лучший способ спрогнозировать будущее изобрести его
15 цитат Алана Кея, создателя объектно-ориентированного программирования
1. «Будущее не стелется перед нами, как дорога. Это что-то, что мы выбираем сами, и до тех пор, пока мы не нарушаем какие-нибудь законы Вселенной, мы можем заставить его работать так, как мы хотим».
2. «Лучший способ предсказать будущее — изобрести его».
3. «Смена перспективы по ценности равна 80 очкам IQ».
4. «Технологии — это всё, чего не было, когда ты родился».
5. «Те, кто серьёзно относятся к разработке софта, делают своё «железо».
6. «Интернет был сделан так хорошо, что многие думают о нём как о натуральном ресурсе вроде Тихого океана, а не как о чём-то, что сделано человеком. Когда в последний раз технология такого масштаба работала без ошибок? В сравнении с этим веб — это шутка. Веб делали любители».
7. «LISP — величайший язык программирования из когда-либо созданных».
8. «До меня наконец дошло, что полстраницы кода внизу тринадцатой страницы пособия по LISP 1.5 — это LISP, написанный сам на себе. Для разработки софта это как уравнения Максвелла — для физики».
9. «Я придумал термин «объектно-ориентированный», и я уверяю вас, что не имел в виду C++».
10. «Я жалею, что придумал термин «объекты» много лет назад, потому что он заставляет людей концентрироваться на мелких идеях. По-настоящему большая идея — это сообщения».
11. «Благодаря математическому образованию я понял, что каждый объект может иметь несколько ассоциированных с ним алгебр, возможно, даже целые семейства, и они могут быть очень-очень полезны».
12. «Ключ к тому, чтобы делать большие и расширяющиеся системы, заключается в том, чтобы придумывать, как модули будут общаться друг с другом, а не заботиться об их внутренних свойствах и поведении».
13. «Я думал об объектах как о живых клетках или как об отдельных компьютерах в сети, которые обмениваются сообщениями».
14. «Одна из ключевых идей — делать системы, которые бы продолжали работать во время тестирования и, в особенности, во время внесения изменений. Даже большие изменения должны быть инкрементарными и тратить не больше секунды перед вступлением в силу».
15. «Я думаю, что единственный тип науки, на который может походить программирование, — это наука строительства мостов. Кто-то строит мосты, а другие разбирают их, выдвигают более совершенные теории, и таким образом строительство продолжается».
Также читайте о системе STEPS, которую Алан Кей разрабатывает последние восемь лет.
Алан Кэй, создатель ООП, про разработку, Лисп и ООП
Если вы никогда не слышали про Алана Кэя, то как минимум слышали его знаменитые цитаты. Например, это высказывание 1971 года:
The best way to predict the future is to invent it.
Лучший способ предсказать будущее это изобрести его.
У Алана очень яркая карьера в информатике. Он получил Премию Киото и Премию Тьюринга за работу над парадигмой объектно-ориентированного программирования. Он был одним из первопроходцев в области персональных компьютеров и графического интерфейса, он разработал Smalltalk — один из первых самых влиятельных языков программирования всех времен.
У нас в Хекслете, особенно в чате, постоянно поднимается вопрос «что такое ООП» и «что имел ввиду Алан Кэй на самом деле». В этой заметке собраны интересные цитаты Алана о состоянии современной разработки, ООП и языке Лисп.
Про разработку ПО
Алан Кэй считает, что компьютерная революция еще впереди (The Real Computer Revolution Hasn’t Happened Yet), и разработка ПО развивается обратно пропорционально Закону Мура: железо улучшается каждый год, а софт становится раздутее без надобности:
проблема в слабых, плохо масштабируемых идеях и инструментах, лени, нехватке знаний и т.д.
Эту ситуацию хорошо описывает короткая шутка:
What Andy giveth, Bill taketh away
Энди дал, Билл взял
Энди Грув, CEO Интела, и Билл Гейтс, тогдашний CEO Майкрософта.
Улучшение текущего состояние разработки было целью исследовательского проекта STEPS Toward The Reinvention of Programming (pdf). Задача — достигнуть «Закона Мура» в выразительности через «сокращение количества необходимого кода в 100, 1000, 10000 раз и больше».
В его открывающем глаза докладе Programming and Scaling (видео) эта тема рассматриватеся подробнее. По мнению Алана, software engineering заглох и становится забытой наукой, которая не успевает за железом, другими науками и инженерными дисциплинами. Большие проекты стали свалками кода и достигли такой точки, когда никто не способен понять 100 миллионов строк кода MS Vista или MS Word. А в реальности кода в таких проектах должно быть на порядок меньше.
Алан считает Интернет, протоколы TCP/IP, интерпретаторы LISP, Nile (Math DSL for Vector Graphics) и OMeta (OO PEG) (PDF) примерами элегантного софта с минимальным кодом.
Он называет Интернет (TCP/IP) одним из немногих масштабных софтверных проектов, который был правильно разработан, и его уровень сложности — в балансе с уровнем комплексности (complication vs. complexity). Этот проект, в котором меньше 20 тысяч строк кода, работает как живая, динамическая система, способная поддерживать миллиарды узлов, и она ни разу не отключалась после первого запуска в сентябре 1969 года. Мы просто перестали считать Интернет нормальным софт-проектом, созданным людьми:
Интернет разработан настолько хорошо, что многие относятся к нему как к естественному ресурсу, вроде Тихого океана, а не к плоду человеческого труда. Когда в последний раз мы видели настолько стабильную, четкую технологию без ошибок? Для сравнения, Веб это ерунда. Веб создан дилетантами.
Про объектно-ориентированное программирование
Первое, что меня интересовало, это его первоначальное видение ООП. Его опыт в микробиологии сыграл важную роль:
Я считал объекты чем-то вроде биологических клеток, и/или отдельных компьютеров в сети, которые могут общаться только через сообщения.
и опыт в математике:
Мой опыт в математике заставил меня понять, что каждый объект может иметь несколько алгебр, они могут объединяться в семейства, и это может быть очень полезным.
Идеи позднего свзяывания и мощных мета-возможностей LISPa:
Вторая фаза — это понимание LISPa и использование этого понимания для создания более удобных, маленьких и мощных структур и более позднее связывание.
И вскоре Алан стал поддерживать идею того, что динамические языки это будущее разработки ПО (pdf). В частности, ему важна легкость изменения:
Позднее связывание позволяет с меньшими усилиями встраивать в проект идеи, которые возникли позже в процессе разработки (по сравнению с системами с более ранним связыванием вроде C, C++, Java, и пр.)
И потенциал для изменений на ходу и более быстрых итераций:
Одна из ключевых идей: система должна продолжать работу во время тестирования о особенно во время произведения изменений. Даже крупные изменения должны быть поэтапными и занимать не больше доли секунды.
Если вы используете языки с ранним связыванием, как это делает большинство, то вы запираете себя в рамки того, что уже написали. Переформулировать с легкостью уже не получится.
Удивительно, но его мысл про ООП ограничивались этим:
ООП для меня это сообщения, локальное удержание и защита, скрытие состояния и позднее связывание всего. Это можно сделать в Smalltalk и в LISP.
И ничего про наследование. Это не тот ООП, который мы знаем сегодня:
Мне жаль, что давным давно я использовал термин «объект» для этой темы, потому что из-за этого многие люди фокусируются на меньшей из идей.
Большая идея, которой не хватает современным статически-типизированным ОО-языкам:
Он считает, что нужно фокусироваться на сообщениях, слабой связи и взаимодействии модулей, а не на внутренностях объекта:
Ключ к созданию хороших масштабируемых систем это проработка механизмов общения модулей, а не проработка их внутренних свойств и поведения.
Статически-типизированные языки кажутся ему неполноценными:
Я не против типов, но мне не знакома ни одна система типов, которая не вызывала бы боли. Так что мне все еще нравится динамическая типизация.
Некоторые популярные языки сегодня используют идеи передачи сообщений Smalltalk’а, позднее связывание, и конструкцию doesNotUnderstand: forwardInvocation в Objective-C, method_missing в Ruby и noSuchMethod в Гугловском Dart.
Уничтожить все и создать что-то лучше
У Алана есть интересная теория о развитии информатики:
Мне кажется, что существует только один тип компьютерной науки, и это наука похожа на строительство мостов. Кто-то строит мосты, а кто-то разрушает их и создает новые теории. И нам нужно продолжать строить мосты.
Про LISP
Алан Кэй считает Лисп
лучшим языком программирования всех времен
И что его должен изучать каждый выпускник в computer science:
Большинство людей, получающих дипломы в CS, не понимают всей важности Lisp. Lisp это самая важная идея в computer science.
Про правильную атмосферу и контекст
Он часто вспоминает об уникальной атмосфере в Xerox PARC и ARPA, где «видение важнее целей» и «финансирование людей, а не проектов».
Точка зрения дает 80 баллов IQ.
История ARPA/PARC демонстрирует, как комбинация видения, скромного финансирования, правильного контекста и процесса может волшебным образом рождать новые технологии, которые не только влияют на цивилизацию, но и создают огромную ценность для общества.
А в ARPA создали ARPANET, который стал прародителем Интернета.
С днём рождения, Алан Кейǃ (или как получить +80 к IQ)
«Я никогда не был сильным программистом, и это стимулировало меня к созданию новых мощных языков. Сегодня я работаю по двум направлениям: метапрограммирование и программирование „по-детски“, для детей в возрасте 9-14 лет.»
— Алан Кертис Кей.
Похоже, что этот мужик участвовал во всех институтах передовых разработок, связанных с ИТ.
— Работал в легендарном Xerox PARC, Atari, Apple, Disney, HP.
— Предложил концепцию Dynabook (в 1968 году), которая определила концептуальную базу для ноутбука, планшетного компьютера и электронной книги.
— Один из «отцов-основателей» объектно-ориентированного программирования (SmallTalk, 1969).
— Участвовал в создании первого персонального компьютера Xerox Alto (1973).
— Инициатор полезной движухи «Каждому ребенку по ноутбуку».
— в 2001 году, он основал исследовательский Институт Viewpoints, некоммерческую организацию посвящённую детям, обучению и передовым разработкам программного обеспечения.
— В 2006 бросил дерзкий вызов индустрии — заявил о возможности создания операционной системы с графическим интерфейсом из 20.000 строчек кода.
«Смена точки зрения дает +80 к IQ»
(A change in perspective is worth 80 IQ points)
И опять же, Алан Кей — ключевая фигура в ИТ, и при этом всего полторы переведенных статьи в Интернете. И знают про него, скорее всего, по его цитатам. Под катом — цитаты и немного выжимок из статей Кея. Ну, и великолепное выступление на TED.
Компания EDISON присоединяется к поздравлениям.
Наследие Алана, влияющее на нашу деятельность, сложно переоценить. Из сложнейших наших проектов, написанные на ООП-языках, к примеру, можно упомянуть интеграцию систем видеонаблюдения Axxon Next и SureView Immix.
С помощью объектно-ориентированного программирования мы проектируем облачные сервисы и мобильные приложения на Java.
Цитаты
«Лучший способ предсказать будущее — изобрести его». (На самом деле автор цитаты — Dennis Gabor, расследование тут.)
«Будущее не стелется перед нами, как дорога. Это что-то, что мы выбираем сами, и до тех пор, пока мы не нарушаем какие-нибудь законы Вселенной, мы можем заставить его работать так, как мы хотим».
«Технологии — это всё, чего не было, когда ты родился».
«Те, кто серьёзно относятся к разработке софта, делают своё «железо».
«Интернет был сделан так хорошо, что многие думают о нём как о натуральном ресурсе вроде Тихого океана, а не как о чём-то, что сделано человеком. Когда в последний раз технология такого масштаба работала без ошибок? В сравнении с этим веб — это шутка. Веб делали любители».
«LISP — величайший язык программирования из когда-либо созданных».
«До меня наконец дошло, что полстраницы кода внизу тринадцатой страницы пособия по LISP 1.5 — это LISP, написанный сам на себе. Для разработки софта это как уравнения Максвелла — для физики».
«Я придумал термин «объектно-ориентированный», и я уверяю вас, что не имел в виду C++».
«Я жалею, что придумал термин «объекты» много лет назад, потому что он заставляет людей концентрироваться на мелких идеях. По-настоящему большая идея — это сообщения».
«Благодаря математическому образованию я понял, что каждый объект может иметь несколько ассоциированных с ним алгебр, возможно, даже целые семейства, и они могут быть очень-очень полезны».
«Ключ к тому, чтобы делать большие и расширяющиеся системы, заключается в том, чтобы придумывать, как модули будут общаться друг с другом, а не заботиться об их внутренних свойствах и поведении».
«Я думал об объектах как о живых клетках или как об отдельных компьютерах в сети, которые обмениваются сообщениями».
«Одна из ключевых идей — делать системы, которые бы продолжали работать во время тестирования и, в особенности, во время внесения изменений. Даже большие изменения должны быть инкрементарными и тратить не больше секунды перед вступлением в силу».
«Я думаю, что единственный тип науки, на который может походить программирование, — это наука строительства мостов. Кто-то строит мосты, а другие разбирают их, выдвигают более совершенные теории, и таким образом строительство продолжается.»
«Вторым этапом было понимание языка LISP и использование этого понимания для того, чтобы сделать более сильные и связанные основополагающие структуры».
«Пока мы не придумаем, как по-настоящему нужно разрабатывать софт, выходом может быть создание динамических систем с экстремально поздним связыванием во всех его проявлениях».
«Позднее связывание позволяет воплощать идеи на поздних стадиях разработки с экспоненциально меньшими усилиями чем традиционное раннее связывание как в C, С++, Java и прочих похожих языках».
«Если вы используете язык с ранним связыванием, как делает большинство людей, вместо языка с поздним связыванием, вы окажетесь взаперти у проделанной работы. Переформулировать что-то будет уже непросто».
«Объектно-ориентированное программирование для меня означает только отправку сообщений, локальное удержание и защиту, а также скрытие состояний-процессов, и экстремально позднее связывание всего. Это может быть сделано в Smalltalk и в LISP. Возможно, есть другие системы, где это возможно, но мне они неизвестны».
«Я не против типов, но я не знаю ни одной системы с типами, которая бы не вызвала мучений, так что я по-прежнему за динамическую типизацию».
«Хорошо известно, что я хотел уничтожить Smalltalk в поздних семидесятых. Было несколько лет, когда он был самым мощным средством в мире. Он отвечал нуждам в более компактном и прекрасном способе чем всё то, что было до него. Но время прошло. Когда мы поняли больше и стали более амбициозными, мы решили, что в Smalltalk есть много всего, что не масштабировалось так, как должно было. Например, механизм отражений, который там был. Smalltalk был одним из первых языков, который мог „видеть себя“, но на тот момент мы уже понимали, как лучше делать разные уровни отражений, и должны были реализовать это понимание».
Книги
«Когда я пошел в школу, я уже прочитал пару сотен книг. Я знал в первом классе, что они лгали мне, потому что у меня уже была своя точка зрения. Им (учителям) не нравилась идея различных точек зрения, так что это была битва».
Алан Кей выделил три метода обучения.
«Первый — это запоминание поучительных историй; иногда они формулируются в виде афоризмов, пословиц и поговорок. Это — народные предания, фольклор…
Второй метод — это метод логических рассуждений, метод изучения цепочек причинно-следственных связей. Это — путь математики и формальной логики.
Третий метод — это метод „системной динамики“. Метод создания в мозгу интуитивных картин поведения тех или иных объектов и систем, принадлежащих внешнему миру».
«Книга — основной Хранитель достижений Цивилизации — годится для передачи знаний при использовании первого и второго из рассмотренных методов. В книге можно собрать замечательные истории, мудрые афоризмы и поучительные поговорки. В книге можно изложить математическую дисциплину. Но книга практически не годится для передачи знаний методом „системной динамики“».
Сам Алан говорит, что в год читает 300 книг
Technology & Media – Технологии и СМИ
The Myth of the Machine by LEWIS MUMFORD
Льюис Мамфорд – Миф машины
Technics and Civilization by LEWIS MUMFORD
Льюис Мамфорд – Техника и цивилизация
Technology, Management, and Society
by PETER DRUCKER
Innovation and Entrepreneurship by PETER DRUCKER
Питер Друкер – Инновации и предпринимательство
Amusing Ourselves to Death
by NEIL POSTMAN
The Disappearance of Childhood
by NEIL POSTMAN
Conscientious Objections
by NEIL POSTMAN
Learning & Creativity – Обучение и творчество
The Psycology of the Child
by JEAN PIAGET
To Understand is to Invent
by JEAN PIAGET
Thought and Language
by LEV VYGOTSKY
Mind in Society
by LEV VYGOTSKY
The Psychology of Art
by LEV VYGOTSKY
Towards a Theory of Instruction
by JEROME BRUNER
The Relevance of Education
by JEROME BRUNER
Instead of Education
by JOHN HOLT
Teach Your Own
by JOHN HOLT
Essays into Literacy
by FRANK SMITH
Lateral Thinking
by EDWARD de BONO
Six Thinking Hats
by EDWARD de BONO
The Inner Game of Tennis
by TIM GALLWEY
Nurtured by Love
by SHINICHI SUZUKI
The Secret of Childhood
by MARIA MONTESSORI
School and Society
by JOHN DEWEY
Freedom and Culture
by JOHN DEWEY
Act of Creation
by ARTHUR KOESTLER
The Ghost in the Machine
by ARTHUR KOESTLER
Mindstorms
by SEYMOUR PAPERT
The Childrens’ Machine
by SEYMOUR PAPERT
Anthropology & Psychology – Антропология и психология
Myths to Live By
by JOSEPH CAMPBELL
The Masks of God
by JOSEPH CAMPBELL
Language and Species
by DEREK BICKERTON
The Psychology of Literacy
by SILVIA SCRIBNER & MIKE COLE
The Origin of Consciousness in the Breakdown of the Bicameral Mind
by JULIAN JAYNES
The Interpretation of Cultures
by CLIFFORD GEERTZ
Beyond Boredom and Anxiety
by MIHALY CSIKSZENTMIHALY
Flow
by MIHALY CSIKSZENTMIHALYI
New World, New Mind
by ROBERT ORNSTEIN & PAUL ERLICH
Maps of the Mind
by CHARLES HAMPTON-TURNER
Man and his Symbols
by CARL JUNG
Modern Woman in Search of a Soul
by CARL JUNG
Society of Mind
by MARVIN MINSKY
Archetypes
by ANTHONY STEVENS
History of Western Philosophy
by BERTRAND RUSSELL
Human Knowledge, Its Scope and Limits
by BERTRAND RUSSELL
Sceptical Essays
by BERTRAND RUSSELL
The Passion of the Western Mind
by RICHARD TARNAS
Ascent of Man
by JACOB BRONOWSKI
Wisdom, Information & Wonder
by MARY MIDGLEY
Science as Salvation
by MARY MIDGLEY
The Human Condition
by HANNAH ARENDT
Science and Sanity
by COUNT KORZYBSKI
Science is not Enough
by VANNEVAR BUSH
What I Believe
by MARK BOOTH (Ed)
Te-Tao Ching
by LAO-TZU
Zen Mind, Beginners’ Mind
by SHUNRYU SUZUKI
Art & Perception – Искусство и восприятие (осознание)
Civilisation
by KENNETH CLARK
What is a Masterpiece
by KENNETH CLARK
Art and Illusion
by ERNST GOMBRICH
Eye and Brain
by RICHARD GREGORY
Visual Thinking
by RUDOLF ARNHEIM
Notes on a Synthesis of Form
by CHRISTOPHER ALEXANDER
Gossamer Odyssey
by MORTON GROSSER
Vehicles
by VALENTINO BRAITENBERG
The Living Brain
by W. GRAY WALTER
The Visual Display of Quantitative Information
by EDWARD TUFTE
Envisioning Information
by EDWARD TUFTE
Science & Mathematics – Наука и математика
The Machinery of Life
by DAVID GOODSELL
The Ring of Truth
by PHILIP MORRISON
The Animal in Its World
by NIKO TINBERGEN
Relativity Visualized
by L.C. EPSTEIN
Engines of Creation
by ERIC DREXLER
The Blind Watchmaker
by RICHARD DAWKINS
The Selfish Gene
by RICHARD DAWKINS
Dragons of Eden
by CARL SAGAN
Broca’s Brain
by CARL SAGAN
Neuroethology
by EWERT
The Character of Physical Law
by RICHARD FEYNMAN
QED
by RICHARD FEYNMAN
The God Particle
by LEON LEDERMAN
From Quarks to Cosmos
by LEON LEDERMAN
The Double Helix
by JAMES WATSON
Fractal Geometry
by BENOIT MANDELBROT
Politics & Economy – Политика и экономика
An American Primer
by DANIEL BOORSTIN
The Americans
by DANIEL BOORSTIN
The Federalist Papers
by MADISON, et al
The Anti-Federalist Papers
by RALPH KETCHAM (Ed)
Common Sense
by TOM PAINE
The Rights of Man
by TOM PAINE
The Age of Reason
by TOM PAINE
An Aristocracy of Everyone
by BENJAMIN BARBER
The Zero Sum Society
by LESTER THUROW
Economics Explained
by LESTER THUROW
Head to Head
by LESTER THUROW
Made in America
by MIKE DERTUOZOS (Ed)
Building Large Knowledge-Based Systems
by DOUG LENAT
LISP 1.5 Manual (MIT Press)
by JOHN McCARTHY
Computation: Finite and Infinite Machines
by MARVIN MINSKY
The Architecture Machine
by NICHOLAS NEGROPONTE
Soft Architecture Machines
by NICHOLAS NEGROPONTE
Статьи
PCweek
(Выжимки из некоторый статей Алана Кея)
«American business is completely fucked up because it is all about competition. Но наш мир создан для взаимовыгодного сотрудничества, и это именно то, чему надо обучать людей. Лучшая аналогия — это командные виды спорта.»
Почему Алан Кей не любит Википедию, PowerPoint, ООП и паттерны программирования
P.S. 
Если кто готов помочь с переводом статьи Алана Кея The Future of Reading Depends on the Future of Learning Difficult to Learn Things, обращайтесь в личку или на почту (в профиле).
Лучший способ предсказать будущее —это изобрести его. Алан Кэй
Отрывок из книги Андрея Курпатова — «Четвертая мировая война». Источник: https://snob.ru/entry/167256
В этой главе мы рассмотрим скорое будущее, которое нам обещает главный пророк современных технологий — Рэй Курцвейл.
Рэй Курцвейл — личность, без преувеличения, легендарная. С победами на поприще информатики его поздравляли президенты США — Линдон Джонсон (Рею было тогда 20 лет от роду) и Билл Клинтон, вручивший Курцвейлу в 1999 году информационного Нобеля — National Medal of Technology.
Курцвейл создал первый музыкальный синтезатор, первый планшетный сканер, первую читающую машину для слепых, первым научил компьютеры распознавать человеческую речь. И это только некоторые из его личных достижений, не считая работы на Google, IBM и т. д.
Сейчас Курцвейл работает техническим директором Google, где возглавляет все работы по искусственному интеллекту. А в качестве хобби создает помощника, «способного отвечать на наши вопросы еще до того, как вы их сформулируете». Нет, я не шучу. Это цитата.
Впрочем, Рэй Курцвейл, конечно, более известен широкой общественности как футуролог. В книге «Эпоха духовных машин» он сформулировал «закон ускоряющейся отдачи», который позволяет ему с удивительной точностью предсказывать — буквально по годам — достижения в области развития компьютерных технологий и искусственного интеллекта.
Да будет так!
Я придумал закон ускоряющейся отдачи,
чтобы правильно рассчитывать время
в моих собственных технологических проектах:
чтобы я мог начинать их за несколько лет
до того, как они станут осуществимыми.
Рэй Курцвейл
Согласно закону ускоряющейся отдачи, развитие технологий происходит экспоненциально: чем мощнее становится та или иная технология, тем большее ускорение в своем развитии она приобретает.
«За семь лет проект “Геном человека” собрал один процент генома, — рассказывает Курцвейл. — Мейнстримовые критики заявляли: “Я же говорил, что ничего не получится. За семь лет — один процент, значит, на весь геном уйдет 700 лет”. Моя реакция была другой: “Ого, мы уже сделали один процент? Мы почти закончили!” Дело в том, что один процент — это всего семь удвоений до ста процентов. Удвоение происходит каждый год. И действительно, проект закончили уже через семь лет. То же самое произошло со стоимостью: первый геном стоил миллиард долларов, а сейчас эта процедура стоит всего 1000 долларов».
Чтобы представить себе, о чем говорит Курцвейл, вспомните знаменитую притчу о создателе шахматной игры — бедном мудреце и математике Сета.
Шахматы так впечатлили индусского царя Шерама, что он решил беспримерно наградить Сета.
— Я настолько богат, что могу исполнить любое твое самое смелое желание, — сказал царь мудрецу Сету. — Назови награду, и ты получишь ее.
— Велика доброта твоя, повелитель, — ответил мудрец. — Выдай мне за первую клетку шахматной доски одно пшеничное зерно.
— Одно пшеничное зерно? — изумился царь.
— Да, повелитель. За вторую клетку прикажи выдать два зерна, за третью — четыре, за четвертую — восемь, за пятую — шестнадцать, за шестую — тридцать два.
— Довольно, — с раздражением прервал его царь. — Ты получишь свои зерна за все 64 клетки доски, согласно твоему желанию: за каждую вдвое больше против предыдущей. Но знай, что просьба твоя недостойна моей щедрости. Ступай! Слуги вынесут тебе твой мешок с пшеницей.
Сета улыбнулся, покинул дворец и стал дожидаться последствий своей просьбы у ворот. А развязку этой истории вы все, конечно, знаете.
Экспоненциальный рост, о котором говорит Курцвейл в своем законе ускоряющейся отдачи, для нас контринтуитивен: мы не привыкли так думать, а потому и не можем представить себе его последствий
Вот почему экспоненциальный рост, о котором говорит Курцвейл в своем законе ускоряющейся отдачи, для нас контринтуитивен: мы не привыкли так думать, а потому и не можем представить себе его последствий.
Царь Шерам решил, что мудрец Сета попросил у него мешок пшеницы, не больше. Но такова реальность экспоненциального роста: если соблюсти последовательность, о которой просил мудрец, то к 64-й клетке количество зерна на доске будет в 1800 раз превышать ежегодный современный мировой урожай пшеницы.
То есть Сета попросил у наивного царя весь урожай пшеницы, собранный за всю историю человечества до настоящего момента, а общая масса этого зерна равнялась бы 1200 миллиардам тонн.
В своих прогнозах мы основываемся на опыте тех технологических трансформаций, которые произошли за последние десятилетия. Пережитый опыт диктует нам и наши представления о будущем — таковы особенности мышления человека, его, так скажем, интуиции.
Да, произошел существенный скачок в развитии технологий — мы все это признаем. «Но что еще может случиться, чтобы удивить нас? — рассуждаем мы по-стариковски. — Нет, мы уже все видели…»
Но взгляните на эти два графика: на первом — мы с вами, вместе с тем самым индусским царем Шерамом, а на втором — экспоненциальная кривая технологического прогресса и те самые миллиарды тонн зерна, которые причитаются мудрецу Сете и о которых нас предупреждает Рэй Курцвейл.
Иллюстрация: Издательство «Капитал»
Во многом именно благодаря изобретению закона ускоряющейся отдачи Билл Гейтс назвал Рэя Курцвейла «лучшим из тех, кого я знаю, в предсказании будущего искусственного интеллекта».
По оценкам независимых экспертов (уж не знаю, как именно они это измеряли), 86 % прогнозов Рэя Курцвейла «сбывались с высокой точностью».
Ничего личного, просто факты
В 1990 году Рэй Курцвейл предсказал, что компьютер победит лучшего игрока по шахматам в 1998 году. Он ошибся: суперкомпьютер Deep Blue компании IBM обыграл Гарри Каспарова на год раньше — в 1997-м.
Тогда же — в 1990-м — Курцвейл высказал предположение, что в 2010 году компьютеры смогут отвечать на вопросы, имея беспроводной доступ к информации. Это, как вы понимаете, тоже случилось чуть раньше.
А вот с экзоскелетами, например, великий прогнозист слегка поторопился. Он был уверен, что они позволят людям с инвалидностью ходить уже в начале 2000-х, что произошло чуть позже и не повсеместно. Впрочем, соответствующие технологии действительно созданы и активно используются (в частности, компанией Ekso Bionics).
Спустя десять лет — на пороге нынешнего тысячелетия — Курцвейл тоже сделал несколько чрезвычайно смелых прогнозов. Так, например, он обещал, что к 2009 году компьютер будет воспринимать голосовые команды. Случилось это не в 2009-м, но кто из нас не общался с Siri, ОК Google или Алисой?
В том же 2009 году Курцвейл ожидал появления очков, стекла которых будут оснащены дисплеями, воспроизводящими эффект дополненной реальности. Вроде бы и тут ошибся — прототипы Google Glass появились только в 2011-м. Но и эти экраны, и технология дополненной реальности появились даже до 2009 года. Так что все ОК.
Если кому-то кажется, что стабилизация уже наступила, — не обольщайтесь
В 2005 году Курцвейл предсказал, что к 2010 году появится возможность осуществлять языковые переводы с одного языка на другой в режиме реального времени. Skype Translate Microsoft, Google Translate и другие технологии справились с этой задачей. Некоторые же приложения, как, например, Word Lens, и вовсе могут переводить слова на изображении с вашей камеры.
Помню, когда ко мне в гости в интеллектуальный кластер «Игры разума» приехал главный художник Google, автор культового романа «Поколение X» Дуглас Коупленд, с которым у нас перед этим состоялась заочная дискуссия о будущем искусственного интеллекта, это приложение только вышло. И они с куратором его выставки как малые дети бегали по нашим зданиям, прикладывая свои iPhone к указателям, и радовались эффектам — на экране то же видеоизображение, а текст меняется на английский.
В 2010 году Курцвейл обещал, что к 2019-му «провода и кабели для персональных и периферийных устройств любой сферы уйдут в прошлое». Что ж, взгляните на наушники iPhoneX, беспроводные зарядные устройства для Samsung Galaxy S6 (Wireless Charging Pad) или CotaWirelessPower — универсальную колонку для зарядки электроприборов с диаметром действия больше 10 метров.
Вам не кажется, что Курцвейл даже как-то запаздывает со своими прогнозами.
Фото: Mondadori Portfolio via Getty Images
Кривая закона ускоряющейся отдачи Рэя Курцвейла предполагает наличие трех последовательных фаз:
И если кому-то кажется, что стабилизация уже наступила, — не обольщайтесь. Вот что обещает нам Рэй Курцвейл на ближайшие десятилетия.
Считается, что вычислительная мощность нашего мозга равняется примерно десяти терабайтам — это очень-очень много, и стоимость такого компьютера сейчас, как вы понимаете, почти космическая.
Но посмотрите на свой телефон: аналогичную вычислительную мощность в 1960-х вы могли бы купить лишь за триллион долларов, а в начале 80-х прошлого века — за миллиарды долларов. Но вряд ли сейчас ваш телефон стоит дороже тысячи, правда? Впрочем, его начинка, поверьте, куда дешевле — вы переплачиваете за программное обеспечение и бренд.
В 2013 году группе немецких и японских исследователей удалось симулировать одну секунду активности одного процента мозга человека, правда, за 40 минут и на кластере из 82 944 процессоров
Теперь внимание: по расчетам Курцвейла, десять терабайтов — мощность, равная мощности нашего мозга, — обойдутся нам в 2020 году всего в одну тысячу долларов. Проще говоря, к этому моменту персональные компьютеры не только достигнут вычислительной мощности, сравнимой с человеческим мозгом, но будут общедоступны.
В 2011 году журнал Science опубликовал статью Мартина Хильберта из Университета Южной Калифорнии, где он писал следующее: «Люди всего мира могут осуществить 6,4х1018 операций в секунду на обычных компьютерах образца 2007 года, что сравнимо с максимальным количеством нервных импульсов, возникающих в одном человеческом мозге за секунду».
Самый быстрый суперкомпьютер в этом же 2011 году обладал мощностью 10,51 петафлопс (10,5 квадриллионов операций в секунду — то есть, как минимум, на две степени меньше, чем требуется для воспроизводства мощности, соответствующей человеческому мозгу).
В 2013 году группе немецких и японских исследователей удалось симулировать одну секунду активности одного процента мозга человека, правда, за 40 минут и на кластере из 82 944 процессоров.
В 2018 году был представлен американский суперкомпьютер Summit, производительность которого, по заверениям создателей, приближается к 3,3 экзаопсам, а это три с лишним квинтиллиона операций в секунду — то есть те самые «миллиарды миллиардов», о которых говорил Мартин Хилберт, рассчитывая мощность человеческого мозга.
Теперь представим, что мы перешагнули 2020 год и вошли в будущее, стоящее у нас на пороге. Итак, чем же ознаменуются для нас ближайшие десятилетия?
Проект «Геном человека» (The Human Genome Project, HGP) — это научно-исследовательский проект по расшифровке последовательности нуклеотидов, составляющих ДНК (порядка 25 тыс. генов). Проект был начат в 1990 году под руководством нобелевского лауреата Джеймса Уотсона, а также Национальной организации здравоохранения США, и стал одной из крупнейших международных научных коллабораций.