромное разнообразие умов людей, человеческий разум, возможно, — всего лишь небольшая точка по отношению ко всем эволюционным формам интеллекта; представьте себе всех пришельцев со всех планет вселенной, которые только могут существовать.




Но ИИ гораздо разнообразнее, чем все естественно возможные формы интеллекта. ИИ не ограничен эволюцией; он может включать элементы созданные искусственно. Эволюция породила птичек и полёт. Но она не может породить сверхзвуковую птичку с титановыми крыльями. Однонаправленный процесс естественного отбора в экосистемах подразумевает постепенное изменение. ИИ так не ограничен. Таким образом, диапазон потенциальных ИИ еще шире, чем диапазон интеллекта пришельцев, который, в свою очередь, превышает диапазон интеллекта человеческого.




Таким образом, ИИ — весьма большое пространство, настолько большое, что обычные человеческие догадки о его размере часто отличаются на порядки.


Один из больших вопросов насчет ИИ — это насколько в действительности умным он может стать. Представьте себе спектр интеллектов с тремя точками: мышка, слабоумный и Эйнштейн. Куда на этой шкале попадёт ИИ?




Мы склонны думать, что ИИ немного умнее Эйнштейна. Но априори неясно, почему шкала не может идти дальше, намного дальше. Мы склоняемся к вещам, которые являются измеримыми. Но почему это более реалистично, чем сверхчеловеческий интеллект, настолько умный, что его трудно измерить? Возможно, что мышке будет легче понять теорию относительности, чем нам понять, как работает суперкомпьютер с ИИ.



Будущее с ИИ было бы неузнаваемым, как никакое другое будущее. Биотехнологическое будущее включало бы лучше функционирующих людей, но все еще в узнаваемом человеческом облике. Ретробудущее включало бы вещи, которые уже были опробованы в прошлом и воскрешены снова. Но у ИИ есть возможность быть радикально другим и существенно непонятным.



Существует набор таинственных теологических параллелей, которые вы можете усмотреть. Бог мог быть для Средних веков тем, чем ИИ станет для нас. Станет ли ИИ богом? Будет ли он всемогущим? Будет ли он нас любить? Эти вопросы могут не иметь ответов. Но ими все равно стоит задаваться.

II. Непонятность ИИ


Тест Тьюринга — это давний классический тест, который показывает, можете ли вы построить машину, которая интеллектуально ведет себя как человек. Он фокусируется на той части человеческого поведения, которая управляется интеллектом. В последнее время эта популярная проблема перешла из плоскости интеллектуальных компьютеров в плоскость эмпатических компьютеров. Видимо, людей сегодня больше интересует не интеллект компьютера, а могут ли компьютеры понимать наши чувства. Не имеет значения, насколько они интеллектуальны в классическом смысле, — если для компьютера движения человеческого глаза не являются эмоциональным возбудителем, он всё равно в каком-то смысле будет стоять ниже нас.




История технологий — это в основном история замещения людей технологиями. Плуг, печатный пресс, хлопкоочистительная машина, — все это отстраняло людей от дел. Машины были придуманы, чтобы делать дело более эффективно. Однако если замещать людей — плохо, существует противоположное соображение, что машины — это благо. Фундаментальный вопрос тут — это действительно ли ИИ будет замещать людей. Эффект от замещения — это непонятный, почти политический вопрос, который, кажется, неразрывно связан с будущим ИИ.



Существуют две базовые парадигмы. Луддитская парадигма гласит, что машины — это плохо, и вы должны их уничтожить, пока они не уничтожили вас. Это похоже на то, как работники текстильных фабрик уничтожают хлопкопрядильные станки, чтобы они не захватили отрасль переработки хлопка. Парадигма Рикардо, напротив, утверждает, что технологии — это благо в фундаментальном смысле. Это торговая догадка экономиста Дэвида Рикардо (David Ricardo): в то время как технология замещает людей, она освобождает их для бОльших свершений.




Исходя из теории торговли Рикардо, можно утверждать, что если Китай может делать машины дешевле, чем можно произвести их в Америке, для нас — хорошо покупать машины в Китае. Да, люди в Детройте потеряют свои рабочие места. Но их можно переучить. И несмотря на локальные пертурбации, общая ценность может быть максимизирована.




Графики выше отражают базовую теорию. Без торговли вы получаете меньшую производительность. С объединением производства и специализации вы расширяете границы. Создается бОльшая ценность. Эта торговая система взглядов — один из способов взглянуть на технологии. Некоторые работники прядильных фабрик потеряют свою работу, но фабричная цена футболок немного упадёт. Таким образом, рабочие, нашедшие другую работу, теперь занимаются чем-то более эффективным и могут позволить себе больше одежды за те же деньги.



Вопрос в том, останется ли ИИ чем-то, чем можно торговать. Это было бы чисто по Рикардо. Существует естественное разделение труда. Люди хороши в каких-то вещах. Компьютеры хороши в других. Так как они существенно отличаются друг от друга, ожидаемые выгоды от торговли высоки. Таким образом, они торгуют и реализуют эти выгоды. В данном сценарии ИИ не является заменой людям, но скорее дополнением.



Однако все зависит от относительной величины выгод. Сценарий выше реализуется в том случае, если ИИ немного лучше человеческого интеллекта. Но все может пойти по-другому, если ИИ окажется сильно лучше. Что, если он сможет делать в 3000 раз больше, чем человек в любых областях? Будет ли смысл ИИ вообще торговать с нами? Люди, в конце концов, не торгуют с мышами и обезьянами. Так что, хотя теория Рикардо — сильное экономическое предположение, в предельных случаях появляются аргументы в пользу Луддитской парадигмы.




Можно переформулировать ситуацию как борьбу за контроль. Насколько люди контролируют вселенную? По мере того как ИИ становится сильнее, мы получаем все больше контроля. Но потом ИИ достигает точки перегиба, где он становится сверхчеловеческим, и мы теряем контроль полностью. В этом качественное отличие от большинства технологий, которые дают людям больше контроля над миром без конца. У большинства технологий нет точки перегиба. Так что до тех пор пока компьютеры могут обеспечивать нам контроль и преодоление неизвестности, есть вероятность зайти слишком далеко. Мы можем создать суперкомпьютер в облаке, который назовет себя Зевсом, и начнет пулять молниями в людей.


