Расслабься. Гениальное исследование о том, как вовремя взятая пауза в разы увеличивает ваши результаты - читать онлайн

Джон Доерр, легендарный венчурный капиталист, поддерживавший Netscape, Google и Amazon, затрудняется назвать точную дату, когда это произошло.

Он помнит только, что всё началось незадолго до того, как Стив Джобс вышел на сцену в конференц-центре Джорджа Р. Москоне 9 января 2007 года, чтобы презентовать новое изобретение Apple – переосмысление самой сути того, чем является мобильный телефон. Доерр признавался, что никогда не забудет момента, когда впервые увидел этот телефон. Он и Джобс, его добрый друг и сосед, неподалёку от их домов в Пало-Альто наблюдали за футбольным матчем, в котором участвовала дочь Джобса. Игра затягивалась, и Джобс шепнул Доерру, что хочет ему кое-что показать.

– Стив потянулся в карман джинсов, – рассказывал мне Доерр, – достал тот самый первый iPhone и сказал: «Джон, вот устройство, которое чуть не разрушило мою компанию. Это самое сложное из того, что мы когда-либо создавали». Я спросил о характеристиках телефона. Стив рассказал, что у телефона пять радиоприёмников для различных частот, столько-то вычислительной мощности и оперативной памяти. Я и представить не мог, как в маленьком устройстве может уместиться столько оперативной памяти. И у него не было кнопок! Для выполнения всех задач он должен был использовать программное обеспечение. Словом, в одном устройстве уместился лучший в мире медиаплеер, лучший в мире телефон и лучший в мире способ для выхода в Интернет. Всё в одном.

Доерр немедленно вызвался начать кампанию по финансированию разработки приложений для этого устройства сторонними разработчиками, но Джобс был против. Он не хотел, чтобы кто-то посторонний работал с их элегантным устройством. Apple будет самостоятельно разрабатывать приложения!

Годом позже он изменил своё мнение, кампания по финансированию разработчиков стартовала – и сработала как бомба на рынке создания мобильных приложений.

Тот миг, когда Стив Джобс представил iPhone, стал переломным моментом в истории технологий для всего мира.

В виноделии есть значимые, винтажные годы. Такие же значимые годы бывают в истории. 2007-й определённо стал ключевой исторической датой.

В 2007 году появился не только iPhone – тогда возникла целая группа важных для развития отрасли (да и не только отрасли) компаний. Их совместная работа и инновационный подход изменили сам образ мысли людей, то, как они взаимодействуют с машинами, как создают новые продукты, как общаются и сотрудничают. В 2007-м ёмкость носителей памяти резко выросла – благодаря появлению в том году компании Hadoop, сделавшей «большие данные» доступными для всех. Тогда же началась разработка платформы GitHub с открытым исходным кодом для совместной работы над программным обеспечением. Эта площадка настолько упростила и расширила возможности запуска софта, что теперь его рост, как однажды сказал основатель Netscape Марк Андриссен, «поглощает мир».

Чуть раньше, 26 сентября 2006 года, Facebook, до той поры закрытая площадка общения студентов университета, открыл свободную регистрацию для всех, кто достиг тринадцати лет и имеет электронную почту, и начал свой глобальный рост. В 2007-м компания микроблогов Twitter, бывшая частью большого стартапа, отколовшись, создала собственную платформу и также начала глобальный рост. Популярнейшая платформа для демонстрации общественного мнения Change.org также появилась в 2007 году.

В конце 2006-го Google купила сервис YouТube, а в 2007-м запустила Android – платформу для мобильных устройств с открытым исходным кодом, которая стала альтернативой операционной системе iOS от Apple и помогла смартфонам стать трендом мирового масштаба.

В 2007-м AT&T, эксклюзивный провайдер мобильной связи для iPhone, инвестировал в технологию «программно-определяемых сетей», что быстро расширило возможности провайдера по обработке мобильного трафика, вызванного революцией смартфонов. По данным AT&T, трафик мобильной связи в рамках национальной беспроводной сети с января 2007-го по декабрь 2014 года увеличился более чем на 100 000 %.

Помимо того, в 2007 году компания Amazon выпустила устройство под названием Kindle, которое (благодаря технологии 3G от Qualcomm) могло загружать тысячи книг в мгновенье ока, где бы вы ни находились, если только у вас была мобильная связь. И это стало революцией в сфере электронных книг.

К концу 2006 года Интернет охватил более миллиарда пользователей – ещё один переломный момент. А в 2007-м в одной из квартир Сан-Франциско был придуман сервис Airbnb. В том же году запустил свою первую платформу Palantir Technologies, один из лидеров на рынке аналитики больших данных и расширенного интеллекта, помогающий аналитическому сообществу находить «иголку в стоге сена» больших данных.

– Вычислительные мощности и объём хранения данных позволили нам создать такой алгоритм, которому удалось систематизировать и объяснить многие явления, которые раньше мы объяснить не могли, – рассказал соучредитель Palantir Александр Карп.

Майкл Делл в 2005-м решил оставить пост генерального директора Dell, чтобы отдохнуть от бешеного темпа работы, побыв просто председателем компании. Но через два года осознал, что время для решения выбрано неудачно:

– Я видел, что темпы изменений резко ускорились. И понял, что мы всё могли сделать по-другому. Поэтому в 2007 году вернулся в компанию.

И это далеко не всё о 2007-м. В том году Дэвид Феруччи, работавший в отделе семантического анализа и интеграции исследовательского центра IBM Watson в Йорктаун-Хайтс, штат Нью-Йорк, вместе со своей командой начал создавать когнитивный компьютер под названием Watson. «Компьютер для специальных целей, разработанный, чтобы раздвинуть границы вопросов и ответов, глубокой аналитики и понимания компьютером простого языка, – так описывали проект в HistoryofInformation.com. – Watson стал первым когнитивным компьютером, сочетающим в себе машинное обучение и искусственный интеллект».

В тот же поистине революционный год корпорация Intel впервые представила микросхемы, изготовленные из некремниевых материалов, известных как высокотемпературные металлические затворы[4]. Казалось бы, чисто техническое новшество, но оно было чрезвычайно важным. Несмотря на то, что некремниевые материалы уже использовались в других частях микропроцессоров, их введение в транзистор стало новой ступенью технологий – согласно закону Мура[5]. Рост вычислительных мощностей компьютеров продолжил экспоненциальное шествие. До появления этого решения были серьёзные опасения в возможности преодолеть технологический барьер увеличения мощностей с традиционными кремниевыми транзисторами.

– Открытие некремниевых материалов дало закону Мура ещё один козырь в руку, когда многие думали, что он уже исчерпал себя, – отметил Садасиван Шанкар, работавший тогда в команде разработчиков материалов Intel (сейчас он преподает материалы и вычислительные науки в Гарвардской школе инженерных и прикладных наук).

Джон Маркофф, репортёр газеты «Нью-Йорк Таймс» в Кремниевой долине, писал 27 января 2007 года: «Компания Intel – крупнейший в мире производитель микросхем – перестроила фундамент информационной эпохи, открыв дорогу новому поколению более быстрых и энергоэффективных процессоров. Исследователи Intel заявили, что это наиболее существенное изменение в материалах, используемых для производства кремниевых чипов, с тех пор как более четырёх десятилетий назад компания стала пионером в создании современной транзисторной интегральной схемы».

Как подчеркнул Энди Карснер, помощник министра энергетики США по эффективности и возобновляемой энергии с 2006-го по 2008 год, по всем вышеперечисленным причинам 2007 год стал также началом революции чистой энергии:

– Если кто-нибудь в 2005-м или 2006-м сказал бы, что прогнозирует приход популярности чистой возобновляемой энергии в 2007 году, он бы просто соврал. Поскольку именно то, что произошло в 2007-м, стало отправной точкой экспоненциального роста использования солнечной энергии, энергии ветра, биотоплива, светодиодного освещения, энергоэффективных зданий и электрификации транспортных средств. То был прорывный момент.

И последнее, но не менее важное событие – в 2007 году начала резко падать стоимость секвенирования[6] ДНК. Это стало возможным, поскольку биотехнологическая индустрия перешла на новые технологии и платформы секвенирования, используя новейшие возможности вычислительной техники и хранения данных, становившиеся всё более доступными. Принципиальное изменение в инструментарии стало поворотным моментом для генной инженерии и привело к «быстрой эволюции технологий секвенирования ДНК в последние годы». Согласно Genome.Gov, в 2001 году секвенировать геном одного человека стоило 100 миллионов долларов. 30 сентября 2015-го «Популярная наука» сообщила: «Veritas Genetics, частная генетическая компания, объявила, что достигла исторической вехи: участники её ограниченной, но расширяющейся программы Personal Genetics могут секвенировать свой геном всего за 1000 долларов».

