Стартап. Стэнфорд, весна 2012 г. (ЛП)

Боб МакГрю: Простой способ сделать это — говорить о конкретной проблеме. Deep Blue побил Каспарова в 1997. Компьютеры сегодня лучше играют в шахматы, чем мы. Хорошо. Но какая сущность лучше играет в шахматы? Оказывается, это не компьютер. Хорошие игроки в паре с компьютером на самом деле побивают людей и машины, играющих по отдельности. Доказано: шахматный ИИ слаб. Но если симбиоз человека и компьютера лучше в шахматах, то он точно так же может быть использован в других контекстах. Анализ данных — это как раз такой контекст. Поэтому мы пишем программы, помогающие аналитикам делать то, что компьютеры сами не могут делать, и то, что аналитики не могут делать без компьютеров.

Эрик Джонас: И взгляните на Amazon Mechanical Turk. Краудсорсинг интеллектуальных задач в ограниченных рамках — даже простые задачи фильтрации, типа “это спам, а это нет” — указывает на быстро размывающуюся разделительную черту между машинами и человеком.

Боб МакГрю: В этом смысле, Crowdflower — это темный близнец Palantir; они фокусируются на том, как использовать людей для улучшения компьютеров.

Вопрос из аудитории: Какие принципы имеет ввиду Palantir в при создании своего ПО?

Боб МакГрю: Нет какой-то одной ключевой идеи. У нас есть несколько разных вертикалей. По каждой из них мы смотрим, что нужно делать аналитикам. Вместо того, чтобы заменить аналитика, мы спрашиваем, в чем конкретно они не так хороши. Как может ПО поддержать их работу? Как правило, это подразумевает создание ПО, обрабатывающего большие объемы данных, идентифицирующего и запоминающего шаблоны и т.п.

Вопрос из аудитории: Как вы балансируете между обучением ваших систем и наполнением их функционалом? Младенцы хорошо понимают выражения лиц, но ни один младенец не понимает арифметику.

Скотт Браун: Это именно такое отличие, которое мы используем, чтобы решить, какие знания должны быть зашиты в наши алгоритмы, а какие — приобретены ими. Если мы не можем сказать, что какое-то конкретное дополнение правдоподобно для обычного человека, мы не добавляем его.

Питер Тиль: Когда существует богатая история деятельности, выигрывающей лишь небольшие преимущества на поле боя, есть ощущение, что все может быть немного сложнее, чем думают люди. Простой пример — это Война с Раком; мы на 40 лет ближе к победе, а победа, возможно, дальше, чем когда-либо. Люди 80-х считали, что ИИ находится прямо за углом. Существует, кажется, длинная история несбывшихся ожиданий. Как мы можем быть уверены, что ИИ — это не тот случай?

Эрик Джонас: С одной стороны, это может быть сделано. Есть простое доказательство этому: всё, что нужно, чтобы создать интеллект уровня человеческого — это пара пива и невнимательное отношение к контролю рождаемости. С другой стороны, мы в действительности не знаем, будет ли решена проблема сильного ИИ, и если да, то когда. Мы, как нам кажется, делаем лучшую ставку.

Питер Тиль: Так это по существу статистический аргумент? Это типа как ждать багаж в аэропорту: вероятность, с которой ваша сумка появится на ленте, растёт с каждой минутой. До тех пор пока в какой-то момент багаж не выезжает, и вероятность сразу падает.

Эрик Джонас: Все думают, что у ИИ много багажа. Продавать ИИ венчурным капиталистам — довольно сложно. Это именно те, кто думал, что ИИ образуется гораздо легче, чем это происходит в действительности. В 1972 году в MIT кучка людей считала, что они просто соберутся вместе и разберутся с ИИ за одно лето. Конечно, этого не произошло. Но удивительно, насколько уверены они были в том, что смогут сделать это — и они работали на мэйнфреймах PDP-10! Сейчас мы знаем, насколько всё невероятно сложно. Поэтому мы разгребаем небольшие участки. Ушли те дни, когда люди считали, что они могут просто собраться с друзьями и создать ИИ за лето.

Скотт Браун: Если мы применим довод о багаже к самолетам в 1900-х, мы бы сказали: “Люди пытались построить летательный аппарат сотни лет, и так и не смогли.” Даже после того, как это действительно произошло, многие умнейшие люди в этой области продолжали утверждать, что летательный аппарат тяжелее воздуха физически невозможен.

Эрик Джонас: В отличие от вещей типа путешествия со скоростью света или существенного увеличения продолжительности жизни, у нас, по крайней мере, есть доказательства возможности.

Вопрос из аудитории: Вы больше фокусируетесь на цели в общем или на контрольных точках по пути?

Эрик Джонас: Это всегда должно быть и то и другое. Типа “мы создаем невероятную технологию” и потом “вот что она позволяет.” Контрольные точки — это ключ. Спросите себя, что вы знаете, что не знает никто, и составьте план, как этого добиться. Как говорит Аарон Леви (Aaron Levie) из Box, вы всегда должны быть способны объяснить, почему именно сейчас настало время делать то, что вы делаете. Технология без хорошего тайминга ничего не стоит, хотя верно и обратное.

Скотт Браун: Сильные заявления также требуют сильных доказательств. Если вы продаете машину времени, вы должны быть способны показать последовательный прогресс, прежде чем вам кто-то поверит. Может быть, ваш демка для инвестора сможет послать ботинок в прошлое. Это было бы отлично. Вы можете показать этот прототип и потом объяснить инвесторам, что нужно сделать, чтобы машина смогла решать более значительные проблемы.

Стоит отметить, что если вы продаете революционную технологию как противоположность инкрементной, куда лучше будет найти инвесторов, которые сами разбираются в технологиях. Когда Trilogy пыталась поднять свой первый раунд инвестиций, инвесторы привлекли профессуру, чтобы оценить их подход к проблеме конфигуратора. Стратегия Trilogy была далека от статуса кво, и профессоры сказали инвесторам, что это никогда не сработает. Эта ошибка дорого стоила инвесторам. Когда вовлекается противостоящее знание, для вас будет лучше, если инвестор сам сможет составить мнение о вещах.

Питер Тиль: Самым долгим и прогоревшим стартапом в Кремниевой долине был, наверное Xanadu, который пытался с 1963 по 1992 соединить все компьютеры мира. У него закончились деньги и он умер. А потом прямо на следующий год появился Netscape и захватил Интернет.

И еще, есть, возможно, апокрифическая история о Колумбе и его путешествии к Новому Миру. Все считали, что мир куда меньше, чем он был на самом деле, и что они попадут в Китай. Когда они уже плыли слишком долго, а Китай уже должен был оказаться позади, команда хотела повернуть назад. Колумб убедил их отложить мятеж на три дня, и в конце концов они сошли на берег континента.