III. Возможности ИИ


Величие и непонятность — это интересные вопросы. Но вопрос, можно ли, и каким образом можно поднять денег при помощи ИИ, может быть еще интереснее. Так насколько велики возможности, даруемые нам ИИ?

A. Не рановато ли для ИИ?


Все, о чем мы говорили в классе, остается важным. Вопрос тайминга здесь особенно важен. Сейчас может быть все еще очень рано для ИИ. Нужны обоснованные доводы. Мы знаем, что часто проекты будущего проваливаются. Сверхзвуковые самолеты 70-х провалились: они были слишком шумные, люди на них жаловались. Наладонники типа iPad из 90-х и смартфоны 1999 провалились. Siri — это, вероятно, пока еще ранняя пташка. Так что пока еще очень непонятно, пришло ли время для ИИ.



Но мы можем попробовать привести доводы об ИИ, сравнивая его с вещами типа биотеха. Если бы у вас была возможность заняться ИИ или штуками из разряда биотех 2.0, которые мы осветили на предыдущем занятии, традиционный взгляд показал бы, что биотех — это верный выбор. Возможно, биоинформационная революция уже сейчас начинает оказывать влияние на людей, или начнет в ближайшем будущем, а реальное прикладное использование ИИ куда более отдаленно. Но традиционный взгляд не всегда прав.


B. Единогласие и скептицизм


На прошлой неделе в Санта Кларе произошло событие под названием “5 лучших венчурных инвесторов, 10 технологических трендов” (5 Top VC’s, 10 Tech Trends). Каждый инвестор сделал два предсказания по поводу технологий на следующие 5 лет. Аудитория голосовала, согласна ли она с каждым предсказанием. Одно из моих предсказаний было в том, что биология превратится в информационную науку. Аудитория проголосовала: море зеленого. 100% согласились с предсказанием. Ни одного несогласного. Возможно, мы должны занервничать. Единодушие в массах может сильно сбивать с толку. Возможно, стоит сильнее задуматься над тезисом “биотех как информационная наука”.



Единственная идея, которую люди посчитали плохой, была о том, что все машины станут электрическими. 92% аудитории проголосовало против этого. Есть много причин предвзято относиться к электрокарам. Но теперь одной причиной меньше.



Ближайший к ИИ вопрос, который обсуждался, был в том, продолжит ли действовать закон Мура. Аудитория разделилась 50/50 по этому вопросу. Если он продолжит действовать, то есть если будет происходить более чем удвоение каждые 18 месяцев, то, кажется, мы получим что-то типа ИИ уже в ближайшие годы. И в то же время большинство людей считают, что ИИ куда дальше от нас, чем биотех 2.0.

C. (Скрытые) пределы


Один из способов сравнения биотеха и ИИ — это подумать, нет ли там серьезных — и может скрытых — пределов в каждом из них. Сюжет революции биотеха: мы собираемся обратить вспять и вылечить все типы болезней, так что если вы просто доживете до момента x, вы сможете жить вечно. Это неплохой сюжет. Однако, весьма вероятно, существуют скрытые барьеры, подводные камни. К примеру, возможно, различные системы в организме человека действуют друг против друга для достижения равновесия. Теломераза помогает клеткам делиться неограниченное количество раз. Это важно, поскольку если клетки не делятся, вы перестаете расти и начинаете стареть. Так что первая линия рассуждений заключается в том, что вам надо пить красное вино и делать всё возможное для сохранения теломеразы.




Проблема в том, что неограниченное деление клеток начинает походить на рак в какой-то момент. Так что возможно, что старение и рак влияют друг на друга взаимоисключающе. Если бы люди не старели, они бы быстрее умирали от рака. Но если вы отключите теломеразу раньше, вы просто постареете быстрее. Устраняя одну проблему, получаем другую. Непонятно, где тут правильный баланс, могут ли быть преодолены эти препятствия вообще, существуют ли они в действительности.



Самый вероятный кандидат на барьер в мире ИИ — это сложность кода. Может существовать некий лимит, где ПО становится слишком сложным по мере того, как вы создаете новые и новые строки кода. После определенной точки оказывается так много всего, за чем нужно следить, что уже никто не понимает, что происходит. Дебаггинг становится сложным или вовсе невозможным. Что-то такое можно сказать о Microsoft Windows через несколько десятилетий. Она была элегантной. Возможно, она может быть немного улучшена, или уже была. Однако в ней могут существовать существенные скрытые барьеры. В теории, вы добавляете строки кода, чтобы улучшить вещь. Но они могут сделать только хуже.




Фундаментальная борьба между экспоненциальной надеждой и асимптотической реальностью. Оптимистичный взгляд — это экспоненциальная кривая. Мы можем выступать за неё, но она вроде как неизвестна. Вопрос в том, когда вступит в действие асимптота, и вступит ли.




И версия ИИ:


D. ИИ выбивается в лидеры


Существует множество параллелей между созданием нового в биотехе и в ИИ. Однако есть три отличительных преимущества в фокусировании на ИИ:


1. Свобода инженерии


2. Свобода от регулирования и предписаний


3. Недоисследованность (действие вопреки тенденциям)



Свобода инженерии сопряжена с тем, что биотех и ИИ фундаментально очень разные. Биология развивалась в природе. Иногда люди представляют биологические процессы в виде чертежей. Но точнее было бы представлять их в виде рецептов. Биология — это набор инструкций. Добавьте пищи и воды и запекайте 9 месяцев. И таких конструкций целые серии. Если пирожок у вас не вышел, очень сложно исправить его, просто заглянув в кулинарную книгу.




Это не идеальная аналогия. Но в целом, ИИ куда больше похож на чертеж. В отличие от основанного на рецептах биотеха, ИИ гораздо менее зависим от точных последовательностей шагов. У вас больше инженерной свободы для раскладывания вещей в разных комбинациях. В процессе изменения биологического рецепта гораздо меньше свободы, чем в создании чертежа с нуля.




С точки зрения законодательства, радикальное различие заключается в том, что биотех очень сильно зарегулирован. Разработка нового лекарства занимает 10 лет и обходится в 1.3 миллиарда долларов. В этой работе куча предосторожностей. В FDA (Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств) работает 4000 человек.



ИИ, напротив, является нерегулируемым полем. Вы можете запускаться, как только готово ваше ПО. Это может стоить вам $1 миллион, или несколько миллионов. Но не миллиард. Вы можете работать у себя в подвале. Если вы попытаетесь синтезировать Эболу или оспу у себя в подвале, вы можете влипнуть в самые разные неприятности. Но если вы просто хотите рубиться в ИИ у себя в подвале, это нормально. Никто не придет за вами. Может, дело в том, что бюрократы и политики — чудилы без воображения. Может, законодатели просто не интересуются ИИ. В любом случае, каковы бы ни были причины, вы свободны в работе.



Кроме того, ИИ по отношению к биотеху недоисследован. Представьте матрицу 2х2; по одной оси у вас недоисследованность — высокая исследованность. По другой оси консенсус — противоречия. Биотех 2.0 попадает в квадрант высокой исследованности и консенсуса, который, понятное дело, является худшим. “Это следующий большой прорыв” — аудитория в Санта Кларе была на 100% убеждена в этом. ИИ, наоборот, попадает в квадрант недоисследованности и противоречий. Люди говорят об ИИ десятилетиями. А искусственный интеллект так и не случился. Таким образом, многие стали пессимистами на его счёт, и сместили свой фокус. Это может быть очень хорошо для тех, кто хочет сфокусироваться на ИИ.




PayPal, по настоянию Люка Нозека (Luke Nosek), стал первой компанией в истории, которая включила криогенику в пакет привилегий сотрудников. У нас была вечерина в духе Tupperware, где представители криогенных компаний по очереди пытались убедить людей подписаться за $50k на нейрозаморозку, или за $120k на заморозку всего тела. Всё шло хорошо, но потом они не смогли распечатать условия, потому что не смогли заставить работать свой матричный принтер. Так что, может быть, чтобы заставить биотех работать как надо, нужно поднажать на фронт ИИ.

IV. Седлаем ИИ


К нашему разговору сегодня присоединились люди из трёх разных компаний, которые занимаются вещами, связанными с ИИ. Две из них — Vicarious и Prior Knowledge — находятся на ранней стадии. Третья, Palantir, постарше.



Vicarious пытается построить ИИ, разрабатывая алгоритмы, которые используют базовые принципы работы человеческого мозга. Они полагают, что высокоуровневые концепты получаются из приземленного опыта взаимодействия с миром, и поэтому создание ИИ требует, для начала, объяснения работы человеческой сенсорики. Таким образом, их первый шаг — это построение системы зрения, которая понимает изображения так, как это делает человек. Одно это будет иметь различные коммерческие приложения — например, поиск изображений, робототехника, медицинская диагностика — но долгосрочный план заключается в том, чтобы пойти дальше зрения, и создать интеллектуальную машину в целом.




Prior Knowledge использует другой подход к построению ИИ. Их цель — это в меньшей степени эмуляция функций мозга, и в большей — разработка разных способов обработки больших массивов данных. Они применяют набор Байесовых вероятностных подходов к распознаванию образов и установлению причинных связей в больших наборах данных. В каком-то смысле это противоположность эмуляции работы мозга; интеллектуальная машина должна обрабатывать огромные массивы данных с помощью сложных математических алгоритмов, которые существенно отличаются от того, как большинство людей анализируют вещи в повседневной жизни.



Большой инсайт Palantir заключается в том, что лучший способ остановить террористов — это не регрессионный анализ, когда вы смотрите на то, что они наделали в прошлом с целью предсказать, что они сделают в будущем. Лучше подойти со стороны теории игр. Работа Palantir не совсем вписывается в искусственный интеллект, она скорее о дополненном интеллекте. Она весьма четко вписывается в выгоды Рикардовой торговой парадигмы. Ключ в том, чтобы найти правильный баланс между человеком и компьютером. Это очень похоже на технологии защиты от мошенничества, разработанные в PayPal. Люди не могли решить проблему мошенничества, поскольку происходили миллионы транзакций. Компьютеры не могли решить ее, поскольку шаблоны мошенничества менялись. Но если компьютер делает сложные вычисления, а человек делает финальный анализ, как слабая форма ИИ, это оказывается оптимальным в таких случаях.




Итак, давайте поговорим с доктором. Скоттом Брауном (D. Scott Brown) из Vicarious, Эриком Джонасом (Eric Jonas) из Prior Knowledge и Бобом МакГрю (Bob McGrew) из Palantir.

V. Перспективы


Питер Тиль: Очевидные вопрос к Vicarious и Prior Knowledge: почему сильный ИИ нужно делать именно сейчас, а не лет через 10-15?



Эрик Джонас: Традиционно мы не испытывали реальной потребности в сильном ИИ. Теперь она появилась. Сейчас у нас есть гораздо больше информации, чем было когда-либо. Так что, во-первых, все эти данные требуют, чтобы мы с ними что-то делали. Во-вторых наличие AWS означает, что вам больше не нужно самостоятельно строить серверные фермы для пережевывания терабайтов данных. Поэтому мы полагаем, что совместное влияние необходимости и возможности вычислений наполняют Байесову обработку данных смыслом.



Скотт Браун: Если продолжатся современные тренды, в течение 14 лет самый быстрый суперкомпьютер мира сможет проделывать больше операций в секунду, чем все нейроны всех живущих людей вместе взятых. Что мы будем делать с этой мощью? На самом деле мы не знаем. Так что, возможно, нам стоит потратить ближайшие 13 лет на поиски тех алгоритмов, которые мы будем запускать. Суперкомпьютер размером с Луну сам по себе ничего не дает. Он не может быть интеллектуальным, если ничего не делает. Поэтому один из ответов на вопрос о тайминге в том, что мы просто видим, к чему все идет, и у нас есть время поработать над этим. Неизбежность вычислительных мощностей — это сильный драйвер. К тому же, очень немногие работают над сильным ИИ. Ученые по большей части — нет, потому что их мотивационная структура довольно странная. У них извращенная мотивация, которая побуждает их делать только постепенные улучшения. А большинство частных компаний не работают над ним, потому что хотят делать деньги сейчас. Не так уж много людей, которые хотят делать 10-летний “Манхэттэн проджект” по сильному ИИ, где единственная мотивация — это измеримые контрольные точки между сегодня и моментом, когда компьютеры смогут думать.



Питер Тиль: Почему вы считаете, что эмуляция работы мозга — это верный подход?



Скотт Браун: Уточняю: мы на самом деле не занимаемся эмуляцией. Если вы строите самолет, вы не преуспеете, если сделаете гадящую штуку с перьями. Вы скорее смотрите на принципы полета. Вы изучаете крылья, аэродинамику, подъемную силу и т.п., и строите что-то, что отражает эти принципы. Мы похожим образом смотрим на принципы работы человеческого мозга. Существуют иерархии, редко встречающиеся образы и т.п. — все, что представляет собой конструкции в пространстве поиска. И мы строим системы, которые инкорпорируют эти элементы.



Питер Тиль: Не пытаясь затеять драку, мы спросим Боба: почему дополненный интеллект — правильнее, чем сильный ИИ?



Боб МакГрю: Большинство успехов в ИИ не были штуками, успешно прошедшими тест Тьюринга. Они являли собой решения конкретных проблем. Самоуправляемый автомобиль, например, — это реальная круть. Но он не интеллектуален в целом. Другие успехи, в машинном переводе или в обработке изображений, например, включали возможность для человека вводить все более сложные модели мира и последующую их компьютерную оптимизацию. Другими словами, все большие успехи были получены из торговых выгод. Люди лучше компьютеров в чем-то, и наоборот.



Дополненный интеллект работает, потому что он фокусируется на концептуальном понимании. Если не существует модели для проблемы, вы должны разработать ее концепт. Компьютеры очень плохо с этим справляются. Построение ИИ, который просто ищет террористов, — это ужасная идея. Вам нужно было бы создать машину, которая думает как террорист. Нам до такого еще, вероятно, лет 20. Но компьютеры хороши в обработке данных и сопоставлении паттернов. А люди хороши в разработке концептуальных понятий. Сопоставьте эти вещи, и вы получите подход дополненного интеллекта, где торговая выгода позволяет вам решать проблемы вертикаль за вертикалью.



Питер Тиль: Что вы думаете о временном горизонте для сильного ИИ? Если мы в 5-7 годах от него — это одно. Но 15-20 лет — это уже совсем другое.



Эрик Джонас: Это коварный вопрос. Нахождение баланса между компанией и исследовательским мероприятием – это не всегда просто. Но наша цель — просто создать машины, которые могут находить в данных вещи, которые люди найти не могут. Это 5-летняя цель. Получится совместная выгода, если мы построим эти Байесовы системы так, что они смогут работать вместе. Ядро Линукс содержит 30 млн строк кода. Но люди могут создавать приложения для Андроид без копания в этих 30 млн строк. Так что мы фокусируемся на том, чтобы иметь уверенность, что то, что мы делаем сейчас, может быть использовано для решения больших проблем, с которыми люди будут работать через 15 лет.



Питер Тиль: ИИ существенно отличается от того, чем занимается большинство компаний Кремниевой долины, работающих в вебе или сфере мобильных приложений. Раз уж инженеры стремятся в эти стартапы, что вы делаете в смысле рекрутинга?



Скотт Браун: Мы спрашиваем людей о том, что для них важно. Многие люди хотят оставить след в истории. Они могут не знать, как лучше это сделать, но они хотят этого. Так что мы подчеркиваем, что сложно сделать что-то более важное, чем построение сильного ИИ. Потом, если они заинтересуются, мы спрашиваем их, каким они себе представляют сильный ИИ. Какой инкрементный тест нужно пройти чему-то, чтобы это что-то оказалось точкой на пути к ИИ? Они приносят несколько тестов. И мы сравниваем их стандарты с нашей дорожной картой, и тем, чего мы уже достигли. С этого момента становится ясно, что Vicarious — это то место, где вам нужно быть, если вы серьезно настроены насчет создания интеллектуальных машин.



Вопрос из аудитории: Даже если вы преуспеете, что произойдет после того как вы создадите ИИ? Какая у вас защита от конкуренции?



Скотт Браун: Частично это сам процесс. Братьям Райт помогла построить самолет не какая-то секретная формула, которую они вдруг вывели. Это была строгая приверженность аккуратным контролируемым экспериментам. Они начали с малого и построили воздушного змея. Вычислили его механику. Потом они перешли к бездвигательным глайдерам. И как только они поняли механизмы управления, они двинулись дальше. В итоге всего процесса у них была штука, которая могла летать. Так что ключ к успеху — это понимание того, почему каждый кусочек необходим на каждой стадии, и, в конце концов, как они друг с другом сходятся. Так как качество порождается процессом, скрытым за результатом, результат будет трудно воспроизвести повторно. Копирование воздушного змея братьев Райт или нашей системы видения не даст вам понимания, какие эксперименты нужно провести, чтобы превратить это в самолет или в мыслящий компьютер.



Питер Тиль: Давайте перейдем к вопросам конфиденциальности. Работают ли над этим другие? Если да, то много ли их, или если нет, как вы узнали об этом?



Эрик Джонас: Набор и класс алгоритмов, используемых нами, довольно точно очерчен, так что мы думаем, что у нас есть хорошее чувство конкурентного и технологического ландшафта. Существует что-то около 200 — ну, чтобы быть более консервативным, скажем, 2000 — людей, которые обладают навыками и энтузиазмом, достаточными для того, чтобы делать то, что мы делаем. Но решают ли они в точности те же проблемы, и теми же способами, что и мы? Это очень маловероятно.



Конечно, у первопроходца будет некое преимущество, а также защищаемая интеллектуальная собственность в контексте ИИ. Но, заглядывая на 20 лет в будущее, нет никаких причин быть уверенным в том, что другие страны поддержат законы об интеллектуальной собственности Соединенных Штатов по мере того, как они развиваются и подключаются к проблеме. Как только вы понимаете, что что-то возможно — как только кто-то делает большой прорыв в ИИ — пространство поиска сильно сужается. Конкуренция станет жизненным фактом. Точка зрения Скотта о процессе хороша. Штука в том, что вы можете оставаться впереди, если строите лучшие системы и понимаете их лучше, чем кто-либо еще.



Питер Тиль: Давайте разовьем тему уклонения от конкуренции. Возможно, открытие пиццерии в Пало Альто — не лучшая идея, даже если вы первый. Придут другие, и станет слишком тесно. Так какую же стратегию выбрать?



Скотт Браун: Сетевые эффекты могут обеспечить серьезное преимущество. Скажем, вы разработали замечательное ПО для распознавания изображений. Если вы — первый и лучший, вы сможете стать AWS в мире распознавания. Вы создаете петлю обратной связи, которая вас обезопасит; все подсядут на вашу систему, и она будет становиться лучше, поскольку все сидят на ней.



Эрик Джонас: У AWS есть конкуренты, но они по большей части не выше уровня шума. AWS до сих пор была на шаг впереди них в инновациях. Основная идея заключается в скорости убегания, когда устойчивое лидерство основывается само на себе. Мы играем в ту же игру с данными и алгоритмами.



Скотт Браун: И вы становитесь лучше, пока другие просто вас копируют. Предположим, вы построили хорошую систему зрения. К тому времени как люди скопируют вашу V1, вы уже приложите свои алгоритмы к слуховым и языковым системам. И у вас не только больше данных, чем у них, но вы успели привнести в улучшенную V1 и новые вещи.



Питер Тиль: Переключимся на главный экзистенциальный вопрос в ИИ: насколько опасна эта технология?



Эрик Джонас: Я трачу намного меньше времени на беспокойство об опасностях технологии, чем на то, когда мы станем прибыльными. Поэтому я планирую назвать своего ребенка Джон Коннор Джонас…



Если серьезно, мы знаем, что вычислительная сложность ограничивает возможности ИИ. Это интересный вопрос. Допустим, мы сможем сэмулировать человека в коробке, по Робину Хэнсону (Robin Hanson). Какие уникальные угрозы это несет? Этот интеллект не будет озабочен благополучием людей, так что он потенциально вредоносен. Но для этого могут существовать серьезные ограничения. Подход Байеса — это, в определенном смысле, хороший способ рассуждать в условиях неопределенности. В какой мере меня это волнует: я больше переживаю за следующее поколение, но не за нас сейчас.



Скотт Браун: Мы рассуждаем об интеллекте, как о чем-то ортогональном моральной интуиции. ИИ может быть способен делать точные предсказания, но не судить о том, что хорошо, а что плохо. Он может быть просто оракулом, который рассуждает о фактах. В таком случае он такой же, как и любая другая технология; изначально нейтральный инструмент, который настолько же хорош или плох, насколько хорош или плох человек, пользующийся им. Мы много думаем об этике, но не в том ключе, в котором популярные компьютерные философы пишут о ней. Люди часто путают наличие интеллекта с наличием воли. Интеллект без воли — это просто информация.



Питер Тиль: Так что вы оба убеждены, что фундаментально это всё сработает.



Скотт Браун: Да, но не в мечтательном смысле. Мы должны относиться к своей работе так же, как к построению бомбы или созданию супер-вирусов. В то же время, я не думаю, что возможны жесткие сценарии вроде Skynet. Мы добьемся некоторых прорывов в некоторых областях, подключится сообщество, и процесс повторится.



Эрик Джонас: И нет оснований полагать, что ИИ, который мы создадим, будет способен создать лучший ИИ. Может, это и будет так. Но не обязательно. Вообще, это интересные вопросы. Но люди, которые слишком много времени тратят на них, в итоге могут не оказаться людьми, которые действительно создадут ИИ.



Боб МакГрю: Мы в Palantir смотрим на опасности технологии немного иначе, так как мы создаем дополненный интеллект вокруг сенсорных данных, не пытаясь построить сильный ИИ. Конечно, компьютеры могут быть опасны, даже если они не являются полностью искусственно интеллектуальными. Поэтому мы работаем в сотрудничестве с юристами по правам человека и частной собственности, они помогают нам работать в безопасных рамках. Очень важно найти правильный баланс.



Вопрос из аудитории: Знаем ли мы в действительности достаточно о мозге, чтобы эмулировать его?



Эрик Джонас: Мы на удивление мало понимаем принципы работы мозга. Мы знаем, как люди решают проблемы. Люди очень хороши в интуитивном нахождении паттернов в малых объемах данных. Иногда этот процесс кажется иррациональным, но в действительности он может быть весьма рациональным. Но мы не так уж много знаем о колесиках и винтиках нервной системы. Мы знаем, что реализуются различные функции, но не знаем, как именно. Так что люди используют разные подходы. У нас свой подход, и, возможно, того, что мы знаем, вполне достаточно для использования стратегии эмуляции. Тут шанс 50/50.



Скотт Браун: Как я уже говорил, мы считаем, что эмуляция — это неправильный подход. Братьям Райт не нужны были детальные модели физиологии птиц, чтобы построить самолет. Вместо этого мы задаемся вопросом: какими статистическими неравномерностями воспользовалась бы природа в создании мозга? Если вы взглянете на меня, вы увидите, что пиксели, составляющие мое тело, не передвигаются рандомно по вашему полю зрения. Они сгруппированы в каждый момент времени. Существует также иерархия, в соответствии с которой, если я поворачиваю лицо, глаза и нос движутся вместе с ним. Глядя на то, как эта пространственная и временная иерархия превращается в сенсорную информацию, мы можем получить хорошую подсказку относительно того, какого рода вычисления мы можем найти в мозгу. И вот, когда вы смотрите на мозг, вы видите пространственно-временную иерархию, которая отражает данные о мире. Совмещение этих идей в строгом математическом порядке и их тестирование в приложении к реальному миру — это и есть то, как мы пытаемся создать ИИ. Так что нейрофизиология очень помогает, но только в общем смысле.



Вопрос из аудитории: Насколько легко будет перенести систему зрения на систему слуха, языка и т.д.? Если бы было так легко решить одну вертикальную проблему и просто применить решение к другим вертикалям, разве кто-нибудь не сделал бы этого уже? Есть ли причина считать, что издержки такого перехода низки?



Скотт Браун: Зависит от того, есть ли для этого общий кортикальный контур. Существует хорошая экспериментальная поддержка того факта, что входящую визуальную и аудиальную информацию обрабатывает один контур. В одном из недавних экспериментов в мозгах хорьков переподключили нервный канал оптической информации к области мозга, обрабатывающей слуховую информацию. Хорьки были способны нормально видеть. Существует множество экспериментов, демонстрирующих схожие результаты, которые поддерживают тезис об общем алгоритме, который мы называем “интеллект”. Конечно, для разных типов сенсорных данных нужно делать свои настройки, но мы считаем, что это будут настройки одного мастер-алгоритма, а не фундаментально иной механизм.



