Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок бесплатное чтение
Кай-фу Ли
Сверхдержавы искусственного интеллекта
Китай, кремниевая долина и новый мировой порядок
Издано с разрешения Kai-Fu Lee c/o Brockman, Inc. и Brockman Inc.
Книга рекомендована к изданию Нурланом Утегеновым, Александром Бельским
Научный редактор Владислав Лялин
Все права защищены.
Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.
© 2019 by Kai-Fu Lee. All rights reserved.
© Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2019
* * *
Посвящается Раджу Реди – моему наставнику во всем, что касается искусственного интеллекта и жизни
Предисловие
Как венчурный инвестор я часто выступаю с лекциями об искусственном интеллекте (ИИ) перед представителями мировой деловой и политической элиты. Но иногда я веду беседы на ту же тему в детских садах, и это особенно приятно. Удивительно, но и там и там я часто слышу одни и те же вопросы. Во время моего недавнего визита в пекинский детский садик стайка пятилетних малышей просто засыпала меня вопросами о будущем ИИ.
«У нас будут воспитатели-роботы?»
«Что произойдет, если один роботизированный автомобиль врежется в другой такой же и кто-нибудь пострадает?»
«Будут ли люди жениться на роботах и заводить с ними детей?»
«Станут ли компьютеры настолько умными, что смогут нами командовать?»
«Если роботы всё будут делать сами, то что будем делать мы?»
И дошкольников, и самых могущественных людей мира волновали одни и те же вопросы. Общение как с теми, так и с другими открыло мне глаза сразу на несколько вещей. В первую очередь мне стало очевидно, что ИИ все больше занимает умы людей. Всего несколько лет назад эта тема фигурировала только в научных работах и фантастических фильмах. Средний человек, возможно, имел представление, что ИИ нужен для создания роботов, мыслящих как люди, но это не имело никакого отношения к его повседневной жизни. Сегодня все изменилось. Статьи об инновациях в области ИИ не сходят со страниц газет. Бизнес-конференции по использованию ИИ для увеличения прибыли проходят почти ежедневно, а правительства по всему миру строят планы по освоению этой технологии. ИИ вдруг стал одной из самых обсуждаемых тем, и не зря. Вслед за крупными прорывами в теории ИИ наконец стали появляться продукты на его основе, способные изменить нашу жизнь. ИИ уже используется во многих популярных приложениях и интернет-сервисах, и в ближайшие годы он будет управлять нашими автомобилями и ценными бумагами, участвовать в производстве большинства товаров, и, возможно, вытеснять нас с рабочих мест.
Его использование сопряжено как с огромными выгодами, так и с потенциальными угрозами, и мы должны быть готовы в том числе и к угрозам.
Мой диалог с дошкольниками показателен и тем, где он состоялся. Не так давно Китай на годы, если не на десятилетия, отставал от США в области искусственного интеллекта. Но за последние три года нашу страну охватила настоящая лихорадка ИИ, и такого эмоционального подъема вокруг этой темы не наблюдается, пожалуй, больше нигде в мире. Серьезное увлечение искусственным интеллектом из сферы технологий быстро проникло в бизнес-сообщества и высшие органы власти. Оно распространилось повсюду – вплоть до детских садиков в Пекине.
Китай возлагает большие надежды на ИИ, и повсеместная поддержка этой технологии приносит свои плоды. Китайские компании и исследователи ИИ уже создали мощную, соответствующую американским аналогам платформу и продолжают экспериментировать с инновационными алгоритмами и бизнес-моделями, обещающими полностью изменить экономику Китая. Совместными усилиями китайские предприниматели и ученые превратили его в подлинную сверхдержаву ИИ, единственное государство, способное соревноваться с США в развитии этой технологии. То, как будут развиваться конкуренция и сотрудничество этих двух стран в области ИИ, может оказать серьезное влияние на мировую экономику и государственное управление.
И наконец, во время встреч с юными слушателями мне внезапно открылась еще более глубокая истина: когда дело доходит до понимания будущего, мы все подобны дошкольникам. Со смесью детского удивления и взрослой тревоги мы пытаемся заглянуть в это будущее и видим множество вопросов, на которые нет ответов. Мы хотим понять, как развитие ИИ повлияет на нашу работу и смысл жизни, и узнать, какие люди и страны выиграют от использования этой невероятной технологии. Мы задаемся вопросом, может ли ИИ привести нас к материальному изобилию и останется ли место для людей в мире, которым управляют умные машины.
К сожалению, не существует хрустального шара, который показал бы нам будущее. Эта неопределенность делает наши вопросы и попытки найти ответы на них еще более важными.
Моя книга – одна из таких попыток. Я не прорицатель, но мой личный опыт исследователя и пользователя этой технологии, а теперь – и венчурного инвестора, которому довелось поработать и в Китае, и в Соединенных Штатах, может оказаться полезным. Надеюсь, что моя книга прольет свет на то, как мы пришли к существующим достижениям в этой области, а также подтолкнет читателей к новым обсуждениям этой темы.
Предсказать окончание нашей истории об искусственном интеллекте довольно сложно, потому что это не просто история о машинах. Это также история о людях и свободе воли, позволяющей им принимать решения и управлять своей жизнью. Будущее ИИ строим мы, и оно зависит от выбора, который мы сделаем, и поступков, которые мы совершим. В ходе этого строительства, я надеюсь, мы сумеем заглянуть глубоко внутрь самих себя и найти мудрость, чтобы не сбиться с пути. В этом духе давайте и начнем наше исследование.
Глава 1. Запуск китайского «спутника»
Юный китаец в очках в квадратной оправе не был похож на последнюю надежду человечества. В черном костюме, белой рубашке и черном галстуке, Кэ Цзе сидел, ссутулившись и потирая виски, полностью погруженный в напряженные раздумья. Обычно излучающий уверенность, граничащую с дерзостью, сейчас этот девятнадцатилетний юноша неловко ерзал в кожаном кресле. Наблюдая такую картину в другом месте, его можно было бы принять за обычного студента, мучающегося над сверхтрудным доказательством геометрической теоремы.
Но на самом деле в этот майский день 2017 года он сражался с одной из умнейших машин – AlphaGo, обладающей мощным искусственным интеллектом, за созданием которого стояла вся мощь технологических ресурсов Google. Сражение шло на доске с полем 19 на 19 линий, уставленной маленькими черными и белыми камешками. Это были принадлежности для го – игры с обманчиво несложными правилами: два игрока, поочередно передвигая свои камни, пытаются окружить камни противника. Кэ Цзе играл в го лучше, чем любой другой человек на Земле, но сегодня ему противостоял невиданно сильный соперник. Считается, что го изобрели более 2500 лет назад, но его история уходит в прошлое глубже, чем история любой другой настольной игры из тех, что дошли до наших дней. В Древнем Китае умение играть в го входило в число четырех искусств, которыми обязан был владеть любой китайский ученый. Считалось, что го наделяет игроков мудростью и изяществом мысли, свойственными философии дзен. Тогда как западные игры, например шахматы, носят примитивно тактический характер, гo требует постепенно менять позиции на доске и медленно окружать противника, что превращает го в искусство, требующее особого состояния ума.
Сложность этой игры вполне соответствует древности ее истории. Чтобы изложить ее основные правила, достаточно девяти предложений, но число возможных комбинаций на доске го больше числа атомов в известной нам Вселенной[1]. Поскольку построение стратегий в го – невероятно сложный процесс, задача победить чемпиона мира по этой игре стала для специалистов по ИИ своеобразным Эверестом – попытки покорить его долго оставались бесплодными. Поэт сказал бы, что машина не сможет победить, поскольку у нее отсутствует важное человеческое качество – некое мистическое чувство игры. Инженеры же считали, что количество вероятных позиций на доске слишком велико, чтобы компьютер мог их просчитать. Но в этот день AlphaGo не просто победил Kэ Цзе – разгром следовал за разгромом. На протяжении трех матчей-марафонов, продлившихся более трех часов каждый, Kэ боролся с компьютером всеми доступными ему средствами. Он пытался одолеть его, используя различные тактики: консервативную, агрессивную, оборонительную и непредсказуемую.
Но ни одна из них не срабатывала. AlphaGo не поддавался. Вместо этого он медленно затягивал петлю вокруг «армии» Кэ.
Взгляд из Пекина
За поединком Kэ Цзе и AlphaGo следило множество людей, но не все воспринимали его одинаково.
Для некоторых наблюдателей из США победы AlphaGo означали не столько победу машины над человеком, сколько победу западных технологических компаний над всем остальным миром. За последние два десятилетия компании Кремниевой долины смогли завоевать рынки технологий. Facebook и Google стали ключевыми платформами для общения и поиска в интернете. Они подмяли под себя местные стартапы во многих странах – от Франции до Индонезии. Эти интернет-гиганты обеспечили США превосходство в цифровом мире, соответствующее их военной и экономической мощи в реальном мире. AlphaGo – продукт, созданный британским стартапом в области ИИ под названием DeepMind, который приобрела Google в 2014 году, – должен был укрепить позиции Запада в цифровом мире в эпоху искусственного интеллекта.
Но, глядя на матч с Кэ Цзе из своего офиса, я увидел нечто совершенно иное. Штаб-квартира моего венчурного фонда находится в пекинском районе Чжунгуаньцунь, который часто называют китайской Кремниевой долиной. Именно здесь ведутся самые передовые разработки в области искусственного интеллекта. Для работающих здесь людей победа AlphaGo стала одновременно брошенным им вызовом и источником вдохновения. Так что это событие сыграло в истории почти такую же роль, как запуск спутника Советским Союзом.
В октябре 1957 года СССР отправил на космическую орбиту первый в истории спутник, сделанный человеком. Это совершило переворот в сознании людей и серьезно повлияло на государственную политику Америки. Общественность США заволновалась из-за возможного технического превосходства СССР. Американцы следили за тем, как спутник пересекает ночное небо, и настраивали свои радиостанции на прием его сигналов.
Началась работа по созданию Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА), были выделены крупные государственные субсидии на развитие математики, науки и образования – так началась космическая гонка. Эта широкомасштабная мобилизация ресурсов принесла свои плоды 12 лет спустя, когда Нил Армстронг стал первым человеком, ступившим на поверхность Луны.
AlphaGo одержал свою первую громкую победу в марте 2016 года в серии из пяти игр против легендарного корейского игрока Ли Седоля. Серия закончилась со счетом четыре к одному. Причем большинство американцев вряд ли обратили внимание, что эти пять игр собрали более 280 млн китайских зрителей[2]. В тот вечер и вспыхнула в Китае лихорадка искусственного интеллекта. Реакция общества в целом была не такой бурной, как реакция американцев на запуск советского спутника, но пламя разгорелось и с тех пор не угасает.
Когда китайские инвесторы, предприниматели и чиновники объединяют усилия для развития какой-либо отрасли, результаты действительно могут потрясти мир. В наши дни Китай вкладывает огромные средства в научные исследования и поддержку предпринимательства, связанного с ИИ. Деньги для стартапов в области ИИ поступают от венчурных инвесторов, технологических гигантов и китайского правительства.
Китайские студенты заразились лихорадкой ИИ и тоже начали принимать участие в научных программах и слушать лекции международных исследователей со своих смартфонов. Основатели стартапов всерьез взялись за реинжиниринг или просто ребрендинг своих компаний, чтобы оседлать эту новую волну.
Менее чем через два месяца после того, как Кэ Цзе проиграл свою последнюю игру AlphaGo, Государственный совет КНР выпустил смелый план по развитию и внедрению ИИ, чтобы догнать и перегнать США[3]. Он требовал большого финансирования, политической поддержки и координации на государственном уровне. Были поставлены четкие задачи, которые предстоит выполнить к 2020 и 2025 годам, и обозначена главная цель – к 2030 году сделать Китай центром глобальных инноваций в области искусственного интеллекта, играющим ведущую роль в сфере теоретических разработок, технологии и внедрения. К 2017 году китайские венчурные инвесторы уже отреагировали на призыв, вложив в стартапы рекордные суммы, составившие 48 % всего венчурного финансирования ИИ в мире[4]. В этом отношении они впервые обогнали США.
Игра по новым правилам
Эту волну государственной поддержки в Китае породила новая парадигма в отношениях между искусственным интеллектом и экономикой. На протяжении десятилетий наука об искусственном интеллекте развивалась медленно, но устойчиво, и только в последнее время начала бурно прогрессировать, позволяя быстро внедрять научные достижения. Задачи технического характера, связанные с победой машины над человеком в игре го, мне хорошо знакомы. Будучи аспирантом Университета Карнеги – Меллона, я занимался разработками в области ИИ под руководством одного из первых его исследователей – Раджа Редди. В 1986 году я написал первую программу[5], победившую чемпиона мира по игре «Отелло» (это упрощенная версия го, в которую играют на доске, разлинованной на 88 клеток). В то время я мог по праву гордиться таким результатом, но сама технология не была настолько зрелой, чтобы найти применение где-либо, кроме простых настольных игр.
То же самое можно сказать и о победе компьютера Deep Blue, созданного IBM, над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в матче 1997 года, который называли «последним рубежом обороны человеческого мозга». После него многие забеспокоились, не пойдут ли роботы войной на человечество, но реальные последствия ограничились подорожанием акций IBM. Искусственный интеллект еще долго находил весьма ограниченное применение, и ученым понадобились десятилетия, чтобы сделать действительно фундаментальный шаг вперед.
Deep Blue действовал «грубой силой», полагаясь в основном на аппаратное обеспечение, которое позволяло быстро просчитывать и оценивать последствия каждого хода. Поэтому, чтобы дополнить его программное обеспечение направляющими эвристиками, понадобилась помощь сильнейших реальных шахматистов. Да, победа была выдающимся достижением инженерной мысли, но в ее основе лежала давно устоявшаяся технология, которая работала только при соблюдении множества условий. Заберите у Deep Blue геометрически простую квадратную шахматную доску восемь на восемь квадратов, и эта машина уже не покажется вам такой умной.
Однако теперь все изменилось. Во время игры Кэ Цзе против AlphaGo состязание шло в пределах доски для го, но было связано с серьезными изменениями в реальном мире. Победа программы породила настоящую лихорадку ИИ в Китае.
Работа AlphaGo основана на технологии глубокого обучения – новаторском методе в области искусственного интеллекта, позволяющем развивать когнитивные способности машин. Программы, основанные на глубоком обучении, теперь могут лучше, чем люди, идентифицировать лица, распознавать речь и выдавать кредиты. На протяжении десятилетий до революции искусственного интеллекта всегда оставалось каких-нибудь пять лет. Но с появлением глубокого обучения эта революция, наконец, началась. Она открыла дорогу эре небывалого повышения производительности, но также и масштабных потрясений на рынках труда, которые повлекут за собой глубокие социально-психологические последствия для людей, – ведь искусственный интеллект будет вытеснять их с рабочих мест. В матче с Кэ Цзе его соперниками стали не роботы-убийцы, управляемые ИИ, которыми нас давно пугают. Это были демоны реального мира, способные вызвать массовую безработицу и другие связанные с ней социальные бедствия. Угроза безработицы оказалась намного ближе, чем предсказывали эксперты, – при этом цвет воротничка уже не будет играть никакой роли: и высококвалифицированные, и простые сотрудники пострадают одинаково. В тот исторический день матча между AlphaGo и Кэ Цзе машина превзошла все человечество в игре в го. Вскоре она окажется рядом с вами в цеху и в вашем офисе.
Призрак в го-машине
Но во время того же матча я увидел и повод для надежды. Через 2 часа 51 минуту после начала игры Кэ Цзе оказался в тупике. Он сделал все возможное, но понимал, что этого недостаточно. Чемпион низко склонился над доской, поджал губы, и у него задергалась бровь. Не в силах сдерживать эмоции, он снял очки и тыльной стороной руки вытер слезы. Это длилось лишь мгновение, но произошло на глазах у всех. Слезы чемпиона вызвали мощную волну сочувствия и поддержки: в течение трех партий матча Kэ пережил невероятные эмоциональные взлеты и падения, испытав поочередно уверенность, тревогу, страх, надежду и отчаяние. Он показал сильнейшую волю к победе, но помимо всего я смог увидеть и проявление подлинной увлеченности: готовность сразиться с непобедимым соперником ради чистой любви к игре, ее истории, и ради людей, которые в нее играют. И все, кто наблюдал за матчем и крушением надежд Кэ, ответили ему искренним сочувствием. AlphaGo выиграл, но Кэ стал народным героем. Это заставило меня задуматься о том, что раз человеческие существа способны делиться друг с другом любовью, то они смогут найти работу и смысл жизни в век искусственного интеллекта. По-моему, умелое применение ИИ даст Китаю отличный шанс догнать – и даже превзойти США. Но что еще более важно, переворот поможет нам заново осознать, что же делает нас людьми. И чтобы понять почему, мы должны сначала познакомиться с основами этой технологии и разобраться, как именно она может изменить наш мир.
Краткая история глубокого обучения
Машинное обучение – это обобщающий термин для области, к которой относится и глубокое обучение – технология, способная повлиять на ход истории, и благополучно выдержавшая полвека энергичных исследований. С момента своего зарождения искусственный интеллект претерпел не один цикл взлетов и падений. За периодами больших надежд следовали периоды разочарования (их еще называют «зимами искусственного интеллекта»), когда отсутствие практических результатов приводило к потере интереса и сокращению финансирования. Чтобы понять, как мы пришли к глубокому обучению, необходим краткий экскурс в историю. Еще в середине 1950-х годов пионеры искусственного интеллекта поставили себе невероятно смелую, но четкую цель – воссоздать человеческий интеллект в машине. Это поразительное сочетание ясности цели и сложности задачи станет притягательным для величайших умов в области компьютерных наук, таких как Марвин Минский, Джон Маккарти и Герберт Саймон. В начале 1980-х годов, когда я изучал информатику в Колумбийском университете, оно поразило и мое воображение. Я родился на Тайване в начале 1960-х годов, но, когда мне было 11 лет, мы переехали в Теннесси, и там я окончил среднюю школу. Через четыре года я принял решение углубленно изучать ИИ в Колумбийском университете в Нью-Йорке. В 1983 году в разделе анкеты, где нужно было указать цель поступления в аспирантуру по информатике, я смело написал: «Исследование искусственного интеллекта – это анализ того, как человек усваивает знания, количественная оценка его мышления, объяснение человеческого поведения и разгадка того, что делает существование интеллекта возможным; это решающий шаг человечества к пониманию самого себя, и я надеюсь сделать что-то для этой новой, но перспективной области науки». Эти слова помогли мне попасть на ведущий факультет компьютерных наук Университета Карнеги – Меллона, очага передовых исследований ИИ. Но они же продемонстрировали мою наивность: я переоценивал нашу способность понимать себя и недооценивал возможности ИИ показывать сверхчеловеческие результаты в узких областях.
К тому времени, когда я начал писать кандидатскую диссертацию, в среде исследователей искусственного интеллекта сформировались два течения: одно объединяло сторонников выбора действий на основе правил, другое поддерживало принцип нейронных сетей. Исследователи из первого лагеря (их иногда называют сторонниками символических систем или экспертных систем) пытались научить компьютеры мыслить, кодируя последовательности логических правил: если X, то Y. Этот подход был хорошо применим для простых игр с четкой структурой («искусственные задачи»), но прекращал работать при расширении множества возможных вариантов. Чтобы сделать программное обеспечение способным решать проблемы реального мира, сторонники этого подхода опрашивали экспертов по тем или иным задачам, а затем кодировали их ответы в виде программ (отсюда второе название – «экспертные системы»).
Однако ученые из лагеря нейронных сетей использовали другой подход. Вместо того чтобы учить компьютер правилам, по которым действовал человеческий мозг, они пытались его реконструировать. Насколько нам известно, запутанные сети нейронов в мозге животных – единственная основа интеллекта, и исследователи полагали, что можно напрямую воссоздать эту основу. Они поставили перед собой задачу имитировать архитектуру мозга, выстраивая слои искусственных нейронов, способных получать и передавать информацию внутри структуры подобно нейронам живых существ. Электронным нейронным сетям не задают правил, которым надо следовать при принятии решений. В них просто вводят большое множество примеров какого-либо явления – картинок, шахматных партий, звуков – и позволяют сетям самим определять закономерности внутри массива данных. Иначе говоря, чем меньше человеческого вмешательства, тем лучше.
Различия между двумя подходами можно увидеть на примере простой задачи, в которой надо определить, есть ли на рисунке кошка. Чтобы помочь программе принять решение, основанный на правилах метод требует установить правило типа «если – то»: если сверху круга расположены два треугольника, то, возможно, кошка на рисунке есть. При использовании метода нейронных сетей программа получит миллионы образцов в виде фотографий с пометкой «кошка» или «нет кошки» и попытается самостоятельно выяснить, какие признаки в миллионах изображений наиболее тесно коррелируют с пометкой «кошка». В 1950-х и 1960-х годах ранние версии искусственных нейронных сетей дали многообещающие результаты и наделали немало шума. Но потом в 1969 году лагерь сторонников правил вырвался вперед, используя аргумент, что нейронные сети ненадежны и ограничены в применении. Метод нейронных сетей быстро вышел из моды, и в 1970-х годах наступила первая «зима искусственного интеллекта». В течение последующих десятилетий о нейронных сетях то вспоминали, то снова забывали. В 1988 году я использовал подход, похожий на метод нейронных сетей (скрытые марковские модели), чтобы создать Sphinx – первую в мире независимую от говорящего программу для распознавания непрерывной речи[7]. О моем достижении написали в New York Times[8]. Но этого оказалось недостаточно, и с началом долгого «ледникового периода» в области ИИ, растянувшегося почти на все 1990-е годы, о нейронных сетях снова забыли.
В конечном счете сегодняшнему возрождению метода способствовали технологические прорывы, касающиеся двух важных базовых элементов нейронных сетей. Я имею в виду большую вычислительную мощность и большие объемы данных. Данные «обучают» программу распознавать шаблоны, обеспечивая ее множеством образцов, а вычислительная мощность позволяет ей быстро анализировать эти образцы.
На заре ИИ, в 1950-х годах, не хватало как данных, так и вычислительной мощности. Но за прошедшие десятилетия все изменилось. Сегодня вычислительная мощность вашего смартфона в миллионы раз больше, чем мощность передовых компьютеров НАСА, отправивших Нила Армстронга на Луну в 1969 году. Появление интернета привело к накоплению самых разнообразных текстов, изображений, видео, кликов, покупок, твитов и так далее. В распоряжении исследователей оказались огромные объемы данных для обучения нейронных сетей, а также дешевые вычислительные мощности высокой производительности. Но сами сети все еще были сильно ограничены в возможностях. Для получения точных решений сложных задач требуется много слоев искусственных нейронов, но на тот момент исследователи еще не нашли способ эффективно обучать слои по мере их добавления. Прорыв в этом направлении, наконец, состоялся в середине 2000-х годов, когда ведущий исследователь Джеффри Хинтон обнаружил способ эффективного обучения добавленных слоев. Нейронные сети словно получили дозу стероидов и обрели невиданную мощь, достаточную, чтобы распознавать речь и объекты. Вскоре нейронные сети, названные новым модным термином «глубокое обучение», уже могли превзойти старые модели в решении различных задач. Однако укоренившиеся предрассудки о методе нейронных сетей заставили многих исследователей ИИ игнорировать технологию, которая тем не менее показывала выдающиеся результаты. Поворотный момент наступил в 2012 году, когда сеть, построенная командой Хинтона, одержала убедительную победу в международном конкурсе компьютерного зрения[9], [10].
После десятилетий самоотверженных исследований нейронные сети в одночасье вышли на передний план, теперь в виде глубокого обучения. Этот прорыв обещал растопить лед последней «зимы» ИИ и впервые позволить по-настоящему использовать его силу для решения ряда реальных проблем. Исследователи, футуристы и технические специалисты – все начали твердить о колоссальном потенциале нейросетей. Ожидалось, что скоро они научатся понимать человеческую речь, переводить документы, распознавать изображения, прогнозировать поведение покупателей, выявлять мошенничества и принимать решения о кредитовании, а еще подарят новые способности роботам – от зрения до умения водить машину.
За кулисами глубокого обучения
Так как же работает глубокое обучение? По существу, чтобы получить решение, оптимизированное в соответствии с желаемым результатом, эти алгоритмы используют огромные объемы данных из определенного домена. Самообучающаяся программа решает задачу, обучаясь распознавать глубоко скрытые закономерности и корреляции, связывающие множество точек данных с желаемым результатом. Такой поиск зависимостей становится проще, когда данные имеют пометки, связанные с результатом: «кошка» против «нет кошки»; «нажал» против «не нажимал»; «выиграл игру» против «проиграл игру». Тогда машина может опираться на свои обширные знания об этих корреляциях, многие из которых невидимы или не имеют смысла для человека, и принимать лучшие решения, чем сам человек. Однако для этого требуется огромное количество данных, мощный алгоритм, узкая область и конкретная цель. Если вам не хватает чего-либо из перечисленного, метод не сработает. Слишком мало данных? Алгоритму не будет хватать образцов, чтобы выявить значимые корреляции. Неточно поставлена цель? Алгоритму не хватит четких ориентиров для оптимизации. Глубокое обучение – это то, что известно как «ограниченный ИИ» – интеллект, который берет данные из одного конкретного домена и использует их для оптимизации одного конкретного результата. Это впечатляет, но все еще далеко от «ИИ общего назначения» – универсальной технологии, способной делать все, что может человек. Глубокое обучение находит самое естественное применение в таких областях, как страхование и кредитование. Соответствующих данных о заемщиках предостаточно (кредитный рейтинг, уровень дохода, недавнее использование кредитных карт), и цель оптимизации ясна (минимизировать уровень неплатежей). Сделав следующий шаг в развитии, глубокое обучение приведет в действие самоуправляемые автомобили, помогая им «видеть» мир вокруг них: распознавать объекты в пиксельном изображении с камеры (например, красные восьмиугольники), выяснять, с чем они коррелируют (дорожные знаки «Стоп»), и использовать эту информацию для принятия решений (задействовать тормоз, чтобы медленно остановить автомобиль), оптимальных для достижения желаемого результата (доставить меня безопасно домой в минимальные сроки).
Глубокое обучение так волнует человечество именно потому, что открывает перед нами огромные перспективы. Его способность распознать схему и оптимизировать ее для получения конкретного результата может применяться для решения множества повседневных проблем. Вот почему такие компании, как Google и Facebook, боролись за немногочисленных экспертов в области глубокого обучения и платили им миллионы долларов, чтобы получить доступ к самым передовым научным разработкам. В 2013 году Google приобрела стартап, основанный Джеффри Хинтоном, а в следующем году и британский стартап в области ИИ под названием DeepMind – компанию, которая и построила AlphaGo, израсходовав более 500 млн долларов[11]. Результаты этих проектов продолжают поражать воображение публики и появляться в заголовках газет. Они вызывают у нас ощущение, что мы стоим на пороге новой эры, когда машины обретут невероятные возможности, и нет гарантий, что они не начнут вытеснять людей.
Международные исследования ИИ
Но какое место занимает во всем этом Китай? Исторически глубокое обучение было почти полностью разработано в Соединенных Штатах, Канаде и Великобритании. Затем некоторые китайские предприниматели и венчурные фонды, такие как мой собственный, начали инвестировать средства в эту область. Но подавляющая часть технического сообщества Китая не обращала должного внимания на глубокое обучение вплоть до событий 2016 года, то есть прошло целое десятилетие после появления революционных теоретических работ в этой области и четыре года после того, как глубокое обучение одержало эпохальную победу на конкурсе компьютерного зрения.
Американские университеты и технологические компании на протяжении десятилетий снимали сливки с работ талантливых специалистов, которых страна привлекала со всего мира. США надеялись на безусловное лидерство и в области ИИ, которое должно было только укрепляться. Исследовательская элита страны трудилась в Кремниевой долине в обстановке щедрого финансирования, уникальной культуры и поддержки со стороны влиятельных компаний. В глазах большинства аналитиков Китаю в отношении ИИ суждено было играть ту же роль, что и в предыдущие десятилетия, – роль подражателя, вечно не поспевающего за развитием передовых технологий.
В следующих главах вы увидите, что этот прогноз оказался ошибочным. Он был основан на устаревших оценках китайской технологической среды, а также на фундаментальном непонимании того, что движет продолжающейся революцией ИИ. Хотя первые зерна связанных с ИИ идей проросли на Западе, Китай будет пожинать их плоды. И причина этого глобального сдвига заключается в двух переходах: от эпохи открытий к эпохе внедрения и от эпохи экспертных знаний к эпохе данных.
В основе ошибочной веры в то, что Соединенные Штаты являются страной передового ИИ, лежит впечатление, что мы живем в эпоху открытий и наблюдаем за тем, как элита исследователей ИИ постоянно ломает традиционные парадигмы и разгадывает старые тайны. Это впечатление подпитывается постоянным потоком захватывающих дух сообщений СМИ: искусственный интеллект диагностирует некоторые виды рака лучше, чем это делают врачи; он одержал труднейшую победу над мастерами игры в техасский холдем[12]; он самообучается без какого-либо вмешательства человека. С учетом такого повышенного внимания к каждому новому достижению случайному наблюдателю или даже эксперту-аналитику простительно полагать, что мы постоянно открываем новые горизонты исследований в области искусственного интеллекта.
Однако я считаю, что это впечатление обманчиво. Многие из якобы значительных вех представляют собой просто новые способы использовать достижения прошлого десятилетия – в первую очередь глубокого обучения и дополняющих его технологий, таких как обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия и перенос обучения[13] для решения новых задач. То, что делают эти исследователи, требует большого мастерства и глубоких знаний, умения изменять сложные математические алгоритмы, манипулировать большими объемами данных, адаптировать нейронные сети под различные задачи. Для такой работы часто требуется как минимум степень кандидата наук. И тем не менее все это лишь небольшие шаги вперед – постепенное улучшение результатов последнего грандиозного прорыва в области глубокого обучения.
Эпоха внедрения
Постепенно мы начинаем применять уникальные возможности глубокого обучения для распознавания образов и схем, для прогнозирования в таких разнородных областях деятельности, как диагностика заболеваний, условия страхования, вождение автомобилей или перевод с китайского на английский. Но все эти шаги не означают, что мы стремительно приближаемся к созданию «ИИ общего назначения» или совершили какой-то прорыв. Наступила эпоха внедрения, то есть создания реальных продуктов на основе ИИ. Компаниям, которые захотят на этом заработать, понадобятся талантливые предприниматели, инженеры и менеджеры продукта.
Пионер глубокого обучения Эндрю Ын сравнил исследование ИИ с работой Томаса Эдисона над внедрением электричества: передовая технология существует сама по себе, и только поставив ее на службу человеку, можно революционизировать десятки различных отраслей промышленности. Предприниматели XIX века в короткие сроки поставили электричество на службу человеку[14]: чтобы тот мог готовить пищу, освещать помещения и приводить в действие промышленное оборудование. Точно так же современные предприниматели, опираясь на исследования ИИ, начинают ставить на службу человеку и глубокое обучение. До сего дня было проделано много сложных теоретических изысканий, теперь же пришло время предпринимателям засучить рукава и приступить к нелегкой работе по превращению алгоритмов в устойчивый бизнес. Это не уменьшит энтузиазма в области исследования ИИ – просто реализация делает академические успехи осязаемыми, что действительно меняет нашу повседневную жизнь. Наступление эры практического применения означает, что после десятилетий самоотверженных исследований мы, наконец, увидим их плоды – и именно этого я так ждал большую часть своей взрослой жизни.
