0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Американский робот sharc выслеживает любые подводные цели

Как ученый из СССР создал одну из главных американских компаний в области ИИ

Специальный корреспондент Inc.

В сентябре Forbes опубликовал список 50 самых перспективных американских компаний в области искусственного интеллекта. На 22 месте — Brain Corp., основанная российским эмигрантом Евгением Ижикевичем. Brain Corp. разрабатывает операционную систему BrainOS, которая использует компьютерное зрение и искусственный интеллект. Роботов на BrainOS с 2018 года использует американский Walmart. Сейчас компания выходит на рынки других стран. Евгений Ижикевич, переехавший из Москвы в США в начале 1990-х годов, рассказал Inc., где в СССР можно было узнать об искусственном интеллекте, почему нейроученый должен уметь программировать и зачем он заставляет сотрудников решать задачки на логику.

Перфоленты, нейроны и синапсы

В одном интервью вы говорили, что у вас всегда была мечта создать искусственный мозг. Откуда она взялась в советское время?

Я увлекся программированием еще в 10—11 классах. Персональных компьютеров тогда еще не было, но у нас в школе в учебно-производственном комбинате стояла «Мир-1» («Машина инженерных расчетов» — советская электронно-вычислительная машина версии 1968 года. — Inc.) с перфолентой. Я и несколько моих друзей каждый вечер приходили туда и что-то программировали. В 1984 году, когда я поступил в МГУ на факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК), я уже свободно программировал на трех или четырех языках.

Когда вы впервые услышали об искусственном интеллекте?

Были такие хорошие журналы, как «Наука и жизнь», «Техника молодежи»; только появившийся журнал «В мире науки» (переведенный американский Scientific American). Там были статьи про искусственный интеллект, и я понял: это то, что я хочу сделать: запрограммировать компьютер, чтобы он работал, как человек.

Во время учебы на ВМК я начал ходить по вечерам на лекции на факультете психологии МГУ, чтобы больше узнать о естественном интеллекте. Но психологи не могли объяснить, как работает мозг. Они могли, например, нарисовать на доске квадратик и сказать, что это центр оценки решения. Я спрашивал: «А что же внутри этого квадратика, как он принимает решение?» Мне говорили, что это неважно.

Факультет вычислительной математики и кибернетики

Через полгода на лекции по нейробиологии нам рассказали о нейронах, синапсах и анатомии мозга. Я подумал, что эта наука больше знает о работе мозга. Вместо психфака я стал ходить на факультет биологии, на кафедру нейробиологии. Он находился в 10 минутах пешком от моего факультета, так что следующие 2 года я просто пропускал некоторые лекции на ВМК и шел туда.

Тогда как раз началась перестройка. СССР постепенно разрушался, никому до нас не было дела. Я мог делать то, чего никто никогда не делал: даже сдавать экзамены сразу на двух факультетах и ездить с биологами в научные экспедиции. Через 2 года я понял, что биология тоже не знает, как работает мозг. Но к тому времени я уже влюбился в нейронауку.

В 1992 году я закончил аспирантуру МГУ, написал диссертацию. Но СССР уже совсем развалился. Я женился и понял, что не смогу продолжать делать науку в России. На следующий год я уехал в Америку, поступил в Мичиганский университет, получил PhD.

А свой первый день в Штатах помните?

Да. Знаете, есть много историй о людях, которые приехали в Америку с десятью долларами в кармане. Мне пришлось занять у друга $2 тыс. под очень большие проценты — он эту сумму тоже у кого-то занял. Когда я прилетел и опоздал на последний автобус из аэропорта в университет, я остался там ночевать. Сидел на стуле до утра, чтобы взять свои вещи и не тратиться на такси.

Больше зарплаты и больше свободы

Вы больше 10 лет работали в Институте нейронаук в Сан-Диего, написали как ученый две книги о моделировании мозга. Когда вы поняли, что одной науки вам недостаточно?

Я немного разочаровался в Институте, потому что осознал: понять, как работает мозг, мне здесь не удастся. Во-первых, это займет больше времени, чем я думал, а во-вторых — в нейронауке сейчас отсутствует большая идея. Современная нейронаука представляет собой примерно то же, что астрономия 300 лет назад, когда люди смотрели в телескоп и просто описывали, что видят. В ней нет единой теории: люди просто проводят эксперименты и анализируют их с разных точек зрения.

А я все-таки программист — и хотел сделать что-то практическое. Я всегда был увлечен компьютерами и использовал их, чтобы моделировать мозг. Мне пришла идея создать нейрокомпьютер. Тогда я как раз познакомился с предпринимателем Алленом Грубером, который запустил уже несколько стартапов.

