Блог им. Koleso

Евгений Ижикевич «Brain Corporation»: «мозги для роботов», ИИ, нейросеть и $100 млн.

Евгений Ижикевич «Brain Corporation»: «мозги для роботов», ИИ, нейросеть и $100 млн.

  Евгений Ижикевич — Ученый и предприниматель, занимается темой искусственного интеллекта.

Его фамилией названы нейрон и нейронная сеть, моделирующая работу мозга.

 Ижикевич — основатель и CEO компании Brain Corp., которая производит «мозги для роботов» и имеет клиентов масштаба Walmart и инвесторов масштаба SoftBank.

 

Жизнь Евгения разделена на три части. Россия и две Америки: Америка-ученый и Америка-бизнесмен.

 

Евгений родился и вырос в Москве.

Учился в спецшколе с математическим уклоном недалеко от МЭИ.

Школьники ездили в специальный центр на Авиамоторной, там стояла машина «Мир», большая, с перфолентой. Это был первый компьютер Евгения.

И он влюбился в программирование.

Через 2 года уже владел 11 языками программирования.

Любимым был LISP.

Школьники использовали компьютерные ресурсы МЭИ, чтобы на перфокартах большие задачи просчитывать.

Россия в тот момент была очень мощна в компьютерной технике.

 

БЭСМ-6, «Мир 1» и «Мир 2» — эти машины были очень мощные.

Это было время, когда компьютерная индустрия в России пыталась что-то придумать.

А потом правительство решило: зачем придумывать, если можно экономить деньги и копировать все с IBM.

И сразу проиграли. Потому что вы сразу на 10 лет позади Америки.

 

И люди, которые могут придумать что-то новое, ушли.

А в советской компьютерной технике были новшества.

 

Допустим, машины, которые имели не двоичную, а троичную систему исчисления. Это показывает уровень инноваций, уровень того, как люди пытались экспериментировать.

 

Евгений поступил в МГУ на факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК).

 

Евгению понравился искусственный интеллект.

И еще он увлекся психологией.

ходил на ВМК, а вечером — на психфак.

Евгений понял, что сможет лучше создать ИИ, если узнает что-то про интеллект естественный.

 

Но через несколько месяцев разочаровался. Потому что психология — это квадронаука. Там все — квадратики: этот блок принимает решения, а этот блок — еще что-то.

как же внутри? Ведь нужно все это потом запрограммировать.

 

Но однажды преподаватель с биофака рассказал про биологию: нейроны, синапсы.

И Евгений понял: биологи-то знают hardware, знают, как все это устроено.

И Евгений стал ходить на биофак.

А это была перестройка. 88–89-й год.

Может быть, Евгений первый студент за историю МГУ, кто официально ходил на два факультета.

 

У Евгения один диплом с ВМК, но зачетка, в которой стоят зачеты и экзамены, и с ВМК, и с биофака.

 

Евгений понял, что уму нравится нейронаука и его призвание — применять компьютеры и математику к нейронауке.

Его диплом был посвящен моделированию мозга.

Евгений поступил в аспирантуру МГУ на ВМК, думая, что будет заниматься моделированием мозга.

Но это был 92-й год, рухнуло вообще все.

Заниматься было не с кем, многие уехали за границу.

И Евгений решил поехать в Америку на несколько лет, получить степень по математике, выучить английский язык, чтобы вернуться потом опять в Россию.

 

Евгений думал, Россия догонит Америку через несколько лет, и через 3–5 лет он вернется обратно и будет заниматься наукой на родине.

 Так же размышляли и многие его уезжавшие друзья.

 

В США Евгений получил докторскую по математике — за 2,5 года.

ему предложили позицию postdoc и visiting professor в университете — преподавать.

Он с семьей переехал в Аризону. Там он стал больше заниматься моделированием мозга.

 

Это были исследование в области моделирования мозга.

Разница между ИИ и нейронаукой в том, что нейронаука пытается понять, как устроен мозг.

 

А ИИ — это инженерная специальность, как построить интеллект. Тут уже неважно, он работает как мозг или по другим принципам. Наиболее полезное сравнение такое: вы строите самолет или пытаетесь понять, как птица летает?

 

Все его статьи, первая книга — были посвящены моделированию мозга.

Потом Ижикевич переехал в Сан-Диего, в Калифорнию, и стал работать в центре нейронауки, Калифорнийский университет в Сан-Диего.

 

Был еще Институт нейронаук во главе с Джералдом Эдельманом.

Эдельман рано получил Нобелевскую премию, в 41 год.

Он объяснил, как работает иммунная система.

А оставшуюся жизнь пытался понять, как работает мозг, пытался понять, что такое сознание.

 

Это настоящая нейронаука, в отличие от ИИ, у которого инженерная задача: как сделать.

 

А почти вся фундаментальная наука не имеет прикладного применения первые несколько лет, зато потом это становится очень важным для индустрии. Но к исследованиям сознания даже другие ученые относились скептически.

 

Эдельмановское определение сознания: это то, что у вас появляется, когда вы просыпаетесь, и исчезает, когда приезжаете в офис.

 

Многие философы написали книги о сознании, начиная с того, что «в этой книге я не дам определения».

Интересно, определение порнографии, которое дано Верховным судом Америки: «вы поймете, когда увидите».

Описать сознание очень тяжело.

философы считают, что есть высшее сознание — то, что только человек может иметь, а есть более низший уровень сознания, который может быть у животного.

 

В зависимости от определения вы можете пытаться это применить даже к неживым существам.

Интересный вопрос: может ли компьютер иметь сознание?

 

многие философы боятся дать определение сознанию.

Когда вы даете определение, либо оно будет такое, что это только то, что может быть у людей.

Не очень хорошее определение, не удовлетворяет.

 

Либо это будет научное определение, тогда вы точно можете сказать, что раз это определение, то компьютеры могут это иметь.

 

компьютеры могут быть сознательными.

Ижикевич пытался это смоделировать.

И 9 лет, которые провел в Сан-Диего, работая с Эдельманом, были самыми плодотворными годами в его жизни.

Они были посвящены моделированию нейронов, нейронных сетей.

 

Евгений пытался понять, как работает мозг, написал много статей.

У него вышла вторая книга, которая сейчас используется практически в каждом университете мира для того, чтобы преподавать математическую нейронауку.

 

Если вы будете набирать в Google несколько первых букв его фамилии, Google вам предложит: Izhikevich neuron, Izhikevich model, Izhikevich network.

 

научное сообщество назвало несколько из его изобретений его именем.

И ученые ИИ, специалисты, которые работают на Google, Microsoft, Amazon, Facebook, используют его модели.

 

Ижикевич показал наиболее минимальную модель, которая может воспроизвести все известные характеристики нейронов головного мозга.

 

И многие ученые и инженеры используют это для того, чтобы моделировать мозг и делать ИИ.

 

Он применил основы теории бифуркаций динамических систем к моделированию мозга.

 

Понял, что нейроны генерируют импульсы из-за того, что находятся вблизи неких бифуркаций.

 

Нейрон находится на границе, на пороге между двумя типами активности:

одна — покой, другая — периодическая деятельность.

 

И математики очень хорошо понимают, как эти бифуркации, переходы происходят в физических, химических и биологических системах.

 

Потому что с точки зрения математики это неважно. Есть просто уравнение, которое описывает этот переход.

 

В результате получились очень простые модели, в которых всего 2 уравнения и 4 параметра, которые могут описать практически любой нейрон, который когда-либо был зарегистрирован человечеством.

 

проблема сегодняшней нейронауки: она застряла.

 

Большинство экспериментов, которые проводятся над мозгом, немножко улучшают наше знание о том, как работают нейроны, но совершенно не продвигают нас в понятии, как работает мозг.

 

в модели нет сознания. И как оно из нее получается, неизвестно.

 

гипотеза Ижикевича состоит в том, что в нейронауке нет продвижения за последние 50 лет, потому что какой-то из фактов, которые мы считаем верными, неверен.

Тут уместна Аналогия с теорией Дарвина.

Понятие естественный отбор, было известно грекам за 2 тысячи лет до Дарвина.

Но был один факт, который древние греки тоже считали как факт и который был неверен:

то, что Земля существовала всего 2 тысячи лет.

 

А во времена Дарвина геологи сказали:

нет, Земля была на самом деле много миллионов, может быть, даже миллиардов лет.

 

И это освободило Дарвина от факта, который был неверен.

 

Так же есть какой-то факт в нейронауке, который неверен и который не дает нам понять, как же работает мозг.

 

Тут рекомендую всем прочитать книжку «Эгоистичный ген» Ричарда Докинза.

Ссылка на книгу под видео.

 

Из книги Докингза понятно, что в возникновении жизни нет ничего магического, она, скорее всего, возникла на многих планетах.

 

Живые системы — это нормально, скорее всего, очень распространено.

 

И много есть проектов, как SETI,

поиск инопланетян, чтобы дать им знать, что мы существуем.

 

Интересно, будет ли наша участь такая же, как участь индейцев, когда они пытались дать понять конкистадорам, что существуют здесь.

Это печально для них закончилось.

И, вряд ли мы единственная жизнь и цивилизация во Вселенной.

 

Но, вернемся к мозгу,

Основной блок мозга — это нейрон. Нейроны связаны между собой синапсами. Это клетка.

Детальное описание строение мозга в обзоре учебника: “Введение в когнитивные нейронауки”.  Ссылки на видео и электронный учебник внизу.

 

Внутри нас нейронная сеть.

И нейроны генерируют импульсы, которые распространяются через аксон — это такая длинная часть нейрона — и через синапсы к другим нейронам. Так информация передается.

Можно пойти через нейрон глубже, в его морфологию.

Есть нейроны, в которых нет аксонов.

Там большое разнообразие в зависимости от того, в каком отделе мозга нейрон находится.

 

 Можно пойти через нейросети, структуру мозга. Эти вещи очень хорошо известны.

Потому что можно делать эксперименты.

И накоплено много фактов. Но все равно на чем-то все останавливается.

 

Непонятно, что такое мысль вообще. Что такое речь. Как они связаны между собой. И как это можно изучать.

 

Были известные эксперименты над крысами.

 

Одна группа крыс жила в очень бедной клетке. А другая в пространстве, где было много лабиринтов и водопадов, очень разнообразный мир. Когда они умирали, смотрели на мозг.

 

И у крыс, живших в хороших условиях, было сильно больше синапсов, связей между нейронами, чем в первой группе.

 

Вывод — если вы живете в большом разнообразном мире, у вас становится больше синапсов.

 

Но непонятно, это корреляция или прямая связь. И вы не можете развивать количество синапсов в мозге.

 

Все, что вы можете, — использовать мозг для того, чтобы решать кроссворды или отгадывать загадки, какие-то проблемы решать.

Это как физические упражнения. Если вы занимаетесь физкультурой, то поддерживаете тело. То же самое и с мозгом.

 

Мозг — это кусок жира. И холестерина.

Чем вы больше думаете, тем больше энергии употребляется.

 

шахматисты во время чемпионата потребляют до 8 тысяч килокалорий, их сердцебиение и другие характеристики очень похожи на людей, которые бегут марафон.

 

Мозг — уникальный орган, который развился у людей больше, чем у других животных. Благодаря мышлению, сознанию мы построили цивилизации.

 

И то, что мы до сих пор не понимаем, как работает мозг, несмотря на то что много понимаем про механизмы нейронов и синапсов, разочаровывает.

Но также это дает возможность кому-то сделать себе имя, которое будет больше, чем имя Эйнштейна.

 

Немного о развитие теории об искусственном интеллекте.

 

У ИИ было несколько зим.

Сейчас — осень.

deep learning, решило очень много задач:

 компьютеры стали понимать речь и лица даже лучше, чем люди.

Когда наступит зима, непонятно. Может быть, никогда.

Сейчас развитие по затухающей идет медленно вверх.

 

Предыдущие зимы наступали, потому что были большие ожидания, которые не оправдались.

 

И компьютеры не были такими быстрыми.

Почти все идеи, которые сейчас существуют в deep learning, существовали и раньше.

 

Просто раньше люди использовали каталог из 100 образов, чтобы тренировать нейронную сеть, а сейчас — 100 млн.

И хорошо известные модели, которые были придуманы 20 лет назад, сейчас тоже работают, когда вы их тренируете на большом количестве образов.

 

В конце 2000-х Ижикевич фокусировался на изучении математики нейрона и малых нейронных сетей.

 

И в связи с тем, что его модели стали очень популярными, компания Qualcomm,  пыталась сделать нейрокомпьютер, пригласила его консультантом.

 

Но, Ижикевич решил создать собственную компанию и делать искусственные мозги.

Евгений фактически продолжал заниматься наукой, но только в рамках не некоммерческого института, а частной компании.

 

Qualcomm сказал: «Хотим вас поддержать». И дал инвестирование.

 $1 млн в первый год, $10 млн — в Series B через 3 года.

Дал проекты.

Ижикевич смог нанять 40 самых гениальных людей со всего мира, привлечь их в Сан-Диего.

И они счастливо работали над тем, чтобы создать нейрокомпьютер вместе с Qualcomm.

Из 40 человек 38 имели докторскую диссертацию по математике, по физике, по ИИ, по нейробиологии.

 

Людей притащить в Сан-Диего легко, потому что здесь отсутствует погода.

Только климат — как бы вечный май. Конец мая. Здесь люди любят серфингом заниматься. Хорошее место, чтобы растить детей.

 

В общем, было несложно заманить их сюда. Сложно было отобрать самых гениальных…

Ижикевич отбирал сотрудников так, чтобы они его учили чему-то новому, а не он их.

 

первые 5 лет компания существовала просто как консалтинг для Qualcomm.

строили модели зрительной системы, используя спайковые нейроны.

Строили модели движения.

И часто изобретали какие-то вещи, а потом смотрели на мозг: надо же, мы что-то изобрели, а оказывается, в мозге то же самое.

 

Это было очень счастливое время для Евгения, когда это был корпоративный центр, но он продолжал заниматься наукой.

 

 Люди приехали не ради денег, а ради идеи.

Потому что они могли дальше заниматься наукой, но при всем при этом им не нужно было больше учить, подавать на гранты.

Ижикевич им всем дал акции компании. Если компания вырастет, они могут больше не работать.

 Все стали партнерами Евгения.

 

Они занимались deep learning до того, как термин вообще был придуман.

 

ИИ разделяется на отделы.

 

Один из них — machine learning, где вы создаете алгоритм, а дальше показываете большое количество примеров, и алгоритм на них учится.

А в machine learning тоже есть подразделения.

 

Одно из них — deep learning, где вы строите фактически искусственную нейронную сеть, то есть много-много слоев, которые немножко напоминают то, как устроена зрительная система у млекопитающих.

 

Много слоев и специальные правила обучения нейронов и синапсов — это то, что сейчас называется deep learning. И наибольший прогресс в этой сфере произошел в последние 10 лет.

 

Команда Евгения пытались это сделать больше на нервном уровне, строили модели очень близкие к биологии.

 

давали патенты — у Ижикевича и команды их больше 100.

 

А где-то в 2014–15 году Евгений решил, что достаточно заниматься консалтингом для Qualcomm: давайте построим собственный продукт.

 

В то время Ижикевич продал часть патентов Qualcomm.

И получилось $25 млн наличными, достаточно, чтобы построить свой продукт.

 

Компания называется «Корпорация мозга» — Brain Corporation.

Решили строить мозги для роботов.

 

Долго думали о роботах дома, но пока технология не дошла.

Пересечение между тем, что людям хочется и что может технология, пока одно — это пылесос.

 

поняли, что нужно делать мозги для коммерческих роботов.

 

не нужно придумывать новых роботов.

они все существуют в форме ручных машин. Например, роботы, которые чистят полы.  

это не роботы, просто люди управляют ими, двигают. Машины существуют, но им нужен оператор. Кто-то, кто будет их толкать.

Евгений придумал: мы туда поставим мозг с камерами, с сенсорами, чтобы оператор был не нужен.

 

Это то же самое, что автомобили-беспилотники.

Вам не нужно придумывать новую машину. Вам можно взять обычную Toyota или Ford, поставить сенсоры, компьютеры. И дальше у вас будет машина, которая может ездить сама.

есть много возможностей для продукта, который по сути будет просто мозгом для ручных машин.

Brain corp не делает автономные машины, они делаем машины автономными.

 

В коммерческом секторе такие индустрии уже существуют. Первыми были чистящие машины для больших помещений.

Это большая индустрия.

$84 млрд в год во всем мире тратится на то, чтобы платить за ручную работу, чистить полы.

И существуют 4 основных производителя, которые владеют 60% этого рынка.

 

Все, что нужно, — договориться с ними, чтобы внедрять свою технологию в их продукт, чтобы конвертировать их ручные машины в роботов.

 

Но, Они не захотели. Подумали: заплатим $1–2 млн кому-то, и нам это все сделают и так. Но проекты, которые им обещали такое, провалились.

 

Это стоит сильно дороже. Создать качественный продукт, сделать сотни или тысячи роботов очень тяжело.

 

Это как Google, который показал пример машины-беспилотника больше 10 лет назад, которая ездила по улицам Сан-Франциско.

И 10 лет и миллиарды долларов спустя у них до сих пор нет продукта.

 

99% пути пройдено, но оставшийся 1% отнимет больше усилий, чем 99% до него.

 

Если у вас машина, которая замечает 99% пешеходов и только в 1% случаев делает ошибку, то на 100 машинах вы будете сшибать пешехода каждый день.

 

решили покупать ручные машины сами, привозили их из Китая.

И доктора наук с отвертками вставляли мозг в эти машины и показывали покупателям.

 

И Walmart, у которой почти 5 тысяч магазинов, сказала: надо же, нам это очень нравится, мы хотим это покупать.

 

компания Tennant подписала с Brain Corporation  соглашение.

А через 9 месяцев это стал самый большой производитель коммерческих роботов для публичных пространств в мире.

 

Продукт —  Brain operating system, Brain OS. Сначала он не была операционной системой. Потом стала больше похожа.

 

Как Android — операционная система, которая базируется на Linux, так же и Brain OS базируется на Linux — на обычной ОС, живет сверху нее.

 

Евгений понял, что если хочет создать самую большую компанию по робототехнике, он не должен делать робототехнику.

 

Он должен заимствовать модель от Microsoft, Qualcomm, Google, то есть фокусироваться на технологиях, которые позволят другим компаниям делать реальный физический продукт, на горизонтальной технологии.

 

 Google тоже делает телефоны, но это очень маленький процент их бизнеса, несравнимый с Android.

 

Им это нужно не для того, чтобы продавать, а чтобы показать другим производителям, что возможно. Что они могут экспериментировать с hardware и делать что-то очень быстро, чтобы потом другие это копировали.

 

 очень тяжело убедить другие компании что-то сделать для вас — для них это большой риск, они не верят, что получится.

 

И вы сами делаете и показываете: видите, получилось, делайте так же.

 

В Brain Corporation поняли, что нужно быть горизонтальным.

И стали самой большой компанией в мире, которая производит роботов, хотя их даже не делает, а опираемся на партнеров.

 

В Brain Corporation решили первоначально фокусироваться на покупателях, которые могут масштабировать технологию, сразу купить тысячу роботов.

 

В то время Walmart увидел, что Amazon его догоняет и перегоняет и использует роботов, ИИ.

 

И СЕО Walmart дал указания: нам нужно это рассмотреть.

 

Brain Corporation оказалась в правильном месте в правильное время с своей технологией.

 

Walmart выбрала Brain Corporation, потому что у них был самый лучший software, самый лучший ИИ.

 

Роботы Brain Corporation — это большие машины, которые весят 500 кг, но они абсолютно безопасны, даже более безопасны, чем те же самые машины, которые оперируются людьми.

 

Требования к безопасности такие же, как для беспилотных автомобилей.

Разница в том, что роботы Brain Corporation всегда могут остановиться.

Машины  Braincorp. едет сильно медленнее.

Поэтому Google и другие компании до сих пор без продукта, а у Brain Corporation уже продукт, реальные покупатели, выручка.

Brain Corporation — реальный бизнес.

 

Бизнес-модель очень простая. Brain corp дает свои технологии партнерам бесплатно.

И они продают роботов своим покупателям и все деньги оставляют себе.

 

 если покупатели хотят  использовать машину как робота, они должны подписаться на программу, платить за лицензию, и тогда Brain Corporation включает автономный режим.

 

 У каждого робота внутри есть сотовый телефон, и Brain Corporation может его включить или выключить.

Примерно это стоит $500 за робота за месяц для больших машин.

 

Во всем мире роботов оснащённой программой Brain Corporation — больше 16 тысяч.

За все существование компании Brain только чистящие машины с их софтом очистили 90 млрд квадратных футов. Это практически все нежилое помещение Америки. Это где-то 9 млрд кв. м.

 

Выручку тяжело оценить. Но выручка есть. И это поддерживает компанию.

Но все равно в Brain Corporation решили в 2017 году получить новые Series C инвестиции.

 

Series B, Series A — этобылконсалтинг От Qualcomm.

Qualcomm очень большой акционер Brain Corporation, но не такой, как SoftBank, который сделал инвестиции в 2017 году.

 

Инвестиции SoftBank — очень знаковая сделка.

 SoftBank за Uber же стоял.

Видимо, SoftBank верит и в Brain Corp., что это масштабный проект.

С SoftBank — Brain Corporation тоже оказалась в нужное время в нужном месте.

 

SoftBank — это группа 20–26 компаний.

Одна из них — SoftBank Robotics. И коллега Ижикевича с ними его познакомил.

А в это время Масаеши Сон, основатель SoftBank, которого все просто зовут Маса, создал фонд в $100 млрд.

 

И основное направление фонда — это ИИ.

Было очевидно, что Brain Corporation — одна из наиболее интересных целей, чтобы инвестировать.

 

Brain Corporation получили самую маленькую инвестицию.

Минимальная инвестиция, которую фонд Сона делал, — $100 млн. Большинство их инвестиций были на сотни миллионов.

 

В Brain Corporation разработали технологию и могут любую машину на колесах сделать автономной, работая с производителем.

 

могут сказать, куда нужно поставить камеры и компьютеры так, чтобы машина стала автономной, используя Brain OS. А основной продукт — это чистильщики.

 

Второй — роботы по доставке. их используют для многих покупателей.

Они доставляют продукты из подсобного помещения на полки. Ставят на полки люди, но привозятся коробки именно роботами.

 

Интересы компании — остаться частной еще, может быть, на год.

 Но эгоистические интересы Ижикевича таковы, что хочется поставить этот check mark, что взял компанию от основания и довел ее до IPO.

 

мечта любого предпринимателя — полностью весь цикл пройти.

 

Несмотря на то что, может быть, для компании еще очень рано быть публичной.

 

Пока, у Brain Corporation маленькое количество покупателей, но они очень большие.

 

Группа Brain Corporation, которая занимается маркетингом, состоит всего из двух или трех сотрудников. У других компаний, бывает, на маркетинг приходится треть штата.

 

Brain Corporation же это направление пока не нужно. Они не теряют покупателей из-за конкурентов. Потому что этих конкурентов пока нет.

самый большой конкурент Brain Corporation — ручная работа.

 

потенциал очень большой.

Brain Corporation меньше чем 1% от penetration — потенциального проникновения на рынок.чт

 

У многих магазинов территория недостаточна для того, чтобы использовать такие большие машины. Нужны машины меньшего размера.

 

И Brain Corporation этим занимается.

 

В 2022 году будут роботы, которые будут весить, 30 кг, а не 500.

Тогда будет сильно больше проникновение рынка.

роботы будут сильно дешевле.

 

в месяц мы будем брать не $500, а, может быть, $200 или $100.

 

будет больше покупателей и больше будет предсказуемости.

Brain Corporation лучше сможет предсказывать выручку. Тогда компания будет более готова быть публичной.

 

У Brain Corporation очень конкретный план, как будут инвестиции использовать, как подготовимся к тому, чтобы быть публичной компанией.

 

Это последние инвестиции перед тем, как пройти через IPO.

 

для Series C Ижикевич сделал больше 50 презентаций. Все они ни к чему не привели.

 

это был где-то 2016–17-й год.

Когда вы ищете деньги, вы не должны переубедить кого-то инвестировать в вашу идею.

Вы должны найти кого-то, кто уже имел вашу идею до вас, кто ищет вас на самом деле.

 

Найти своего человека, который думает: где же вы были?

 

Ему эта идея пришла в голову 10 лет назад.

 

Как Масе идея про роботов пришла, может быть, до Евгения.

 

И Маса, может быть, ждал всю жизнь Евгенич, чтобы Ижикевич пришел и все рассказал. Но это был очень длинный процесс.

Вообще, работа президента, основателя компании — это три вещи. Только три.

 

Если вы делаете что-то еще, вы плохой основатель, плохой президент.

 

Первое — нужно придумать видение для компании. Что компания хочет делать.

 

Второе — найти деньги, чтобы финансировать это видение.

 

И третье — нанять менеджмент на эти деньги, чтобы добиться этого видения.

 

Три вещи. Вам не нужно писать код. Вы не должны даже менеджментом заниматься. Первая вещь — это творческая идея. Вторая и третья — это продажи.

 

у Brain Corporation довольно жесткая процедура отбора по интеллекту в компанию.

 

Евгений хотел работать с самыми умными людьми.

Он пытается отобрать людей, с кем хочется работать.

 

дает им много загадок.

американцам дает загадку про волка, козу и капусту, очень многие ее не могут решить. Они никогда не слышали про это. Несмотря на то что это самая древняя греческая загадка, математическая проблема, которая не включает в себя числа. Ей почти 2000 лет.

 

Хотя иногда нанимает и людей, которые не могут ее решить. Допустим, как человека, который вице-президент отдела продаж или маркетинга.

 

Евгений очень много времени потратил на то, чтобы нанять первый костяк людей.

Потом выяснилось, что эти умные люди не хотят работать с глупыми.

Они нанимают следующих умных людей. И получилось, что и другие умные люди хотят работать с умными.

Нейросеть умных людей.

сотрудники сами тестируют новичков и нанимают самых-самых лучших.

Как Уоррен Баффетт, у которого спросили, в чем его секрет.

Он сказал: «Быть самым тупым человеком в комнате».

 

предприниматель, на которого хочется походить Евгению – это  Билл Гейтс.

По тому, как он создал Microsoft, бизнес-модель.

Как он придумал то, что, чтобы продавать software, нужно его лицензировать, как он понял, что не нужно делать компьютеры.

 

Евгению тоже хочется сделать какое-то воздействие на мир.

Воздействие, которое Эйнштейн сделал, Дарвин, Ньютон.

есть проблема, которую он может решить, — проблема сознания, как работает мозг. И кто-то ее решит. Кто-то будет Эйнштейном. Кто-то это сделает. Почему бы не Евгений Ижикевич?

 

 

4 комментария
дельно пиши есчо
низок культурный уровень школоты на смартлабе чтоб оценить
avatar
Допустим, машины, которые имели не двоичную, а троичную систему исчисления. Это показывает уровень инноваций, уровень того, как люди пытались экспериментировать.

Дочитал до этого и остановился. Оригинальность имеет самостоятельную ценность только у гуманитариев. При разработке чего-то полезного важно уметь выбрасывать плохие идеи, как можно раньше. На заре IT индустрии много чего странного делалось, но только у нас почему-то принято гордиться этой херней, которая давно отвалилась по очевидным причинам.
avatar
Кирилл Гудков, какие были очевидные причины?

Андрей Колесников, совсем конечно не по теме форума )

Это была попытка соптимизировать транзисторный бюджет для низового слоя, которая заставила бы переделывать все уровни сверху, вплоть до софтварного стека, вплоть до языков высокого уровня. При этом пользы от оптимизации и тогда было с гулькин хер, а сейчас эту лажу пришлось бы эмулировать, т.е. реализовывать заведомо через жопу. Таких оптимизаторов надо убивать, пока они маленькие.

Ну а с учетом последующего развития попытка это тянуть была бы пустой тратой ресурсов. Попробуйте представить например Dadda multiplier на троичной логике. Он на нее не ложится вообще никак. А умножать сдвигом-сложением — это примерно назад к счетам с косточками. Ну или DRAM память, которая сейчас везде — тоже без шансов прямого применения в троичной логике.


Примерная аналогия с обычной жизнью: творческий слесарь Пузиков изобрел примотать скотчем стеклорез к циркулю. Ему стало исключительно удобно вырезать круглые стекла. В связи с этим сносим все здания в городе, стоим новые, с круглыми окошками.

avatar

теги блога Андрей Колесников

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн