Человек и компьютер: Взгляд в будущее

В своей книге Монти Ньюборн пишет, что стоимость акций IBM выросла на $3310 млн чуть больше чем за неделю^{65}, в то время как тот же показатель у остальных компаний, входящих в индекс Доу — Джонса, значительно снизился. Вместо денежного приза мне следовало бы попросить опцион на акции IBM! Название Deep Blue постоянно мелькало в СМИ, а вместе с ним и бренд IBM. Разумеется, это было хорошо и для меня, особенно в Америке, где чемпионы мира по шахматам не самые популярные личности. Моя филадельфийская победа над Deep Blue привлекла ко мне гораздо больше внимания СМИ, чем выигрыш у Ананда нью-йоркского матча за мировую корону. Оказалось, что быть защитником человечества куда почетнее, чем просто чемпионом мира.

Такая шумиха вокруг матча с Deep Blue гарантировала, что матч-реванш состоится. Оставалось решить — когда. Команда Deep Blue ни за что не согласилась бы на повторную встречу, не успев внести в машину значительные улучшения. Сколько времени займет подготовка новой версии, достаточно сильной для того, чтобы представлять собой настоящую угрозу? В процессе переговоров стало ясно одно: дело не в том, что команда Deep Blue хочет испытать свое усовершенствованное детище, и не в том, что Гарри Каспаров хочет положить в карман очередной призовой чек. Матч-реванш неизбежен потому, что IBM жаждет получить пальму первенства.

8. Реванш любой ценой

Кен Томпсон создал революционную шахматную машину Belle (микропроцессоры которой, кстати говоря, легли в основу Deep Blue), когда он работал в исследовательском центре Bell Laboratories в Нью-Джерси, на знаменитой «фабрике идей», известной своими прорывными инновациями в широком спектре областей, от солнечных батарей и лазеров до транзисторов и мобильных телефонов. Томпсон также стал одним из ведущих разработчиков вездесущей операционной системы Unix, лежащей в основе других операционных систем — Mac OS от компании Apple, Android от Google и Linux, на которых работают миллиарды устройств и серверов.

Как и в ранние годы агентства ARPA, Bell Labs придерживался в своей деятельности следующего принципа: вместо того чтобы начинать с разработки конкретного продукта, надо описать значимую проблему и затем изобрести технологию для ее решения. Я услышал об использовании такого же подхода в новом Инновационном центре General Electric рядом с Детройтом, куда меня пригласили в 2010 году провести семинар. Мне сказали, что задача центра — стимулировать мышление в духе «свободного полета мысли», которое вышло из моды после десятилетий отраслевой консолидации и поглощений. Во время моего семинара кто-то заметил, что сегодня гигантские компании часто считают, что даже если они не создают новаторские продукты или технологии, кто-то где-то обязательно это делает, и, когда появится что-то стоящее, новшество можно будет просто купить. Но если вы не занимаетесь инновациями, надеясь на других, то в конечном счете можете столкнуться с неприятностями.

На этом семинаре я процитировал Алана Перлиса, пионера в области информатики и первого лауреата премии Тьюринга (ученый получил награду в 1966-м по решению Ассоциации вычислительной техники). В своей знаменитой статье «Эпиграммы о программировании», опубликованной в 1982 году, Перлис написал, что «оптимизация препятствует эволюции». Это высказывание бросилось мне в глаза, поскольку на первый взгляд показалось противоречивым. Как может усовершенствование мешать эволюции? Разве сама эволюция не является непрерывным, постепенным улучшением?

Но эволюция — это не улучшение, а изменение. Как правило, от простого к сложному, но ключ — рост разнообразия, изменение природы вещей. Оптимизация может сделать компьютерный код быстрее, но не меняет его природы и не создает ничего нового. Перлис любил показывать «эволюционное древо» языков программирования и то, как один язык эволюционировал в другой в процессе адаптации к новым потребностям и новому аппаратному обеспечению. Он утверждал, что только амбициозные цели ведут к эволюции, поскольку они ставят перед нами новые задачи и рождают новые потребности, которые не могут быть удовлетворены только за счет оптимизации существующих методов и инструментов.

Это также вопрос «цены выбора». Если чрезмерно сосредоточиться на оптимизации, не создавая ничего нового, может наступить застой. Всегда проще вносить улучшения, чем изобретать что-то действительно новое, другое, но последнее гарантирует гораздо бóльшую отдачу во всех отношениях.