Как вы с ним встретились?

Он ходил на лекции по вычислительной нейронауке в Мичиганском университете, просто для удовольствия. Меня познакомил с ним Джерри Шварц (основатель фонда для изучения нейронауки The Swartz Foundation. — Inc.). Вместе с Алленом в 2009 году мы основали Brain Corp. Деньги на запуск дала известная в США компания Qualcomm — производитель чипов и процессоров для сотовых телефонов.

Они сами нашли меня, когда решили делать нейрокомпьютер и искали, кто занимается исследованиями в этой области. Они увидели мои модели и стали их использовать, затем предложили стать их консультантом. Но я сказал, что хочу создать свою компанию. Тогда они спросили, не могут ли они в нее инвестировать.

В 2009 году — $1 млн, и еще $10 млн — в 2012 году?

Да. Первые 5 лет Brain Corp. была консалтинговой компанией и занималась научными проектами для Qualcomm. Я нанимал ученых со всего мира: почти все они имели докторские диссертации по нейронауке или по вычислительной математике и искусственному интеллекту.

По сути, мы тоже занимались научными исследованиями — только не в академическом, а в коммерческом мире, где было больше свободы — и больше зарплаты. Это было хорошо, но я понимал, что никогда не смогу создать свой Microsoft или Google, если буду продолжать заниматься консалтингом. И я решил: наш продукт — это должны быть «мозги» для роботов. Полгода мы спорили, для каких именно роботов: для людей, для компаний, для дронов или каких-то еще. Мы решили не создавать новых роботов, а найти машины, которые покупают многие компании. И это оказалось правильным.

Brain Corp. в цифрах:

Источники: Forbes, Crunchbase, данные компании

>$240 млн

$125 млн

— общая сумма инвестиций.

— стоимость установки Brain OS.

офиса в разных странах.

Я понял, что если хочу создать самую большую в мире компанию, которая делает роботов, то ни в коем случае не надо делать роботов. Так же как Microsoft. Сейчас эта компания оценивается больше чем в $1 трлн. Ее стоимость стала расти в конце 1980-х — начале 1990-х годов, потому что они сфокусировались на производстве операционной системы и дали возможность всем другим компаниям — большим и маленьким — делать свои персональные компьютеры.

Сегодня индустрия роботов выглядит так же, как индустрия персональных компьютеров до Microsoft. Больше сотни компаний делают «железо», при этом пишут для него свою собственную операционную систему. Я понял, что надо делать это за них. Грубо говоря — если проводить аналогию с животными, эти компании должны сфокусировать свои усилия на «скелете» и «мышцах» роботов, а мы дадим им «мозг» и «нервную систему».

Как это работает? Чем роботы с BrainOS отличаются от других?

Наша операционная система позволяет превратить любую машину c колесами в автономного робота. При этом мы можем запустить сразу сотни тысяч или миллионы роботов и они будут работать без всяких проблем. И они будут безопаснее, чем если бы ими управляли люди.

Много роботов уже запустили?

От тысячи. Мы не говорим про количество. Но если сравнивать нас с другими компаниями — например, Amazon в прошлом году запустил 100 тыс. роботов для своих складов. У них плохое «зрение» и достаточно примитивная «нервная система», так что они должны оперировать в местах, где нет людей. Если вы встанете у них на пути, они на вас просто наедут. Роботы с нашей операционной системой могут работать там, где есть собаки, слепые люди, пьяные люди; те, кто пытается подставить ногу под робота, чтобы посмотреть, что произойдет. Если говорить о таких роботах — которых можно использовать в магазинах, аэропортах, больших торговых центрах, — у нас их больше, чем у всех компаний в мире.

Читать еще:  Истребитель шестого поколения: фантастика или реальность?

Чем это выгодно для компаний-производителей роботов?

Для них это дешевле, чем разрабатывать свою операционную систему. Сейчас, если вы хотите построить робота, то должны поставить туда сенсоры, камеры, компьютер, — это будет стоить больше $10 тыc. При этом тяжело написать программное обеспечение, которое будет использовать дешевые и ненадежные сенсоры, потому что они часто дают вам неправильную информацию. Если вы сделаете ПО для такого робота, он будет постоянно ошибаться и станет очень опасным.

Мы создали софт, который позволяет роботам использовать очень дешевые сенсоры и камеры и при этом быть на 100% надежными и безопасными. Наша бизнес-модель очень проста. Мы находим партнеров, которые делают машины, и подписываем с ними контракт о том, что помогаем им превратить их в «умных» роботов. Затем они могут продавать их своим покупателям и не обязаны с нами ничем делиться. Но если их покупатели захотят использовать наш софт, они должны платить нам за подписку.

И сколько это стоит?

Наша стандартная цена — $500 в месяц за робота. Он освобождает несколько часов рабочего времени. В Европе, США, Японии, Корее и в Австралии те, кто использует наших роботов, экономят от $1 тыс. до 2$ тыс. в месяц. Сейчас желающих купить этих роботов больше, чем мы с партнерами можем произвести. В этом году мы подписали несколько договоров с крупными производителями, надеюсь, в 2020 году этот разрыв исчезнет. Кроме этого, мы сейчас налаживаем производство роботов вместе с компанией Foxconn, которая делает айфоны: она может произвести 1 млн роботов в год. Но пока спрос сильно больше, чем предложение.

Насколько больше? В 10, в 20, в 100 раз?

Я не могу сказать точно, но наш объем производства увеличивается каждый год почти в 10 раз. К концу этого года будут уже десятки тысяч роботов, которые используют наше программное обеспечение.

«Фальшивые монетки» в команде

Как вы набирали команду? Много сейчас с вами людей, с которыми вы начинали в 2009 году?

Часть из них ко мне присоединились, потому что они хотели делать исследования. А затем я сказал им, что мы будем делать мозги для роботов — в первую очередь для тех, которые чистят полы. Я не хотел делать роботов, которые могли бы быть интересны Google, Microsoft и Amazon, — понимал, что им я проиграю. Так что я решил делать сначала самых скучных роботов, на которых я смогу спокойно отработать свою технологию.

Не всем это понравилось, некоторые ушли. Четверо остались со мной, сейчас они занимают в компании высокие должности.

Сколько человек работает в Brain Corp. сейчас? Чему вы научились за время роста компании?

Примерно 350. Людей, которые подчиняются напрямую мне, только четверо. Главное, что я понял: когда вы нанимаете очень талантливых людей, им бессмысленно отдавать приказы. Если они не верят в то, что делают, они не сделают хорошую работу и вы их потеряете. Но если убедить их в том, что к выбранной цели нужно стремиться, они сами лучше, чем вы, поймут, как ее достичь. У Уоррена Баффета однажды спросили «В чем ваш секрет?» Он ответил, что надо быть самым большим идиотом в комнате: то есть нанять людей, которые умнее вас.

И эти умные люди сказали вам, что делать роботов, которые чистят полы, — это не вдохновляюще.

Да. Очень много людей, чье мнение я уважаю, ушли из компании. Я убеждал их, что это только первое возможное приложение. Сейчас мы делаем «мозги» не только для чистящих роботов, но и, например, для тех, которые перевозят людей. Но 4 года назад многим это было непонятно. На самом деле, для меня как руководителя это самая большая проблема — когда двое людей, чье мнение я уважаю и считаю их намного умнее себя, не согласны между собой и начинают спорить. И еще мне очень тяжело увольнять людей. Для меня это самая сложная обязанность, но иногда это нужно делать, чтобы компания выжила.

Морские военные роботы

Принято делить беспилотные (необитаемые) аппараты, используемые на флотах (военно-морскими силами) по среде применения на надводные и подводные, а также на телеуправляемые и автономные. Также на обитаемых кораблях могут использоваться различные роботизированные системы.
Разработаны абордажные роботы, торпеды, способные автоматически атаковать корабли заданного типа, поисковые катера, противолодочные, дроны-мишени для обучения экипажей кораблей стрельбам или испытаний систем автоматического вооружения, средства разминирования и т.д. Разнообразие подводных аппаратов вскоре, как ожидается, пополнят подводные робокапсулы с различной полезной нагрузкой — от дронов до ракет.

Подводная военная робототехника

Надводная военная робототехника

Производители надводных и подводных военных роботов

Классификация, история, тренды

Категории по назначению

В зависимости от основого назначения морские военные аппараты делятся на следующие категории:

— поисковые и разведывательные устройства для обследования морского дна и других объектов. Могут действовать автономно или в режиме телеуправления. Одна из основных задач — противодействие минированию, обнаружение, классификация и локализация мин.

— ударные подводные роботы. Предназначены для борьбы с вражескими кораблями и подлодками и т.п.

— подводные «закладки» — робокапсулы, находящиеся под водой на дежурстве в течение многих недель или лет, которые по сигналу всплывают и активируют ту или иную полезную нагрузку.

— надводные устройства для патрулирования и обнаружения надводной враждебной активности в контролируемых водах

— надводные устройства для автоматического выявления и сопровождения подлодок

— автоматизированные огневые системы для борьбы с быстролетящими целяями.

— устройства для борьба с пиратами, контрабандистами и террористами. При обнаружении любой из опасных ситуаций такой робот может дать сигнал в центр управления. Если робот несет на себе вооружение, то получив сигнал командного центра, он может применить по цели бортовые системы вооружения.

— абордажные роботы, способные обеспечить быстрое попадание специальных подразделений на борт корабля

— роботизированные торпеды, способные автоматически распознавать тип корбаля определенного вида и атаковать его по команде оператора или без нее.

По форм-фактору морские роботы можно разделить на:

— роботизированные телеуправляемые катера

— роботизированные автономные надводные устройства различных конструкций

— подводные телеуправляемые необитаемые устройства

— подводные автономные необитаемые устройства

— робокапсулы для сохранения полезной нагрузке на позиции под водой в готовом к эксплуатации режиме

— дроны-мишени для тренировки экипажей

— гибридные конструкции, способные работать как подводная лодка и как надводный катер

История, тренды

2017.02.24 Беспилотный катер-камикадзе успешно атаковал фрегат, принадлежащий Саудовской Аравии. По данным ВМС США, это был первый случай такой атаки в открытом море. Ранее аналогичные нападения осуществлялись смертниками.

2016.12.16 Группы автономных робо-лодок займутся патрулированием портов США. Роботы выискивают неопознанные корабли, перехватывают их, проводят оценку и классифицируют как “мирные” или “подозрительные”. Оператор может наблюдать за видео с камер, кроме того, система информирует его об оценке степени угрозы, исходящей от сопровождаемого объекта.

2016.09.10 Флот Её Величества получит беспилотные катера. В рамках проекта MAST (Maritime Autonomy Surface Testbed) оботизации подвергли катер Bladerunner. Если прототип впечатлит командование ВМС, MAST может стать элементом флотилии высокоскоростных кораблей, оснащенных различными сенсорами для шпионских миссий и наблюдения.

2016.06.23 Китай построит еще одну Великую Стену — в этот раз, под водой. Новая доктрина Китая подразумевает строительство флота подводных автономных аппаратов различных форм и размеров, которые будут взаимодействовать друг с другом и с военными кораблями Поднебесной. В частности, усилия подводных дронов (UUV) и надводных роботов (USV) станут одним из ключевых элементов противолодочной обороны. Помимо подвижных роботов, Великая Подводная Стена будет укомплектована многочисленными подводными сенсорами — примерно такими, которые использовали США для обнаружения советских подлодок. Впрочем, система имеет и мирное применение — с её помощью можно регистрировать цунами и получать данные природного мониторинга.

2016.05.18 Сообщается о разработке в DARPA подводной роботизированной капсулы, которая может содержать в качестве полезной нагрузки беспилотник, ракету или другое военное оборудование. Капсулы длиной порядка 4.5 м предназначены для размещения по всему пространству Мирового океана. Активировать спящую капсулу можно будет радиосигналом, получив который капсула всплывет на поверхность океана и высвободит полезную нагрузку. Бортовой БЛА капсулы может быть воздушным или с возможностью взлета и посадки с воды. DARPA уже испытала систему подъема капсулы со дна и систему связи. Как ожидается, агентство продолжит разработку и тестирование полезной нагрузки для капсулы.

2016.02.12 Израильская Elbit Systems представляет военный многоцелевой роботизированный USV Seagull. Представлен USV Seagul, разработки Elbit Systems, Израиль. Это старшая модель в семействе из трех робокатеров в которую входят Stingray и Silver Marin. Система является телеуправляемой, но обладает высокой степенью автоматизации. Еще один робо-катер в арсенале военных.

Читать еще:  Ножи из дамасской стали: современные модели

2015.04.24 В США прошли испытания ACTUV — робота-охотника за подлодками . В ближайшие годы, как ожидается, полностью автономные оружейные системы заступят на патрулирование в морях и океанах, как, например, Sea Hunter (ACTUV), США — это автономная система.

Для подводных систем автономия — практически обязательный фактор, поскольку телеуправление ими и даже получение данных о местоположении крайне затруднено.

ВМС США в 2014 году обладают флотом из 65 беспилотных субмарин, до конца 2015 года их число планировалось увеличить до 150. Активно применяются RMS для поиска и уничтожения морских мин.

Компания BAE Systems выпускает комплекты, позволяющие перевести в телеуправляемое практически любое судно.

Также в ряде стран используются телеуправляемые военные катера, например, израильский Protector, разработанный компанией Rafael (Рафаль). Они могут быть вооружены различным летальным оружием — от пулемета калибра 7.62 мм до 40-мм автоматических гранатометов. Скорость до 50 узлов, длина 10 метров, грузоподъемность 1 тонна. Дизельный двигатель.

Заявляется, что у США на 2013 год нет беспилотных надводных средств в которые бы сохраняли постоянный контакт с поверхностью моря, тогда как у некоторых неназванных стран такие средства имеются. Источник .

PMS 325 USV Sweep System — разработка для ВМС США, как поддержка для кораблей прибрежной зоны.

Разрабатываются высокоскоростные надводные беспилотники на воздушных крыльях USSV-HS и низкоскоростные — USSV-LS.

С 2004 года действует система корабельная система противоракетной обороны Aegis, способная автоматически обнаруживать и контратаковать направляющиеся к кораблям ракеты.

В США начали использовать автономных роботов для поиска подводных мин.

Выпущены телеуправляемые катера Owl MK II, Navtek Inc. для использования в системах обеспечения безопасности порта.

Разработан телеуправляемый катер Spartan, совместно разработчиками из США, Франции и Сингапура для проверки технологий. Выпущено две версии — 7 м и 11 м. Модульные, многоцелевые, реконфигурируемые под текущую задачу.

Анонсирован беспилотный катер Radix Odyssey, дальнейшей информации о нем не встречается.

1990-е

В США появляется надводная телеуправляемая цель, запускаемая с борта корабля, SDST. Позднее она будет переименована в Roboski.

1980-е

На кораблях ВМС США с 80-х годов используются автоматические зенитно-артиллерийские комплексы Mark 15 Phalanx — многоствольные роботизированные орудия, наводящиеся по сигналу радара.

Флоты США Нидерландов, Объединенного Королевства, Дании, Швеции используют телеуправляемые катера для разминирования.

1950-е

В 1954 году создан удачный Высокоскоростной маневренный морской минный трал в США. Известны проекты мобильных беспилотных целей — QST-33, QST-34, QST-35/35A Septar и HSMST (High-speed maneuverable seaborne target), США.

1940-е

В 1944 году были созданы радиоуправляемые бранедры Ferngelenkte Sprenboote в Германии. Разработки радиуправляемых торпед Comox шли в Канаде, аналогичные работы проводили Франция и США.

1930-е

Появление в РСФСР телеуправляемых по радио катеров Вольт и Вольт-Р. Разработка Особого технического бюро под руководством Владимира Ивановича Бекаури (1882-1938). Радиостанция «У», электромеханический рулевой «элемру». Недостатком было отсутствие обратной связи — катера не передавали центру управления каких-либо сигналов, наведение их на цель осуществлялось визуально, дистанционно.

В 1935 году появился торпедный катер Г-5 советского производства.

1920-е

Под руководством А. Туполева в конце 20-х годов в РСФСР прошлого века были созданы радиоуправляемые торпедные катера Ш-4 с двумя торпедами на борту, дюралевые, без кают и кубриков. Радиоаппаратурой занимался А.Шорин. Выпускались дивизионами. Позднее катерами стали управлять с гидросамолетов МБР-2, летящих на высоте 2 тысячи метров.

Известна «торпедная лодка» Николы Тесла, которую изобретатель называл «теле-автоматом». Прототип катера управлялся дистанционно по-радио, модель приводилась в движение электродвигателем. Аппарат демонстрировали на Electrical Show в Нью-Йорке. Проект финансировал Морган, разработкой конструкции лодки занимался архитектор Stanford White, Тесла руководил проектом и обеспечивал всю «электрику» и «радио» изделия. Длина лодки-прототипа 1.8 м. Полезной нагрузкой должна была быть взрывчатка. Идея не была востребована военным министерством США. У Тесла был патент под названием «Методы контроля и управляющие устройства для радиоуправляемых плавательных средств и колесных экипажей».

еще ранее

Прообразом беспилотных военных морских средств были брандеры — плавающие средства, загруженные горючими материалами, подожженые и направленные в сторону неприятельского флота с целью вызвать загорание или взрывы вражеских кораблей. До изобретения радио, они были неуправляемыми.

Известные проблемы

— стандартизация полезной нагрузки

— стандартные интерфейсы с судами-матками

— юридические проблемы (Оттавская конвенция, брошенные суда)

— создание с нуля, как беспилотника или переделки обитаемых средств в беспилотные

Терминология

АНПА — автономные необитаемые подводные аппараты

ТНПА — телеуправляемые необитаемые подводные аппараты

ASV — autonomous surface vehicle, автономный надводный аппарат

HSMST — High Speed Maneuvering Sea Target — скоростная маневренная морская цель

LDUUV — Large Displacement Unmanned Undersea Vehicle (RC Submarine — телеуправляемая необитаемая подводная лодка).

RMMV — Remote Multi-Mission Vehicle — телеуправляемый многоцелевой аппарат

RMS — Remote Mine-Hunting System (телеуправляемая система для обнаружения и уничтожения мин).

ROV — Remotely operated Vehicle — телеуправляемый аппарат

SDST — Shipboard Deployed Surface Target — запускаемые с борта корабля надводные цели

UHSV — Unmanned Harbor Security Vehicle — беспилотное средство обеспечения безопасности порта

USSV — Unmanned Sea Surface Vessels — беспилотные (необитаемые) надводное средство

USSV-HS — Unmanned Sea Surface Vessels — High Speed — высокоскоростное беспилотные (необитаемые) надводное средство — как правило, на подводных крыльях

USSV-LS — Unmanned Sea Surface Vessels — Low Speed — низкоскоростное беспилотные (необитаемые) надводное средство

USV — unmanned surface vehicle, необитаемый надводный аппарат

Как ученый из СССР создал одну из главных американских компаний в области ИИ

Специальный корреспондент Inc.

В сентябре Forbes опубликовал список 50 самых перспективных американских компаний в области искусственного интеллекта. На 22 месте — Brain Corp., основанная российским эмигрантом Евгением Ижикевичем. Brain Corp. разрабатывает операционную систему BrainOS, которая использует компьютерное зрение и искусственный интеллект. Роботов на BrainOS с 2018 года использует американский Walmart. Сейчас компания выходит на рынки других стран. Евгений Ижикевич, переехавший из Москвы в США в начале 1990-х годов, рассказал Inc., где в СССР можно было узнать об искусственном интеллекте, почему нейроученый должен уметь программировать и зачем он заставляет сотрудников решать задачки на логику.

Перфоленты, нейроны и синапсы

В одном интервью вы говорили, что у вас всегда была мечта создать искусственный мозг. Откуда она взялась в советское время?

Я увлекся программированием еще в 10—11 классах. Персональных компьютеров тогда еще не было, но у нас в школе в учебно-производственном комбинате стояла «Мир-1» («Машина инженерных расчетов» — советская электронно-вычислительная машина версии 1968 года. — Inc.) с перфолентой. Я и несколько моих друзей каждый вечер приходили туда и что-то программировали. В 1984 году, когда я поступил в МГУ на факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК), я уже свободно программировал на трех или четырех языках.

Когда вы впервые услышали об искусственном интеллекте?

Были такие хорошие журналы, как «Наука и жизнь», «Техника молодежи»; только появившийся журнал «В мире науки» (переведенный американский Scientific American). Там были статьи про искусственный интеллект, и я понял: это то, что я хочу сделать: запрограммировать компьютер, чтобы он работал, как человек.

Во время учебы на ВМК я начал ходить по вечерам на лекции на факультете психологии МГУ, чтобы больше узнать о естественном интеллекте. Но психологи не могли объяснить, как работает мозг. Они могли, например, нарисовать на доске квадратик и сказать, что это центр оценки решения. Я спрашивал: «А что же внутри этого квадратика, как он принимает решение?» Мне говорили, что это неважно.

Факультет вычислительной математики и кибернетики

Через полгода на лекции по нейробиологии нам рассказали о нейронах, синапсах и анатомии мозга. Я подумал, что эта наука больше знает о работе мозга. Вместо психфака я стал ходить на факультет биологии, на кафедру нейробиологии. Он находился в 10 минутах пешком от моего факультета, так что следующие 2 года я просто пропускал некоторые лекции на ВМК и шел туда.

Тогда как раз началась перестройка. СССР постепенно разрушался, никому до нас не было дела. Я мог делать то, чего никто никогда не делал: даже сдавать экзамены сразу на двух факультетах и ездить с биологами в научные экспедиции. Через 2 года я понял, что биология тоже не знает, как работает мозг. Но к тому времени я уже влюбился в нейронауку.

В 1992 году я закончил аспирантуру МГУ, написал диссертацию. Но СССР уже совсем развалился. Я женился и понял, что не смогу продолжать делать науку в России. На следующий год я уехал в Америку, поступил в Мичиганский университет, получил PhD.

А свой первый день в Штатах помните?

Да. Знаете, есть много историй о людях, которые приехали в Америку с десятью долларами в кармане. Мне пришлось занять у друга $2 тыс. под очень большие проценты — он эту сумму тоже у кого-то занял. Когда я прилетел и опоздал на последний автобус из аэропорта в университет, я остался там ночевать. Сидел на стуле до утра, чтобы взять свои вещи и не тратиться на такси.

Читать еще:  Каски и шлемы военного назначения в разных стран Мира

Больше зарплаты и больше свободы

Вы больше 10 лет работали в Институте нейронаук в Сан-Диего, написали как ученый две книги о моделировании мозга. Когда вы поняли, что одной науки вам недостаточно?

Я немного разочаровался в Институте, потому что осознал: понять, как работает мозг, мне здесь не удастся. Во-первых, это займет больше времени, чем я думал, а во-вторых — в нейронауке сейчас отсутствует большая идея. Современная нейронаука представляет собой примерно то же, что астрономия 300 лет назад, когда люди смотрели в телескоп и просто описывали, что видят. В ней нет единой теории: люди просто проводят эксперименты и анализируют их с разных точек зрения.

А я все-таки программист — и хотел сделать что-то практическое. Я всегда был увлечен компьютерами и использовал их, чтобы моделировать мозг. Мне пришла идея создать нейрокомпьютер. Тогда я как раз познакомился с предпринимателем Алленом Грубером, который запустил уже несколько стартапов.

Как вы с ним встретились?

Он ходил на лекции по вычислительной нейронауке в Мичиганском университете, просто для удовольствия. Меня познакомил с ним Джерри Шварц (основатель фонда для изучения нейронауки The Swartz Foundation. — Inc.). Вместе с Алленом в 2009 году мы основали Brain Corp. Деньги на запуск дала известная в США компания Qualcomm — производитель чипов и процессоров для сотовых телефонов.

Они сами нашли меня, когда решили делать нейрокомпьютер и искали, кто занимается исследованиями в этой области. Они увидели мои модели и стали их использовать, затем предложили стать их консультантом. Но я сказал, что хочу создать свою компанию. Тогда они спросили, не могут ли они в нее инвестировать.

В 2009 году — $1 млн, и еще $10 млн — в 2012 году?

Да. Первые 5 лет Brain Corp. была консалтинговой компанией и занималась научными проектами для Qualcomm. Я нанимал ученых со всего мира: почти все они имели докторские диссертации по нейронауке или по вычислительной математике и искусственному интеллекту.

По сути, мы тоже занимались научными исследованиями — только не в академическом, а в коммерческом мире, где было больше свободы — и больше зарплаты. Это было хорошо, но я понимал, что никогда не смогу создать свой Microsoft или Google, если буду продолжать заниматься консалтингом. И я решил: наш продукт — это должны быть «мозги» для роботов. Полгода мы спорили, для каких именно роботов: для людей, для компаний, для дронов или каких-то еще. Мы решили не создавать новых роботов, а найти машины, которые покупают многие компании. И это оказалось правильным.

Brain Corp. в цифрах:

Источники: Forbes, Crunchbase, данные компании

>$240 млн

$125 млн

— общая сумма инвестиций.

— стоимость установки Brain OS.

офиса в разных странах.

Я понял, что если хочу создать самую большую в мире компанию, которая делает роботов, то ни в коем случае не надо делать роботов. Так же как Microsoft. Сейчас эта компания оценивается больше чем в $1 трлн. Ее стоимость стала расти в конце 1980-х — начале 1990-х годов, потому что они сфокусировались на производстве операционной системы и дали возможность всем другим компаниям — большим и маленьким — делать свои персональные компьютеры.

Сегодня индустрия роботов выглядит так же, как индустрия персональных компьютеров до Microsoft. Больше сотни компаний делают «железо», при этом пишут для него свою собственную операционную систему. Я понял, что надо делать это за них. Грубо говоря — если проводить аналогию с животными, эти компании должны сфокусировать свои усилия на «скелете» и «мышцах» роботов, а мы дадим им «мозг» и «нервную систему».

Как это работает? Чем роботы с BrainOS отличаются от других?

Наша операционная система позволяет превратить любую машину c колесами в автономного робота. При этом мы можем запустить сразу сотни тысяч или миллионы роботов и они будут работать без всяких проблем. И они будут безопаснее, чем если бы ими управляли люди.

Много роботов уже запустили?

От тысячи. Мы не говорим про количество. Но если сравнивать нас с другими компаниями — например, Amazon в прошлом году запустил 100 тыс. роботов для своих складов. У них плохое «зрение» и достаточно примитивная «нервная система», так что они должны оперировать в местах, где нет людей. Если вы встанете у них на пути, они на вас просто наедут. Роботы с нашей операционной системой могут работать там, где есть собаки, слепые люди, пьяные люди; те, кто пытается подставить ногу под робота, чтобы посмотреть, что произойдет. Если говорить о таких роботах — которых можно использовать в магазинах, аэропортах, больших торговых центрах, — у нас их больше, чем у всех компаний в мире.

Чем это выгодно для компаний-производителей роботов?

Для них это дешевле, чем разрабатывать свою операционную систему. Сейчас, если вы хотите построить робота, то должны поставить туда сенсоры, камеры, компьютер, — это будет стоить больше $10 тыc. При этом тяжело написать программное обеспечение, которое будет использовать дешевые и ненадежные сенсоры, потому что они часто дают вам неправильную информацию. Если вы сделаете ПО для такого робота, он будет постоянно ошибаться и станет очень опасным.

Мы создали софт, который позволяет роботам использовать очень дешевые сенсоры и камеры и при этом быть на 100% надежными и безопасными. Наша бизнес-модель очень проста. Мы находим партнеров, которые делают машины, и подписываем с ними контракт о том, что помогаем им превратить их в «умных» роботов. Затем они могут продавать их своим покупателям и не обязаны с нами ничем делиться. Но если их покупатели захотят использовать наш софт, они должны платить нам за подписку.

И сколько это стоит?

Наша стандартная цена — $500 в месяц за робота. Он освобождает несколько часов рабочего времени. В Европе, США, Японии, Корее и в Австралии те, кто использует наших роботов, экономят от $1 тыс. до 2$ тыс. в месяц. Сейчас желающих купить этих роботов больше, чем мы с партнерами можем произвести. В этом году мы подписали несколько договоров с крупными производителями, надеюсь, в 2020 году этот разрыв исчезнет. Кроме этого, мы сейчас налаживаем производство роботов вместе с компанией Foxconn, которая делает айфоны: она может произвести 1 млн роботов в год. Но пока спрос сильно больше, чем предложение.

Насколько больше? В 10, в 20, в 100 раз?

Я не могу сказать точно, но наш объем производства увеличивается каждый год почти в 10 раз. К концу этого года будут уже десятки тысяч роботов, которые используют наше программное обеспечение.

«Фальшивые монетки» в команде

Как вы набирали команду? Много сейчас с вами людей, с которыми вы начинали в 2009 году?

Часть из них ко мне присоединились, потому что они хотели делать исследования. А затем я сказал им, что мы будем делать мозги для роботов — в первую очередь для тех, которые чистят полы. Я не хотел делать роботов, которые могли бы быть интересны Google, Microsoft и Amazon, — понимал, что им я проиграю. Так что я решил делать сначала самых скучных роботов, на которых я смогу спокойно отработать свою технологию.

Не всем это понравилось, некоторые ушли. Четверо остались со мной, сейчас они занимают в компании высокие должности.

Сколько человек работает в Brain Corp. сейчас? Чему вы научились за время роста компании?

Примерно 350. Людей, которые подчиняются напрямую мне, только четверо. Главное, что я понял: когда вы нанимаете очень талантливых людей, им бессмысленно отдавать приказы. Если они не верят в то, что делают, они не сделают хорошую работу и вы их потеряете. Но если убедить их в том, что к выбранной цели нужно стремиться, они сами лучше, чем вы, поймут, как ее достичь. У Уоррена Баффета однажды спросили «В чем ваш секрет?» Он ответил, что надо быть самым большим идиотом в комнате: то есть нанять людей, которые умнее вас.

И эти умные люди сказали вам, что делать роботов, которые чистят полы, — это не вдохновляюще.

Да. Очень много людей, чье мнение я уважаю, ушли из компании. Я убеждал их, что это только первое возможное приложение. Сейчас мы делаем «мозги» не только для чистящих роботов, но и, например, для тех, которые перевозят людей. Но 4 года назад многим это было непонятно. На самом деле, для меня как руководителя это самая большая проблема — когда двое людей, чье мнение я уважаю и считаю их намного умнее себя, не согласны между собой и начинают спорить. И еще мне очень тяжело увольнять людей. Для меня это самая сложная обязанность, но иногда это нужно делать, чтобы компания выжила.

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:

Adblock
detector