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.

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.

Почему?

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.

Какое увольнение для вас было самым сложным?

Самое первое, когда пришлось уволить первого человека. Я до сих пор высокого мнения о его интеллектуальных способностях как ученого, и я месяц не спал перед тем, как его уволить, дал ему очень хорошую компенсацию. После этого остальные члены команды сказали мне, что я должен был его уволить еще полгода назад.

У вас есть какой-то способ определить, «правильный» человек или нет?

К сожалению, нет. Я даже людям, которых нанимаю на неинженерные работы, даю загадки и смотрю, как они будут отвечать. Вы не можете себе представить, сколько американцев не могут решить загадку про волка, козу и капусту: как переправить их через реку на лодке, чтобы все остались целы. В России, наверное, в ясли не берут, если вы не можете это сделать. А здесь люди никогда об этом не слышали и они начинают думать.

Иногда я даю задачки посложнее: например, найти среди восьми монеток фальшивую за два взвешивания. И прошу, чтобы они рассуждали вслух, потому что мне интересно, как человек думает: мысли приходят к нему хаотично или у него есть какая-то система — он пытается использовать разные подходы и найти правильный ответ.

Часто бывает, что люди не могут отгадать даже такие простые загадки. Тогда я не могу принять такого человека на работу, даже если он квалифицированный специалист. Он просто не выживет в коллективе, где много инженеров, — они не потерпят никого, кто интеллектуально их ниже. При этом вы нанимаете не только инженеров, вам нужны еще секретарши, сотрудники отдела продаж и другие специалисты. Нужно, чтобы все были умные, быстро мыслили и у всех был хороший IQ.

Секретарши тоже должны решать загадки про монетки?

У меня очень интересная секретарша. Ей 50 лет, ее дети закончили очень престижные университеты. Когда она к нам пришла, то говорила, что у ее мужа докторская диссертация, а у нее просто школа. Но затем она сама поступила в Калифорнийский университет и окончила его.

На интервью я тоже дал ей загадки и она все их решила. Изначально я сомневался, как пятидесятилетняя женщина сможет работать с 25—30-летними программистами и учеными, — тем более что многие из них из Восточной Европы. Но когда она узнала, что один из них родился в Румынии, в Трансильвании, а потом переехал в Венгрию, и начала с ним спорить, кто сильнее — вампиры или вурдалаки, я понял, что все будет хорошо: она сможет ужиться.

Секретарше тоже приходится решать сложные вопросы. Например, когда я говорю, что должен полететь в Лондон, а затем в Токио, и ставлю много условий, человек должен понять, как это все спроектировать. С точки зрения логистики, это очень нетривиальная задача. Так что надо, чтобы все, кто на вас работает, были высокоинтеллектуального уровня, иначе будет провал.

Лишь бы не отвлекали

С командой разобрались. А как определить, правильный или неправильный инвестор?

Я стараюсь быть очень избирательным в том, у кого брать деньги, потому что с инвестором надо общаться постоянно. У меня только два инвестора — SoftBank и Qualcomm, — они меня очень поддерживают. С SoftBank получилась интересная история. В их группу компаний входит компания в области робототехники — SoftBank Robotics. Им нужна была операционная система для их роботов. Они искали ее по всему миру и заявили, что у Brain Corporation — лучшая технология. Основатель SoftBank Масаёси Сон захотел со мной встретиться, и на встрече я сказал, что ищу для компании финансирование. Ему понравилась моя стратегия — делать сервис на софте, а не на железе. И я получил от него $114 млн, это было 2 года назад.

Как вы тогда оценивали потенциальный рынок для своих услуг?

Есть одна независимая компания, которая делает исследования в этой области. По ее прогнозам, объем рынка варьировался от десятков до сотен миллиардов долларов — в зависимости от того, какие приложения делать. Но на самом деле, рынок гораздо больше, чем думают: у компаний просто недостаточно воображения, чтобы представить, каких еще роботов хотят люди.

Эта компания в итоге ошиблась? Она изменила свои прогнозы?

Я не очень верю оценкам и не слежу за ними. Это то же самое, что взять оценки интернета в 1990-х годах. Тогда никто не знал, что 6 самых ценных компаний в США — это будут компании типа Facebook, Google, Amazon, Microsoft, Apple и Netflix. Интернет дает возможность получить любую информацию. А роботы — коснуться любого физического объекта в этом мире. Однажды они будут повсюду: вы сможете выйти из дома и увидеть, что они подстригают траву, перевозят с места на место ящики, людей и так далее. Влияние роботов на внешний мир и на нашу жизнь будет намного больше, чем эффект интернета. Так что этот рынок очень большой. Просто его тяжело сейчас описать цифрами.