Как показывают графики на следующих двух страницах, 2007 год стал явным поворотным моментом для многих технологий.

Технология всегда двигалась в ногу с изменениями. Все элементы вычислительных систем, микросхемы, программное обеспечение, хранилища данных, сетевые системы, датчики – развитие всех компонентов идёт общими, совместными рывками. По мере того как возможность их развития достигает определённой точки, они, как правило, объединяются в общую платформу, и эта платформа масштабируется и приобретает новый набор возможностей, который становится новым стандартом. С момента перехода от мэйнфреймов[7] к настольным компьютерам, ноутбукам и смартфонам с мобильными приложениями каждое новое поколение технологий становилось проще и естественнее для людей, нежели предыдущее. Когда появились первые мэйнфрейм-компьютеры, нужно было иметь учёную степень информатики, чтобы их использовать. Сегодня смартфоном может пользоваться даже маленький ребенок или неграмотный человек.

С развитием новых тенденций технологический пласт, созданный в 2007 году, стал одним из величайших скачков в истории, фундаментом будущего роста. В нём появился набор возможностей для подключения и совместной работы во всех аспектах жизни, торговли и управления. Едва ли не внезапно возникло множество вещей, которые можно оцифровать, много места для хранения цифровых данных, невероятное количество компьютеров и ещё больше инновационного программного обеспечения, а также организаций и людей (от крупнейших транснациональных корпораций до мелких индийских фермеров), не только обладающих свободным доступом к этим благам, но и способных внести в них собственный вклад, находясь в любой точке мира, с помощью карманных компьютеров – своих смартфонов.

Источник:

Национальный исследовательский институт генома человека, диагональ – закон Мур

Источник: Бюро патентов и торговых марок США

Предоставлено Паулой Минц, SVP Market Research

Этот экспоненциальный рост – центральный технологический двигатель, управляющий «экономической машиной» сегодня. Всё случилось очень быстро. В 2004-м я начал писать книгу о том, что считал тогда величайшей движущей силой «машины», – то есть о глобализации. Когда мир становится настолько обширным, что всё больше людей в разных местах имеют равные возможности соревноваться, общаться и сотрудничать с другими людьми – и всё это за меньшие деньги и много легче, чем когда-либо прежде. Книгу я назвал «Плоский мир: краткая история XXI века». Первое издание вышло в 2005 году. В следующем году я редактировал версию 2.0, ещё через год – в 2007-м – подготовил версию 3.0. А затем остановился, подумав, что создал довольно прочный фундамент, который мог бы служить мне некоторое время для работы в качестве обозревателя. Как же я ошибался! Как раз 2007 год был совершенно неподходящим временем для того, чтобы приостановить размышления.

Впервые я осознал, насколько плохой момент выбрал, чтобы сделать паузу, когда сел писать одну из последних книг – «Это были мы: как Америка отстала в мире, который изобрела, и как мы можем вернуться», написанную в соавторстве с Майклом Мандельбаумом. Как я вспоминаю в этой книге, первое, что сделал перед началом работы: взял с полки первое издание своей прошлой книги «Плоский мир» – просто чтобы вспомнить ход мыслей 2004 года. Открыл оглавление, пробежал по нему пальцем и обнаружил, что в книге нет ни слова о Facebook! И это правда – когда в 2004 году я провозглашал идею плоского мира (не в географическом понимании, разумеется), Facebook ещё даже не существовал, Twitter был просто звуком, «облако» могло лишь мирно плыть по небу, 4G означало номер на парковке, а «приложения» оставались бумажными дополнениями к договору. О малоизвестном LinkedIn многие думали, будто это название какой-нибудь тюрьмы, понятие BigData могло бы стать отличным псевдонимом для рэп-исполнителя, а Skype воспринимали порой как опечатку. Все перечисленные технологии появились уже после того, как я написал «Плоский мир», и большая их часть родилась именно в 2007 году.

Несколько лет спустя пришлось обновлять свой взгляд на работу «машины». Важным стимулом к этому стала книга, которую я прочитал в 2014 году: «Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий», написанная двумя профессорами бизнес-школы MIT[8] – Эриком Бриньольфсоном и Эндрю Макафи. Первой эпохой машин, как утверждалось, была промышленная революция, проложившая себе дорогу с изобретением парового двигателя в 1700-х годах.

– То был период любых силовых систем, превосходящих и увеличивающих силу человека, – объяснял Макафи в интервью. – И каждое последующее изобретение всё больше и больше наращивало мощности. Но все технологии того времени требовали от человека принятия решений. Человеческий труд и машины были – в общем и целом – взаимодополняющими.

Поэтому изобретения той эпохи фактически делают человеческий контроль и труд более ценными и важными.

– Однако во второй век машин, – отметил Бриньольфсон, – мы начинаем автоматизировать намного больше когнитивных задач и гораздо больше систем управления, которые определяют, для чего использовать эти мощности. Сегодня во многих случаях машины способны принимать лучшие решения, чем люди.

Таким образом, программные машины могут стать заменой людям, а не их дополнением.

Утверждалось, что ключевой, но не единственной движущей силой, делающей это возможным, является экспоненциальный рост вычислительной мощности в соответствии с законом Мура. Теория, сформулированная соучредителем Intel Гордоном Муром впервые в 1965 году (в работе о развитии скорости и мощности микросхем), гласит, что вычислительная мощность будет удваиваться примерно каждый год. Чуть позже он уточнил: удвоение будет происходить примерно раз в два года, и каждое новое поколение будет стоить лишь немного дороже.

Закон Мура соответствует действительности уже полвека.

Чтобы проиллюстрировать этот вид экспоненциального роста, Бриньольфсон и Макафи вспомнили знаменитую легенду о короле, который был настолько восхищён человеком, придумавшим игру в шахматы, что предложил ему самому выбрать себе награду. Изобретатель шахмат сказал, что всё, чего он желает, – иметь достаточно риса, чтобы накормить семью. Царь ответил: «Конечно, ты всё получишь. Сколько риса тебе надо?» Человек попросил короля просто поместить одно зерно риса на первый квадрат шахматной доски, два – на второй, четыре – на третий и так далее. То есть каждый следующий квадрат получал в два раза больше зёрен, чем предыдущий. Король согласился, не осознавая, что шестьдесят три удвоения урожая – фантастически большое число: что-то вроде восемнадцати квинтиллионов зёрен риса.

Такова сила экспоненциальных изменений. Когда вы продолжаете удваивать что-то в течение пятидесяти лет, то получаете очень большие цифры и в конце концов видите некоторые очень забавные вещи, которых не замечали никогда прежде.

Авторы утверждают, что закон Мура вошёл на «вторую половину шахматной доски», где удвоение стало настолько большим и быстрым, что мы можем заметить, насколько принципиально оно отличается по мощности и возможностям от всего, виденного раньше. Автомобили с автоматическим управлением, компьютеры, которые могут думать о себе и побеждать любого человека в игре в шахматы, в «Своей игре» или даже в го (эта настольная игра 2500-летней давности считается сложнее, нежели шахматы)…

– Вот что происходит, – сказал, комментируя эту тенденцию, Макафи, – когда скорость изменения и увеличение этой скорости растут одновременно. И ведь мы ещё практически ничего не видели!

Итак, с одной стороны, мой взгляд на сегодняшнюю «машину» основан на понимании устойчивого ускорения технологий по закону Мура, описанного Бриньольфсоном и Макафи. С другой, думаю, «машина» гораздо сложнее. На вторую половину шахматной доски перешли не только технологические изменения. Безумного ускорения достигли также изменения мирового рынка – и самой матери-природы.

Рынок – моё обобщение для того, чтобы описать ускорение экономической глобализации. То, как глобальные потоки торговли, финансов, социальных сетей и средств связи тесно сплетаются с рынками, средствами массовой информации, центральными банками, компаниями, школами, сообществами… Все вместе они становятся более связанными, чем когда-либо. В результате потоки информации и знаний делают мир не только взаимосвязанным и гиперсвязанным, но и взаимозависимым. Кто угодно, находящийся где угодно, сегодня может пострадать от действий кого угодно, находящегося где угодно.

Мать-природа – моё обозначение климатических изменений, роста населения и утраты биоразнообразия. Все эти процессы ускорились, поскольку они также входят во вторую половину шахматной доски.

Здесь я снова полагаюсь на выводы других. Термин «век ускорения» я получил из серии графиков, впервые собранных группой учёных во главе с Уиллом Штеффеном – экспертом по изменению климата в Австралийском национальном университете, Канберра. На графиках, опубликованных в 2004 году в книге «Глобальные изменения и система Земли: планета под давлением»[9], показано, как технологические, социальные и экологические воздействия ускорялись и подпитывали друг друга с 1750-го по 2000 год. Особенно сильными оказались ускорения начиная с 1950 года. Термин «великое ускорение» придуман в 2005 году теми же учёными – чтобы отразить целостный, всеобъемлющий и взаимосвязанный характер изменений по всему земному шару и изменения человеческого и биофизического ландшафтов земной системы. Обновлённая версия графиков опубликована в журнале Anthropocene Review 2 марта 2015 года. Они приведены на страницах 160–161 этой книги.

– Мы запустили проект спустя десять лет после первой публикации об ускорении, длившемся с 1750-го по 2000 год, – объяснил Оуэн Гаффни, директор по стратегии Стокгольмского центра устойчивости и участник исследовательской команды Great Acceleration. – А потом решили обновить графики до 2010 года, чтобы увидеть, изменилась ли траектория ускорения.

И точно, она заметно выросла.

Это основной посыл данной книги. Одновременное ускорение рынка, матери-природы и закона Мура, вместе вошедших в век ускорений, в коем мы сейчас живём. Центральные шестерни, движущие «машину». Три ускорения влияют друг на друга – чем быстрее развиваются технологии по закону Мура, тем интенсивнее глобализация, чем заметнее глобализация, тем нагляднее изменения климата и тем больше других проблем. И тем сильнее меняется практически каждый аспект современной жизни.

Крейг Манди, дизайнер суперкомпьютеров и бывший руководитель отдела стратегии и исследований в Microsoft, определяет этот момент простыми физическими терминами.

– Математическое определение скорости является первой, а ускорение – второй производной. Таким образом, скорость увеличивается или уменьшается в зависимости от ускорения. В мире, где мы сейчас живём, ускорение, по всей видимости, увеличивается. Это означает, что вы не просто переходите на более высокую скорость изменений. Сама скорость изменения также ускоряется. И когда скорость изменения в конечном итоге превышает способность к адаптации, вы получаете «дезориентацию». Разрыв – вот что происходит, когда кто-то придумывает нечто умное, что делает вас или вашу компанию устаревшими. «Дезориентация» – это когда вся среда изменяется настолько быстро, что каждый участник начинает чувствовать, что не в силах идти в ногу с прогрессом.

Вот что сейчас происходит.

– Мир не просто быстро меняется, – констатирует Дов Сейдман, – он резко искажается и начинает действовать по-другому одновременно во многих сферах. Причём изменения происходят быстрее, чем мы смогли изменить себя, наше руководство, наши институты, наше общество и наш этический выбор.

Действительно, есть несоответствие между ускорением темпов изменений и нашей способностью разрабатывать системы обучения, образования, управления, социальной защиты. Не говоря уже о правительственных нормативных актах, которые позволили бы гражданам получить максимальную отдачу от этих ускорений и смягчить их худшие последствия. Как мы увидим, сегодня это несоответствие лежит в основе большей части политических и общественных переживаний – как в развитых, так и в развивающихся странах. В настоящее время это, вероятно, самый серьёзный вызов системе управления во всём мире.

«Астро» Теллер

Этот феномен мне очень удачно проиллюстрировал Эрик «Астро» Теллер, генеральный директор научно-исследовательской лаборатории Google X, которая, помимо прочих изобретений, произвела беспилотный автомобиль. Собственно, официальное звание Теллера в Google X – «капитан лунных запусков». Только представьте человека, чья должность подразумевает, что он ежедневно приходит в офис и вместе со своими коллегами «запускает что-то на Луну». Иными словами, превращает в реальность то, что для других исключительно научная фантастика, и способствует созданию услуг, продуктов и сервисов, трансформирующих наши образ жизни и работу. Его дед по отцовской линии – физик Эдвард Теллер, разработчик водородной бомбы, дед со стороны матери – Жерар Дебрё, лауреат Нобелевской премии. Как говорится, хорошие гены.

На интервью в конференц-зал штаб-квартиры X, которую переоборудовали из торгового центра, Теллер приехал на роликовых коньках. Только так у него получается успевать на все встречи и справляться с ежедневными задачами.

Не теряя времени, он сразу принялся объяснять, как ускорение по закону Мура и ускорение темпа изменений бросают резкий вызов способности человека адаптироваться.

Теллер начал с того, что достал небольшой жёлтый блокнот 3M[10], предложив сравнить две линии на графике, и нарисовал ось Y – «скорость изменения», и ось X, помеченную, как «время». Затем провёл первую кривую: стремительную экспоненциальную линию, которая начиналась очень низко и медленно росла, прежде чем взлететь до верхнего внешнего угла графика.

– Эта линия означает научный прогресс, – пояснил Эрик. – Сначала он движется очень постепенно, затем начинает расти по мере того, как более свежие инновации основываются на предшествующих, а затем взлетает прямо в небо. Что линия отображает? Подумайте о печатном станке, телеграфе, пишущей машинке, мэйнфрейм-компьютере, первых текстовых процессорах, ПК, Интернете, ноутбуке, мобильном телефоне, поиске, мобильных приложениях, больших данных, виртуальной реальности, секвенировании человеческого генома, искусственном интеллекте и автомобиле с автоматическим управлением…

Теллер объяснил, что тысячу лет назад кривая научно-технического прогресса росла полого, постепенно. И для того чтобы мир стал выглядеть и чувствовать себя совершенно иначе, могло потребоваться сто лет. Например, Европе понадобился почти век, чтобы длинный лук из охотничьего инструмента в конце XIII века превратился в военное оружие. В XII веке основы вашей жизни не сильно отличались бы от жизни тех, кто жил в веке XI. И какие бы изменения ни вводились в крупных городах Европы или Азии, требовалась целая вечность, чтобы они добрались до сельской провинции, не говоря уже о дальних рубежах Африки или Южной Америки. Ничто не масштабируется глобально и единовременно.

Но к 1900 году, как отметил Теллер, процесс технологических и научных изменений начал ускоряться, и кривая поползла вверх.

– Потому что технология стоит на собственных плечах – каждое новое поколение изобретений опирается на те, что сделаны прежде, – сказал Теллер. – Таким образом, к 1900 году технологиям требовалось от двадцати до тридцати лет, чтобы сделать достаточно большой шаг, вследствие которого мир становится некомфортно новым. Подумайте о том, как входили в жизнь людей машины и самолёты.

Затем кривая пошла практически вертикально и вышла за пределы графика, вобрав в себя конвергенцию мобильных устройств, широкополосную связь и облачные вычисления (о которых мы вскоре поговорим). Эти разработки позволили распространить инструменты инноваций среди ещё большего числа людей на планете, что позволило им продвигать изменения дальше, быстрее и дешевле.

– Теперь, во втором десятилетии XXI века, – добавил Эрик, – временной интервал, сокращавшийся с каждой новой технологией, построенной на базе прошлых достижений, стал настолько коротким, что с момента появления инновации хватает пяти-семи лет, чтобы изменить мир.

На что похож этот процесс? В свою первую книгу о глобализации «Лексус и оливковое дерево» я включил рассказанную мне Лоуренсом Саммерсом историю, в которой отражена суть того, откуда мы пришли и куда идём. Саммерс вспомнил 1988 год, когда он работал над президентской кампанией Майкла Дукакиса. Компания отправила его в Чикаго, чтобы он выступил там с речью. В аэропорту его встретили, чтобы отвезти на мероприятие, и когда он сел в машину, то обнаружил закреплённый на заднем сиденье телефон.

– Я даже позвонил жене, чтобы рассказать ей, какой аккуратный телефон в машине, – с улыбкой вспоминал Саммерс. – А заодно сообщил об этом ещё нескольким приятелям, и все были в восторге от такого новшества.

Всего через девять лет Саммерс стал заместителем министра финансов. Во время поездки на Берег Слоновой Кости в Западной Африке ему пришлось открывать финансируемый США и связанный со здравоохранением проект в деревне, где только-только появился первый колодец с питьевой водой, не слишком далеко от крупного города Абиджан. И когда они возвращались из деревни на лодке, вниз по реке, чиновник из Кот-д’Ивуара, вручив мобильный телефон, сказал ему: «У Вашингтона есть пара вопросов к вам»…

Итак, меньше десяти лет понадобилось, чтобы от невинного хвастовства встроенным телефоном в чикагском автомобиле добраться до небрежного и привычного использования мобильника в рубке маленькой лодки близ африканского Абиджана. Темпы перемен не только ускорились, но и начали происходить в глобальном масштабе.

Та самая «другая линия»

Но Теллер ещё не закончил рисовать для меня свой график – ведь он пообещал две линии. Вторая линия оказалась прямой – она возникла много лет назад над линией научного прогресса, но поднималась гораздо менее круто, так что её положительный наклон заметен с трудом.

– Хорошая новость заключается в том, что есть конкурентная кривая, – объяснил Теллер. – Это скорость, с которой человечество – люди и общество – адаптируется к изменениям в окружающей среде.

Это могут быть технологические изменения (мобильная связь), геофизические (такие как потепление и охлаждение Земли), социальные (например, было время, когда мы не могли смириться со смешанными браками, по крайней мере здесь, в США).

– Многие из этих крупных изменений были вызваны обществом, и мы к ним приспособились, – продолжал Эрик. – Некоторые из них казались неудобнее других, но мы свыклись.

Действительно хорошая новость – за несколько веков мы намного быстрее адаптировались благодаря большей грамотности и распространению знаний. – Скорость, с которой мы можем приноровиться к новому, растёт, – делится Теллер своими выводами. – Тысячу лет назад потребовалось бы два или три поколения, чтобы приспособиться к чему-то новому.

И если к 1900 году время, необходимое для адаптации, сократилось до одного поколения, то сейчас оно ужалось до десяти-пятнадцати лет.

Увы, но и этого может оказаться недостаточно. Сегодня, по мнению Теллера, ускорение научных и технологических инноваций (и, добавил бы я, новых социальных идей, таких, скажем, как однополые браки) может опередить способность обычного человека и общественных структур воспринимать изменения и поглощать их. И здесь Теллер добавил в график большую точку. Он нарисовал её на стремительно растущей линии технологий, чуть выше того места, где она пересекалась с линией адаптивности, и обозначил: «Мы здесь». График, перерисованный для этой книги, можно увидеть на следующей странице.

– Эта точка, – пояснил Теллер, – иллюстрирует важный факт: несмотря на то, что люди и общество неуклонно приспосабливаются к переменам, темпы технологических изменений сегодня ускоряются настолько быстро, что превысили среднюю скорость, с которой большинство людей способно их поглощать. Многим из нас больше не по силам идти в ногу с прогрессом. И это вызывает у нас культурный ужас, мешает в полной мере пользоваться всеми новыми технологиями, которые появляются ежедневно. В течение десятилетий, последовавших за изобретением двигателя внутреннего сгорания (до того, как улицы наводнили автомобили массового производства), постепенно вводились законы и правила дорожного движения. Многие из них продолжают хорошо служить и сегодня. В течение столетия у нас было достаточно времени, чтобы приспособить наши законы к таким новым изобретениям, как автострады. Сегодня, однако, научные достижения вносят сейсмические изменения в способы использования дорог. Законодательные органы и муниципалитеты изо всех сил стараются не отставать. Технологические компании страдают от устаревших и порой бессмысленных правил. А общественность не знает, что и думать… Технология смартфонов породила Uber, но прежде чем мир поймёт, как регулировать совместное пользование автомобилем, беспилотные машины сделают и эти правила устаревшими.

Согласитесь, проблема реальная. Когда скорость становится действительно высокой, долгая адаптация делает вас медленным и дезориентированным. Как будто все мы стоим на одном из тех движущихся горизонтальных эскалаторов в аэропорте, которые движутся со скоростью около пяти миль в час, и внезапно дорожки разгоняются до двадцати пяти миль в час, хотя всё остальное вокруг осталось примерно одинаковым. Многих это и вправду сильно дезориентирует.

Теллер объяснил, что если технологическая платформа для общества может измениться за 5–7 лет, то потребуется 10–15 лет, чтобы к ней привыкнуть.

– Мы все будем чувствовать себя неуправляемыми, потому что не можем адаптироваться к миру так быстро, как он меняется. К тому времени, когда привыкнем к этим переменам, они уже станут нормой, а мир войдёт в эпоху следующих изменений.

Такая скорость вызывает головокружение у многих людей, потому что они слышат о таких достижениях, как роботизированная хирургия, редактирование генов, клонирование или искусственный интеллект, но не имеют ни малейшего представления о том, куда нас приведут эти разработки.

– Никто из нас не способен глубоко понять более чем одну из областей. Ибо сумма человеческих знаний намного превзошла способность отдельного человека учиться. Так что даже эксперты в этих сферах не могут предсказать, что произойдёт в следующем десятилетии или веке, – считает Теллер. – Без чёткого знания о будущем потенциале или непреднамеренных негативных последствиях новых технологий почти невозможно разработать нормативные акты, которые способствовали бы важным достижениям и при этом всё ещё защищали бы нас от неблагоприятных побочных эффектов.

Другими словами, если правда, что сейчас требуется от десяти до пятнадцати лет, чтобы понять новую технологию и затем разработать для защиты общества новые законы и нормативные акты, то что мы будем делать, когда технологии станут приходить и уходить за пять-семь лет? Проблема…

– Возьмём патенты в качестве одного из примеров системы, построенной для мира, где изменения идут медленнее, – предложил Теллер. – Стандартная патентная договоренность гласит: мы дадим вам монополию на вашу идею в течение двадцати лет (за исключением времени, необходимого для получения патента) в обмен на то, что люди узнают содержание патента по истечении срока его действия. Но что если большинство новых технологий устаревают через четыре-пять лет, а для получения патента требуются те же четыре-пять лет? Получается, что патенты всё менее актуальны в мире технологий.

Другой большой проблемой является обучение. Мы ходим в школу в течение двенадцати или более лет в детстве и в юношестве, а затем заканчиваем учёбу. Но, когда темпы перемен становятся столь быстрыми, единственный способ сохранить работоспособность на протяжении всей жизни – продолжать обучение непрерывно. Судя по выборам в США 2016 года, существует целая группа людей, которые не присоединились к рынку труда в возрасте двадцати лет, думая, что им придётся учиться всю жизнь, «и они этому не рады», – посетовал Теллер. Следовательно, наши общественные структуры не успевают за темпами изменений. Впечатление такое, будто они находятся в режиме постоянного навёрстывания. Что делать? Ведь мы, конечно, не хотим замедлять технологический прогресс, но и нельзя отказываться от его регулирования. Единственный адекватный ответ, по мнению Теллера, «пытаться повысить способность нашего общества адаптироваться». Лишь этот способ освободит нас от всеобщего страха, связанного с технологиями.

– Можно либо противиться технологическим достижениям, – заметил Эрик, – либо признать, что перед человечеством стоит новая задача: так изменить наши социальные инструменты и институты, чтобы они позволили идти в ногу с технологиями. Первый вариант – попытка замедлить прогресс – может показаться самым простым средством против дискомфорта, вызванного переменами. Однако же человечество сталкивается с катастрофическими экологическими проблемами, вызванными его предыдущей деятельностью. Прятание головы в песок из страха перед изменениями закончится плохо. Надо понимать, что большинство решений крупных проблем в мире приходит как раз от научных достижений… А вот если бы мы могли улучшить нашу способность адаптироваться, пусть даже незначительно, это имело бы существенное значение.

Здесь Теллер вернулся к графику и нарисовал пунктирную линию, которая поднималась вдоль линии адаптируемости, но круче. Эта линия обозначает более быстрое и эффективное обучение и поэтому пересекается с линией технологических и научных изменений в более высокой точке.

По словам Теллера, повышение адаптивности человечества на 90 % означает «оптимизацию обучения» – то есть применение мер, стимулирующих технологические инновации в нашей культуре и социальных структурах. Каждое учреждение, будь то патентное ведомство (значительно улучшившееся за последние годы) или другой правительственный регулирующий орган, должно становиться всё более гибким. Им следует быть готовыми быстро экспериментировать и учиться на ошибках. Вместо того чтобы ждать, будто новые правила станут действовать десятилетиями, надо постоянно проводить переоценку способов, которыми они служат обществу. Сейчас университеты гораздо чаще пересматривают учебные программы, чтобы успевать за темпами изменений, порой даже устанавливают «дату применимости» для определённых курсов. Регуляторам стоит придерживаться аналогичного подхода. Им нужно быть столь же инновационными, как и новаторы, и действовать со скоростью закона Мура.

– Инновации, – полагает Эрик Теллер, – это цикл экспериментов, обучения, применения знаний, а затем оценки успехов или неудач. Когда результатом становится неудача, здесь просто повод начать цикл заново.

Один из девизов X – «быстро провалиться». Теллер говорит подчинённым:

– Мне всё равно, насколько вы продвинетесь в этом месяце. Моя работа состоит в том, чтобы повысить ваш уровень эффективности – как мы можем совершить ту же ошибку за половину времени и за половину денег?

В целом, считает Теллер, то, что мы переживаем сегодня – всё более короткие циклы инноваций и всё меньшее время для обучения и адаптации, – «это разница между постоянным состоянием дестабилизации и случайной дестабилизацией». Время постоянной стабильности прошло. Что не означает, будто у нас не может быть нового типа стабильности. Другое дело, что она должна быть динамичной.

– Есть несколько способов удержаться на велосипеде, пока вы стоите на месте, но когда вы двигаетесь, всё гораздо проще. Пусть это состояние кажется нам неестественным, но человечеству придётся научиться существовать в таком движении.

Нам всем придется научиться этому трюку езды на велосипеде.

– Когда такое произойдёт, – уверен Теллер, – странным образом мы снова окажемся спокойными. Тем не менее это потребует существенного переучивания. Мы определённо не учим наших детей динамической стабильности. Придётся учить их этому всё интенсивнее и быстрее, чтобы будущие поколения процветали и находили собственное равновесие.

Следующие четыре главы посвящены основополагающим ускорениям в законе Мура, рынке и матери-природе, которые определяют, как сегодня работает «машина». Если мы собираемся достичь динамической стабильности, о которой говорит Теллер, то должны понять, как эти силы изменяют мир и почему стали особенно динамичными начиная с 2007 года.

Одно из самых сложных понятий для осознания – сила экспоненциального роста. Оно касается всего, что происходит, когда какой-то параметр удваивается, утраивается или увеличивается в четыре раза на протяжении нескольких лет подряд. Сложно осознать, насколько большими могут быть получившиеся цифры. Поэтому всякий раз, когда генеральный директор Intel Брайан Кржанич пытается объяснить влияние закона Мура (что происходит, когда вы удваиваете мощность микрочипов каждые два года в течение 50 лет), он использует такой пример. Если вы взяли микросхему первого поколения 1971 года, 4004, и новейший чип Intel, представленный сегодня на рынке – процессор Intel Core шестого поколения, то увидите, что новейший чип предлагает в 3500 раз больше производительности, в 90 000 раз больше энергоэффективности, а стоит примерно в 60 000 раз дешевле.

Для упрощения инженеры Intel сделали примерный расчёт того, что произошло бы, если бы Volkswagen Beetle 1971 года по закону Мура улучшался с той же скоростью, что и микрочипы. И вот итог: к сегодняшнему дню Beetle смог бы ехать со скоростью около 482 тысяч километров в час. Расход топлива составил бы 1,2 литра на миллион километров, а обслуживание стоило бы четыре цента! В Intel подсчитали также, что, если бы эффективность использования автомобильного топлива улучшалась со скоростью закона Мура, мы смогли бы, грубо говоря, водить всю жизнь автомобиль, не израсходовав и одного бака бензина.

Причина столь необычных сегодняшних технологических изменений таится в том, что их провоцирует не только вычислительная скорость микрочипов, находящаяся в устойчивом нелинейном ускорении, но и развитие остальных компонентов компьютера.

Сегодня каждое вычислительное устройство имеет пять основных компонентов:

(1) интегральные схемы, что производят вычисления;

(2) блоки памяти, которые хранят и извлекают информацию;

(3) сетевые системы, обеспечивающие связь внутри и между компьютерами;

(4) программные приложения, позволяющие разным компьютерам выполнять множество задач индивидуально и коллективно;

(5) датчики – камеры и иные миниатюрные устройства, способные обнаруживать движение, язык, свет, тепло, влажность и звук, преобразовывая любой из них в цифровые данные, которые могут быть переведены на «человеческий» язык, доступный для понимания.

Удивительно, но у закона Мура много «родственников» в других сферах. В этой главе будет показано, как устойчивое ускорение развития всех пяти компонентов, их объединение и эволюция в то, что мы теперь называем «облаком», привело нас на новый уровень развития – к точке, нарисованной «Астро» Теллером, где темпы технологических и научных изменений опережают скорость, с которой люди и общества обычно могут адаптироваться.

Гордон Мур

Начнём нашу историю с микрочипов, также известных как интегральные микросхемы, они же микропроцессоры. На этих устройствах работают все программы и память компьютера. Словарь подскажет нам, что микропроцессор похож на мини-вычислительный движок, построенный на одной кремниевой микросхеме, поэтому его сокращенно и называют «микрочип», или просто «микросхема». Микропроцессор состоит из транзисторов – иными словами, крошечных переключателей. Они могут включать или выключать поток электричества. Вычислительная мощность микропроцессора зависит от того, насколько быстро транзисторы включаются и выключаются и сколько их вы можете разместить на одном кремниевом чипе. До изобретения транзистора первые компьютерные дизайнеры полагались на ламповые вакуумные трубки (подобные им вы могли видеть на задней панели старого телевизора). Они включали и выключали электричество для производства вычислений, но были очень медленными и сложными для сборки.

И вдруг летом 1958 года всё изменилось. Инженер из Texas Instruments Джек Килби «нашёл решение этой проблемы» (сообщает NobelPrize.org).

Идея Килби была в том, чтобы соединить все компоненты и чип в единый блок (монолит) из полупроводникового материала. В сентябре 1958-го у него была готова первая интегральная схема.

Сделав все детали блока из одного материала и добавив металл, необходимый для их соединения в виде поверхностного слоя, он избавился от необходимости в отдельных дискретных компонентах. Больше не нужно было собирать провода и компоненты вручную. Появилась возможность производить микросхемы меньшего размера, а весь процесс изготовления автоматизировать.

Полгода спустя другой инженер, Роберт Нойс, предложил собственную идею интегральной микросхемы – она элегантно решает некоторые проблемы микросхемы Килби и позволяет беспрепятственно соединять все компоненты на одном кристалле кремния.

Так началась цифровая революция.

В 1957 году Нойс стал соучредителем Fairchild Semiconductor (а затем и Intel), созданной для разработки чипов, вместе с несколькими другими инженерами, в том числе Гордоном Э. Муром, который получил докторскую степень по физической химии в Калифорнийском технологическом институте и стал директором лаборатории по исследованиям и разработкам в Fairchild.

Главным новшеством компании стало развитие процесса химической печати миниатюрных транзисторов на кристалле кремния, что значительно облегчило их масштабирование и предложило массовому производству отличное решение. Как утверждает Фред Каплан в книге «1959: год, изменивший всё», микрочип мог бы не получить такой популярности и развития, если бы не было крупных правительственных программ, особенно полётов на Луну и ракеты «Минитмен». Оба проекта нуждались в сложных системах наведения, которые должны были поместиться в очень маленькие носовые конусы. Министерство обороны требовало резко сократить занимаемый микрочипами объём, и первым, кто согласился на эти условия, был Гордон Мур.

«Пожалуй, Мур первым понял, что подход Fairchild к химической печати для создания микрочипа означал: они не только меньше размером, надёжнее и энергоэффективнее, чем обычные электронные схемы, но и производить такие микрочипы дешевле, – писал Дэвид Брок в специальном выпуске журнала Core[11]. – В начале 1960-х вся мировая полупроводниковая индустрия приняла подход Fairchild к созданию кремниевых микросхем, и для них появился рынок в военных областях, в частности в аэрокосмической отрасли».

Я взял интервью у Гордона Мура в мае 2015 года в Исследовательском центре в Сан-Франциско, во время празднования пятидесятой годовщины закона Мура. Хотя в то время ему сравнялось 86 лет, все его микропроцессоры определённо работали с огромной эффективностью! Как объяснил мне Мур, в конце 1964-го журнал «Электроника» попросил его представить для выпуска, посвящённого 35-летию журнала, статью, где рассказывалось бы о том, что произойдет в индустрии полупроводниковых компонентов в ближайшие десять лет. Поэтому он взял свои записи и просмотрел, что уже произошло к тому времени: Fairchild перешли от одного транзистора на чипе к чипу с примерно восемью элементами (транзисторами и резисторами), в то время как новые микросхемы, которые они собирались выпускать, уже имели 16 элементов – вдвое больше. А в лаборатории экспериментировали с тридцатью двумя элементами и представляли, как доберутся до шестидесяти четырех! Просматривая свой дневник, он заметил, что мощность удваивается каждый год, поэтому в статье для журнала и выдвинул предположение: подобное удваивание продолжится ещё как минимум десять лет.

Итак, в ставшей позднее знаменитой статье для «Электроники» от 19 апреля 1965 года – «Создание большего количества компонентов на интегральных схемах» – Мур заявил: «Сложность производства при минимальных затратах на компоненты возрастала за год примерно в два раза. Нет никаких оснований полагать, что этот рост не будет почти постоянным в течение как минимум десяти лет».

Позже Карвер Мид, профессор Caltech, инженер и друг Гордона Мура, назвал это заявление «законом Мура».

Полвека спустя Мур объяснял мне:

– Я смотрел на интегральные схемы – они действительно были новшеством в то время (им было всего несколько лет), и они стоили очень дорогио. Много спорили о том, почему им никогда не стать дешёвыми. Возглавив лабораторию, я начал понимать: если мы научимся размещать всё больше компонентов на чипе, это сделает электронику дешевле. Но я понятия не имел, насколько точным окажется прогноз. Знал лишь, в каком направлении шла общая тенденция развития микрочипов, поэтому пришлось указать какую-то причину, по которой важно было снизить стоимость электроники

Первоначальный прогноз охватывал десять лет: рост с 60 элементов на интегральной схеме до 60 тысяч – экстраполяция в тысячу раз. И прогноз сбылся! Но Мур понимал, что темпы роста вряд ли будут устойчивыми, поэтому в 1975-м обновил свой прогноз и сказал, что удвоение будет происходить примерно каждые два года, а цена на новые микрочипы останется почти такой же.

И закон Мура продолжил работать.

«Сам факт, что подобное происходит в течение пятидесяти лет, в самом деле удивителен, – признался Мур. – Вы понимаете, ведь всегда оставались технологические барьеры, которые легко можно предвидеть. Они должны были помешать сделать следующий шаг, но когда мы приближались к ним, инженеры находили способ так или иначе обойти возникшие ограничения».

Что ещё поразительно в статье Мура 1965 года, это сколько его предсказаний о возможностях стабильно улучшающихся микрочипов оказались верными.

Можно сказать, Мур предвосхитил и персональный компьютер, и мобильный телефон, и беспилотные автомобили, и iPad, и большие данные, и Apple Watch. Помню, я даже пошутил тогда: единственное, что Мур пропустил, так это «попкорн из микроволновки».

Я спросил Мура, был ли такой момент, когда он пришёл домой и спросил у жены Бетти: «Дорогая, они и вправду назвали закон в мою честь?»

– В первые двадцать лет я не мог произнести термин «закон Мура» – мне было страшно неловко, – признался он. – Ведь это был даже не закон… Потом я наконец-то привык и теперь могу говорить о нём с невозмутимым лицом.

– Есть ли то, что ещё вы хотели предсказать, но не сделали? – допытывался я.

– Влияние Интернета меня поразило, – ответил Мур. – Казалось, будет просто ещё одна мелкая коммуникационная сеть, которая решит определённые проблемы. Нет, я не осознавал, что Интернет откроет целую вселенную новых возможностей. Вот что я хотел бы предсказать.

Существует так много замечательных примеров исполнения закона Мура, что трудно выбрать среди них фаворита. Один из лучших примеров предложил писатель Джон Ланчестер в эссе «Роботы идут», опубликованном 15 марта 2015 года в London Review of Books.

«В 1996 году, – писал Ланчестер, – в ответ на российско-американский мораторий на ядерные испытания 1992 года правительство США запустило программу под названием «Ускоренная стратегическая вычислительная инициатива» – ASCI. Приостановка испытаний привела к необходимости запуска сложных компьютерных симуляций возрастных изменений вооружений, находящихся на хранении (с точки зрения их безопасности), а также (да, мы живём в опасном мире!) для разработки новых типов вооружения, не нарушающих условия моратория».

Развивая этот пример, Ланчестер добавил ещё кое-что.

Теперь, когда закон Мура перешёл на вторую половину шахматной доски, далеко ли он сможет по ней зайти? Как мы уже говорили, микрочип состоит из транзисторов – миниатюрных переключателей. Они соединены крошечными медными проводами, которые действуют как трубы, по которым текут электроны. Принцип работы микросхемы заключается в том, что вы проталкиваете электроны настолько быстро, насколько возможно, через множество медных проводов на одной микросхеме. Когда вы посылаете электроны от одного транзистора к другому, то запускаете включение или выключение данного переключателя и таким образом выполняете какую-то вычислительную функцию. С каждым новым поколением микрочипов задача усложняется – надо протолкнуть электроны через всё более тонкие провода ко всё большему количеству меньших по размеру переключателей, чтобы всё быстрее открывать и перекрывать поток электронов и генерировать больше вычислительной мощности при минимально возможном количестве потребления энергии и выделения тепла. И при столь низкой стоимости, насколько только возможно.

– Но когда-нибудь это должно прекратиться, – считает Мур. – Подобные экспоненты не длятся вечно.

Однако мы ещё не достигли предела. В течение пятидесяти лет отрасль постоянно находила новые способы либо уменьшить размеры транзисторов примерно на 50 % при относительно одинаковых затратах (предлагая, таким образом, вдвое больше транзисторов по той же цене), либо установить то же количество транзисторов за половину стоимости. Этого можно добиться за счёт сокращения транзисторов и уменьшения толщины проводов. В некоторых случаях, чтобы поддерживать экспоненциальный рост примерно каждые 24 месяца или около того, требовалась разработка новых структур и материалов. Только один пример: самые ранние интегральные схемы использовали в микросхеме один слой алюминиевой подложки. Сегодня тринадцать медных слоёв, каждый из которых размещён поверх другого. Производство перешло на нанотехнологический уровень.

– Я, наверное, с десяток раз слышал, как закону Мура предсказывали остановку и забвение, – поведал мне генеральный директор Intel Брайан Кржанич. – Когда мы работали на уровне трёх микрон (0,001 миллиметра, или около 0,000039 дюйма), люди говорили: «Как мы сделаем что-то ещё меньше? Можем ли мы сделать пленку для таких устройств достаточно тонкой и можем ли уменьшить длину волны света, чтобы сформировать столь мелкие элементы?» Но каждый раз мы находили новые, прорывные решения. Никогда нельзя сказать, каким будет новый ответ на появляющиеся вызовы. Тем не менее каждый раз, подходя вплотную к новому барьеру, мы находили способ его преодолеть.

По правде говоря, признал Кржанич, последние две итерации закона Мура потребовали около двух с половиной лет, а не двух, так что некоторое замедление всё-таки произошло. Независимо от того, происходит ли экспонента раз в год, в два или в три года, важным моментом остаётся то, что благодаря постоянному нелинейному совершенствованию микрочипов мы постоянно производим машины, роботов, телефоны, часы, программное обеспечение и компьютеры умнее, быстрее, миниатюрнее, дешевле и эффективнее.

– Сейчас мы дошли в производстве до уровня четырнадцати нанометров, что намного меньше всего, что вы можете увидеть человеческим глазом, – объяснил Кржанич, ссылаясь на новейший микрочип Intel. – Чип может быть размером с ноготь, но на нём уместится более миллиарда транзисторов. Мы хорошо знаем, как достичь уровня десяти нанометров, и у нас есть способы для достижения семи и даже пяти нанометров. Помимо того, есть множество других идей, над которыми бьются наши сотрудники. Это типичная ситуация, так было всегда.

Исполнительный вице-президент Intel по технологиям и производству Билл Холт отвечает за соблюдение закона Мура. Он провёл для меня экскурсию в Портленде, Орегон, по заводу Intel, где изготавливают чипы. Я смотрел через защитное окно в стерильную комнату, где роботы двадцать четыре часа в сутки перемещают чипы из одного производственного процесса в другой, в то время как мужчины и женщины в белых халатах следят за тем, чтобы роботы были «счастливы» и исправно функционировали.

Холт не терпит тех, кто считает, будто бы закон Мура изживает себя. По его словам, сейчас ведётся так много исследований новых материалов, на которых можно будет уместить ещё больше транзисторов, потребляющих ещё меньше энергии и выделяющих ещё меньше тепла, что он уверен: через десять лет «нечто инновационное» придёт – и обеспечит закону Мура новый виток.

Однако, даже если новые материалы не будут найдены, важно помнить: с самого начала вычислительная мощность микрочипов улучшалась благодаря не только кремнию, но и совершенствованию софта.

– Более мощные микросхемы позволили создать более сложное программное обеспечение, а затем некоторые из этих программ использовали для ускорения самих микросхем – благодаря новым разработкам и оптимизации всей сложности процессов, которая росла на самом чипе, – отметил Крейг Манди.

Именно усиливающие друг друга прорывы в разработке микросхем и софта заложили основу недавних прорывов в области искусственного интеллекта, или АI[12]. Поскольку машины теперь могут получать и обрабатывать данные с невообразимыми ранее скоростями и объёмами, они способны распознавать закономерности и узнавать многое – подобно тому, как это делает наш биологический мозг.

А всё началось с того первого микрочипа и закона Мура.

– Многие люди предсказывали конец закону Мура множество раз, – заключил Холт, – и предсказывали по разным причинам. Единственное, что у них было общего, – все они ошибались.

Датчики: почему интуиция больше не нужна

Было время, когда вы в запале могли назвать кого-то «тупым, как пожарный гидрант» или «бестолковым, как мусорное ведро».

Я бы больше так не делал.

Одно из основных и, возможно, неожиданных последствий технологического ускорения заключается в следующем: пожарные гидранты и мусорные баки стали по-настоящему умными.

Рассмотрим для примера регистратор давления Telog, который подключается к пожарному гидранту и передает данные о давлении воды по беспроводной сети прямо на рабочий стол местной коммунальной службы, что значительно сокращает количество выбросов и поломки гидрантов. А как расценить мусорные баки Bigbelly, оснащённые датчиками, передающими по беспроводной связи информацию о том, что они заполнены и нуждаются в опустошении – так что сборщики мусора могут оптимизировать свои маршруты обслуживания, и город может стать чище за меньшие деньги?

Да, даже мусорщик сейчас является техническим работником… На веб-сайте компании отмечается, что каждая урна Bigbelly имеет определённые размеры и «использует встроенные солнечные панели для запуска моторизованных уплотнителей, что значительно сокращает объём отходов, помогая делать улицы экологичными и чистыми. Посредством облачных технологий урны сообщают сборщикам мусора о том, что заполнены и требуют немедленного обслуживания».

Знаете ли, такой мусорный бак может сдать экзамен SAT!

Процесс, делающий гидранты и мусорные баки намного умнее, – другое ускорение, не имеющее непосредственного отношения к вычислениям само по себе, но критически важное для расширения возможностей вычислительной техники и того, что она теперь может делать.

Итак, датчики. WhatIs.com определяет датчик как «устройство, которое обнаруживает и реагирует на ввод данных из физической среды. Конкретным вводом могут быть свет, тепло, движение, влажность, давление или любое из множества других явлений окружающей среды. Выходной сигнал, как правило, представляет собой сигнал, преобразующийся в данные на дисплее в месте расположения датчика или передающийся в электронном виде по сети для считывания или дальнейшей обработки».

Благодаря ускоренной миниатюризации датчиков мы теперь можем оцифровать зрение, осязание, слух – и инженеры работают над обонянием. Беспроводной датчик давления пожарного гидранта создаёт цифровое измерение, которое сообщает коммунальному предприятию, когда давление оказывается слишком высоким или чересчур низким. Датчик температуры путём цифрового измерения отслеживает расширение и сжатие жидкости в термометре. Датчики движения излучают постоянные потоки энергии – микроволны, ультразвуковые волны или световые лучи – и посылают цифровой сигнал, когда поток прерывается человеком, автомобилем или животным, встреченным на пути. Полицейские теперь отражают лучи датчиков от автомобилей, чтобы измерить их скорость, или звуковые волны от зданий – для определения источника выстрела. Датчик освещённости на вашем компьютере измеряет свет в рабочей зоне, а затем соответствующим образом регулирует яркость экрана. Ваш Fitbit представляет собой комбинацию датчиков, измеряющих количество шагов, которые вы делаете, расстояние, которое вы прошли, калории, которые вы сожгли, и то, насколько энергично вы двигаете конечностями. В вашем телефоне фотокамера, которая снимает и передает изображения из любого места в любое место.

Резкий рост нашей способности воспринимать окружающую среду и превращать её в оцифрованные данные стал возможным благодаря прорывам в области материаловедения и нанотехнологий, которые позволили создать датчики настолько маленькие, дешёвые, интеллектуальные и устойчивые к жаре и холоду, что мы смогли легко их устанавливать и заставили измерять, а затем передавать данные в экстремальных условиях. Теперь мы можем даже рисовать с их помощью, например используя 3D-перо.

Чтобы лучше понять мир датчиков, я посетил огромный центр программного обеспечения General Electric в Сан-Рамоне, штат Калифорния, чтобы взять интервью у Билла Руха, директора компании по цифровым технологиям. История GE интересна уже сама по себе. В значительной степени благодаря способности ускорять установку датчиков на всём своём промышленном оборудовании компания всё активнее трансформируется в разработчика программного обеспечения имеющего большую базу в Кремниевой долине. Забудьте о стиральных машинах – подумайте о машинах умных. Способность GE устанавливать датчики повсюду открывает возможности для «промышленного интернета», известного также, как «интернет вещей» (IoT). И позволяет каждой «вещи» иметь датчик, который передает то, что эта «вещь» чувствует в любом месте. Таким образом, в любой момент её работа может быть предсказана или скорректирована.

– Интернет вещей, – объяснил Билл Рух, – создаёт нервную систему, которая позволит людям не отставать от темпов изменений, сделает информационную нагрузку более удобной для использования и в целом сделает всё разумным.

General Electric сама собирает данные более чем со 150 000 медицинских устройств, с 36 000 реактивных двигателей, с 2500 локомотивов, с 20 700 единиц нефтегазового оборудования, с 23 000 ветровых и 3900 газовых турбин – и все они ежеминутно передают в GE информацию по беспроводной связи.

Эта новая индустриальная нервная система, по мнению Руха, изначально была ускорена благодаря достижениям в потребительской сфере – таким, например, как смартфоны с поддержкой камер и GPS. То, что в ХХ веке было даже не целью, а фантастической мечтой о будущем прогрессе, в начале третьего тысячелетия стало обыденностью – благодаря множеству взаимосвязанных технологий и материалов, которые стали меньше, умнее, дешевле и быстрее.

– Смартфон послужил отправной точкой для масштабирования датчиков и уменьшения их размеров и цены до такой степени, что мы смогли разместить их повсюду, – сказал Рух.

Теперь миниатюрные датчики используются на таком количестве макро- и микроуровней, о каком мы не могли и подумать. Датчики передают сведения в централизованные банки данных, а затем всё более мощные программные приложения ищут структуры в огромном количестве полученной информации. Внезапно мы получили возможность различать и предсказывать самые слабые сигналы до того, как они станут сильными. Мы теперь можем улавливать различные шаблоны и закономерности, предсказывая события и предотвращая негативные последствия. Мы опорожняем мусорные баки в оптимальный момент или регулируем давление в пожарном гидранте, чтобы его не прорвало (и не повлекло дорогостоящую замену). Мы экономим время, деньги, энергию и жизни. И в целом делаем человечество более эффективным, чем могли бы себе представить.

– Старый подход, – сказал Рух, – назывался техническим обслуживанием по принципу: если что-то выглядит грязным, вымойте его. Профилактическое обслуживание заключалось в том, чтобы менять масло каждые шесть тысяч миль, независимо от того, жёстко вы водите автомобиль или нет. Новый подход – «упредительное обслуживание». Теперь мы можем предсказать почти точный момент, когда шина, двигатель, аккумулятор автомобиля, вентилятор турбины или что-то ещё потребует замены. Или определить моторное масло, которое лучше всего подходит для конкретного двигателя, в зависимости от условий, в которых вы управляете автомобилем.

Если вы вспомните GE прошлых лет, – добавил Рух, – то прежде компания базировалась на убеждении механиков, будто с помощью физики можно моделировать мир и сразу же понять, как всё работает. Идея заключалась в том, что если вы точно знаете, как работают газовая турбина и двигатель внутреннего сгорания, то можете использовать законы физики и сказать: «Вот как это будет работать, и вот когда оно сломается».

Рух объяснил, что в традиционном инженерном сообществе не было веры в то, будто данные могут многое предложить. Они использовали информацию, чтобы проверить физические модели и затем следовать этим моделям.

– Новое поколение исследователей данных говорит: «Вам не нужно понимать физику, чтобы искать и находить закономерности». Есть закономерности, которых разум человека не мог найти, ибо сигналы на раннем этапе настолько слабы, что их не видно. Но теперь, когда у нас есть вся эта вычислительная мощность, мы легко замечаем даже самые слабые сигналы. И так как мы распознали слабый сигнал, становится ясно, что он является ранним признаком того, когда что-то сломается или станет неэффективным.

И дальше Рух рассказал, что в своё время слабые сигналы обнаруживали интуитивно. Опытные сотрудники знали, как работать с неточными данными. Но теперь, когда мы обладаем большим объёмом проанализированной информации, нахождение связей и закономерностей перестаёт быть поиском иголки в стоге сена, случайным, интуитивным успехом и становится тем, что гордо можно называть нормой. Мы увеличиваем способность работающего человека воспринимать и обрабатывать данные с помощью машин. Каждый рабочий благодаря компьютерному анализу получает опыт и интуицию «ветерана с тридцатилетним стажем».

Подумайте об этом. Интуиция, позволявшая работнику с многолетним стажем улавливать нюансы тональности в звуке работающей машины и предсказывать, что не так, отныне эволюционировала в программный компьютерный анализ данных обо всём, происходящем в цеху. Это пример слабого сигнала. Теперь с помощью датчиков новый сотрудник способен обнаружить и распознать слабый сигнал в первый же день работы – без какой-либо интуиции. Датчики будут транслировать всё.

Способность намного быстрее генерировать и применять знания позволяет получать максимум пользы не только от людей, но и, например, от коров.

– Молочным фермерам интуиция больше не нужна, – заявил Джозеф Сирош, вице-президент отделения Data в Microsoft Cloud and Enterprise Division.

Вроде бы его работа носит интеллектуальный характер – управление битами и байтами. Но когда я сел поговорить с Сирошем, чтобы узнать о том, как он ощущает ускорения, Джозеф привёл мне очень странный пример: коровы. И ладно бы так просто, но он хотел поговорить о «сетевой корове».

И вот какую историю поведал Сирош: молочные фермеры в Японии обратились к компьютерному гиганту Fujitsu с вопросом: могут ли они повысить шансы на успешное разведение коров на крупных молочных фермах? Оказывается, течка у коров (период фертильности, когда они могут быть успешно искусственно оплодотворены) наступает лишь на очень короткий срок: от двенадцати до восемнадцати часов, примерно через двадцать один день и зачастую ночью или вечером. Поэтому фермеру с более или менее большим стадом чрезвычайно трудно уследить за всеми своими коровами и определить идеальное время для искусственного оплодотворения каждой из них. Между тем, если получится хорошо контролировать процесс, фермеры смогут обеспечить бесперебойное производство молока от каждой коровы в течение года, максимизируя производство каждой фермы.

По словам Сироша, в Fujitsu пришли к своеобразному решению: снабдить коров шагомерами, подключенными с помощью радиосигнала к компьютеру, установленному на ферме. А информацию передавать в систему программного обеспечения машинного обучения под названием GYUHO SaaS, работающую в Microsoft Azure, облаке Microsoft. Исследование Fujitsu показало, что заметное увеличение количества шагов в час было 95-процентным точным сигналом для появления эструса у молочных коров. И когда система GYUHO обнаруживала корову, у которой начинался «жар», то отправляла текстовое оповещение фермерам на мобильные телефоны, позволяя им проводить искусственное оплодотворение точно в нужное время.

– Оказывается, есть простой способ, как узнать, что у коровы началась течка – секрет в том, сколько шагов корова проходит, – резюмировал Сирош. – Вот именно так искусственный интеллект встречается с искусственным оплодотворением.

Благодаря этой системе продуктивность выросла не только с точки зрения расширения стада – «вы получаете огромный рост показателей успешного зачатия», заметил Сирош. Появилась ещё и возможность экономить время: система освободила фермеров от необходимости полагаться на собственные глаза, инстинкты, дорогостоящий сельскохозяйственный труд или фермерский дневник для выявления течных коров. Освободившиеся часы они используют для других производственных нужд.

Более того, по словам Сироша, анализ информации, полученной с коровьих датчиков, позволил выявить следующую закономерность: если фермер выполнял искусственное оплодотворение в течение первых четырёх часов фертильного периода, вероятность того, что будет зачата тёлка, составляла семьдесят процентов, если же в следующие четыре часа – росла вероятность того, что будет зачат бычок. Таким образом, анализ данных помогает формировать необходимое соотношение коров и быков в стаде в соответствии с потребностями хозяйства.

Как считает Сирош, анализ информации дал повод и для новых открытий и идей. Изучив статистику коровьих шагов, фермеры смогли заблаговременно обнаруживать восемь различных заболеваний животных, а следовательно, проводить раннее лечение и улучшить общее состояние здоровья и долголетия стада.

– Небольшая изобретательность может преобразовать даже самую традиционную из отраслей, такую, как сельское хозяйство, – заключил Сирош.

Если датчик для коровы превращает молочного фермера в «компьютерного гения», то напичканный датчиками локомотив – уже не тупой паровоз, а IT-система на колесах. Он может распознавать и передавать данные о состоянии путей через каждые сто футов. Он способен ощущать уклон и рассчитывать, сколько энергии ему нужно, как её эффективно распределять, где сбросить газ, а где набрать скорость, чтобы оптимизировать эффективность и снизить расход топлива. Теперь все локомотивы GE оснащены камерами для лучшего контроля работы двигателей на каждом повороте. GE также знает, что, если в жаркий день вам нужно будет запустить двигатель на полную мощность, некоторым деталям техобслуживание потребуется раньше.

– Мы постоянно улучшаем и тренируем нашу «нервную систему», и каждый получает пользу от извлекаемых данных, – сказал Билл Рух. – Датчики и программное обеспечение не просто участвуют в обучении систем, но и трансформируют старые системы. Сегодня нам больше не нужно встраивать физические изменения в каждый продукт для повышения производительности. Мы делаем это с помощью программного обеспечения. Я просто беру «тупой» локомотив, устанавливаю на нём датчики и нужный софт – и теперь могу выполнять профилактическое техобслуживание, гонять поезд туда и обратно на оптимальных скоростях, для экономии топлива, составляю более точное и приемлемое расписание, и даже в депо лучше его паркую.

Как бы ни с того ни с сего «тупой» локомотив стал быстрее, дешевле и умнее, причём изменения не потребовали ни винтика, ни болтика, ни тем более двигателя.

– Я могу использовать данные датчиков и программное обеспечение, чтобы заставить машину работать более эффективно, как если бы мы изготовили целиком новое поколение машин, – резюмировал Рух и добавил: – На заводе вы сосредотачиваете взгляд конкретно на том, что делаете. Но что если вместо вас за всем следит машина, поскольку везде установлены камеры? Мы говорим о пяти чувствах человека. Но мало кто осознаёт, что я собираюсь дать все пять чувств машинам – чтобы они взаимодействовали с людьми так же, как мы сейчас контактируем с коллегами.

И в этой сфере скрываются огромные деньги, «просто горы денег» – объяснил генеральный директор GE Джефф Иммельт в интервью McKinsey & Company в октябре 2015 года.

С каждым днем, объясняет Джон Донован, директор по стратегии AT&T, мы всё интенсивнее превращаем «цифровой выхлоп в цифровое топливо» и всё быстрее генерируем и применяем идеи. Владелец американского универмага Джон Уонамейкер был пионером начала ХХ века в сфере розничной торговли и рекламы. Однажды он заметил: «Половина денег, которые я трачу на рекламу, уходит впустую; проблема в том, что я не знаю, какая половина». Сегодня это уже не так.

Латания Суини, бывший директор по технологиям Федеральной торговой комиссии, 16 июня 2014 года рассказала в эфире Национального общественного радио, как насыщение датчиками и программным обеспечением преобразует розничную торговлю:

– Многие люди не осознают, что ваш телефон, чтобы установить постоянное соединение с Интернетом, отправляет уникальный номер, который встроен в этот телефон и называется MAC-адресом. «Привет, какой-нибудь Wi-Fi есть?» С помощью постоянных проверочных запросов по телефону, ищущему Wi-Fi, вы можете фактически отследить, где этот телефон находится и как часто там оказывается, с точностью до нескольких футов.

Ритейлеры теперь используют эту информацию, чтобы увидеть, какие номера телефонов задержались в их магазинах и кто пытался совершить покупку. Они настраивают для них показ регулярной рекламы в течение дня. Но и это ещё не всё: большие данные сегодня позволяют ритейлерам отслеживать, кто проехал рядом с рекламным щитом, а затем совершил покупки в одном из магазинов, которые рекламируются.

Журнал The Boston Globe 19 мая 2016 года написал: