«Кто-то будет Эйнштейном. Почему не я?» Как ученый из Москвы создал «мозги для роботов» и привлек $100 млн от SoftBank

«Я пытался понять, как летает птица»

— Евгений, ваша жизнь разделилась на две равные части. Вы были ученым и, наверное, остаетесь им в душе. И стали бизнесменом. Давайте начнем с первого. Почему решили заниматься наукой?

— Я бы сказал, что жизнь моя разделена на три части. Россия и две Америки: Америка-ученый и Америка-бизнесмен. Ученым я решил стать еще в России. Увлекся программированием в 9-м классе…

— У вас уже были компьютеры?

— Нет.

— А как можно увлечься программированием, если нет компьютера?

— Я родился и вырос в Москве, в районе Фрезер. Была очень маленькая школа, нас всего было 11 человек в классе. В 1-м классе я был двоечником. Но где-то с 6-го у меня пошла математика и научные предметы. И одна из учительниц посоветовала пойти в математическую школу с 9-го класса. Так я стал учиться в спецшколе с математическим уклоном недалеко от МЭИ. И там была практика, одно из направлений — программирование. Мы ездили в специальный центр на Авиамоторной, там стояла машина «Мир», большая, с перфолентой. Это был мой первый компьютер.

И я влюбился в программирование. Через 2 года уже владел 11 языками программирования. Любимым был LISP. Один из учителей еще и дал нам временно свободные аккаунт и пароль, и мы использовали компьютерные ресурсы МЭИ, чтобы на перфокартах большие задачи просчитывать. Я и мои друзья этим увлеклись.

— А какая мощность была у этого компьютера?

— Не помню. Но Россия в тот момент была очень мощна в компьютерной технике. БЭСМ, БЭСМ-6, даже «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 проиграли.

— 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.

Я был настолько в это влюблен, что понял, что не могу жить без компьютеров. И поступил в МГУ на факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК). И отучился там год, пока меня не забрали в армию. Я пошел служить в Военно-морской флот на 3 года.

— Не забыли все, чему учились?

— Мне повезло, что я был не на корабле, а в учебке, где была возможность заниматься. Я взял с собой учебники, стал заниматься английским, повторять математику, а также читать научно-популярную литературу. И мне понравился искусственный интеллект.

— То есть вы там прониклись этой темой?

— Да. Скорее всего, мне понравилось само название «искусственный интеллект» (ИИ), как оно звучит. Я ничего не знал про это. Но увлекся психологией. И когда вернулся после службы, то ходил на ВМК на основные курсы, а вечером — на психфак, где брал курсы по психологии. Я понял, что смогу лучше создать ИИ, если узнаю 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. И я спрашивал: как же внутри? Мне же нужно все это потом запрограммировать. А мне говорили: неважно.

Но однажды там пригласили преподавателя с биофака, который рассказал немножко про биологию: нейроны, синапсы. И я понял: надо же, а биологи-то знают hardware, знают, как все это устроено. И после полугода я бросил ходить на вечерний психфак и стал ходить на биофак. А это была перестройка. 88–89-й год. Все разрушалось. И я спросил на ВМК: «А можно мне обучиться на двух факультетах?» Мне сказали: «Что хочешь, то и делай». И я пошел на биофак, на кафедру нейробиологии, и сказал: «Я с ВМК, могу я ходить к вам на лекции?» Мне сказали: «Ходи, пожалуйста». Я был очень удивлен. Может быть, я первый студент за историю МГУ, кто официально ходил на два факультета.

— То есть у вас два диплома?

— У меня один диплом с ВМК, но зачетка, в которой стоят зачеты и экзамены, и с ВМК, и с биофака. Я понял, что мне нравится нейронаука и что мое призвание — применять компьютеры и математику к нейронауке. Мой диплом был посвящен моделированию мозга. Я поступил в аспирантуру МГУ на ВМК, тоже думая, что буду заниматься моделированием мозга. Но это был 92-й год, рухнуло вообще все. Заниматься было не с кем, многие уехали за границу. Было понятно, что единственная возможность выжить — заниматься бизнесом. В России я этого не хотел. И решил поехать в Америку на несколько лет, получить степень по математике, выучить английский язык, чтобы вернуться потом опять в Россию. Я думал, Россия догонит Америку через несколько лет, и через 3–5 лет я вернусь обратно и буду заниматься наукой на родине. Так же размышляли и многие мои уезжавшие друзья.

— Что пошло не так?

— Это интересный вопрос. Когда я первый раз вернулся, в 95-м, то увидел, что Россия стала полностью другой. Я был шокирован. Разницы с Америкой практически не было. А когда я уезжал в 91-м, у нас был пустой холодильник, в котором лежала банка тушенки, которую я взял у родителей. А через 3 года Россия фактически догнала Америку. Правда, только внешне.

В США я очень быстро получил докторскую по математике — за 2,5 года. И мне предложили позицию postdoc и visiting professor в университете — преподавать. Мы с семьей переехали в Аризону, родилась первая дочка. Там я стал больше заниматься моделированием мозга.

— Это было исследование в области искусственного интеллекта?

— Именно в области моделирования мозга. Разница между ИИ и нейронаукой в том, что нейронаука пытается понять, как устроен мозг. Неважно, есть ли там интеллект. 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?

— Вы пытались понять, как птица летает?

— Да. В то время я пытался понять, как летает птица. Все, что я делал, — все статьи, первая книга — были посвящены моделированию мозга. Потом из Аризоны я переехал в Сан-Диего, в Калифорнию, и стал работать в очень интересном месте.

— Где мы сейчас и находимся. В прекрасном месте. Сзади шумит океан.

«В нейронауке есть неверный факт, который не дает нам понять, как работает мозг»

— Здесь центр нейронауки, Калифорнийский университет в Сан-Диего. Был еще Институт нейронаук во главе с Джералдом Эдельманом. Эдельман рано получил Нобелевскую премию, ему был 41 год. Он объяснил, как работает иммунная система. А оставшуюся жизнь пытался понять, как работает мозг. И почему-то он в Америке не ценился, над ним даже посмеивались, потому что он пытался понять, что такое сознание. Очень мало людей пыталось это понять. Это настоящая нейронаука, в отличие от ИИ, у которого инженерная задача: как сделать?

— Прикладная.

— Да. 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.

— А что такое сознание?

— Многие люди даже отказывались дать определение. Мне нравится Эдельмановское: 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». Как определение порнографии, которое дано Верховным судом Америки: «вы поймете, когда увидите». Описать очень тяжело.

— Сознание — это то, что присуще только человеку или и животным, растениям, еще чему-то?

— Тоже философы об этом спорят. Они 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?

— Да. Думаю, писатели-фантасты много на эту тему фантазировали.

— Поэтому 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.

— А вы какого определения придерживаетесь?

— Что компьютеры могут быть сознательными. Потому что я пытался это смоделировать. И 9 лет, которые провел в Сан-Диего, работая с Эдельманом, были самыми плодотворными годами в моей жизни. Они были посвящены моделированию нейронов, нейронных сетей. Я пытался понять, как работает мозг. Я написал много статей. У меня вышла вторая книга, которая сейчас используется практически в каждом университете мира для того, чтобы преподавать математическую нейронауку.

— И у вас есть модель имени вас. Модель Ижикевича.

— Если вы будете набирать в Google несколько первых букв моей фамилии, Google вам предложит: Izhikevich neuron, Izhikevich model, Izhikevich network. Мне очень повезло, что научное сообщество назвало несколько из моих изобретений моим именем. И ученые ИИ, специалисты, которые работают на Google, Microsoft, Amazon, Facebook, они используют мои модели, цитируют мои статьи, используют мои книги.

— У вас совершенно космический индекс цитируемости научных статей. На Google Scolar можно посмотреть, там первые 5 статей — тысячный индекс.

— Да. Я просто 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.

— По сути, с нюансами вам удалось сделать модель мозга?

— Да. Я применил основы теории бифуркаций динамических систем к моделированию мозга. Понял, что нейроны генерируют импульсы из-за того, что находятся вблизи неких бифуркаций. Бифуркации — это математический термин.

— А что это такое?

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

— А если бы вы объясняли простым людям, которые не знакомы с глубокой математикой, например, три важные вещи про то, как работает мозг, — что бы это было?

— Я могу это объяснить. Но, скорее всего, одна из трех вещей будет неверна.

— Почему?

— В этом 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.

— То есть мы можем построить модель, но это не приближает нас к пониманию, что такое сознание?

— Да. Потому что в модели нет сознания. И как оно из нее получается, неизвестно. Моя гипотеза состоит в том, что в нейронауке нет продвижения за последние 50 лет, потому что какой-то из фактов, которые мы считаем верными, неверен.

— Вы могли бы привести аналогию? Условно, это так же, как люди не могли понять, как звезды расположены, пока считали, что Земля держится на трех китах?

— Аналогия будет, скорее, с теорией Дарвина. Все, что Дарвин придумал как естественный отбор, было известно грекам за 2 тысячи лет до него. Даже Аристотель во второй книге о физике описал, что были животные, у которых был рот не в голове, а, допустим, в ногах или руках, они не могли кушать и умерли от голода. А выжили те, у кого рот был в правильном месте и все остальное. Понятие естественного отбора уже существовало. Но был один факт, который они 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.

«Мозг — это кусок жира. И холестерина»

— Я по поводу сознания позволю себе привести вольную цитату из нашего разговора с Юрием Мильнером. Если мы во Вселенной не одни, то понятно, что нам нужно донести информацию о себе, вступить в контакт. Если же мы одни, то за счет того, что у нас есть сознание, на нас лежит бремя фиксации того, что мы видим вокруг. Мне кажется, это очень крутой вывод о сознании. Вселенское одиночество может быть тоже не просто так нам дано.

— Тут я рекомендую всем прочитать книжку «Эгоистичный ген» Ричарда Докинза. Из которой понятно, что в возникновении жизни нет ничего магического, она, скорее всего, возникла на многих планетах. Живые системы — это нормально, скорее всего, очень распространено. Но есть ли другие цивилизации?

— Да, жизнь не равно цивилизация.

— 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 хотя нет никаких доказательств этому, я считаю, что вряд ли мы единственная жизнь и цивилизация во Вселенной.

— Давайте вернемся к трем или скольким угодно фичам того, как работает мозг. Какие главные штуки людям стоит понимать о себе?

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

— Внутри нас сеть?

— Да. Это нейронная сеть. И нейроны генерируют импульсы, которые распространяются через аксон — это такая длинная часть нейрона — и через синапсы к другим нейронам. Так информация передается. Это то, что в учебнике написано, на чем строятся все остальные факты нейронауки. 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. Различные лаборатории в разных странах мира могут воспроизвести те же самые результаты. И накоплено много фактов. Но все равно на чем-то все останавливается.

— Непонятно, как мысли там возникают.

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

— А правда, что чем больше нейронных связей в мозгу, тем, грубо говоря, лучше работает интеллект? Есть гипотеза, что нужно увеличивать число нейронных связей — дольше проживешь.

— 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.

— А что такое мозг вообще? Вы часто говорили, что это мышца, ее надо тренировать. А мозг состоит из чего?

— Мозг — это кусок жира. И холестерина. Орган, который потребляет практически всю энергию, которая у вас идет на поддержание жизни, очень большое ее количество. Чем вы больше думаете, тем больше энергии употребляется. Меня поразил факт: шахматисты во время чемпионата потребляют до 8 тысяч килокалорий, их сердцебиение и другие характеристики очень похожи на людей, которые бегут марафон.

— Это как поднимать штангу много раз подряд. Я бегаю, но у меня столько килокалорий не сгорает даже близко.

— 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.

— Еще я хотела обсудить с вами развитие теории об искусственном интеллекте. И вообще как возникла эта разработка. Насколько я понимаю, сначала она появилась в 1960-е. И была бурно развивающаяся наука на этот счет. А потом случилась некая зима ИИ, и все на него забили, перестали интересоваться. Можете объяснить почему?

— У ИИ было несколько зим. Каждый раз это был цикл, когда был небольшой прорыв и казалось, что вот-вот многое станет доступно. Но всякий раз ожидания не оправдывались.

— Кажется, мы сейчас перед очередной зимой.

— Это осень. Сейчас то, что называется deep learning, решило очень много задач, которые не были решены до этого. Например, 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?

— 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 поняли, что нужно 100 млн. И в связи с тем, что есть интернет, это очень легко — получить 100 млн образов. И хорошо известные модели, которые были придуманы 20 лет назад, сейчас тоже работают, когда вы их тренируете на большом количестве образов.

«Я нанял 40 самых гениальных людей со всего мира»

— В конце 2000-х я фокусировался на изучении математики нейрона и малых нейронных сетей. И в связи с тем, что мои модели стали очень популярными, компания Qualcomm, которая здесь, в Сан-Диего, пыталась сделать нейрокомпьютер, пригласила меня, чтобы ее консультировать. Я отказался.

— Почему?

— Сказал, что не хочу консультировать, а хочу создать собственную компанию и делать искусственные мозги.

— В какой момент вы поняли, что хотите не наукой, а бизнесом заниматься? Все-таки это два разных типа деятельности. Может быть, вы в тот момент еще не знали, что собственная компания — это огромный геморрой?

— Я этого не знал, и это не было геморроем первые 5 лет. Потому что я 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 нам проекты. Я смог нанять 40 самых гениальных людей со всего мира, привлечь их в Сан-Диего. И мы счастливо работали над тем, чтобы создать нейрокомпьютер вместе с Qualcomm.

— Насчет 40 самых гениальных людей со всего мира. Вы сейчас похвалили или пошутили, или вы на самом деле их экзаменовали или ученых привлекали?

— Да, я привлекал ученых. 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…

— А как вы отбирали?

— Давал тесты на программирование, на логическое мышление. Смотрел, что они изучают. Чтобы они были специалисты, по крайней мере, в нейронах, нейронных сетях, ИИ. То есть я отбирал, чтобы они меня учили чему-то новому, а не я их. Мое имя тоже помогло, потому что многие читали мои статьи, учились по моим книжкам. Поэтому это было легко в то время. И первые 5 лет компания существовала просто как консалтинг для Qualcomm. Мы 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 меня, когда это был корпоративный центр, но я продолжал заниматься наукой.

— Поразительно, что 40 лучших умов в нейронауке можно собрать всего за $11 млн. Это не какие-то недостижимые деньги. Не триллионы.

— А они 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. Я им всем дал акции компании. Если компания вырастет, они могут больше не работать.

— То есть они все стали вашими партнерами сразу?

— Все стали моими партнерами. И все это было до того, как возник deep learning. Мы занимались deep learning до того, как термин вообще был придуман.

— Это переводится как машинное, по сути, обучение? Или есть разница между deep learning и machine learning?

— Все это вообще ИИ. Он 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.

Мы же этим занимались до того, как даже название было придумано. Но мы пытались это сделать больше на нервном уровне, строили модели очень близкие к биологии. Единственное, о чем я сожалею, — это что мы не писали статьи. Но зато давали патенты — у меня и команды больше их больше 100. А где-то в 2014–15 году я решил, что достаточно заниматься консалтингом для Qualcomm: давайте построим собственный продукт.

— А почему вы так решили? Это ведь принципиальное различие.

— В то время мы продали часть патентов Qualcomm. И у нас получилось $25 млн наличными. Я понял, что этого достаточно, чтобы построить наш продукт.

«99% пути пройдено, но оставшийся 1% отнимет больше усилий, чем 99%»

— Вы уже думали к тому моменту, что за продукт?

— Я просто сказал: сейчас будем строить свой продукт. Компания называется «Корпорация мозга» — Brain Corporation. Звучит хорошо. Какой продукт? Давайте строить мозги для роботов. Каких роботов? Это мы все равно пытались понять полгода. Долго думали о роботах дома, но сделать их оказалось невозможно.

— Почему?

— Допустим, я вечером перед тем, как лечь спать, мог бы снять одежду, бросить на пол и уснуть. Приходит робот, собирает ее, стирает, гладит, складывает.

— Просто мечта.

— Но сделать такого робота, чтобы он стоил нормальных денег, невозможно. Пока технология не дошла. Пересечение между тем, что людям хочется и что может технология, пока одно — это пылесос.

В итоге мы поняли, что нужно делать мозги для коммерческих роботов. Одна из вещей, которую, к счастью, мы поняли очень рано, — нам не нужно придумывать новых роботов. Что все роботы уже существуют сегодня, их делают тысячи компаний, у них миллионы покупателей, только они все существуют в форме ручных машин. Например, роботы, которые чистят полы. Вы придете в супермаркет ночью и увидите, что…

— Ездит такая хрень.

— Да, но это не роботы, просто люди управляют ими, двигают. Машины существуют, но им нужен оператор. Кто-то, кто будет их толкать. Мы придумали: хорошо, 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, Nissan или Ford, поставить сенсоры, компьютеры. И дальше у вас будет машина, которая может ездить сама. Мы поняли, что есть много возможностей для продукта, который по сути будет просто мозгом для ручных машин. Мы не делаем автономные машины, мы 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 нам нужно, — договориться с ними, чтобы мы могли внедрять нашу технологию в их продукт, чтобы конвертировать их ручные машины в роботов.

— Звучит очень классно. Но что, если бы они не захотели этот продукт?

— Они и 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.

— Одной смерти достаточно.

— Да. На самом деле здесь очень интересные этические проблемы, которые возникли у Google и других компаний, которые этим занимаются. Что вы должны решить, если у вас едет машина и вы понимаете, что выбежал ребенок перед вами, а тормозной дистанции недостаточно, чтобы его не сшибить. Допустим, есть опция уйти направо или налево. Справа у вас велосипедист, а слева мотоциклист. Три варианта. Какой выбор сделать? Поэтому Google стал привлекать философов, которые занимаются этикой, помогают программистам с такими вопросами.

— Ты хоть философствуй, хоть нет, но нельзя сбить ни тех, ни этого.

— А программисты должны решить. Потому что вы пишете код, вы должны написать, какое из решений принять. Вы все равно должны это понять. Если вы ничего не принимаете, вы тормозите. Тормозить — значит сбить ребенка.

В общем, несмотря на первоначальные отказы крупных производителей, нам удалось построить продукт. Мы решили покупать ручные машины сами, привозили их из Китая. И доктора наук с отвертками вставляли мозг в эти машины и показывали нашим покупателям. И такая большая компания, как Walmart, у которой почти 5 тысяч магазинов, сказала: надо же, нам это очень нравится, мы хотим это покупать. И Kroger, это другая сеть. Мы стали их продавать. И эти 4 производителя поняли, что сделать продукт было тяжело и мы единственные, кто сделали.

— Сколько времени ушло на то, чтобы их обогнать?

— В software мы сразу знали, что впереди них. Не знали они.

— Надо же еще было продукт им предъявить.

— 2 года ушло на то, чтобы всех уговорить, чтобы они подписали с нами лицензионные соглашения.

— Вот эти 4 компании?

— Плюс еще несколько более мелких компаний.

— В итоге они купили ваш мозг и стали его сами вставлять?

— Да. И одна из первых компаний, Tennant, подписала с нами соглашение. А через 9 месяцев это стал самый большой производитель коммерческих роботов для публичных пространств в мире.

«Чтобы создать самую большую компанию по робототехнике, я не должен делать робототехнику»

— Я так понимаю, разработка этого программного обеспечения, по сути, операционной системы для роботов, заняла какое-то время и деньги. Потребовались какие-то инвестиции?

— Да. Идею, программу продукта мы называем Brain operating system, Brain OS. Сначала это был такой маркетинговый…

— Хороший ход.

— Она 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. Самое большое решение, которое я принял тогда, — я понял, что если хочу создать самую большую компанию по робототехнике, я не должен делать робототехнику. Я 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.

— Это затраты на маркетинг, по сути?

— Да. И чтобы они не зависели от других. Потому что 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.

Мы начали с этого. Поняли, что нужно быть горизонтальным. И стали самой большой компанией в мире, которая производит роботов, хотя мы их даже не делаем, а опираемся на партнеров.

— Первый контракт с Walmart. Расскажите поподробнее, как получилось.

— Мы 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 Даг Макмиллон дал указания: нам нужно это рассмотреть. То есть мы оказались в правильном месте в правильное время с нашей технологией. Walmart посмотрел на многие компании, которые делают роботов, и выбрал нас, потому что у нас был самый лучший software, самый лучший ИИ.

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

— А почему так происходит?

— У людей бывают бессонные ночи, плохое настроение или что-то еще. И они часто наезжают на полки, на других людей. Если вы посмотрите на машины, которые оперируются вручную, они все поцарапаны, разбиты. Если вы посмотрите на машины, в которых есть наш мозг, они даже после 3 лет эксплуатации без единой царапинки.

— Они останавливаются, когда видят препятствие?

— Останавливаются. Обходят вокруг. Требования к безопасности такие же, как для беспилотных автомобилей. Разница в том, что мы всегда можем остановиться.

— И ваша машина едет медленно.

— Сильно медленнее. Поэтому Google и другие компании до сих пор без продукта, а у нас уже продукт, реальные покупатели, выручка. Мы — реальный бизнес.

— А сколько Walmart платит? Как устроена механика этого контракта? Вы же не роботов поставляете, а программу.

— Бизнес-модель очень простая. Мы даем наши технологии партнерам бесплатно. И они продают роботов своим покупателям и все деньги оставляют себе. Люди спрашивают: подождите, а как же тогда вы деньги делаете?

— А где деньги, да.

— Но эти роботы без программного обеспечения. У них у всех есть сенсоры, камеры, компьютер внутри, но нет никакого software. Они так же могут использоваться в ручном варианте, но если покупатели хотят его использовать как робота, они должны подписаться на нашу программу, платить нам за лицензию, и тогда мы включаем автономный режим. У каждого робота внутри есть сотовый телефон, и мы можем его включить или выключить. Примерно это стоит $500 за робота за месяц для больших машин. Меньшие машины дешевле. Очень большие машины дороже. Но в среднем где-то около $500 в месяц.

— То есть это трехсторонняя сделка?

— Да. У вас есть покупатель, как Walmart, он покупает оборудование физическое.

— У третьей стороны.

— Да. У компании, у которой он покупает ручные машины последние, может быть, 30 лет. Уже есть какие-то связи, сообщества, дружба.

— Вам надо было к этим поставщикам попасть со своими программами?

— Да. Их всего 4 больших. Это было тяжело в начале, но не тяжело сейчас.

— Сколько роботов оснащено вашей программой?

— Во всем мире — больше 16 тысяч. За все существование компании Brain только чистящие машины с нашим софтом очистили 90 млрд квадратных футов. Это практически все нежилое помещение Америки. Это где-то 9 млрд кв. м.

«Член совета директоров сказал: “Вы идиот, немедленно соглашайтесь”»

— Я пыталась, пока вы рассказывали, посчитать выручку. Если 16 тысяч машин, значит, порядка $8 млн в месяц. Значит, в год порядка $100 млн.

— Выручку тяжело оценить. Мы не разглашаем. Но выручка есть. И это поддерживает компанию. Но все равно мы решили в 2017 году получить новые Series C инвестиции.

— Series B, Series A — это был консалтинг?

— От Qualcomm, да.

— То есть они тоже ваш акционер?

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

— Инвестиции SoftBank — очень знаковая сделка. Не каждой компании это удается. Как удалось вам? SoftBank за Uber же стоял.

— И за Uber, и, к сожалению, за WeWork.

— И за WeWork. Это инвестор в гигантские проекты. Видимо, он верит и в Brain Corp., что это масштабный проект.

— С SoftBank мы тоже оказались в нужное время в нужном месте. Я вышел на них, потому что один из моих коллег по науке живет в Японии. И его студенты, оказалось, работали на SoftBank Robotics. SoftBank — это группа, в нее входит около 20–26 компаний. Одна из них — SoftBank Robotics. И коллега меня с ними 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 мы — одна из наиболее интересных целей, чтобы в нас инвестировать. Мы получили самую маленькую инвестицию.

— $114 млн — это самая маленькая?

— $114 млн — это было SoftBank и Qualcomm вместе. Минимальная инвестиция, которую фонд Сона делал, — $100 млн. Большинство их инвестиций были на сотни миллионов. Мы получили самую маленькую.

— Маса в принципе широко выступает?

— Да. Очень тяжело потратить $100 млрд. Он смог это сделать.

— Интересная мысль. Люди не поймут, что значит «тяжело потратить $100 млрд».

— Не просто потратить, а инвестировать. Когда вы инвестируете в какое-то количество компаний, самые плохие из них разоряются очень быстро — в течение года или 2 лет. Поэтому портфель ваших инвестиций должен упасть. Всегда падает, у всех инвесторов. Но со временем 1–2 компании, которые продолжаются, делают вам настолько много денег, что компенсируют все потери.

Но $100 млрд — это такой вызов обществу. Когда первые компании стали разоряться, это сразу новости по всему миру. Ваши успехи незаметны, зато разорение WeWork приковало огромное внимание. Значит, стереотип, будто Маса такой плохой, ничего не понимает, что делает. Но нужно дать 5–10 лет, чтобы понять, насколько вы хорошо все сделали. У него получилось очень сильно. WeWork упал, но другие компании, в которые он инвестировал, уже прошли через IPO, и теперь уже видно, что Маса гениален.

Очень интересно, как он получил эти $100 млрд, как убедил принца Саудовской Аравии. Тот решил, что будет инвестировать в технологии, чтобы диверсифицировать страну от нефти. Но кому дать эти деньги? Маса подкупил тем, что пообещал ему визит Дональда Трампа. А Трампу в обмен на визит в Саудовскую Аравию в статусе президента пообещал вложить $40 млрд в американские компании. Тот избирался и везде трубил: я еще даже не президент, а уже гарантировал столько рабочих мест.

— То есть надо склеить принца Саудовской Аравии, Трампа и $40 млрд…

— Вот для этого и нужно быть гениальным.

— И сумасшедшим.

— Принц, кстати, — очень интересный человек. Я с ним встретился в Нью-Йорке через Масу. До того как выяснилось, что [власти Саудовской Аравии] решили убить корреспондента [Джамаля Хашогги]. Я провел с ним несколько минут и понял, что это будущее Саудовской Аравии. Он очень прогрессивный.

— Как в нем сочетается это?

— Он хочет технологии, хочет улучшить жизнь граждан, поднять на следующий уровень. Но, когда с ним беседовал, я понял, что ему не дадут это сделать. Потому что он слишком радикален с хорошей точки зрения для своей страны. Он хочет слишком много реформ и прямо сейчас. Когда ЦРУ опубликовало данные, что по его приказу убили журналиста, мне было очень тяжело это воспринять. Я очень сильно разочаровался.

— А вы каким образом с ним встретились? Как важная инвестиция SoftBank?

— Да. Когда Маса представлял президентов всех компаний, в которые инвестировал, принцу. Потому что он уже тогда работал над Vision Fund №2.

Это были лихие времена. Я изначально приехал просить $20 млн. Маса сказал, что мало, что нужно думать шире, и в итоге предложил $100 млн.

— А вы?

— Сказал, что нужно подумать. Я вышел из кабинета в шоке абсолютно. Позвонил одному из своих директоров, сказал, что произошло. Он сказал: Евгений, надеюсь, вы сказали «да». Я сказал, что пока еще ничего не сказал. Он сказал: вы идиот, немедленно соглашайтесь.

— Это член совета директоров?

— Член совета директоров. И как раз по дороге в аэропорт я написал e-mail, что согласен на эти условия. И в течение 2 месяцев мы получили деньги, очень быстро.

«Хочется провести компанию от основания до IPO»

— Если говорить о пандемии, вы бенефициар? Бизнес вырос или упал?

— Покупатели, кто у нас уже покупал продукт, покупают еще больше и хотят, чтобы было больше роботов, чтобы было лучше, быстрее.

— И меньше людей. Меньше ковида.

— Меньше ковида. Но и новых покупателей. Некоторые отказались даже, чтобы мы к ним приехали показали роботов. Говорят: нет, мы сейчас никого не пускаем, ковид, мы боимся. Говорю: как же, вы же большой магазин, у вас покупатели ходят. Покупателям можно, а каким-то людям, кто что-то хочет продать, нельзя. В итоге процесс продаж замедлился. Стало больше продаж существующим покупателям. Но меньше новых покупателей.

— Вы по-прежнему делаете операционную систему для этих чистильщиков? Или расширяете ассортимент?

— Мы разработали технологию и можем любую машину на колесах сделать автономной, работая с производителем. Мы можем сказать, куда нужно поставить камеры и компьютеры так, чтобы машина стала автономной, используя Brain OS. А основной продукт — это чистильщики.

Второй — роботы по доставке. Мы их используем для многих покупателей. Пока у них нет названия. Они доставляют продукты из подсобного помещения на полки. Ставят на полки люди, но привозятся коробки именно роботами.

— Это штуковина для больших складов?

— Для больших магазинов.

— Вы сказали, что возможны round E или IPO. И что вы посоветовались с сотрудниками и с другими акционерами. В итоге для вас лично лучше оставаться частной компанией или публичность?

— Тут мои собственные интересы не совпадают с интересами компании. Интересы компании — остаться частной еще, может быть, на год. Но эгоистические интересы таковы, что хочется поставить этот check mark, что я взял компанию от основания и довел ее до IPO. Потому что мечта любого предпринимателя — полностью весь цикл пройти. Несмотря на то что, может быть, для компании еще очень рано быть публичной.

— А когда будет не рано?

— Когда вы можете предсказывать выручку на год вперед.

— Чтобы исполнять обещания.

— Если вы исполняете обещания, хорошо предсказываете, то у вас акции растут в цене, может быть, даже больше, чем вы стоите, потому что вам инвесторы доверяют. Вы можете стоить в несколько раз дороже, чем сосед, у которого такая же выручка, все то же самое, потому что он то достигает своих обещаний, то не достигает, а вы достигаете постоянно. Нам пока тяжело это сделать.

— А почему? Из-за пандемии? Или вообще непонятен этот спрос?

— Потому что у нас маленькое количество покупателей, но они очень большие. И найти новых — это как охота на слона, нужно охотиться долго и сложно. Наша группа, которая занимается маркетингом, состоит всего из двух или трех сотрудников. У других компаний, бывает, на маркетинг приходится треть штата. Нам же это направление пока не нужно. Мы не теряем покупателей из-за конкурентов. Потому что этих конкурентов пока нет. Наш самый большой конкурент — ручная работа.

— Если в долях говорить, какой процент компаний используют роботов, а какой — ручной труд?

— Все магазины Walmart используют роботов.

— Нет, я имею в виду в рынке. Есть Best Buy, Whole Foods и т. д.

— Очень маленький процент используют роботов.

— То есть еще потенциал-то очень большой?

— Очень-очень большой. Мы меньше чем 1% от penetration — потенциального проникновения на рынок. У многих магазинов территория недостаточна для того, чтобы использовать такие большие машины. Нужны машины меньшего размера. И мы этим занимаемся. В следующем году у нас будут роботы, которые будут весить, может быть, 30 кг, а не 500. И они как раз будут для Best Buy, для аптек, для Trader Joe’s, для офисных зданий и т.д. Тогда будет сильно больше проникновение рынка. Но эти роботы будут сильно дешевле. И в месяц мы будем брать не $500, а, может быть, $200 или $100.

— Зато будет больше покупателей.

— И больше будет предсказуемости. Мы лучше сможем предсказывать выручку. Тогда компания будет более готова быть публичной.

— В Series E вы хотите сколько привлечь примерно?

— Больше, чем то, что получили от SoftBank.

— Ничего себе аппетиты.

— Сейчас есть отличие от Series C. У нас очень конкретный план, как мы будем деньги использовать, как подготовимся к тому, чтобы быть публичной компанией. Это последние инвестиции перед тем, как пройти через IPO.

«Я даю американцам загадку про волка, козу и капусту»

— Я хотела вернуться к разговору про инвестиции. Просто это прозвучало очень легко. Что вы встретились с SoftBank и они сразу вложились. Но ведь путь не был легким и приятным. Как это было устроено?

— Я для американцев все время цитирую Льва Толстого, начало «Анны Карениной», что все счастливые семьи счастливы одинаково, а несчастные несчастны по-своему. То же самое здесь. Все неудачные презентации одинаковые. Я прилетел, встретился с инвестором, рассказал. Через 3 минуты после того, как я начал рассказывать, они телефон проверяют. Я понимаю, что все, уже неинтересно, я их потерял сразу. Заканчиваю, улетаю. И потом они рассказывают: о, это так интересно, самая лучшая компания, которую я когда-либо видел, центр моего интереса.

Вначале я этим обнадеживался, что, надо же, попал на правильного инвестора. Но после того, как 10, 20, 30 из них через неделю-две сказали «нет», а многие просто исчезли, я понял, что внимания на это обращать не нужно. И для Series C я сделал больше 50 презентаций. Все они ни к чему не привели.

— Вы понимали почему?

— Одну вещь я понял как раз в это время, 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?

— Да. Который думает: где же вы были? Ему эта идея пришла в голову 10 лет назад. Как Масе идея про роботов пришла, может быть, до меня. И он, может быть, ждал всю жизнь меня, чтобы я пришел и все рассказал. Но это был очень длинный процесс. Вы получаете отказы от людей.

— Это неприятно.

— Я такой человек, что когда мне говорят «нет», не обращаю внимания. Значит, не получилось. Просто прихожу к следующему инвестору. Мне нравится делать презентации, говорить про то, что люблю.

Кстати, очень интересно, что 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.

— Сотрудникам вы тоже продаете свое видение?

— Да. Потому что у людей есть выбор. Почему они должны пойти к вам, а не в Google или Apple. Они должны верить, что то, что вы делаете, более интересно.

— Я прочитала в каком-то из интервью, что у вас довольно жесткая процедура отбора по интеллекту в компанию. Зачем?

— Я хотел работать с самыми умными людьми. Вы проводите на работе 8 или 10 часов в день. И большинство этого времени общаетесь с другими людьми. Хочется, чтобы эти люди были умные. Поэтому я пытаюсь отобрать людей, с кем хочется работать. Я даю им много загадок. Я американцам даю загадку про волка, козу и капусту. К моему удивлению, 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 нанимаю и людей, которые не могут ее решить. Допустим, как человека, который вице-президент отдела продаж или маркетинга.

Я очень много времени потратил на то, чтобы нанять первый костяк людей. И мне повезло, что эти люди были очень хорошие, очень умные. Потом выяснилось, что умные люди не хотят работать с глупыми. Они нанимают следующих умных людей. А дальше я отступил. И получилось, что и другие умные люди хотят работать с умными.

— Нейросеть умных людей.

— Да. И мне не нужно больше давать тестов, потому что мои сотрудники сами тестируют новичков и нанимают самых-самых лучших. Не знаю, что я сделал правильного в жизни, чтобы заслужить такой умный коллектив. Но последние 10 лет это просто уникальная возможность быть среди cream of the cream. Как Уоррен Баффетт, у которого спросили, в чем его секрет. Он сказал: «Быть самым тупым человеком в комнате».

— У меня есть вопрос с подвохом. Вы изначально позвали 40 ученых решать научную задачу. А потом повели их в коммерческую сферу…

— Половина из них ушли. Как только я объявил, что мы больше не делаем науку. Они хотели быть в академии. Но те, кто остался, сказали: мы хотим, давайте прилагать все, что мы сделали сейчас, к настоящим роботам. Я сказал: по секрету, мы не занимаемся этим, мы все равно занимаемся ИИ и software, мы найдем другие компании, которые будут заниматься, будем продавать им наши технологии. И тем самым отсеял тех, кто бы и так ушел. Остались те, кто хотел сделать продукт. Это был новый день рождения компании. У Brain Corporation две жизни. Одна — до этого решения, когда мы просто были маленьким умным think tank, придатком Qualcomm. И вторая — с 2015 года, когда мы начали строить собственный продукт.

— А в ходе инвестиционных раундов вы лично как-то зарабатывали или все шло в компанию, а вы живете на зарплату СЕО?

— Да, живу на зарплату СЕО.

— То есть вы еще, как говорится, не окэшивались?

— Была возможность несколько раз, но совсем чуть-чуть. Все мое состояние — это то, что вложено в акции Brain Corporation. У меня нет инвестиций в другие компании. Brain Corporation — это мое будущее, будущее моей семьи, моих детей.

— А большой процент у вас остался после этих размытий? Болезненный для фаундера вопрос.

— В связи с тем, что я был основной фаундер, у меня осталось больше, чем если бы у меня были полноценные партнеры-сооснователи. Математика простая. После каждого раунда вы отдаете где-то 30% от оставшегося. То есть фактически все, что у вас было, умножается на 0,7.

— То есть 4 раза на 0,7?

— Примерно. Иногда больше, иногда меньше.

— Остается где-то 15%?

— Это такие вещи, которые в Америке не разглашаются. Но инвесторы часто задают этот вопрос. Потому что видят, что вы достаточно мотивированы. Если у вас 5% осталось, они думают: либо я вам должен добавить процент, чтобы стало больше, либо вы недостаточно мотивированы и уйдете, потеряете интерес. Если у вас, допустим, 20–30%, то вы, наоборот, страшно мотивированы, и долго продержитесь, и будете компанию растить. Для инвесторов, если у СЕО очень маленькая доля, это как красный флаг, что, скорее всего, человек потеряет интерес к компании.

— С другой стороны, они же свой интерес должны иметь.

— Да. Поэтому если они инвестируют, а потом фаундер теряет интерес, то это будет большой урон. Цена компании сильно упадет.

— То есть умный инвестор не жадный инвестор?

— Умный — не жадный. Либо они просто не будут инвестировать в компанию, в которой основатель имеет очень маленький процент.

«Кто-то будет Эйнштейном. Почему не я?»

— Есть предприниматель, на которого вам хочется походить?

— 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.

— Признание на родине важно для вас?

— Да. Опять же с точки зрения эгоистических соображений хочется быть признанным. И мне повезло. Потому что я уже, если опять же вы спросите Google, по количеству цитат, по количеству людей, кто использует мои модели, мне не нужно уже больше достичь в этом. Как у ученого у меня очень хорошая карьера получилась. Теперь большие задачи стоят после Brain Corporation.

— Уже не личного, а общего масштаба?

— Хочется сделать какое-то воздействие на мир. Воздействие, которое Эйнштейн сделал, Дарвин, Ньютон. То, чего я достиг, не на этом уровне, а сильно меньше. Несмотря на то что много людей используют мои модели. И, может быть, будут использовать через 100 лет после моей смерти. Но все равно мой вклад в науку не такой большой.

Зато есть проблема, которую я могу решить, — проблема сознания, как работает мозг. И кто-то ее решит. Кто-то будет Эйнштейном. Кто-то будет Фрэнсисом Криком. Кто-то это сделает. Почему бы не я?