….
Он прекрасно понимал, что экспериментальное изучение биологии методом проб и ошибок, процесс запредельно долгий. Можно потратить всю жизнь и не добиться детального понимания работы энзимов или вирусов. С другой стороны, он также понимал, что математическое моделирование сможет давать результат как минимум на три порядка быстрее. Поэтому после армии, Иван не поехал на родину. Он подал документы в три ВУЗа одновременно, где были самые сильные математические факультеты. Его школьные достижения на олимпиадах и служба в армии упростили поступление и ему достаточно было сдать на отлично всего один экзамен по математике.
На «отлично» он сдал экзамен только в один ВУЗ и перебрался в Подмосковье. Теперь впереди была целая жизнь, вместе с его единственной любовью — наукой. Однако, планы задрожали, когда этим же летом, страна, в которой он родился и вырос, перестала существовать и в новую страну хлынул хаос и возможности. Для подавляющего большинства людей доступен был только хаос и уже в сентябре стало понятно, что его армейских накоплений и стипендии не хватит даже до зимы. Устройство своего нового быта Иван начал с поиска работы и тщательно изучив объявления в газетах, всего за две недели устроился грузчиком в аэропорту. По будням он учился, по выходным работал. Ему даже нравилось работать грузчиком — никто не мешал думать.
К концу первого курса, с посыла его преподавателя по математике, он устроился лаборантом в университетский вычислительный зал. Лаборантом он зарабатывал в два раза меньше, чем грузчиком, но он шел туда не за деньгами. Иван понимал, какие возможности открывают для него компьютеры.
На втором курсе, он смог устроится программистом в центральную библиотеку академии наук и почти до пятого курса прилежно создавал алгоритмы и программное обеспечение для поиска текста. Как выяснилось много позже, это была первая в стране система поиска по большим объемам произвольного текста. Она была быстрая и большая. По тем временам — просто космически быстрая и космически большая. Поиск по каталогу материалов библиотеки работал мгновенно. Он придумал индексировать словоформы, а не сам текст. Таким образом, индекс был очень компактный и позволял искать действительно очень быстро на маломощных компьютерах.
Сразу после института, его пригласили разрабатывать одну из первых поисковых интернет-систем. Он прекрасно понимал, что, развиваясь в научном контексте, он еще долго не сможет реализовать свои идеи по моделированию живой экосистемы. Еще понимал, что нигде больше он не заработает столько денег и не погружаясь в детали принял приглашение.
Проработав пару лет, Иван понял, что в системах анализа текста он пришел в тупик. Кроме того, что сами описательные алгоритмы создавались человеком чудовищно долго, на гигантских объемах они либо работали очень медленно, либо вообще не работали. Нужен был какой-то новый метод. Нужна была новая фундаментальная научная основа, которая бы могла учиться сама и не зависела от объемов обрабатываемой информации. В идеале — вообще понимала человеческую речь на любом языке.
Единственно знакомой ему такой системой был человеческий ум. Природа создала сложнейшую систему из миллиардов связанных между собой нейронов, которые обучались от рождения до самой смерти. Имея доступ к архиву академии наук СССР, Иван обнаружил работы советских математиков Петрова и Минского, которые создали математическую модель работы персептрона. Это было далеко от того, что было нужно, но совершенно точно открывало двери в необходимую область математики. Работы были датированы 1963 и 1969 гг. соответственно. Больше доступных документов ему найти не удалось. Иван обратился в свой университет, где ему помогли найти работы Барцева и Охотнина, датированные уже 1986 годом. Это была фундаментальная работа по моделированию примитивных многослойных нейронных сетей. Иван на всю жизнь запомнил, как до самого утра раз за разом перечитывал эти документы. В работе описывалась совсем другая предметная область — машинное автоматическое распознавание лиц человека. Но сам принцип, принцип позволял применять модель и на текст, и на звук.
На следующее утро, Иван пошел к директору своей компании и попросился в отпуск сразу на один месяц, а уже вечером собирал в своей однокомнатной квартире вычислительный комплекс из четырех самых современных компьютеров. Он купил бы больше, но денег, которые он два года откладывал на собственную квартиру, хватило только на четыре.
Первые две недели не получалось ничего. Совсем. Ресурсов не хватало катастрофически. Иван решал задачу выделения смысла из текста и для этого было необходимо значительный объем текста. Дело сдвинулось, когда пришла идея не использовать русский или какой-то другой существующий язык, а реализовать компактный метаязык. Таким образом одна нейросеть была переводчиком из обычного текста в метаязык, а вторая «сетка» мгновенно выделяла смысл из метаязыка.
Иван сильно похудел и оброс. Пару раз, приходил товарищ с работы и снабжал его продуктами. За три с половиной недели он сделал систему выделения смысла потенциально из любого существующего языка. Конечно, еще требовалось сотни часов обучения этой сети, но все это были уже технологические детали. Главное было не это. Главное — он понял, как он будет моделировать живой мир. Не сейчас и даже, скорее всего, не через двадцать лет. Возможно, это вообще нельзя будет реализовать на существующей элементной базе, но модель, основа — совершенно точно будет такой же. Слаженная работа тысяч цифровых нейросетей смогут повторить работу живого организма, а возможно целой популяции или даже экосистемы. Тогда он еще не понимал, что через десяток лет журналисты бездумно назовут это искусственным интеллектом, но совершено ясно чувствовал, что первый раз в жизни он был по-настоящему счастлив.
Иван решил не показывать эту разработку руководству своей компании. Понимал, что в будущем, когда ему нужно будет применить эти технологии для своих задач, возможны неудобные правовые вопросы. Он упростил ее, скрыв основную технологию нейросети, но показав прием с метаязыком, который на порядок ускорял текстовый поиск. В следующие три года, метаязык был доработан настолько, что поисковая система одинаково хорошо и невероятно быстро могла искать совпадения символов и фраз на любом языке при этом, разумеется, без семантического ядра на основе нейросети, не была способна понимать смысла ни запроса, ни проиндексированного контента.
Ивана это совершенно не смущало. В свое свободное время, он был занят моделированием обмена информацией между нейросетями. Без коммуникации, каждая отдельная нейросеть была ограничена в своих возможностях самообучения, а соединив тысячи таких единой коммуникационной системой, теоретически получалось примитивное сознание на уровне рыбы даже на тех компьютерах, которыми он располагал.
Взрывной рост поисковых систем погрузил Ивана на основной работе в долгосрочный перманентный перегруз в технологической гонке на бесконечные четыре года. Редкие выходные, ни одного отпуска. За все это время он не смог качественно продвинуться в разработке своего механизма коммуникаций. Не хватало ни времени, ни ресурсов компьютера, ни должной математической модели, в которой правильна работала коммуникация между всеми участниками системы.
Он полностью морально истощился. Решил уволиться и сделать серьезную перезагрузку хотя бы на полгода. Теперь, когда материально он был более чем обеспечен, Иван поехал в Австралию с проездом через Новую Зеландию. Он просто хотел уехать максимально далеко, но к югу Латинской Америки он испытывал смешанные чувства. Разговорный английский он знал довольно плохо. Писать и читать, конечно, он мог без проблем, но вот разговорной практики не было совсем. Он поехал один, гидов и переводчиков у него не было и приходилось объясняться на английском с очень сильным русским акцентом или через «переводчики», которые вот-вот начали появляться на мобильных телефонах и работать более-менее сносно.
Не смотря на зрелый возраст, Иван был большим поклонником японской манги. Для шуток или просто чтобы скрыть свое настоящее имя, в интернете он обычно использовал парное имя от двух любых персонажей, каждый раз стараясь выбирать что-то новое. Это было удобно — анонимность и уникальное имя.
Находясь в тихом пригороде Мельбурна, ему пришла идея применить к своей задаче коммуникации между нейросетями, прием проектов с открытым исходным кодом. Открывая часть своих наработок миру, автор получал значительные приток интересных идей, которые далее использовал уже в закрытых проектах. Иван решил сделать виртуальные деньги, просто чтобы привлечь к своей задаче как можно больше участников. Базовая идея была очень простой — каждая новая цифровая монета рассчитывалась от предыдущей алгоритмами, потребляющими нетривиальные вычислительные ресурсы. Отчасти, он использовал один из механизмов, в котором результат работы нейросети подавался обратно на ее вход. Но этого было недостаточно. Чтобы разработчики начали делать то, что нужно для его задачи коммуникаций, для подтверждения каждой операции с монетами, Иван ввел необходимость копирования журнала операций в каждом кошельке, таким образом заставляя решать, в целом ненужную, задачу распределенной коммуникации между сотнями тысяч кошельков. Переусложнение он прикрыл преимуществом от полной децентрализации системы. Иван не особо рассчитывал на успех своей затеи, но посчитал, что идея делать виртуальные деньги в открытом доступе должна найти себя в мире и дать ему необходимый поток идей и алгоритмов от последователей.
Почти десять часов потребовалось чтобы создать первую монету на ресурсах его личного кластера в Москве. Дождавшись, он отправил ее своему другу и паре управляющим онлайн-магазинам с не очень законной продукцией, приложив ссылку на саму систему в публичном доступе. Тот, кто делает первую монету, правит всей остальной эмиссий.
Несмотря на то, что ничего принципиального нового в его идее не было, по стечению обстоятельств, время и место сыграли ключевую роль. На фоне заканчивающейся массовой гибели доткомов, идея собственных денег взорвала мир теневого финансового оборота, а затем и мир инвесторов, обретая оглушительный успех и новый мейнстрим развития технологий. За следующие десять лет, сообщество самостоятельно исправило основные технологические проблемы, а идея про деньги и выверенный научный подход к делу сделали парня из русской деревни достаточно богатым, чтобы строить свои заводы. Теперь, имея достаточный финансовый ресурс, он мог целиком погрузиться в свои исследования, к которым шел всю жизнь.
Как и предполагалось, элементная база современных компьютеров стала самой большой проблемой. Максимум чего удавалось добиться, это моделирование экосистемы с двумя сотнями рыб в качестве наблюдателя, поэтому приходилось тратить огромные деньги на исследования. Перспективные направления были в области световых логических интегральных схем и программируемых вычислений на основе биологических нейронов. Понимая, что сам он не успеет при жизни решить эти проблемы, Иван открыл венчурные фонды в Гон-Конге и Лос- Анжелесе, через которые финансировал перспективные стартапы в нужной ему области.
Через два года появились первые прототипы вычислительных систем на основе фотонной электроники. Сохранив базовые принципы, математическую модель и программную инфраструктуру кремниевого предка, удалось избавиться от нескольких главных его проблем: потребления электричества, нагрева и квантовых туннельных эффектов. Правда, пока ценой значительного уменьшения плотности элементной базы, зато без каких-либо ограничений на масштабирование. Еще восемь лет ушло на то, чтобы получить коммерческие образцы, которые были на три порядка быстрее самых быстрых кремниевых аналогов.
Кажется, с тех пор прошла целая жизнь. Все его исследования пришли в тупик, после того как оказалось, что его модель не работает. Его механическая вселенная не работает. Раз за разом, ему не удавалось достичь баланса, чтобы экосистема могла жить автономно. Все его уравнения, на которые раньше просто не хватало вычислительных ресурсов, сейчас уходили в бесконечность. Чем сложнее была эмулируемая экосистема, тем быстрее она разрушалась изнутри. Он состарился, победив все, что бы приблизиться к задаче всей своей жизни, но так и не подошел к ней.
Не хватало чего-то, что сам он совсем не понимал. Чего-то, что было в его реальности и не было в создаваемом мире. Также как бумажный самолетик летит, пока ему хватает инерции от броска, так и создаваемая экосистема существовала до тех пор, пока хватало инерции после ее создания. Страдание загоняло дядю Ваню в черную тоску, из которой не выбраться и не скрыться, которая затягивала горло своим сухим колючим хвостом.
…
