Пол Аллен - Миллиардер из Кремниевой долины [История соучредителя Microsoft] [litres]

Я благодарен всем, кто внес вклад в описание важных событий, выпавших на мою жизнь, – и кто помогал наполнять эту книгу живыми и яркими воспоминаниями. Из домайкрософтовских лет это Боб Барнетт, Джон Блэк, Крейг Бюль, Монте Давидофф, Майк Флад, Брюс Флори, Дуг Фуллмер, Пол Гилберт, Том Граббс, Гела Джонсон, Крис Ларсон, Марк Макдональд, Рита Шенк, Ди Симпсон-Шнайдер и Джефф Веджвуд.

Люди, с которыми я познакомился во время работы в Microsoft: Ричард Броуди, Дэвид Баннелл, Дон Бертис, Эдди Карри, Памела Дюран, Боб Гринберг, Дотти Холл, Майк Хантер, Гордон Летвин, Кадзухико Ниси, Боб О’Рир, Тим Паттерсон, Крис Питерс, Верн Рабурн, Гэри Раньян, Чарльз Симони, Танди Трауэр и Стив Вуд.

Люди из моей жизни после Microsoft: Дэвид Андерсон, Джим Биллмайер, Джим Бойден, Бакки Бакуолтер, Сью Колайтон, Ланс Конн, Терри Дейвисон, Ральф Дерриксон, Глен Эденс, Марван Фаваз, Роб Глейзер, Гарри Гликман, Майк Холмгрен, Дэвид Лиддл, Майк Мелвилл, Джефф Петри, Том Филлипс, Кевин Причард, Джефф Райс, Робби Робертсон, Берт Рутан, Билл Савой, Нил Смит, Джил Тарнер, Дженнифер Тодд, Нейтан Траутман, Ларри Вангберг и Ник Векслер.

Я также благодарен тем, кто оказывал помощь общего или материально-технического характера в осуществлении моего трудоемкого проекта. Это Мэрилин Валентайн, Джейн Репасс, Дейв Дизарт, Энсон Фэтлэнд, Билл Гейтс, Стив Холл, Майлс Харрис, Эдриан Хант, Элайн Джонс, Ферина Кешавджи, Ян Кинг, Бетти Мэйфилд, Кит Перес, Аллен Рэндж, Ник Саггес, Уилл Стюарт, Андреа Уэзерхэд, Нейтан Мамм и весь мой штаб. Особенно я признателен Эрику Дэвидсону, который помогал с дизайном обложки и остального иллюстративного материала.

Благодаря Джил Джексон, моему секретарю-архивисту, которая искала и подбирала для меня документы разных лет, эти мемуары получились неголословными и актуальными. Также мне очень пригодилась помощь Эми Стивенсон, которая занималась тем же самым в Microsoft.

Тогда я, конечно, еще этого не понимал, но моя книга родилась из проекта «Изустная история», который я начал в 2000 году, чтобы не забыть интересные и забавные случаи из моей школьной жизни и первых лет в Microsoft. Спасибо Фэй Гарднер Аллен, Чаку Боуэру, Дэвиду Деккеру, Роджеру Фишеру, Стью Голдбергу, Дику Хэмлету, Андреа Льюис, Бобу Маккоу, Руди Миллер, Форресту Мимсу, Харви Мотулски, Баду Пемброуку, Стиву Расселлу, Полу ван Баалену, Нельсону Уинклессу, Биллу Вайхеру, Фреду Райту, Марии Вуд, Карлу Янгу и Роберту Цаллеру.

Спасибо тем участникам проекта «Изустная история», которых больше нет с нами: Мириам Любов, Аарону Рейнольдсу, Эду Робертсу, Бобу Уоллесу и Рику Вейланду.

Хочу поблагодарить моих редакторов из Portfolio , Эдриана Закхайма и Дэвида Молдауэра, а также их талантливую команду: Эмили Энджел, Кэтрин Григгс, Джейми Путорти и Гэри Стимелинга. Спасибо моему литературного агенту Эстер Ньюберг из ICM, которая меня с ними познакомила.

Выражаю глубочайшую признательность докторам Брэду Харрису и Хэнку Каплану, которые дважды – с промежутком в тридцать лет – спасали мне жизнь. Благодаря им я смог закончить эту книгу.

Особенно я признателен Валентине Тарри за ее постоянную поддержку и Джеффу Коплону, который помог претворить мой замысел в жизнь.

Спасибо моей сестре, Джоди Аллен, – она знает меня как облупленного и по сей день остается моим незаменимым деловым партнером, рупором и прекрасным советчиком. Имея столько замыслов и планов, я бы никогда не взялся за этот проект без ее любви и поддержки.

За последние тридцать лет ученые серьезно продвинулись во внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в коммерческие системы. Машинный перевод, распознавание речи и образов, рассуждения на основе ограничений, логическое программирование, теория игр, промышленная робототехника – все это человечество постепенно осваивает. Но одна проблема по-прежнему остается нерешенной: ИИ не под силу прочесть элементарный учебник, понять материал и ответить на вопросы по нему.

Почему же компьютеры не могут этого сделать? Познание нового, работа с полученными сведениями и ответы на вопросы так легко даются человеку, что мы редко задумываемся об отвечающих за это механизмах. У компьютеров, разумеется, достаточно вычислительной мощности, чтобы справиться с такой простой задачей: современные поисковые системы могут меньше чем за секунду просмотреть весь Интернет и выдать результаты, соответствующие нашему запросу, да еще рассортировать их по степени полезности. Вместе с тем практически невозможно заставить компьютер отвечать на элементарные вопросы, какие встречаются в школьных экзаменационных тестах и не представляют никакой сложности для миллионов учащихся.

Проблема – в самой природе и сущности человеческих знаний. Знанием часто называют некую совокупность фактов, вроде таблицы умножения или химических элементов. Современный ИИ вполне способен отвечать на вопросы, связанные с такими простыми фактами. («Сколько хромосом у голубой сойки?») Но самые важные человеческие знания представляют собой куда более изощренные конструкты. Даже элементарные сведения могут быть поданы с помощью причинно-следственных связей («Недостаток солнечного света приводит к задержке роста растений»), обобщений («Большинство птиц умеет летать»), метафор («ДНК – это своего рода чертеж»), условных высказываний («Если бы земное притяжение было вдвое слабее, деревья были бы вдвое короче»), закономерностей («Если клетка умирает, клеточная оболочка разрушается») и прогнозов («Радиоактивность может увеличить число мутаций»).

Цель проекта «Цифровой Аристотель» – научить компьютеры постигать все виды человеческих знаний и уметь ими распоряжаться. Чтобы преуспеть в этом, компьютер должен разумно овладевать знаниями в очень крупных объемах, эффективно их осмысливать и находить правильные ответы.

Наша исследовательская программа – проект Halo – разработана с целью построить системы, которые в дальнейшем позволят создать функционального «Цифрового Аристотеля». Программа стартовала семь лет назад, и первой ее целью стал углубленный школьный курс биологии. Мы выбрали именно эту область знаний, поскольку она достаточно (но не чрезмерно) обширна, имеет разработанную учебную программу с итоговыми контрольными тестами и представлена разнообразными видами знаний. На сегодняшний день мы подробно проанализировали все учебники по биологии, чтобы классифицировать все виды содержащихся в них сведений. Теперь мы работаем над способами кодирования этих сведений – чтобы использовать их в компьютерах проекта Halo, объединив с уже имеющимися базами данных, и придать всему этому форму, которая позволит различным экспертным системам находить правильные ответы на поставленные пользователем вопросы.