Эрик Джонас: Мой соучредитель Бо (Beau) был в этой лаборатории с хорьками в MIT. Похоже, что кортикальные зоны и соответствующие им паттерны во временных рядах данных достаточно гомогенны. Мы понимаем мир не потому, что обладаем идеальными алгоритмами, но также потому что нам помогает громадное количество наблюдаемой информации. Всеобъемлющая цель — возможно, для всех нас — получить все знания о мире с целью воспользоваться ими. Резонно полагать, что некоторые вещи перебазируются на другие вертикали. Продукты различны; очевидно, создание видеокамеры не помогает продвинутой речевой терапии. Но, возможно, в таком подходе кроется множество частичных совпадений.



Питер Тиль: Существует ли страх, что разрабатываемая вами технология будет нуждаться в проблеме для решения? Беспокоит то, что ИИ похож на научный проект, который может не иметь приложения в данный момент.



Эрик Джонас: Мы считаем, что лучшее понимание данных имеет множество возможностей приложения. Нахождение верного баланса между построением ядра технологии и фокусировкой на продуктах — это всегда проблема, которую должны решать команды стартаперов. Конечно, нам нужно следить за бизнес-требованиями идентификации конкретных вертикалей проблем и создания продуктов, имеющих конкретное приложение. Ключ — совместная работа с советом директоров и инвесторами над долгосрочным видением и различными целями по пути.



Скотт Браун: Мы основали Vicarious, потому что хотели раскусить ИИ. Мы считали, что шаг за шагом кто-то захочет создать настоящий ИИ. Оказывается, многие из этих шагов имеют довольно большую коммерческую значимость сами по себе. Взять хотя бы распознавание неразделенных объектов. Если мы просто достигнем этой точки, это само по себе будет очень ценно. Мы смогли бы вывести это на уровень продукта и продолжить дальше. Поэтому вопрос ставится так: можете ли вы «продать» свое видение проблемы и поднять денег, чтобы развиваться к первой контрольной точке, вместо того чтобы просить пустой чек на проведение невнятных экспериментов ведущих к выигрышу с вероятностью 50/50 через 15 лет.



Боб МакГрю: Нужно быть настойчивым. Вероятно, больше не осталось низко висящих фруктов. Если сильный ИИ — это высоко висящий фрукт (или даже недостижимо высоко висящий), дополненный интеллект Palantir — это вполне досягаемый фрукт. И у нас ушло три года, прежде чем мы получили платежеспособного клиента.



Питер Тиль: Вот вопрос к Бобу и Palantir. Доминантная парадигма, к которой люди склоняются по умолчанию, либо на 100% человеческая, либо на 100% компьютерная. Люди считают их антагонистичными. Как вы собираетесь убедить ученых или Гугл, которые сосредоточены на отодвигании рамок возможностей компьютеров, что парадигма сотрудничества человека и компьютера, предлагаемая Palantir — лучше?



Боб МакГрю: Простой способ сделать это — говорить о конкретной проблеме. Deep Blue побил Каспарова в 1997. Компьютеры сегодня лучше играют в шахматы, чем мы. Хорошо. Но какая сущность лучше играет в шахматы? Оказывается, это не компьютер. Хорошие игроки в паре с компьютером на самом деле побивают людей и машины, играющих по отдельности. Доказано: шахматный ИИ слаб. Но если симбиоз человека и компьютера лучше в шахматах, то он точно так же может быть использован в других контекстах. Анализ данных — это как раз такой контекст. Поэтому мы пишем программы, помогающие аналитикам делать то, что компьютеры сами не могут делать, и то, что аналитики не могут делать без компьютеров.



Эрик Джонас: И взгляните на Amazon Mechanical Turk. Краудсорсинг интеллектуальных задач в ограниченных рамках — даже простые задачи фильтрации, типа “это спам, а это нет” — указывает на быстро размывающуюся разделительную черту между машинами и человеком.



Боб МакГрю: В этом смысле, Crowdflower — это темный близнец Palantir; они фокусируются на том, как использовать людей для улучшения компьютеров.



Вопрос из аудитории: Какие принципы имеет ввиду Palantir в при создании своего ПО?



Боб МакГрю: Нет какой-то одной ключевой идеи. У нас есть несколько разных вертикалей. По каждой из них мы смотрим, что нужно делать аналитикам. Вместо того, чтобы заменить аналитика, мы спрашиваем, в чем конкретно они не так хороши. Как может ПО поддержать их работу? Как правило, это подразумевает создание ПО, обрабатывающего большие объемы данных, идентифицирующего и запоминающего шаблоны и т.п.



Вопрос из аудитории: Как вы балансируете между обучением ваших систем и наполнением их функционалом? Младенцы хорошо понимают выражения лиц, но ни один младенец не понимает арифметику.



Скотт Браун: Это именно такое отличие, которое мы используем, чтобы решить, какие знания должны быть зашиты в наши алгоритмы, а какие — приобретены ими. Если мы не можем сказать, что какое-то конкретное дополнение правдоподобно для обычного человека, мы не добавляем его.



Питер Тиль: Когда существует богатая история деятельности, выигрывающей лишь небольшие преимущества на поле боя, есть ощущение, что все может быть немного сложнее, чем думают люди. Простой пример — это Война с Раком; мы на 40 лет ближе к победе, а победа, возможно, дальше, чем когда-либо. Люди 80-х считали, что ИИ находится прямо за углом. Существует, кажется, длинная история несбывшихся ожиданий. Как мы можем быть уверены, что ИИ — это не тот случай?



Эрик Джонас: С одной стороны, это может быть сделано. Есть простое доказательство этому: всё, что нужно, чтобы создать интеллект уровня человеческого — это пара пива и невнимательное отношение к контролю рождаемости. С другой стороны, мы в действительности не знаем, будет ли решена проблема сильного ИИ, и если да, то когда. Мы, как нам кажется, делаем лучшую ставку.



Питер Тиль: Так это по существу статистический аргумент? Это типа как ждать багаж в аэропорту: вероятность, с которой ваша сумка появится на ленте, растёт с каждой минутой. До тех пор пока в какой-то момент багаж не выезжает, и вероятность сразу падает.



Эрик Джонас: Все думают, что у ИИ много багажа. Продавать ИИ венчурным капиталистам — довольно сложно. Это именно те, кто думал, что ИИ образуется гораздо легче, чем это происходит в действительности. В 1972 году в MIT кучка людей считала, что они просто соберутся вместе и разберутся с ИИ за одно лето. Конечно, этого не произошло. Но удивительно, насколько уверены они были в том, что смогут сделать это — и они работали на мэйнфреймах PDP-10! Сейчас мы знаем, насколько всё невероятно сложно. Поэтому мы разгребаем небольшие участки. Ушли те дни, когда люди считали, что они могут просто собраться с друзьями и создать ИИ за лето.



Скотт Браун: Если мы применим довод о багаже к самолетам в 1900-х, мы бы сказали: “Люди пытались построить летательный аппарат сотни лет, и так и не смогли.” Даже после того, как это действительно произошло, многие умнейшие люди в этой области продолжали утверждать, что летательный аппарат тяжелее воздуха физически невозможен.



Эрик Джонас: В отличие от вещей типа путешествия со скоростью света или существенного увеличения продолжительности жизни, у нас, по крайней мере, есть доказательства возможности.



Вопрос из аудитории: Вы больше фокусируетесь на цели в общем или на контрольных точках по пути?



Эрик Джонас: Это всегда должно быть и то и другое. Типа “мы создаем невероятную технологию” и потом “вот что она позволяет.” Контрольные точки — это ключ. Спросите себя, что вы знаете, что не знает никто, и составьте план, как этого добиться. Как говорит Аарон Леви (Aaron Levie) из Box, вы всегда должны быть способны объяснить, почему именно сейчас настало время делать то, что вы делаете. Технология без хорошего тайминга ничего не стоит, хотя верно и обратное.



Скотт Браун: Сильные заявления также требуют сильных доказательств. Если вы продаете машину времени, вы должны быть способны показать последовательный прогресс, прежде чем вам кто-то поверит. Может быть, ваш демка для инвестора сможет послать ботинок в прошлое. Это было бы отлично. Вы можете показать этот прототип и потом объяснить инвесторам, что нужно сделать, чтобы машина смогла решать более значительные проблемы.



Стоит отметить, что если вы продаете революционную технологию как противоположность инкрементной, куда лучше будет найти инвесторов, которые сами разбираются в технологиях. Когда Trilogy пыталась поднять свой первый раунд инвестиций, инвесторы привлекли профессуру, чтобы оценить их подход к проблеме конфигуратора. Стратегия Trilogy была далека от статуса кво, и профессоры сказали инвесторам, что это никогда не сработает. Эта ошибка дорого стоила инвесторам. Когда вовлекается противостоящее знание, для вас будет лучше, если инвестор сам сможет составить мнение о вещах.



Питер Тиль: Самым долгим и прогоревшим стартапом в Кремниевой долине был, наверное Xanadu, который пытался с 1963 по 1992 соединить все компьютеры мира. У него закончились деньги и он умер. А потом прямо на следующий год появился Netscape и захватил Интернет.



И еще, есть, возможно, апокрифическая история о Колумбе и его путешествии к Новому Миру. Все считали, что мир куда меньше, чем он был на самом деле, и что они попадут в Китай. Когда они уже плыли слишком долго, а Китай уже должен был оказаться позади, команда хотела повернуть назад. Колумб убедил их отложить мятеж на три дня, и в конце концов они сошли на берег континента.



Эрик Джонас: И это делает Северную Америку самой большой точкой отсчета в истории.


Занятие 18: Основатель – жертва или бог


1. Черты основателя


Основатели важны. Люди понимают это. Основателей часто обсуждают. Многие компании вообще выглядят, как культы основателей. Давайте немного поговорим об антропологии и психологии основателей. Кто они, почему они делают то, что делают?

A. Начало PayPal




Команда основателей PayPal состояла из шести человек. Четверо из них родились за пределами США. Пятерым из них было 23 и менее лет. Четверо из них собирали взрывные устройства во время учебы в университете (ваш покорный слуга не был в их числе). Двое из них делали это в коммунистических странах: Макс в Советском Союзе, Йю Пан в Китае. Они делали не то, что люди обычно делали в этих странах в то время.



На этом эксцентричность не заканчивается. Расс вырос в трейлерном парке и смог поступить в школу в Иллинойсе, специализирующуюся на математике и естественных науках. Люк и Макс начинали безумные предприятия в Иллинойсском университете в Урбане-Шампейне (Urbana-Champaign). Макс, возможно, несколько излишне, любил говорить о своих безумных способностях (он утверждал ранее и утверждает сейчас, что у него 3 почки). Он приехал в США под видом беженца через несколько недель после распада Советского Союза, но до того, как сформировались новые страны. Поэтому он любил говорить, что он гражданин несуществующей страны. Что создавало невероятные сложности для путешествий. Все решили, что ему не стоит покидать страну, пока он не будет уверен, что сможет в нее вернуться.



Кен был более рационален. Однако, опять же, он согласился на 66%-ное снижение зарплаты ради участия в PayPal, вместо того, чтобы пойти работать в сферу банковских инвестиций после выпуска из Стенфорда. Так что вот.



Можно было бы продолжать и дальше. Основной вопрос — есть ли связь, а если да, то какая, между основателями и их экстремальными чертами.

B. Распределение


Многие черты имеют нормальное распределение в популяции. Предположим, что все черты объединены на графике нормального распределения. Слева у нас будут негативно воспринимаемы черты, такие как слабость, несговорчивость и бедность. Справа у нас будут традиционно позитивные черты, такие как сила, харизма и благосостояние.



Куда попадут основатели? Конечно, они чуть менее средние и чуть более экстремальные, чем обычные люди. Тогда, может быть, распределение основателей смещено к краям:



Но это сильно недооцененные вещи. Мы можем пойти дальше. Возможно, распределение основателей, как бы это ни было странно, является обратным нормальному распределению. Оба края сильно приподняты. Возможно, основатели являются сложными комбинациями, например, из сильных инсайдеров и сильных аутсайдеров одновременно. Наша идеология стремится к выделению и усилению только одной стороны. Но, может быть, эти принципы не годятся для основателей. Возможно, правда об основателях включает в себя оба подхода.


C. Возможно ли распределение, обратное нормальному?


Существует 4 простых объяснения для странного, инвертированного распределения. Первые два отражают привычное противопоставление «природа против воспитания»:


1. Это от природы. Основатели действительно другие. Макс Левчин действительно имеет 3 почки.


2. Это было развито или воспитано. Культурное взаимодействие делает основателей другими.



Однако парадигма «природа против воспитания» предполагает, что распределение правильное. На самом деле оно может быть мифом. Для случая, если оно вымышленное, существует два объяснения:



3. Оно преувеличено самими основателями


4. Оно преувеличено кем-то другим



Размышления об основателях заставляет задуматься о том, какие объяснения подходят, а какие нет. Сложный ответ состоит в том, что все четыре верны в какой-то степени. Разделить их очень сложно. На деле они подпитывают друг друга важными, но сложными путями.



В динамике это может выглядеть так. Люди начинают быть другими. Их воспитывают так, чтобы развивать уже отчасти экстремальные черты. Эти черты становятся все более важными, и им приходится учиться преувеличивать эти черты. Окружающие воспринимают это как раздутую важность и преувеличивают в свою очередь. Таким образом, основатели еще более отличаются от остальных, чем раньше. И так снова и снова.


На самом деле, стрелки могут быть направлены в обратную сторону. Или взаимодействия могут выстраиваться не в простой круг, а образовывать более сложные обратные связи. Суть в том, что на процесс влияют не статические части, а комбинации взаимодействий.

D. Прикладное значение


Как ни странно, мы можем применить эту схему к любому конкретному основателю.


Возьмем, к примеру, сэра Ричарда Брэнсона. Основной вопрос — должен ли Брэнсон быть королем.


Его называли:

Король рекламы

Король Virgin

Король пустыни (и космоса)

Король брендинга

Ледяной король

и даже Король Маппетс





Давайте начнем с прически. Он вроде выглядит, как лев. Кстати, на картинке выше он вообще-то и одет, как лев. Выглядит немного чрезмерно. В любом случае, есть подозрение, что он родился с такой прической. Вероятно, из-за этого он и культивировал и воспитывал свои манеры со временем. Установить правду трудно. Очень сложно действительно узнать точную динамику, потому что истории о героических основателях рассказывают в преувеличенном и измененном виде.




Джек Дорси — другой подходящий пример. Он больше всего попадает на экстремумы графика и меньше всего на его средние значения. С самого начала он носил кольцо в носу и растрепанные волосы. У него была татуировка. Затем он переместился на другой край обратного распределения. Теперь он носит костюмы Prada и модные рубашки. Его образ сменился с экстремального аутсайдера на экстремального инсайдера. И все это связано с поверхностностью суждений о внешности.





Шона Паркера можно считать хрестоматийным примером экстремального основателя. У него был подъем, падение, подъем, падение и снова подъем. Его опыт в запуске разных вещей замешан на экстриме. Он не ходил в колледж. Возможно, он не заканчивал университет. Он входил в разные андеграундные хакерские круги в 90-х. Он сделал Napster еще подростком. Это были сумасшедшие взлет и падение. Криминал — это, конечно, крайняя категория аутсайдеров. Были разного рода вопросы на тему того, был ли Napster действительно незаконным предприятием.



По DCMA (Digital Millennium Copyright Act) каждая компания должна указывать номер телефона поддержки. В Napster это был мобильный номер Шона. Он провел много времени в начале 2000-х, убеждая матерей на среднем западе, что их дети не попадут за решетку за скачивание альбома Металлики.




А затем были нелепые обвинения, связанные с наркотиками, и история с сумасшедшими звездами. Шон попал на обложку Форбс 400, он нашел способ выделиться даже среди богатейших людей мира. Джастин Тимберлейк сыграл Шона в фильме про Фейсбук («Социальная сеть», прим. пер.) Есть один человек в Clarium, сильно похожий на них. Когда он уезжает из Кремниевой долины, люди принимают его за Джастина Тимберлейка. Но в Кремниевой долине люди принимают его за Шона Паркера.



Шон выглядит настолько же привлекательным для людей, насколько он является опасным. Одна случайная история, включающая серфинговую поездку Founders Fund в Никарагуа на новый год в 2007-м. Мы летели на частном самолете до Манагуа. Наверное, мы были единственными людьми с частным самолетом в этой стране. Мы доехали до удаленного города на побережье. Все начиналось замечательно. Мы закатили потрясающую новогоднюю вечеринку. За исключением того, что она становилась все более сумасшедшей. Наши профессиональные охранники были вынуждены выставить несколько человек, когда стали появляться драгдиллеры и прочие сомнительные типы. По мнению Шона, с этого момента начались странные вещи. 36 часов спустя, утром 2-го января, Шон был почти убежден, что охранник строит заговор против него, и его собираются похитить. Он очень быстро переходил от состояния «своего» в состояние «постороннего». Вместе со своей девушкой они бросили багаж и сбежали на такси в международный аэропорт Манагуа. Остальные думали, что это было параноидальное преувеличение, поэтому остались, как и планировали. Конечно же, охранник расстроился, когда заметил, что Шон оттуда уехал. Мы сказали ему, что Шон собирался уехать завтра, чтобы он успел уехать до того, как его попытаются арестовать в аэропорту. В итоге, все закончилось хорошо, и никого не похитили. Но, наверное, больше не будет поездок Founders Fund в Никарагуа.

ТЕЛЕГРАМ

Канал с обзорами, анонсами новинок и книжными подборками

Книжный Вестник

Бот для удобного поиска книг (если не нашлось на сайте)

Поиск книг

Свежие любовные романы в удобных форматах

Любовные романы

О психологии, саморазвитии и личностном росте

Саморазвитие

Детективы и триллеры, все новинки

Детективы

Фантастика и фэнтези, все новинки

Фантастика

Отборные классические книги

Классика
ВКОНТАКТЕ

Цитаты, афоризмы, стихи, книжные подборки, обсуждения и многое другое

Книжный Вестник
БИБЛИОТЕКИ

Библиотека с любовными романами, которая наверняка придётся по вкусу женской части аудитории

Любовные романы

Библиотека с фантастикой и фэнтези, а также смежных жанров

Фантастика

Самые популярные книги в формате фб2

Топ фб2 книги