Поняв разницу между открытием и внедрением, мы лучше поймем, как ИИ будет влиять на нашу жизнь и какая страна станет лидером, когда дело дойдет до реализации новых технологий на практике. В эпоху открытий прогресс шел благодаря усилиям группы выдающихся ученых, и почти все они работали в США и Канаде. Их проницательность и новаторство привели к тому, что возможности компьютеров выросли быстро и радикально. Со времени зарождения глубокого обучения ни одна другая группа исследователей или инженеров не создала инноваций такого масштаба.
Эпоха данных
Итак, человечество приближается ко второму важному переходу – от эпохи экспертных знаний к эпохе данных. В наше время для создания эффективных алгоритмов ИИ нужны три составляющих: большие объемы данных, вычислительные мощности и труд способных – но не обязательно выдающихся – разработчиков алгоритмов ИИ. Чтобы с помощью глубокого обучения решать новые задачи, необходимы все три элемента, но в эпоху внедрения основную роль играют именно данные. Так получается потому, что, как только вычислительная мощность и талант разработчика достигают некоторого порога, объем данных становится решающим и определяет общую эффективность и точность алгоритма. При глубоком обучении данных не бывает слишком много. Чем больше примеров одного явления получает сеть, тем проще ей будет находить закономерности и идентифицировать вещи в реальном мире.
При превосходящем объеме данных алгоритм, разработанный группой инженеров ИИ среднего уровня, как правило, сильнее алгоритма, созданного исследователем глубокого обучения мирового класса. Ведущие исследователи ИИ все еще могут вывести эту область науки на более высокий уровень, но такие достижения случаются один раз в несколько десятилетий. А пока мы ждем следующего прорыва, растущие объемы данных будут оставаться движущей силой глубокого обучения, и этот процесс продолжит влиять на разные отрасли промышленности по всему миру.
Великая Поднебесная
Столетие тому назад распространению электрификации способствовало наличие четырех составляющих: ископаемого топлива для производства электроэнергии; предпринимателей, которые строили работавшие на ней новые предприятия; инженеров-электриков, управлявших ею; и поддержки государства, необходимой для развития инфраструктуры. Чтобы в наше время поставить на службу человеку ИИ – «электроэнергию» XXI века, нужны четыре аналогичных фактора: изобилие данных, жаждущие зарабатывать предприниматели, специалисты в области ИИ и государственная поддержка.
Глядя на соотношение сил Китая и Соединенных Штатов в этих четырех категориях, мы можем сделать прогноз, кому быть мировым лидером в области ИИ. Оба перехода, описанные на предыдущих страницах, – от открытия к внедрению и от экспертных знаний к данным – теперь сдвигают баланс сил на игровом поле в сторону Китая. Переход от открытия к внедрению нейтрализует одну из слабостей Китая (нехватку ученых-новаторов), а также позволяет задействовать его наиболее внушительную силу – воинственно настроенных предпринимателей с их острым чутьем, необходимым для надежного бизнеса. Переход от знаний к данным, в свою очередь, снижает потребность в элитных исследователях, которых не хватает Китаю, и увеличивает ценность другого важного ресурса, который имеется в Китае в изобилии, – данных.
Предприниматели Кремниевой долины заработали репутацию самых неутомимых в Америке: это влюбленные в свое дело молодые новаторы, которые работают днями и ночами, чтобы получить продукт, а затем с одержимостью совершенствуют его, добиваясь новых великих достижений.
Предприниматели там действительно много работают. Но я провел десятилетия, будучи глубоко погруженным в технологическую среду как в Кремниевой долине, так и в Китае. Я работал в Apple, Microsoft и Google, прежде чем запустить десятки китайских стартапов и стать их инвестором. Поэтому имею право смело сказать вам, что по сравнению со своим заокеанским конкурентом Кремниевая долина кажется очень спокойным местом.
Успешные интернет-предприниматели Китая достигли своего нынешнего уровня за счет самой беспощадной конкурентной борьбы. Они живут в мире, где скорость имеет важнейшее значение, копирование является общепринятой практикой и конкуренты не остановятся ни перед чем, чтобы захватить новый рынок. Каждый день на поле битвы между китайскими стартапами – это испытание огнем, гладиаторские бои в Колизее. Здесь идут схватки не на жизнь, а на смерть, и у противников не бывает угрызений совести. Единственный способ выжить в этой битве – постоянно улучшать свой продукт и строить бизнес на основе инновационной модели, окружая его в то же время «защитной стеной». Если ваше преимущество – это одна-единственная идея, то ее непременно скопируют, ваших ключевых сотрудников переманят, и вы останетесь за бортом.
Эта агрессивная среда резко контрастирует с обстановкой в Кремниевой долине, где копирование считается позором, а многим компаниям удается подолгу существовать за счет одной оригинальной идеи или просто по счастливой случайности. Такое отсутствие конкуренции успокаивает и может лишить бдительности, привести к тому, что предприниматели перестанут работать над всеми вариантами своих первых инноваций. Грязные рынки и грязные трюки эпохи «подражательства» в Китае дали жизнь некоторым не совсем порядочным компаниям, однако благодаря им же выросло поколение самых ловких и сообразительных в мире предпринимателей – настоящих трудяг. Эти предприниматели – то самое «секретное оружие» Китая, которое сделает его первой страной, заработавшей на реализации достижений ИИ. Именно они имеют доступ к одному из основных технологических ресурсов Китая – изобилию данных. Китай уже обогнал Соединенные Штаты и вышел на первое место по объему производимых данных. И дело не только в количестве: благодаря уникальному технологическому микроклимату Китая, представляющему собой вселенную продуктов и функций, не виданных нигде, эти данные идеально подходят для построения прибыльных компаний в области ИИ.
Около пяти лет назад еще имело смысл непосредственно сравнивать прогресс китайских и американских интернет-компаний – он напоминал автомобильную гонку. Участники шли почти вровень, Соединенные Штаты немного опережали Китай. Но примерно в 2013 году Китай сделал очень важный поворот. Вместо того чтобы следовать по стопам американцев или копировать их достижения, китайские предприниматели начали разработку уникальных продуктов. Прежде, говоря о продуктах китайских компаний, аналитики использовали аналогии с продуктами Кремниевой долины: «китайский Facebook», «китайский Twitter», – но в последние несколько лет эти ярлыки в большинстве своем стали бессмысленными. Китайский интернет превратился в альтернативную вселенную. Китайцы начали платить за реальные покупки штрих-кодами на своих телефонах – результат революции мобильных платежей. Армии развозчиков еды и массажистов на электрических скутерах наводняют улицы китайских городов. Они – порождение так называемых O2O-стартапов (онлайн для офлайна), внедривших преимущества электронной коммерции в сферу реальных услуг, таких как общественное питание или маникюр. Вскоре после этого появились миллионы ярко окрашенных велосипедов, сдаваемых напрокат: их можно взять или оставить где угодно, воспользовавшись штрих-кодом на своем телефоне.
Все эти услуги, наряду с китайским суперприложением WeChat, дали в руки каждому китайцу своего рода цифровой аналог швейцарского ножа для современной жизни. С помощью WeChat можно отправлять текстовые и голосовые сообщения друзьям, оплачивать счета за продукты, записываться к врачам, сдавать налоговые декларации, брать напрокат велосипеды и покупать билеты на самолет. Приложение превратилось во всеобщую социальную сеть: в разнообразных групповых чатах пользователи ведут деловые переговоры, обсуждают подготовку к дням рождения и беседуют о современном искусстве. WeChat объединил в себе массу функций, которые в США и других странах выполняют отдельные приложения. Альтернативная цифровая вселенная Китая теперь создает и вбирает целые моря новых данных о реальном мире. Это обилие сведений о пользователях – где они находятся в любую секунду дня, как связаны между собой, какая еда им нравится, когда и где они покупают продукты и пиво – окажется бесценным в эпоху внедрения ИИ. В этой сокровищнице будут храниться миллионы ежедневных привычек пользователей, которые можно сочетать с алгоритмами глубокого обучения, чтобы предлагать индивидуальные услуги от бухгалтерского аудита до градостроительного проектирования. Это много больше того, что могут почерпнуть из ваших поисков, «лайков» или случайных покупок в интернете ведущие компании Кремниевой долины. Невиданное изобилие реальных данных даст китайским компаниям огромную фору, когда дело дойдет до появления сервисов на основе ИИ.
Регулировка весов
Благодаря недавним впечатляющим разработкам баланс сил вполне закономерно сместился в сторону Китая. Но и китайское правительство тоже делает для этого все возможное. Его всеобъемлющий план по превращению страны в сверхдержаву ИИ обеспечил широкую поддержку и финансирование исследований в этой области, но эффективнее всего он сработал как ориентир для местных государственных органов, охотно подхвативших инициативу. Китайские структуры управления устроены сложнее, чем полагает большинство американцев; Центральное правительство не просто выпускает указы, которые мгновенно реализуются во всех частях страны. Оно может выбирать определенные долгосрочные цели и привлекать колоссальные ресурсы для их достижения. Наглядный пример тому – молниеносное развитие сети высокоскоростных железных дорог в стране.
Руководители местных органов власти восприняли подъем ИИ как выстрел стартового пистолета. Они устроили настоящую гонку, стараясь привлечь в свои регионы как можно больше компаний, работающих в области ИИ. Приманкой служат льготы и щедрые субсидии.
Эта гонка только начинается, и насколько она повлияет на развитие ИИ Китая, все еще неясно. Но каков бы ни был результат, ситуация уже резко контрастирует с ситуацией в США, где государство не регулирует предпринимательство в области ИИ и активно сокращает финансирование фундаментальных исследований. Учитывая все это, Китай, вероятно, вскоре догонит или даже обгонит Соединенные Штаты в области разработки и внедрения искусственного интеллекта. На мой взгляд, внедрение ИИ приведет к росту производительности в масштабах, не виданных со времен промышленной революции. По оценкам PriceWaterhouseCoopers, к 2030 году внедрение ИИ добавит 15,7 трлн долларов к мировому ВВП[15]. Предполагается, что на Китай придется 7 трлн долларов из этой суммы, что почти вдвое больше, чем 3,7 трлн, которые придутся на долю США. По мере того как экономический баланс сил будет смещаться в сторону Китая, будет расти также его влияние в политике, культуре и идеологии.
Этот новый мировой порядок ИИ встряхнет американцев, привыкших к почти тотальному доминированию в сфере технологий. Ибо, как многие из нас помнят, именно американские технологические компании продвигали свою продукцию и свои ценности во всех уголках мира. В результате и компании, и граждане, и политики забыли, каково это – быть «принимающей стороной» в таких процессах, которые весьма похожи на технологическую колонизацию. Китай не стремится к какой бы то ни было колонизации, но вызванные ИИ сдвиги политического и экономического порядка приведут к серьезным изменениям в странах, переживающих цифровую глобализацию.
Кризисы в реальности
Значение этой игры между двумя сверхдержавами мира, как бы оно ни было велико, меркнет по сравнению с такими последствиями развития ИИ, как безработица и рост неравенства – как внутри стран, так и между ними. Океан глубокого обучения, омывая глобальную экономику, способен стереть с лица земли миллиарды рабочих мест на всех уровнях экономики: бухгалтеры, работники сборочных линий, операторы складов, учетчики складских запасов, контролеры качества, грузоперевозчики, средний юридический персонал и даже рентгенологи – это лишь несколько примеров.
Человеческая цивилизация и в прошлом переживала аналогичные технологические потрясения экономики: так сотни миллионов фермеров в XIX и XX веках превращались в фабричных рабочих. Но ни одно из этих изменений не происходило так быстро, как изменения, вызванные ИИ. Исходя из современных тенденций в области развития и внедрения технологий, я предполагаю, что в течение 15 лет искусственный интеллект, технически, сможет заменить около 40–50 % работников в США. Фактически люди начнут массово терять рабочие места, возможно, на десять лет позже, но я считаю, что дестабилизация рынков труда будет очень значительной и произойдет в ближайшее время.
В тандеме с безработицей будет астрономически расти богатство в руках новых магнатов ИИ. Uber уже является одним из самых дорогих стартапов в мире, даже притом, что около 75 % денег с каждой поездки получает водитель. Можно только представить себе, как возрастет стоимость Uber, если в течение нескольких лет компания заменит каждого водителя-человека на самоуправляемый автомобиль с элементами ИИ. А если бы банки могли заменить всех своих сотрудников, занятых в ипотечном кредитовании, алгоритмами, выдающими кредиты более разумно, по более низким ставкам и без вмешательства человека? Подобные преобразования уже вскоре произойдут и в области грузоперевозок, страхования, производства и розничной торговли.
Дальнейшая концентрация прибыли неизбежна, поскольку экономика, основанная на ИИ, будет естественным образом стремиться к модели «победитель получает все». Сочетание глубокого обучения с доступностью данных способствует формированию замкнутого круга: лучшие продукты и компании будут укреплять свои позиции. Чем больше данных – тем лучше продукты, которые, в свою очередь, привлекают больше потребителей, которые производят еще больше данных, которые позволяют еще больше улучшить продукт. Компания, обладающая данными и финансовыми средствами, также может привлекать самых талантливых специалистов по ИИ, что будет еще сильнее увеличивать разрыв между лидерами отрасли и отстающими.
В прошлом преобладание физических товаров и географические ограничения помогали контролировать доходы внутри потребительских монополий. (Антимонопольное законодательство США влияло на это гораздо меньше.) Но в будущем цифровые товары и услуги продолжат захватывать все большую долю рынков, и использование самоуправляемых грузовиков и дронов резко сократит стоимость доставки физических товаров. Вместо распределения отраслевых прибылей по разным компаниям и регионам мы начнем видеть все большую и большую концентрацию этих астрономических сумм в руках немногих, в то время как очереди безработных станут еще длиннее.
Мировой порядок ИИ
Неравенство шагнет за пределы национальных границ. Китай и Соединенные Штаты далеко обогнали все другие страны в области искусственного интеллекта, открыв дорогу для пришествия биполярного миропорядка нового типа. Еще несколько стран – Великобритания, Франция и Канада – имеют сильные научно-исследовательские лаборатории и талантливых специалистов по ИИ, но им не хватает экосистемы венчурного финансирования и больших баз пользователей, чтобы генерировать данные в объемах, достаточных для этапа реализации. По мере того как компании ИИ в Соединенных Штатах и Китае накапливают все больше данных и талантов, они приближаются к точке, после которой превзойти их станет невозможно. Китай и США в настоящее время растят гигантов ИИ, которые будут доминировать на мировых рынках и зарабатывать на потребителях по всему миру.
В то же время автоматизация производства с элементами ИИ на заводах подорвет значение одного из главных экономических преимуществ развивающихся стран – дешевой рабочей силы. Заводы, управляемые роботами, скорее всего, передвинутся ближе к заказчикам, действующим на больших рынках. И это уничтожит ту лестницу, по которой развивающиеся страны – и Китай, и другие «азиатские тигры», Южная Корея и Сингапур, – в свое время взобрались вверх, к процветающей высокотехнологичной экономике. Пропасть между имущими и неимущими будет расти, а что с этим делать, до сих пор неизвестно.
Мировой порядок ИИ объединит экономику типа «победитель получает все» и неслыханные богатства, накопленные немногочисленными компаниями в Китае и Соединенных Штатах. Это, по моему мнению, и будет основной реальной угрозой от искусственного интеллекта – грандиозные социальные потрясения и крах политических систем из-за массовой безработицы и растущего неравенства.
Дестабилизация рынков труда и беспорядки в обществе будут происходить на фоне гораздо более острого гуманитарного и личностного кризиса, связанного с потерей смысла жизни: на протяжении веков люди занимали время работой, обменивая свой труд на жилье и пропитание. На основе этого обмена возникли и глубоко укоренились определенные культурные ценности, и многие из нас были воспитаны так, что наше чувство самоуважения зависит от повседневной работы. Развитие искусственного интеллекта угрожает и этим ценностям, и самому смыслу нашей жизни.
Эти проблемы очень серьезны, но они преодолимы. В последние годы я сам столкнулся со смертельной угрозой и кризисом цели в собственной жизни. Этот опыт преобразил меня и открыл мне глаза на то, как мы можем преодолеть кризис, вызванный ИИ. Для решения этих проблем потребуется сочетание четкого анализа и глубокого философского осмысления того, что имеет значение в нашей жизни, – это задача как для наших умов, так и для наших сердец. В заключительных главах книги я излагаю свое видение мира, в котором люди не только сосуществуют с ИИ, но и процветают благодаря ему.
Но сначала нам необходимо вернуться на 15 лет назад, в те времена, когда над Китаем смеялись как над страной некачественных копий, а Кремниевая долина была единственной в своем роде и гордилась своими инновационными технологиями.
Глава 2. Подражатели в Колизее
Ван Син вошел в историю китайского интернета как серийный имитатор, создатель причудливых аналогов продуктов, принадлежавших самым уважаемым компаниям Кремниевой долины[16]. В 2003, 2005, 2007, а потом в 2010 годах Ван занимался тем, что брал самый популярный американский стартап года и копировал его, адаптируя для китайских пользователей. Все началось, когда он готовился к получению докторской степени по техническим наукам в университете штата Делавэр. Там он наткнулся на первую в своем роде социальную сеть Friendster. Ван увлекся этой идеей и бросил работу над докторской диссертацией, чтобы вернуться в Китай и воссоздать Friendster. В этом первом проекте он решил не повторять структуру оригинала в точности. С парой друзей он взял за основу концепцию цифровой социальной сети и построил собственный пользовательский интерфейс для нее. Результат был, по словам Вана, «уродливым» и успеха не имел.
Два года спустя Facebook, вооруженный приятным глазу интерфейсом, покорял студенческие сообщества и штурмовал кампусы колледжей. Ван повторил его дизайн и таргетирование и запустил социальную сеть Xiaonei («В кампусе»). Сеть была предназначена только для китайских студентов, а пользовательский интерфейс был точной копией интерфейса Facebook. Ван дотошно воссоздал домашнюю страницу, профили, панели инструментов и цветовые схемы стартапа из Пало-Альто. Китайские СМИ сообщали, что в первой версии Xiaonei в нижней части каждой страницы даже был размещен слоган Facebook – «Произведено Марком Цукербергом»[17].
Xiaonei имел большой успех, но Ван был вынужден продать его слишком рано: количество пользователей так быстро росло, что он не успевал собрать достаточно денег для поддержки инфраструктуры.
Перейдя к новому владельцу, Xiaonei был обновлен и переименован в Renren – «Все в сети», и в конце концов собрал 740 млн долларов во время своего дебюта на фондовой бирже в Нью-Йорке в 2011 году.
В 2007 году Ван снова взялся за старое и запустил Fanfou – точную копию недавно созданного Twitter. Если бы не язык и URL, его легко было бы принять за оригинал. Fanfou процветал недолго, вскоре он закрылся из-за политически нежелательного контента. Затем, три года спустя, Ван взял бизнес-модель высокопопулярного сайта Groupon и превратил ее в китайский сайт купонных распродаж Meituan.
С точки зрения элиты Кремниевой долины, у Вана не было совести. В культурном кодексе ее обитателей слепое копирование системообразующих основ чужого проекта значилось среди самых бесчестных поступков. Именно такой подход к предпринимательству будет сдерживать Китай в следующие годы, препятствуя созданию по-настоящему инновационных технологических компаний, которые могли бы изменить мир.
Даже некоторые предприниматели в Китае считали, что Ван зашел слишком далеко, клонируя Facebook и Twitter буквально по пикселям. Да, китайские компании часто подражали американским, но можно хотя бы адаптировать чужие идеи или добавить к ним что-то свое. Однако Ван не стал извиняться. Копирование – это только часть головоломки, говорил он. Он сам решал, какие сайты копировать и каким будет исполнение на техническом и коммерческом уровнях.
Как оказалось, Ван все сделал правильно. К концу 2017 года рыночная капитализация Groupon упала до 2,58 млрд долларов, а акции стали продаваться по цене ниже одной пятой от цены 2011 года при первом IPO. Для бывшего фаворита среди американских стартапов наступило время многолетнего застоя, он медленно реагировал на угасание интереса к купонным распродажам. Между тем Meituan Ван Сина процветал в условиях жесткой конкуренции, выводя из игры тысячи аналогичных сайтов и удерживая первенство в своей нише. Затем он разделился, образовав десятки новых направлений бизнеса. На тот момент это был четвертый по стоимости стартап в мире (он оценивался в 30 млрд долларов), и своими основными будущими конкурентами Ван считал компании Alibaba и Amazon. Анализируя успехи Вана, западные наблюдатели допускают фундаментальную ошибку. По их мнению, Meituan достиг процветания за счет того, что Ван взял американские идеи и просто скопировал их в закрытом китайском интернете, где конкуренция невелика и слабым местным компаниям проще выжить. Однако этот вывод демонстрирует глубокое непонимание китайского рынка и снисходительное отношение Кремниевой долины к чужим инновациям. Клонируя Facebook и Twitter, Ван фактически полностью зависел от сценария, разработанного в Кремниевой долине. Первый этап эпохи подражания – когда китайские стартапы клонировали сайты Кремниевой долины – помог предпринимателям освоить технологии и развить навыки, в то время полностью отсутствовавшие в Китае. Но был и второй этап, когда китайские стартапы отталкивались от американской бизнес-модели, а затем, яростно соревнуясь друг с другом, адаптировали и оптимизировали эту модель специально для китайских пользователей – именно так Ван Син превратился в предпринимателя мирового класса.
Вану удалось построить компанию стоимостью 30 млрд долларов не просто потому, что он импортировал бизнес-модель купонных распродаж в Китай. Ее импортировали около 5000 других компаний, в том числе и сам Groupon. Американская компания даже обеспечила себе крупное преимущество перед местными подражателями за счет партнерства с ведущим китайским интернет-порталом. Между 2010 и 2013 годами Groupon и эти подражатели вели беспощадную войну за китайский рынок и доверие клиентов, тратя миллиарды долларов и не останавливаясь ни перед чем, чтобы убрать конкурентов. Эта грандиозная битва показала, что интернет-экосистема Китая стала настоящим Колизеем, где бились насмерть сотни гладиаторов-подражателей. На фоне хаоса и кровопролития иностранные первопроходцы часто не выдерживали. Именно схватки между местными бойцами помогали им стать сильнее, проворнее, практичнее и злее. Они агрессивно копировали инновационные продукты друг друга, урезали цены до минимума, не гнушались черным пиаром, принуждали пользователей удалять программы конкурентов и даже натравливали полицию на руководство соперника. Для них не было ничего святого, никаких запрещенных приемов. Они применяли тактику, которая заставила бы покраснеть даже основателя Uber Трэвиса Каланика[18]. Они демонстрировали такой фанатизм и способность к круглосуточной работе, перед которыми бледнела даже самоотверженность сотрудников Google. В Кремниевой долине, возможно, считают копирование недостойной и сомнительной тактикой. Во многих случаях так и было. Но именно повсеместное распространение этого подхода в Китае – и, как следствие, натиск тысяч конкурентов-подражателей – заставляло компании внедрять новшества. Чтобы выжить в интернет-Колизее, приходилось неустанно совершенствовать продукты и пиар-стратегии, контролировать затраты, безупречно выполнять задачи, извлекать выгоду из завышенной оценочной стоимости и окружать свой бизнес надежным «оборонительным валом» для защиты от подражателей.
У тех, кто просто копировал чужие достижения, никогда не получались великие компании – они не могли выжить в Колизее. Но испытание огнем и конкурентная среда, где вы окружены безжалостными подражателями, привели к тому, что выросло поколение самых упорных предпринимателей на земле.
По мере того как мы вступаем в эпоху внедрения ИИ, эта беспощадная предпринимательская среда становится одним из основных активов Китая при создании экономики, построенной на обучении машин. Грядущие перемены уже не будут зависеть от отдельных исследователей из элитных лабораторий Массачусетского технологического института или Стэнфорда. Они станут результатом ежедневных усилий стремящихся к прибыли предпринимателей, объединившихся с экспертами в области ИИ, чтобы направить животворящую силу глубокого обучения на преобразования в реальных отраслях промышленности.
В ближайшее десятилетие предприниматели Китая атакуют сотни отраслей, применяя глубокое обучение для решения любых задач, если это может принести прибыль. Если искусственный интеллект и правда «новое электричество», то китайские предприниматели станут и магнатами, и мастерами, которые «электрифицируют» все – от бытовой техники до страхования домовладельцев. Их способность до бесконечности оттачивать бизнес-модели и «чувствовать» деньги породит неимоверное количество практичных приложений, в некоторых случаях способных изменить нашу жизнь.
Сначала эти предприниматели развернутся в своей стране, а затем – за границей, и в перспективе, возможно, захватят большинство развивающихся рынков по всему миру. Корпоративная Америка не готова к этому, потому что она в корне неправильно поняла секрет успеха Ван Сина. Он преуспел не потому, что был подражателем. Он одержал победу потому, что стал гладиатором.
Контрастные культуры
Стартапы и предприниматели, которые их создают, не рождаются в вакууме. Их бизнес-модели, продукты и основные ценности отражают культуру места, где они развиваются.
Интернет-экосистемы Кремниевой долины и Китая выросли на разной культурной почве. Многие предприниматели долины родились в семьях успешных профессионалов: специалистов в области компьютерной техники, врачей, инженеров и ученых. Взрослея, они постоянно слышали, что они – да, именно они – могли бы изменить мир.
В студенческие годы они учились искусству программирования у ведущих мировых исследователей и в то же время участвовали в философских дебатах. Прибыв в Кремниевую долину, чтобы начать свой профессиональный путь, каждый день по дороге на работу они видели загородный мир Калифорнии с его плавно изогнутыми улицами и обилием зелени.
Эта благополучная среда способствовала возвышенному мышлению и подсказывала элегантные технические решения абстрактных проблем. А если добавить к этому богатую историю научных достижений в области компьютерной техники, то мы и получим тех оторванных от реальности хиппи-технарей, которыми славится Кремниевая долина. В центре их идеологии лежит наивный технооптимизм, вера в то, что каждый человек и компания действительно могут изменить мир с помощью новаторского мышления. Копирование идей или характеристик продукта воспринимается как предательство, как поступок, недостойный истинного предпринимателя. Эти люди стремятся создавать «чистые инновации», а на их основе – абсолютно оригинальные продукты, способные, как говорил Стив Джобс, «оставить вмятину во Вселенной».
Стартапы, возникающие в такой среде, как правило, ориентированы на некую миссию. Провозглашается новая идея или некая абстрактная цель, вокруг которой и строится компания. Заявленная миссия такой компании чиста и возвышенна, далека от земных проблем или меркантильных помыслов. С идейной точки зрения подходы к запуску стартапа в Китае и США различаются так же, как инь и ян: вместо того чтобы ориентироваться на миссию, китайские компании в первую очередь ориентируются на рынок. Их конечная цель – делать деньги, и они готовы создать любой продукт, принять любую модель или войти в любую отрасль ради достижения этой цели.
Такой менталитет позволяет им проявлять невероятную гибкость при выборе и реализации бизнес-моделей, идеальным примером чего может служить модель бережливого стартапа[19], которую часто хвалили в Кремниевой долине. Не имеет значения, как и у кого появилась идея. Важно одно: можно ли ее реализовать и получить прибыль. Основная мотивация для китайских предпринимателей, ориентированных на рынок, – это не известность, признание или изменение мира. Это все – побочные преимущества, главная цель – разбогатеть, и неважно, как вы ее добьетесь.
Как ни раздражает такая меркантильность большинство американцев, китайский подход имеет глубокие исторические и культурные корни. Механическое запоминание лежало в основе китайского образования на протяжении тысячелетий. Возможность войти в круг имперской бюрократии зависела от способности дословно запомнить древние тексты и составить идеальное «восьмичленное сочинение» с учетом жестких стилистических требований.
В то время как Сократ призывал своих учеников искать истину, ставя под сомнение всё, древние китайские философы советуют людям следовать заветам мудрецов из далекого прошлого. Точное копирование совершенных вещей рассматривается как путь к истинному мастерству. На эту освященную обычаем склонность к подражанию накладывается глубоко укоренившийся менталитет дефицита, который сложился у китайцев в XX веке. Большинство китайских предпринимателей находятся всего в одном поколении от вековой нищеты. Многие из них – единственные дети у своих родителей, поскольку родились в годы ныне отмененной политики «одна семья – один ребенок». Поэтому они в одиночку несут бремя ожиданий двух родителей и четырех бабушек и дедушек, которые возложили на них все свои надежды на лучшую жизнь.
В детстве родители не говорили им о том, что они способны изменить мир. Скорее они говорили о выживании, об ответственности, о том, что надо зарабатывать деньги, чтобы иметь возможность заботиться о своих родителях, когда те будут уже слишком стары, чтобы работать в поле. Высшее образование считалось ключом к спасению от ужасающей нищеты и требовало десятков тысяч часов зубрежки при подготовке к вступительным экзаменам, которые до сих пор славятся своей строгостью. За время жизни этого поколения Китай своими силами выбрался из нищеты: благодаря политической смелости и упорной работе, благодаря тому, что люди, получавшие зарплату продовольственными карточками, обменивали их на сертификаты, которыми можно было оплатить долю в стартапах.
Однако стремительные темпы экономического роста Китая не изменили менталитет людей, воспитанных бедностью и дефицитом. Граждане Китая наблюдали, как целые отрасли, города и личные состояния появлялись и рассыпались в прах за одну ночь в обстановке беспощадной рыночной конкуренции. Дэн Сяопин, китайский лидер, который стимулировал переход Китая от уравнительной политики эпохи Мао к рыночной конкуренции, однажды сказал, что Китай должен «позволить некоторым людям сначала разбогатеть», чтобы развиваться[20]. Но молниеносная скорость этого развития только усилила страхи и опасения, что если вы не сделаете что-то быстро – не ухватитесь за новую тенденцию, не пробьетесь на новый рынок, – то останетесь бедными, в то время как другие вокруг вас разбогатеют.
Объедините эти три фактора – культуру, в которой подражание издавна воспринималось как должное, менталитет дефицита и готовность освоить любую перспективную новую отрасль – и вы получите психологические основы, на которых выросла интернет-экосистема Китая.
Все вышесказанное – вовсе не проповедь культурного детерминизма. Как человек, живущий между этими двумя странами и культурами, я знаю, что не только происхождение определяет нашу жизнь. Особенности личности основателя и государственное регулирование заметно влияют на характер компании. В Пекине предприниматели часто шутят, что Facebook – «самая китайская компания в Кремниевой долине», поскольку она охотно копирует достижения других стартапов и использует жесткие методы конкуренции. Когда я работал в Microsoft, то видел, как антимонопольная политика правительства может обезоружить самую агрессивную компанию. Но все же история и культура имеют значение, и, сравнивая развитие Кремниевой долины и китайского технологического сектора, важно понять, как различие между культурными плавильными котлами Китая и США влияет на формирование компаний разных типов.
В течение многих лет элита Кремниевой долины посмеивалась над продуктами китайских подражателей. О них иронично отзывались как о дешевых подделках, унижающих своих создателей и недостойных внимания истинных новаторов. Но, находясь на другой стороне света, насмешники упустили глубинный смысл происходящего. Самой большой ценностью, созданной в эпоху подражания в Китае, был вовсе не какой-либо продукт – это были сами китайские предприниматели.
Новые часы императора
В Запретном городе Пекина есть Зал поклонения предкам, где императоры двух последних династий Китая когда-то курили ладан и выполняли священные ритуалы в честь Сыновей Небес, правивших до них. Два раза в день Зал оживает. В наши дни там находится коллекция самых сложных и оригинальных из когда-либо созданных механических часов. Их циферблаты сами по себе – верх мастерства, но именно результат действия сложнейших внутренних механизмов собирает толпы экскурсантов во время утренних и дневных представлений. Вот отсчитываются последние секунды, и металлическая птица вылетает из золотой клетки. Раскрашенные деревянные цветы лотоса то складываются, то распускаются, открывая взорам крошечного буддийского бога, погруженного в глубокую медитацию. Изящно вырезанный слон, тянущий за собой по кругу миниатюрную повозку, поднимает и опускает хобот. Механическая фигура китайца, одетого в платье европейского ученого и с кисточкой для чернил, выводит слова китайского афоризма на миниатюрном свитке. Его почерк смоделирован на основе каллиграфии китайского императора, который заказал это чудо прикладного искусства.
Само же впечатляющее представление напоминает нам о вечной природе истинного мастерства. Многие часы были привезены в Китай иезуитскими миссионерами: «часовая дипломатия» была частью политики иезуитов, которые пытались закрепиться при императорском дворе, используя прекрасные дары передовых европейских технологий. Император Цяньлун из династии Цин особенно любил часы, и вскоре британские мастерские начали производить часы, соответствующие вкусам Сына Небес. Многие часы, выставленные в Зале поклонения предкам, были сделаны вручную в лучших мастерских Европы XVII и XVIII веков.
Они выпускали ни с чем не сравнимые изделия, сочетавшие в себе уникальные художественные и технические решения. Это была алхимия опыта – чувство, столь знакомое многим в Кремниевой долине в наши дни.
Когда я возглавлял Google China, то часто приводил в Зал делегации гостивших у нас руководителей Google, чтобы они могли своими глазами увидеть коллекцию часов. Но мой замысел состоял не в том, чтобы они восхитились гением своих европейских предков. Я хотел, чтобы мои гости пригляделись и увидели: многие прекраснейшие образцы якобы европейского искусства были сделаны в южнокитайском городе Гуанчжоу, ранее называвшемся Кантон.
После того как европейские часы завоевали сердце китайского императора, в стране повсеместно стали открываться мастерские, которые исследовали и копировали западные образцы. В южных портовых городах, куда приезжали торговцы с запада, ремесленники Китая разбирали лучшие европейские часы, тщательно изучая каждую из деталей и устройство в целом. Освоив азы, они стали выпускать почти точные копии европейских моделей, а затем перешли к созданию часов, отвечающих китайским традициям, обращаясь в своем творчестве к движущимся караванам Шелкового пути, жизни пекинских улиц и тихой невозмутимости буддийских сутр. Опираясь на подлинно китайский рационализм, китайские мастера часовых дел начали собирать шедевры, равные по уровню исполнения европейским образцам и даже более совершенные. История Зала поклонения предкам восходит к династии Мин, а история китайских ремесленников-подражателей началась и закончилась сотни лет тому назад. Но те же культурные течения существуют и сегодня, и в то время как мы любовались работой чудесных механических часов и вслушивались в издаваемые ими звуки, я чувствовал, что эти течения скоро унесут и мастеров-ремесленников XXI века, стоявших вокруг меня.
Первые подражатели
Ранние китайские интернет-подражатели выглядели довольно безвредными и даже почти симпатичными. Во время первого китайского интернет-бума в 1990-е годы местные компании многое получали от Кремниевой долины: ее талантливых ученых, финансирование и даже названия для своих небольших стартапов. Первая поисковая машина в стране была творением Чарльза Чжана, китайского физика с докторской степенью из Массачусетского технологического института. Находясь в США, Чжан видел ранний взлет интернета и решил повторить его в своей родной стране. Инвестиции профессоров из МТИ дали Чжану возможность вернуться в Китай и начать работу по созданию базовой инфраструктуры интернета.
Но после встречи с основателем Yahoo! Джерри Янгом Чжан перенаправил свои усилия на создание поисковой системы на китайском языке. Он назвал свою новую компанию Sohoo, просто взяв китайское слово «sou», означающее «поиск», и изменив его по американскому образцу. Вскоре он изменил написание на «Sohu», чтобы сделать связь не такой очевидной, но его имитацию считали скорее лестной, чем угрожающей американскому веб-гиганту. В то время Кремниевая долина видела в китайском интернете любопытную новинку, интересный маленький эксперимент в технологически отсталой стране.
В то время копирование было распространено во многих секторах китайской экономики. Заводы в южной части страны выпускали копии роскошных сумок. Китайские производители автомобилей создавали настолько точные реплики зарубежных моделей, что некоторые дилерские центры предлагали клиентам убрать логотип китайской компании и заменить его на логотип более престижного иностранного бренда. Появилось даже подобие Диснейленда – парк аттракционов на окраине Пекина, где сотрудники в точных копиях костюмов Микки и Минни-Маус обнимали китайских детей. У входа в парк висела табличка: «Диснейленд слишком далеко – добро пожаловать в Шичжэньшань!»[21] И в то же время, когда хозяева китайского парка аттракционов беззастенчиво подражали Диснею, Ван Син упорно трудился над копированием Facebook и Twitter.
Однако, поработав руководителем Google China, я на своей шкуре ощутил, как опасны клоны для имиджа бренда.
Начиная с 2005 года я с головой ушел в создание национальной поисковой системы и борьбу за доверие китайских пользователей. Но вечером 11 декабря 2008 года крупная китайская телекомпания посвятила шестиминутный сюжет в местной новостной программе сокрушительному разоблачению Google China. В передаче было показано, как пользователям, ищущим в китайском Google медицинскую информацию, выдается вводящая в заблуждение реклама. Крупный логотип китайского Google зловеще парил на экране над рекламой опасных мошенников и нелегальной продажи лекарств. В результате этого китайский Google столкнулся с кризисом общественного доверия. Увидев сюжет, я помчался к своему компьютеру, чтобы повторить те поиски, но, что любопытно, мне не удавалось выйти на результаты, которые были показаны в передаче. Я переставлял слова и менял настройки, однако все равно не мог найти и удалить опасные объявления. Одновременно на меня обрушился целый шквал сообщений от журналистов, требовавших объяснений, как реклама мошенников попала в китайский Google, но я мог ответить только, что Google China принимает скорейшие меры по ее удалению. Вероятно, мои слова звучали неубедительно: процесс этот не мгновенный, и иногда нежелательные объявления продолжают висеть в интернете до нескольких часов, когда меры уже приняты.
Буря не утихала, а наша команда, работавшая над поиском мошеннических объявлений из телевизионной программы, терпела неудачу за неудачей. Но вот поздно вечером я получил радостное известие от одного из наших инженеров. Они, наконец, выяснили, почему не удавалось ничего найти: поисковиком из телепередачи был не Google, а его идеальная копия! Подражателям удалось воспроизвести все вплоть до пикселя: и макет, и шрифты, и общую структуру сайта. Результаты поиска и объявления они сделали сами, но выглядело все это в точности как страница выдачи в Google China. Инженеру удалось заметить крошечную разницу в оттенке одного из используемых шрифтов. Подражатели работали так тщательно, что лишь один из семисот сотрудников Google China сумел отличить копию от оригинала.
Самые элегантные и передовые устройства копировали с той же точностью. Уже через несколько месяцев после того, как Стив Джобс выпустил свой iPhone, на рынках электроники по всему Китаю стали продаваться «мини-айфоны». Они выглядели совсем как настоящие, но были почти вдвое меньше и свободно умещались на ладони. У них также отсутствовала функция доступа в интернет через тарифный план телефона, что делало их самым бессмысленным смартфоном на рынке.
Американские гости Пекина с энтузиазмом охотились за такими телефонами, чтобы по возвращении домой подарить их друзьям в качестве шуточного сувенира. Для тех, кто разделял новаторские ценности Кремниевой долины, «мини-айфон» служил идеальным символом уровня китайских технологий в эпоху подражания: под блестящей внешней оболочкой, скопированной с американского образца, скрывалось полное отсутствие чего-либо инновационного или даже функционального. Большинство американцев считали, что такие люди, как Ван Син, могут cкопировать внешние атрибуты и атмосферу Facebook, однако никогда не поймут той таинственной магии инноваций, которая вела Кремниевую долину к ее достижениям.
Строительные блоки и камни преткновения
Инвесторы Кремниевой долины свято верят в то, что необходимо особое новаторское мышление, чтобы создавать такие компании, как Google, Facebook, Amazon и Apple. Непреодолимая потребность «думать по-другому» помогла Стиву Джобсу, Марку Цукербергу и Джеффу Безосу построить компании, изменившие мир. Если смотреть с этой точки зрения, то получается, что китайские часовщики-подражатели с самого начала обречены были зайти в тупик. Подражательство стало главным препятствием на их пути к истинным инновациям. В теории слепое копирование чужих идей убивает творческое мышление и делает новаторство невозможным.
Но я вижу в продуктах, созданных первыми подражателями, таких как копия Twitter Ван Сина, отнюдь не камни преткновения, а строительные блоки. Первые опыты с копированием не отбили у подражателей способности к инновациям. Это был необходимый шаг на пути к более оригинальным и адаптированным к местному рынку технологическим продуктам. Инженерные ноу-хау и творческий подход, необходимый для создания технической продукции мирового класса, не появляются из ниоткуда. В США университеты, компании и инженеры десятилетиями вырабатывали эти знания и навыки, передавая их новым поколениям. У каждого поколения были свои передовые компании или продукты, но для появления инноваций всегда требуются соответствующее воспитание, наставничество, стажировки и вдохновение.
Китай был лишен всей этой роскоши. Когда в 1975 году Билл Гейтс основал Microsoft, страна все еще переживала мучительный период «культурной революции», время социальных потрясений и гонений на интеллигенцию. Когда в 1998 году Сергей Брин и Ларри Пейдж основали Google, всего 0,2 % китайского населения было подключено к интернету[22] – и это по сравнению с 30 % в Соединенных Штатах. Если бы первые китайские предприниматели стали искать наставников или образцовые компании в своей стране, они просто не нашли бы их. Вот почему они обратили свои взгляды за границу и подражали, как только могли.
Конечно, это было некрасиво, а иногда и возмутительно. Но в итоге подражатели научились разрабатывать пользовательские интерфейсы, архитектуру сайтов и программное обеспечение. Чтобы успешно внедрить свои клонированные продукты, предпринимателям приходилось бороться за доверие потребителей и применять итеративный подход. Ведь если они хотели завоевать рынок, то должны были победить компании из Кремниевой долины, чьи продукты служили вдохновением для их собственных разработок. Они узнали, что действует на китайских потребителей, а что – нет. Чтобы лучше обслуживать своих клиентов, им пришлось прибегнуть к итеративному подходу, доработке и локализации продукта, поскольку у их клиентов были свои привычки и предпочтения, которым продукты Кремниевой долины не всегда соответствовали. Такие компании, как Google и Facebook, не разрешают вносить локальные изменения в свои основные продукты и бизнес-модели. Они считают, что лучше сделать что-нибудь одно, но сделать это хорошо. Такой подход помог им быстро завоевать мир в первые годы существования интернета: поскольку технологии большинства стран очень сильно отставали, никаких локализованных альтернатив и быть не могло. Однако прогресс во всем мире не стоял на месте, и становилось все труднее заставлять людей разных стран и культур использовать шаблоны, создававшиеся в Америке для американцев.
В результате, когда китайские подражатели начали напрямую соперничать со своими же наставниками из Кремниевой долины, они обратили себе на пользу нежелание американских разработчиков адаптировать свои продукты. Каждое расхождение между предпочтениями китайских пользователей и глобальным продуктом могло дать преимущество местным конкурентам. Поэтому подражатели стали адаптировать свои продукты и бизнес-модели к потребностям местных потребителей и вклиниваться между китайскими интернет-пользователями и Кремниевой долиной.
«Бесплатного бизнеса не бывает»
Уже на ранней стадии существования китайского интернет-магазина Alibaba Джек Ма довел эту тактику до уровня совершенства. Ma основал свою компанию в 1999 году, и в течение первых двух лет ее конкурентами были другие местные китайские компании. Но в 2002 году на китайский рынок вышла eBay – самая крупная компания в области электронной коммерции в мире, которая устраивала как Кремниевую долину, так и Уолл-стрит. Интернет-магазин Alibaba заклеймили позором как еще одну китайскую подделку, не имеющую права находиться в одном ряду с кровными детищами Кремниевой долины. И тогда Ма начал пятилетнюю партизанскую войну против eBay, используя масштаб этой иностранной компании против нее самой и неустанно наказывая захватчика за неспособность адаптироваться к местным условиям.
В 2002 году eBay пришла на китайский рынок, купив ведущий китайский интернет-аукцион – но это был не Alibaba, а «двойник» eBay, называвшийся EachNet. В результате покупки сложился весьма удачный союз лучшего сайта электронной коммерции и лучшей китайской подделки под него. Затем eBay приступила к изменению пользовательского интерфейса китайского сайта, желая привести его в соответствие со своим стандартным международным интерфейсом. Для новых операций в Китае руководство компании привлекло международных менеджеров, которые стали направлять весь трафик через серверы eBay в США. Однако новый пользовательский интерфейс не соответствовал привычкам китайцев при веб-серфинге, руководство со стороны не знало особенностей китайских внутренних рынков, а трафик, идущий через Тихий океан, замедлял загрузку страниц. Был даже случай, когда землетрясение под Тихим океаном привело к обрыву кабелей и несколько дней сайт не работал.
Между тем основатель Alibaba Джек Ма был занят копированием основных функций eBay и адаптацией бизнес-модели к китайским реалиям. Он начал с создания аукционной платформы Taobao, напрямую конкурировавшей с основным бизнесом eBay. Команда Ма постоянно совершенствовала существующие функции Taobao и добавляла новые, ориентируясь на запросы китайских пользователей. Особого внимания требовали модели оплаты на сайте. Чтобы преодолеть недоверие пользователей к онлайн-покупкам, Ma создал Alipay – платежный инструмент, способный резервировать деньги для покупки, депонируя их на условном счету, пока покупатель не подтвердит получение товара. На платформе Taobao также появилась система обмена мгновенными сообщениями, которая позволяла покупателям и продавцам общаться прямо на сайте в режиме реального времени. Эти бизнес-инновации помогли Taobao отвоевать долю рынка у eBay, чей глобальный подход и централизованная структура мешали быстро реагировать на новые обстоятельства.
Но самым мощным оружием Ма стала бизнес-модель freemium, при которой доступ к основным функциям бесплатен, а плата взимается за премиальные услуги. Тем временем eBay взимал с продавцов плату за размещение их товара, затем еще раз – после продажи, и еще раз – если покупатель использовал платежный сервис PayPal, принадлежавший eBay. Это было стандартной стратегией для аукционных сайтов и интернет-магазинов, и она обеспечивала стабильный поток денежных поступлений. Но по мере того, как конкуренция с eBay становилась все острее, Ма разработал новый подход: он пообещал, что размещение товаров и все сделки на Taobao будут бесплатными в течение трех лет, и вскоре продлил действие этого правила на неопределенный срок. Это был гениальный пиар-ход и грамотное деловое решение. В короткий срок Ма приобрел расположение китайских продавцов, все еще далеких от премудростей интернета. То, что он бесплатно позволял им выставлять свои товары, помогло Ма построить процветающий рынок в обществе с низким уровнем доверия. Для этого потребовались годы, но сложившийся в результате рынок вырос настолько, что продавцы начали платить Ma за рекламные объявления и за более высокий рейтинг в поиске, чтобы их заметили. Бренды же стали платить еще больше, чтобы попасть на сестринский сайт Taobao более высокого класса – Tmall.
Ответные действия eBay оказались очень слабыми. В своем снисходительном пресс-релизе компания критиковала Ma, утверждая, что «бесплатного бизнеса не бывает»[23]. Как публичная компания, зарегистрированная на бирже Nasdaq, eBay должна была показывать постоянно растущие доходы и прибыль. Американские публичные компании рассматривали международные рынки в качестве дойных коров – источников дополнительного дохода, на который они имели право, добившись успеха на родине. Богатейшая в Кремниевой долине компания электронной коммерции не собиралась отходить от своей глобальной модели, только чтобы поставить на место надоедливого китайского подражателя.
Такое недальновидное упрямство обрекло eBay на поражение в Китае. Taobao быстро отобрала у американского гиганта и пользователей, и продавцов. Доля рынка eBay начала стремительно снижаться, и генеральный директор eBay Мэг Уитмен даже ненадолго переехала в Китай, чтобы попытаться спасти местное подразделение. А когда это не сработало, она пригласила Ма в Кремниевую долину, чтобы предложить ему сделку. Но Ма был готов к борьбе и хотел полной победы. В течение года компания eBay ушла с китайского рынка.
«Желтые страницы» против торгового центра
Когда я возглавлял Google China, мне не раз приходилось видеть, как международные компании и местные пользователи не понимали друг друга. Мы были подразделением одной из самых успешных интернет-компаний, и предполагалось, что престиж бренда работает на нас. Но необходимость согласовывать все действия со штаб-квартирой в Кремниевой долине превратилась в большой камень преткновения, когда дело дошло до адаптации продуктов для массовой китайской аудитории. Когда я запустил Google China в 2005 году, нашим главным конкурентом стала китайская поисковая система Baidu. Сайт был создан Робином Ли, китайским экспертом по поисковым системам, какое-то время работавшим в Кремниевой долине. Основными функциями и минималистичным дизайном Baidu напоминала Google, но Ли неустанно оптимизировал сайт с учетом предпочтений китайских пользователей.
Их предпочтения выражались, например, в том, как они взаимодействовали со страницей выдачи. Изучая эти взаимодействия на фокус-группах, мы следили за движением глаз пользователя и за тем, что он нажимает на предлагаемой ему странице с результатами поиска. Мы использовали эти данные для создания тепловых карт активности на странице: зеленая подсветка показывала область, куда пользователь заглянул, желтая – то, на чем он сосредоточил внимание, а красными точками отмечались все его клики. Сравнение тепловых карт, созданных для американских и китайских потребителей, свидетельствовало о поразительной разнице.
Карты американских пользователей показывали плотную кластеризацию зеленых и желтых областей в левом верхнем углу, там, где появились топовые результаты поиска, с парой красных точек, обозначающих клики по двум верхним результатам. Американские пользователи оставались на странице около десяти секунд, а затем покидали ее. В противоположность этому, тепловые карты китайских пользователей выглядели абсолютно хаотично. Большая часть взглядов и кликов была сосредоточена в левом верхнем углу, а всю остальную часть страницы покрывали зеленые пятна и редкие красные точки. Китайские пользователи тратили от 30 до 60 секунд на странице поиска: их взгляд отмечал почти все результаты, и они кликали по ним почти без разбора.
Изучив карты движений глаз, мы многое узнали о подходе к поиску обеих групп пользователей. Американцы воспринимали поисковые системы как «Желтые страницы» – справочник, позволяющий быстро найти определенную информацию. Китайские пользователи относились к странице поиска как к своего рода торговому центру – месту, где нужно осмотреться, оценить все разнообразие товаров, пусть это и потребует больше времени, и в конце концов выбрать несколько вещей для покупки. Десятки миллионов китайцев, лишь недавно подключившихся к интернету, впервые получили доступ к такому разнообразию информации и хотели попробовать всё.
Это поразительно фундаментальное различие в отношении пользователей должно было привести к ряду модификаций продукта. В глобальной версии Google, когда пользователи нажимают на ссылку результата, она уводит их со страницы поиска. В применении к китайским «покупателям» это означает, что их заставляют выбрать один товар, а затем фактически выгоняют из торгового центра. Baidu же открывает новое окно браузера для каждой нажатой ссылки. Таким образом, пользователю позволяют просмотреть разные результаты поиска, «не покидая торгового центра».
Опираясь на эти неоспоримые доказательства разницы в подходе пользователей, я рекомендовал Google сделать исключение и скопировать модель Baidu, при которой для каждой ссылки открывается отдельное окно. Но в компании существовала длительная процедура рассмотрения подобных предложений, потому что изменения в основных продуктах вели к «раздвоению» кода и поддерживать его становилось сложнее. Google и другие компании Кремниевой долины старались избегать этого, полагая, что тщательно проработанные продукты, одобренные головными офисами в Кремниевой долине, должны быть достаточно хороши для пользователей по всему миру. Я отстаивал свое предложение несколько месяцев и в конце концов победил, но тем временем изначально ориентированный на Китай Baidu завоевал большее количество пользователей. Такие сражения с Google повторялись непрерывно на протяжении всех четырех лет моей работы. Справедливости ради надо сказать, что головной офис Google давал нам большую свободу действия, чем многие другие компании Кремниевой долины дают своим китайским филиалам, и благодаря этой свободе мы смогли оптимизировать функции платформы для местных пользователей. В результате мы вернули Google значительную долю рынка, упущенную в предыдущие годы. Но приходилось преодолевать и возражения руководства, что делало внедрение каждой новой функции похожим на тяжелую битву, которая изматывала нас и не давала двигаться дальше. Устав от борьбы с собственной компанией, многие сотрудники уволились.
Почему гиганты Кремниевой долины терпят неудачу в Китае
Поскольку один за другим американские титаны eBay, Google, Uber, Airbnb, LinkedIn, Amazon пытались, но не смогли завоевать китайский рынок, западные аналитики быстро списали их неудачи на государственный контроль. Они предположили, что китайские компании спасал исключительно протекционизм со стороны государства, которое чинило препятствия их американским конкурентам. Однако опыт, накопленный за годы работы в американских компаниях и последующего инвестирования в их китайских конкурентов, подсказывает мне, что первые терпели неудачу из-за собственных действий. Американские компании относятся к Китаю как к любой другой стране из длинного списка тех, где они работают. Они не инвестируют в ресурсы, не проявляют терпения, не дают своим китайским командам свободу действий, достаточную, чтобы конкурировать с китайскими предпринимателями мирового уровня. Они видят свою задачу в том, чтобы продать потребителям-китайцам уже существующие продукты. В действительности же им нужно серьезно адаптировать эти продукты или разрабатывать новые с учетом особенностей местного рынка. Сопротивление локализации замедляет итерации при доработке продукта и заставляет местные команды чувствовать себя винтиками в неуклюжей машине, поэтому компании Кремниевой долины также теряют и лучших специалистов. Осознавая, как много возможностей существует сейчас для роста внутри китайских стартапов, целеустремленные молодые люди присоединяются к ним или основывают свои собственные компании. Они знают, что если они окажутся в китайской команде американской компании, то ее руководство всегда будет видеть в них лишь «местных сотрудников», полезных только в пределах страны. Им никогда не дадут возможности подняться к вершинам иерархии головного офиса в Кремниевой долине – самой высокой должностью для них будет «региональный менеджер по Китаю». Наиболее настойчивые из них не приемлют эти ограничения и строят с нуля собственные стартапы или делают стремительную карьеру в крупных технических компаниях Китая. Иностранным фирмам достаются более мягкие менеджеры или коммерсанты, часто – выходцы из других стран, а это люди, больше обеспокоенные сохранением своей зарплаты и опционов на акции, чем борьбой за победу на китайском рынке. Поставьте этих осторожных менеджеров против предпринимателей-гладиаторов, которые не на жизнь, а на смерть сражаются на арене китайского Колизея, и гладиаторы, конечно же, победят. Пока зарубежные аналитики размышляли, почему американские компании не смогли добиться успеха в Китае, китайские компании были заняты доработкой продуктов. Weibo, платформа для микроблогов, изначально вдохновленная Twitter, намного быстрее, чем оригинал, расширила свои мультимедийные функции и теперь стоит больше, чем сама американская компания. DiDi, транспортная компания, которая вытеснила Uber, резко увеличила ассортимент услуг и каждый день продает больше поездок в Китае, чем Uber во всем мире. Toutiao, китайская новостная платформа, которую часто сравнивают с BuzzFeed, использует передовые алгоритмы машинного обучения для адаптации контента для каждого пользователя – ее стоимость во много раз выше стоимости американской компании.
Причисляя эти компании к подражателям, полагающимся на защиту государства, аналитики демонстрируют нежелание замечать инновации мирового класса, когда они возникают в другой стране.
Но развитие предпринимательской экосистемы Китая было направлено на нечто гораздо большее, чем победа в конкурентной борьбе с американскими гигантами. После того как Alibaba, Baidu и Tencent доказали свою прибыльность, интернет-рынки Китая стали притягивать новые потоки венчурного капитала и новые таланты. Обстановка накалилась, и количество китайских стартапов росло в геометрической прогрессии. Эти стартапы, возможно, черпали вдохновение за океаном, но их реальными конкурентами были отечественные компании, и столкновения соперников становились все более яростными.
В результате сражений с компаниями Кремниевой долины, возможно, родились некоторые из собственных китайских интернет-Голиафов, но именно беспощадная китайская внутренняя конкуренция воспитала поколение предпринимателей-гладиаторов.
На войне все средства хороши
Чжоу Хонги любит позировать с оружием. 12 млн его подписчиков в социальных сетях регулярно видят, как он стоит рядом с артиллерийскими орудиями или натягивает тетиву мощного лука, целясь в мобильный телефон. Долгие годы одна из стен его кабинета была полностью увешана расстрелянными из пистолета бумажными мишенями. На некоторых фотографиях Чжоу, из тех, что его команда отправляет в СМИ, он одет в армейскую форму, на заднем плане виден дым, а сам герой стоит рядом с пулеметом. Вот таким горячим нравом обладает один из самых успешных основателей китайских интернет-компаний.
Первый его стартап был продан Yahoo! после чего сам Чжоу возглавил его китайское подразделение. Во время очередной стычки с руководством из Кремниевой долины Чжоу, по слухам, так разбушевался, что даже выбросил стул из окна офиса. Когда я возглавлял Google China, то периодически приглашал его поговорить с нашим руководством об уникальных особенностях китайского рынка. Он же пользовался этим, чтобы резко критиковать американских руководителей, заявляя им, что они наивны и ничего не знают о том, как правильно конкурировать в Китае, и что им было бы лучше просто передать контроль закаленному в боях воину, например ему. Позже Чжоу заложил основы для создания самого популярного антивирусного программного обеспечения Китая, Qihoo 360 (произносится «Шиху»), и запустил браузер, логотип которого был точной копией Internet Explorer, только зеленого цвета. Чжоу Хонги – настоящий предприниматель-гладиатор. В его мире конкуренция – это война, и он не остановится ни перед чем, чтобы выиграть ее. В Кремниевой долине его тактика привела бы к бойкоту со стороны общества, антимонопольным расследованиям и затяжным разорительным судебным процессам. Но в китайском Колизее ни один из этих трех факторов не сдержал бы сражающихся. Когда противник наносит удар, единственным ответом ему может быть еще более разрушительная контратака – например, копирование продукции, клевета или даже организация ареста противников. Чжоу столкнулся со всем перечисленным во время «войны 3Q» – битвы между его собственной Qihoo и платформой обмена сообщениями QQ, принадлежавшей интернет-гиганту Tencent. Однажды вечером, в 2010 году, я лично стал свидетелем начала боевых действий. Чжоу пригласил меня и нескольких сотрудников недавно созданного Sinovation Ventures сыграть за его команду в лазерный бой за пределами Пекина. Он погрузился в свою стихию и увлеченно стрелял в противников, когда вдруг зазвонил его сотовый телефон. Звонил сотрудник с плохими новостями: компания Tencent запустила копию защитного продукта Qihoo 360, которая автоматически устанавливалась вместе с QQ. Tencent уже тогда была гигантом-тяжеловесом благодаря своей базе пользователей QQ. Это была прямая атака на бизнес Qihoo, защиту которого Чжоу считал вопросом жизни или смерти, о чем он впоследствии написал в своих воспоминаниях[24]. Он устроил срочное совещание прямо в игровом зале, а потом участники боя помчались назад в головной офис готовить контратаку. В течение следующих двух месяцев Чжоу проделал все самые грязные и отчаянные трюки, которые только мог придумать, чтобы отбить нападение Tencent. Компания Qihoo первой разработала популярное новое программное обеспечение для защиты конфиденциальности, и оно стало показывать пугающие предупреждения об угрозе безопасности каждый раз, когда пользователь запускал продукт Tencent. Предупреждения часто были безосновательными: с их помощью Qihoo пыталась нанести удар более сильному сопернику. Затем Qihoo выпустила отдельный компонент защитного программного обеспечения, который мог отфильтровать все объявления в QQ, тем самым блокируя основной источник доходов для создателей этого продукта.
Вскоре после этого, когда Чжоу направлялся на работу, он получил телефонный звонок, предупреждавший о новой атаке: более 30 полицейских заняли офисы Qihoo и ждали его там, чтобы задержать в рамках расследования. Убежденный в том, что рейд был организован Tencent, Чжоу направился прямо в аэропорт и улетел в Гонконг, где принялся готовить новый удар. Наконец, Tencent применила свое главное оружие: 3 ноября 2010 года она объявила, что обмен сообщениями QQ на любом компьютере, где установлен Qihoo 360, будет блокироваться. Tencent пыталась заставить людей выбирать между двумя продуктами – это как если бы Facebook сообщил, что будет блокировать доступ для пользователей Google Chrome. Компании вели друг против друга войну на уничтожение, превращая компьютеры китайцев в настоящее поле боя. Qihoo призвал своих пользователей объявить QQ трехдневный бойкот, и правительство, наконец, решило вмешаться и развести по углам жаждущих крови бойцов. В течение недели и QQ, и Qihoo 360 вернулись к нормальной работе, но раны и у компаний, и у их основателей заживали долго.
Чжоу Хонги был одним из самых воинственных предпринимателей, но грязные трюки и жесткая конкурентная борьба в отрасли считались нормой. Помните Ван Сина, создавшего копию Facebook под названием Xiaonei? После ее продажи в 2006 году этот сайт появился вновь, теперь уже как Renren («Все онлайн»), и стал самой популярной социальной сетью в Китае – чем-то вроде местного Facebook. Но в 2008 году и Renren столкнулся с агрессивным конкурентом под названием Kaixin001 («kaixin» на китайском означает «счастливый»). Стартап набирал обороты, изначально ориентируясь на молодых горожан, а не на студентов колледжей, которые уже пользовались Renren. Продукт Kaixin001 объединял социальную сеть и игры. Например, пользователи могли играть в подделку под Farmville, которая называлась «Крадите овощи»: в ней игроки получали бонусы не за помощь виртуальным друзьям-огородникам, а за воровство с чужих «участков». Kaixin001 росла быстрее, чем любая другая социальная сеть в Китае. Это был перспективный продукт, но его создателю не хватало гладиаторских качеств. Адрес, который он намеревался использовать – kaixin.com, – был уже занят, и он не хотел покупать его у владельца (или не мог себе этого позволить). И тогда он выбрал kaixin001.com, что оказалось фатальной ошибкой – все равно что выйти на арену Колизея без шлема. Когда Kaixin001 превратился в угрозу, владелец Renren просто купил домен www.kaixin.com у его владельца. Затем он создал точную копию пользовательского интерфейса Kaixin001, изменив только цвет, и нагло окрестил его «настоящей сетью Kaixin». Многие пользователи, которые хотели зарегистрироваться в Kaixin, попадали в сеть Renren. Некоторые при этом даже не замечали разницы. Позже Renren объявила о слиянии Kaixin.com с Renren, успешно завершив операцию по похищению пользователей у Kaixin001. Эти действия затормозили развитие Kaixin001 и нейтрализовали главную угрозу господству Renren.
Kaixin001 выиграла суд против своего нечестного соперника, но не смогла залечить нанесенные им раны. В апреле 2011 года, через 18 месяцев после того, как был подан иск, Пекинский суд обязал Renren выплатить Kaixin001 60 000 долларов – но от некогда опасного конкурента осталась только бледная тень. Через месяц после этого Renren стала публичной компанией, собрав на Нью-Йоркской фондовой бирже 740 млн долларов.
Предприниматели получали на арене китайского Колизея один и тот же урок. Выбор прост: убить или быть убитым.
Любая компания, которая не может полностью оградить себя от конкурентов – на техническом, деловом или даже кадровом уровне, – представляет собой мишень для атаки. Победителю достаются трофеи, исчисляемые миллиардами долларов. Но такая культурная среда в то же время вдохновляет на поистине самоотверженный труд. Кремниевая долина гордится тем, что ее обитатели охотно соглашаются на сверхурочные, причем бесплатное питание, тренажерные залы и разливное пиво делают условия труда более терпимыми. Но по сравнению с китайскими компании долины выглядят вялыми и безжизненными, а инженеры – ленивыми. Эндрю Ын, пионер глубокого обучения и основатель Google Brain, который также работал с ИИ для Baidu, сравнил две среды во время конференции Sinovation в Менло-Парке: «Темп работы в стране просто невероятно высокий. Возглавляя группу коллег в Китае, я мог созвать совещание в субботу или воскресенье, или когда угодно еще, и все приходили, и не было никаких жалоб. Если бы я отправил СМС в 7 вечера за ужином и не получил ответа к 8 вечера, то я бы очень удивился. И решения всегда принимаются в таком темпе. На рынке все время происходит что-нибудь требующее реакции. По-моему, это и сделало бизнес-экосистему Китая такой эффективной, когда дело касается новых способов вывести свои разработки на рынок… Я был в США, занимался продажами. Не стану называть имен, но наш поставщик однажды мне позвонил и сказал: “Эндрю, мы в Кремниевой долине. Вы должны перестать обращаться с нами как с китайцами, потому что мы просто не можем исполнять ваши заказы с такой скоростью”»[25].
Бережливый гладиатор
Эпоха подражателей приучила китайских предпринимателей не только к грязным трюкам и безумному графику. Стремление к высоким финансовым показателям, склонность к подражанию и рыночный менталитет помогли появиться на свет компаниям, следовавшим методологии бережливого стартапа.
Эта методология была впервые четко сформулирована в Кремниевой долине и стала популярной благодаря книге Эрика Риса «Бизнес с нуля. Метод Lean Startup для быстрого тестирования идей и выбора бизнес-модели»[26], вышедшей в 2011 году. В основе ее лежит мысль о том, что руководители компании не знают, какой продукт нужен рынку, – это знает только сам рынок. Вместо того чтобы тратить годы и миллионы долларов, под большим секретом создавая концепты идеального продукта, стартапы должны быстро выпускать «минимально жизнеспособные продукты», которые будут стимулировать рыночный спрос на различные функции. Таким образом интернет-стартапы смогут получать мгновенную обратную связь на основе действий клиентов и немедленно начинать итерацию по продукту: отбрасывать неиспользуемые функции, добавлять новые и изучать рыночный спрос. Такие стартапы должны реагировать на самые тонкие изменения в поведении потребителей, а затем неустанно работать над продуктами, чтобы удовлетворить этот спрос. Они должны быть готовы отказаться от продуктов или бизнеса, если таковые не приносят прибыли, и перенаправить денежные потоки на что-то другое.
К 2011 году слово «бережливость» было на устах у предпринимателей и инвесторов по всей Кремниевой долине. Теме посвящались конференции и выступления, и на них проповедовались прописные истины бережливого предпринимательства. Однако эти истины были вовсе не очевидными для стартапов, рождавшихся в Кремниевой долине и предназначенных для выполнения какой-то «миссии». «Миссия» – это козырь при общении со СМИ и венчурными компаниями, но она может ограничивать компанию в условиях быстро меняющегося рынка. Что же делать предпринимателю, когда возникает расхождение между миссией и требованиями рынка?
Рыночные предприниматели Китая не сталкиваются с такой дилеммой. У них нет никаких «миссий», они не обременяют себя «фундаментальными ценностями», а легко следуют за желаниями пользователей, куда бы это ни привело их компании. Часто таким образом они оказываются в отрасли, где теснятся сотни почти одинаковых клонов, соперничающих между собой на бурлящем рынке. Используя приемы, подобные тем, что Taobao применяла против eBay, эти подражатели пресекают любые попытки взимать плату с пользователей, предлагая свои продукты бесплатно. Столь явная острота конкуренции и готовность снизить цены до нуля заставляла компании все время совершенствовать продукты и изобретать новые модели монетизации, а также строить надежные защитные стены, неприступные для их конкурентов-подражателей. На рынке, где копирование является нормой, эти предприниматели были вынуждены работать усерднее и лучше конкурентов.
Кремниевая долина гордится своим презрением к копированию, но это часто ведет к самоуспокоенности. Получается, что первопроходцы просто уступают новый рынок, потому что не хотят, чтобы их считали неоригинальными. Китайские предприниматели не могут позволить себе такой роскоши. Если у них получается продукт, который нравится людям, им нужно выходить на тропу войны.
Месть Ван Сина
Это явление привлекло всеобщее внимание во время Войны тысячи «Групонов». Вскоре после своего старта в 2008 году Groupon стал любимцем в американском мире стартапов. Его основная идея была проста: пользователям предлагалось приобрести купоны на скидку, которая действовала только в случае, если определенное количество людей купит такой же купон. Покупатели получали скидки, а продавцы – поток покупателей. Это был хит в Америке, только что пережившей финансовый кризис, и рыночная оценка Groupon превысила 1 млрд долларов всего за 16 месяцев – небывалый результат, – а сама концепция казалась буквально созданной для Китая, где покупатели одержимы скидками, а торг считается формой искусства. Предприниматели Китая, никогда не прекращающие поиски перспективных рынков, начали активно инвестировать в купонные распродажи, запуская локальные платформы на основе модели, изобретенной компанией Groupon. Крупные интернет-порталы запустили собственные сайты, в борьбу вступили десятки новых стартапов. Если вначале количество конкурентов-подражателей исчислялось десятками, то вскоре оно взлетело до сотен, а затем и тысяч. К моменту IPO Groupon, самого масштабного со времен IPO Google в 2004 году, в Китае существовало более 5000 различных компаний, которые предлагали сервисы для купонных распродаж. Со стороны это выглядело смешно: чего еще ждать от китайской интернет-экосистемы, в которой процветало бессовестное копирование при полном отсутствии оригинальных идей. Скопище из 5000 компаний-подражателей никто не воспринимал всерьез, у этих детищ серых предпринимателей не было шансов выжить после кровопролития.
Но в эпицентре этих грандиозных разборок сражался Ван Син. За предыдущие семь лет он скопировал три американских технологических продукта, разработанных двумя компаниями, и отточил навыки выживания на поле боя. Ван превратился из способного инженера, клонировавшего американские сайты, в серийного предпринимателя с острым чутьем на технологические продукты и бизнес-модели. А еще он был опытным гладиатором, поэтому не растерялся и во время Войны тысячи «Групонов». Он основал Meituan («Самую прекрасную группу») на год раньше – в 2010-м, привел в битву закаленных ветеранов и лично возглавил их ряды. Они не стали заниматься попиксельным копированием, как в случае с Facebook и Twitter, вместо этого компания создала интерфейс с плотной компоновкой, лучше отвечавший предпочтениям китайских потребителей. Когда Meituan заработал, бой разгорелся с новой силой: конкуренты начали выбрасывать сотни миллионов долларов на размещение офлайн-рекламы. По бытовавшему тогда убеждению, чтобы выделиться из серой массы, компания должна была собрать много денег и потратить их на привлечение клиентов за счет рекламы и низких цен. А затем дорогие акции использовались, чтобы собрать больше денег и повторить цикл.
Нетерпеливые вкладчики финансировали тысячи идентичных компаний, а жители городов покупали миллионы скидочных купонов на посещение ресторанов. Получалось, что сообщество венчурных предпринимателей Китая угощало всю страну ужином. Однако Ван хорошо понимал, как опасно тратить деньги впустую: из-за этого он потерял Xiaonei, свою копию Facebook. Теперь же он видел, насколько рискованны попытки купить доверие клиентов надолго с помощью краткосрочных сделок.
Если пытаться обойти конкурентов только за счет цены, то клиенты будут без конца прыгать от платформы к платформе в поисках лучшего предложения. Пусть конкуренты потратят деньги на снижение цен и развитие рынка – он пожнет урожай, который они посеяли. Так Ван сосредоточился на удешевлении итерации своего продукта. Meituan отказался от рекламы вне интернета, вместо этого ресурсы направлялись на доработку продуктов, снижение стоимости привлечения и удержания пользователя и оптимизацию сложной серверной части. Серверная часть обеспечивала обработку платежей, поступавших от миллионов клиентов и десятков тысяч продавцов. Ее оптимизация представляла собой сложную техническую задачу, но благодаря десятилетнему практическому опыту Ван был готов ее решить. Одним из основных преимуществ Meituan была его работа с продавцами – эта важная часть уравнения часто упускается из виду стартапами, одержимыми долей рынка. Meituan первым ввел автоматизированный механизм оплаты, позволявший бизнесу гораздо быстрее получать реальные деньги. Тем временем другие стартапы вынуждены были подолгу сидеть на мели, заваливая рестораны счетами и ожидая оплаты. Стабильная работа укрепляла доверие пользователей, и Meituan смогла приступить к созданию более крупных сетей на эксклюзивных партнерских отношениях. Компания Groupon официально вышла на китайский рынок в начале 2011 года, основав совместное предприятие с Tencent. В результате этого союза произошло слияние международного гиганта в области купонных распродаж с национальным гигантом, имевшим как опыт работы на местном уровне, так и известное влияние в социальной среде. Но партнерство Groupon и Tencent с самого начала было неуклюжим. Tencent еще не поняла, как эффективно сотрудничать с компаниями электронной коммерции, и совместное предприятие пыталось слепо использовать стандартный сценарий, разработанный Groupon для международной экспансии: нанять десятки консультантов по управлению и из сотрудников, предоставленных агентствами по временному трудоустройству, сформировать большие команды, занимающиеся продажами на низких уровнях.
В результате рекрутеры разбогатели на комиссионных, а затраты Groupon на привлечение клиентов оказались гораздо выше, чем затраты местных конкурентов. Иностранный гигант слишком быстро тратил деньги и слишком медленно оптимизировал свой продукт. Постепенно его звезда померкла и стала почти незаметной, в то время как кровопролитная битва между китайскими стартапами продолжалась.
При взгляде со стороны может показаться, что победителями из этих венчурных сражений за долю рынка выходят те, кто заработает самый большой капитал и переживет своих соперников. Но это верно лишь наполовину: сумма собранных денег, конечно, имеет большое значение, но важны также и скорость «сжигания» капитала, и лояльность клиентов, приобретенных за счет снижения цен. На первых этапах борьбы за клиента стартапы обычно не приносят прибыли, однако компания, сумевшая свести затраты на клиента к абсолютному минимуму, может пережить своих конкурентов, имеющих лучшее финансирование. Как только кровопролитие закончится и цены начнут расти, та же безжалостная экономическая эффективность станет главным активом для обеспечения прибыли.
В Войне тысячи «Групонов» участники боролись за выживание по-разному. Слабые стартапы объединялись в надежде сэкономить за счет укрупнения. Другие вкладывались в громкую рекламу, чтобы ненадолго взлететь над этим бурным морем. Meituan последовательно хранил молчание, оставаясь в десятке лидеров, но пока не стремился занять первое место. Ван Син придерживался восходящей к XIV веку военной философии императора Чжу Юаньчжана, лидера армии повстанцев, ставшего первым императором династии Мин: «Строй высокие стены, запасай зерно и жди своего времени, прежде чем претендовать на трон». Для Ван Сина зерном было венчурное финансирование, стеной – улучшенный продукт, троном должен был стать рынок стоимостью миллиард долларов. К 2013 году пыль на месте яростных боев доселе невиданной войны подражателей начала оседать. Подавляющее большинство сражавшихся погибло в результате жестоких нападений или собственных ошибок. Три гладиатора: Meituan, Dianping и Nuomi – остались в живых. Dianping был давним подражателем Yelp, перешедшим в область купонных распродаж, а компания Nuomi – аффилированным партнером, созданным для того же рынка компанией Renren. Ее, напомню, основал для подражания Facebook Ван Син, а затем продал.
Эти три компании занимали более 80 % рынка, и рыночная оценка Meituan Вана выросла на целых 3 млрд долларов. Наконец-то, после долгих лет, потраченных на копирование американских сайтов, Ван смог получить немалую часть нового рынка.
Но Meituan стал таким, каким мы его знаем сегодня, вовсе не благодаря купонным распродажам. Groupon в значительной степени сохранил свой прежний бизнес, но опирался теперь на новую идею коллективных скидок. К 2014 году его оборот стал составлять менее половины стоимости акций, участвовавших в первичном размещении. Сегодня он представляет собой лишь слабое подобие прежнего гиганта. Ван, напротив, непрерывно расширял направления бизнеса Meituan и постоянно модернизировал свои основные продукты.
С каждой волной потребительского спроса, захлестывавшей китайцев, будь то продажа билетов в кино, доставка еды или массовый внутренний туризм, разнообразные онлайн- и офлайн-услуги, Ван разворачивал свою компанию в этом направлении и в конечном итоге трансформировал ее. Он был ненасытным до новых рынков, неутомимым в деле итерации новых продуктов, и его компания всегда строго придерживалась принципов бережливого стартапа.
В конце 2015 года Meituan слился со своим соперником Dianping, и Ван возглавил новую компанию. К 2017 году этот гибрид гигантов выполнял 20 млн заказов в день, а в рядах его активных пользователей насчитывалось 280 млн человек в месяц. Большинство клиентов уже давно забыли, что Meituan начинал свою работу как сайт коллективных покупок. Теперь он превратился в империю, охватывающую множество областей потребительского спроса: тут можно было заказать лапшу, купить билеты в кино и забронировать гостиницу. Сегодня Dianping Meituan оценивается в 30 млрд долларов, что делает его четвертым по стоимости стартапом в мире, опережающим Airbnb и SpaceX Илона Маска.
Предприниматели, электричество и нефть
История Вана – это не просто история преуспевшего подражателя. Его личная эволюция свидетельствует об эволюции технологической экосистемы Китая и его самого ценного актива – предпринимателей. Эти люди научились побеждать гигантов Кремниевой долины в их собственной игре и выживать в самой конкурентной среде мира. Они совершили интернет-революцию в Китае. Их действия ускорили развитие мобильного интернета и способствовали созданию в стране новой экономики, ориентированной на потребителя.
Но, как бы ни были замечательны все эти достижения, они бледнеют по сравнению с тем, что смогут делать китайские предприниматели, вооружившись силой искусственного интеллекта. На заре своего развития в Китае интернет по функциональности мало отличался от телеграфа: он помогал быстро передавать информацию на любые расстояния и облегчал торговлю. Но это было только начало. Распространение ИИ в Китае совершит такую же революцию, как распространение электричества: он изменит все области жизни людей. Китайские предприниматели, воспитанные интернет-Колизеем, уже поняли, какую силу представляет собой новая технология, и теперь выясняют, в каких отраслях и каким образом ее можно превратить в прибыль. Но для того, чтобы понять это, им потребуется больше, чем просто смекалка и деловая интуиция. Если искусственный интеллект – новое электричество, то большие объемы данных – топливо, питающее электрогенераторы. Таким образом, после 2012 года, когда взошла звезда яркой и самобытной интернет-экосистемы в Китае, эта страна превратилась в главного мирового производителя особого топлива, столь необходимого в эпоху искусственного интеллекта.
Глава 3. Альтернативная интернет-вселенная Китая
Можно сказать, что Го Хонг – стартап-предприниматель в теле государственного служащего. Он немолод, всегда одет в скромный темный костюм и носит очки с толстыми стеклами. На официальных фотографиях с различных церемоний открытия он ничем не отличается от десятков других пекинских чиновников, одетых в такие же костюмы, разрезающих красные ленточки и произносящих речи.
В течение двух десятилетий, до 2010 года, Китаем управляли инженеры. Среди государственных служащих Китая было много людей, которые использовали свои познания в технических науках, чтобы превратить Китай из бедной аграрной страны в край мощных заводов и огромных городов. Но Го – это китайский чиновник новой эры, в которую нужно создавать не только вещи, но и идеи.
Оказавшись среди предпринимателей или технических специалистов, Го перестает быть похожим на манекен. Его переполняют идеи, он говорит быстро и внимательно слушает. Оказывается, его живо интересуют любые технические новшества и тенденции, которые стартапы могут использовать для своего развития. Го умеет мыслить неординарно и доводить задуманное до реального воплощения. Он относится к тому типу предпринимателей, в которых венчурные инвесторы так любят вкладывать свои деньги.
Все эти черты личности Го пригодились, когда он решил превратить подчиненный ему район Пекина в центр развития национальных инноваций. Это был 2010 год, и Го отвечал за технопарк Чжунгуаньцунь, расположенный на северо-западе Пекина и широко известный как «китайская Кремниевая долина», но на самом деле не совсем соответствующий этому определению. Прежде Чжунгуаньцунь был забит рынками дешевой электроники, где продавались смартфоны и пиратское программное обеспечение, и похвастаться инновационными стартапами это место не могло. Го решил все изменить.
Для начала он приехал в офис моей недавно основанной компании, Sinovation Ventures. Проработав десять лет представителем самых мощных американских технологических компаний в Китае, осенью 2009 года я покинул Google China, чтобы основать Sinovation – столь необходимый новым китайским стартапам инкубатор и инвестиционный фонд поддержки. Я решился на такой шаг, потому что ощущал бурлящую в этой экосистеме новую энергию. Эпоха подражателей выковала немало предпринимателей мирового уровня, и они только начинали применять свои навыки для решения локальных задач. Случившийся в Китае быстрый переход к мобильному интернету и наличие крупных городов с высоким темпом жизни создали совершенно новую среду, где вполне могли с успехом применяться инновационные продукты и новые бизнес-модели. Я хотел участвовать в процессе рождения новых компаний и предложил им свою помощь как венчурного инвестора и наставника. В то время, когда состоялся визит Го в Sinovation, я работал вместе с ключевой командой из бывших сотрудников Google в небольшом офисе к северо-востоку от Чжунгуаньцуня. Мы набирали способных начинающих инженеров в наш инкубатор для стартапов, ориентированных на первую волну пользователей смартфонов в Китае. Го хотел знать, что он может сделать, чтобы поддержать нашу миссию. Я сказал ему, что на оплату аренды уходит значительная часть денег, которые мы хотели бы вложить в развитие стартапов. Любое снижение аренды будет означать, что мы сможем выделить больше средств на разработку продуктов и поддержку компаний. Го ответил, что не видит в этом ничего сложного и сделает несколько звонков. Местные власти, вероятно, возьмут на себя оплату аренды на период до трех лет, если мы переедем в район Чжунгуаньцунь. Это была отличная новость для нашего проекта – казалось, лучше и быть не могло, – но Го еще только приступал к работе. Его целью было не просто поддержать отдельный инкубатор – он решил выяснить, что стало импульсом к развитию Кремниевой долины, и засыпал меня вопросами о моей жизни там в 90-х годах. Я объяснил, как многие из первых предпринимателей в нашей области стали бизнес-ангелами и наставниками и как скопление лучших умов в одном месте положило начало самостоятельной экосистеме на основе венчурного капитала, которая процветала благодаря смелым идеям.
Во время нашей беседы я заметил, что ум Го работает на полную мощность. Он внимательно слушал меня и, судя по всему, набрасывал план действий. Экосистема Кремниевой долины развивалась естественным образом на протяжении нескольких десятилетий. Но что, если в Китае мы ускорили бы этот процесс, найдя для него идеальное место? Мы могли бы выбрать одну из улиц в Чжунгуаньцуне, переселить всех ее жителей и создать комфортное пространство для основных участников экосистемы: венчурных компаний, стартапов, инкубаторов и сферы услуг. Он уже придумал для него название: Чжунгуа Дайжи – «Проспект предпринимателей».
Такого рода четко структурированное устройство инновационной экосистемы противоречит духу Кремниевой долины. В понимании ее обитателей главная особенность долины – это ее культура, для которой характерна приверженность оригинальному мышлению и инновациям.
Такую культуру невозможно построить исключительно из кирпичей и субсидий на аренду. И Го, и я понимали ценность такого нематериалистического подхода к миссии, но мы также сознавали, что в Китае все по-другому и если мы хотим немедленно взяться за аналогичный проект в Китае, то нам понадобятся и деньги, и недвижимость, и государственная поддержка. Да, нам пришлось запачкать руки в строительном растворе, чтобы адаптировать метафизический новаторский дух долины к приземленным реалиям современного Китая. В итоге мы смогли применить некоторые из основных механизмов Кремниевой долины, но развитие китайского интернета пошло совсем в другом направлении, и у нас получилась независимая и самодостаточная экосистема. Китайским учредителям больше не приходилось строить свои стартапы с учетом мнений иностранных венчурных капиталистов. Теперь они могли создавать китайские продукты для решения проблем Китая. Это изменило жизнь городов и ознаменовало начало новой эпохи в развитии китайского интернета, а также привело к небывалому росту добычи главного «природного ресурса» эпохи ИИ.
Неизведанная территория интернета
В эпоху подражателей отношения между Китаем и Кремниевой долиной строились на имитации, конкуренции и гонке за лидером. Но примерно в 2013 году все изменилось. Китайский интернет больше не отставал от западного по функциональности. Однако местные технологические компании не играли по правилам Кремниевой долины, вместо этого они превращали китайский интернет в альтернативную вселенную – со своими галактиками, ресурсами и законами физики. В этой вселенной многие обладатели дешевых смартфонов получили доступ в интернет, смартфоны играли роль кредитных карточек, и население победивших нищету городов становилось частью грандиозной лаборатории, в которой интегрировались цифровой контент и реальный мир. Китайским технологическим компаниям, управляющим этой новой интегрированной реальностью, уже не надо было подчеркивать связь с Кремниевой долиной. Такие названия, как «китайский Amazon» или «китайский Facebook», уже не были актуальными, когда речь шла о продуктах вроде WeChat – главного социального приложения в Китае. Оно стало своего рода «цифровым швейцарским ножом», который позволял людям оплачивать продукты в магазине, заказывать еду на дом и записываться на прием к врачу. Такие изменения произошли благодаря наличию нескольких «строительных блоков»: мобильного интернета, самого приложения WeChat и системы мобильных платежей, превратившей каждый смартфон в цифровой кошелек. Когда эти блоки соединились, китайские стартапы начали плодить инновации одну за другой. Новые онлайн- и офлайн-сервисы глубоко проникли в ткань китайской экономики. Они превратили китайские города в первую в мире безналичную среду со времен бартерной экономики. «Умный велопрокат» совершил переворот в системе городского транспорта и стал основой самой большой в мире сети интернета вещей.
Поддержка инноваций на государственном уровне еще больше воодушевляла предпринимателей. За первыми действиями Го последовала мощная волна мероприятий, с 2014 года несущая вперед технологическое предпринимательство. Под лозунгом поддержки инноваций и предпринимательства мэры городов Китая активно занялись созданием новых инновационных кластеров, инкубаторов и государственных венчурных фондов – многие из них использовали «Проспект предпринимателей» как модель для собственных начинаний. Западные аналитики называли эту кампанию ошибочной и неэффективной, но она стала движущей силой, заставляющей эволюционировать альтернативную интернет-вселенную Китая.
Чтобы процветать в этой среде, нужны были не только грамотные инженеры, но и рабочие руки: армия курьеров на скутерах – чтобы развозить горячие блюда по всему городу; десятки тысяч торговых представителей – чтобы рассказывать уличным торговцам о преимуществах приема платежей с мобильных телефонов; грузчики и сотрудники транспортной сферы – чтобы отправлять миллионы велосипедов в другие города. Взлетевший спрос на эти услуги и подтолкнул китайские компании к тому, чтобы засучить рукава и всерьез приняться за работу по управлению сложным бизнесом на низовом уровне. На мой взгляд, такая готовность к черной работе отличает китайских предпринимателей от их коллег из Кремниевой долины. Американские стартапы предпочитают придерживаться своей специализации: они создают сугубо цифровые платформы, облегчающие обмен данными между клиентом и поставщиком услуг. Поставщики услуг сами выполняют всю черную работу, а технологическим компаниям незачем вникать в тонкости логистики. Они стремятся соответствовать мифу о том, что маленькая группа хакеров способна построить миллиардный бизнес, не выходя из дома. Китайским компаниям недоступна такая роскошь. Окруженные конкурентами, всегда готовыми скопировать посредством реверс-инжиниринга их продукт, они должны всегда чем-то их превосходить: масштабом, бюджетом, производительностью. Они тратят деньги как сумасшедшие и полагаются на армию низкооплачиваемых курьеров и водителей, чтобы заставить свои бизнес-модели работать. И эта определяющая черта альтернативной интернет-вселенной Китая повергает американских аналитиков, обосновавшихся в Кремниевой долине, в глубокое недоумение.
Саудовская Аравия данных
Эта готовность к кропотливой работе может стать огромным преимуществом Китая в эпоху внедрения ИИ. Накапливая и учитывая информацию, связанную и с доставкой еды, и с ремонтом автомобилей, и с велопрокатом, и с покупкой продуктов в магазинчике за углом, технологические компании превращают Китай в Саудовскую Аравию данных: страну, внезапно открывшую у себя огромные запасы топлива для технического прогресса в наши дни. Китай уже сделал первый шаг в этом направлении, стал крупнейшим в мире производителем цифровых данных, намного опередив США, и с каждым днем уходит все дальше.
Как я уже говорил в первой главе, изобретение глубокого обучения означает, что мы движемся от эпохи экспертных знаний к эпохе данных. Чтобы успешно готовить алгоритмы глубокого обучения, нужны вычислительные мощности, талантливые специалисты и большие объемы данных. Но из этих трех элементов именно объем данных в будущем станет важнейшим, потому что после достижения какого-то предела роль личных способностей начинает уменьшаться. За этой чертой все решает наличие данных. Алгоритмы, созданные средним инженером, могут превзойти алгоритмы, созданные ведущими мировыми экспертами, если средний инженер имеет доступ к гораздо большему количеству данных. Но в случае с данными, накапливаемыми в Китае, количество переходит в качество. В этой стране больше пользователей интернета, чем в США и Европе, вместе взятых, и китайские компании получают самые качественные данные. Природа альтернативной вселенной приложений в Китае такова, что собранные данные будут весьма полезны при создании продуктов, основанных на ИИ.
Гиганты Кремниевой долины накапливают данные об активности пользователей на онлайн-платформах: это история ваших поисков, загруженные фотографии, видео, которые вы смотрели на YouTube, и ваши «лайки». Китайские компании вместо этого собирают данные из реальной жизни: что, когда и где вы покупали, какую еду заказывали, куда ездили, что фотографировали. Глубокое обучение может только оптимизировать то, что оно «наблюдает» с помощью данных, а технологическая экосистема Китая дает алгоритмам больше «глаз», позволяющих целиком увидеть картину нашей повседневной жизни. Мы становимся свидетелями того, как ИИ начинает «электрифицировать» новые области: объем данных, полученных в Китае на основе повседневных действий реальных людей, в конечном счете даст ему преимущество над Кремниевой долиной. Китай получил ключи от этой сокровищницы не благодаря какому-то хитроумному плану. Когда Го Хонг посетил мой офис в 2010 году, он еще не знал, какой станет интернет-вселенная Китая, и не знал, что алгоритмы глубокого обучения сделают данные такой великой ценностью. Но он верил, что при правильном подходе, хорошем финансировании и небольшой поддержке китайские стартапы могут создать нечто грандиозное. В тот момент предпринимательские инстинкты Го подсказывали ему верный путь к деньгам.
Мобильный интернет
Я покинул Google China и основал Sinovation Ventures за несколько месяцев до того, как компания Google решила уйти с рынка материкового Китая. Вся наша команда испытала горькое разочарование, ведь мы вложили годы работы в то, чтобы сделать компанию конкурентоспособной в КНР. Но это отступление открыло китайским стартапам путь к созданию совершенно новых продуктов в самой перспективной области мобильного интернета.
После дебюта iPhone в 2007 году владельцы сайтов и интернет-сервисов начали постепенно адаптировать их для доступа через смартфон. Для этого требовалось как минимум создать мобильную версию сайта, которая бы хорошо работала и выглядела на маленьком экране смартфона. Но вместе с тем стали появляться и новые инструменты: магазины приложений, приложения для редактирования фотографий, антивирусное программное обеспечение для мобильных операционных систем. С уходом Google из Китая рынок приложений на базе Android был практически пуст, и первые группы стартапов, родившихся в инкубаторе Sinovation, намеревались заполнить его. Я надеялся, что мы найдем новый и захватывающий способ взаимодействия с обособленным интернет-пространством, в котором пока еще не господствовала Кремниевая долина. В эпоху подражания небольшая часть жителей Китая выходила в интернет так же, как американцы, – с помощью настольного или портативного компьютера. Притом что поведение китайских пользователей существенно отличалось от поведения американских, основные инструменты были те же. Компьютеры все еще оставались слишком дорогими для большинства китайцев, и к 2010 году доступ к интернету был только приблизительно у одной трети населения. Поэтому, когда на рынок попали дешевые смартфоны, в интернет хлынула лавина новых пользователей. Этот переходный момент сильно повлиял на то, каким стал впоследствии китайский интернет. Пользователи смартфонов не только действовали иначе, чем их коллеги с настольными компьютерами; у них были другие приоритеты. Для них интернет стал не просто вместилищем абстрактной информации. Скорее он стал инструментом, который люди брали с собой повсюду. С его помощью можно было узнать, где поесть в незнакомом городе, купить что-нибудь в магазине, отправиться в дальнее путешествие или просто найти куда-то дорогу. И от китайских стартапов требовались соответствующие продукты. У них появилась реальная возможность при поддержке китайских же венчурных инвесторов заложить основы для разработки инноваций для местного рынка. Sinovation направила свой первый инвестиционный раунд на инкубацию девяти компаний, и некоторые из них были в итоге приобретены Baidu, Alibaba и Tencent или перешли под их контроль. Эти три китайских интернет-гиганта (вместе известные под аббревиатурой BAT) использовали наши стартапы, чтобы еще быстрее захватить рынок услуг в мобильном интернете. Их приобретения заложили прочный фундамент для дальнейшей работы, но альтернативная интернет-вселенная Китая не стала бы таким поразительным местом, если бы не один проект компании Tencent.
WeChat: скромное начало и честолюбивые замыслы
Едва ли кто-нибудь помнит тот день, когда самое мощное приложение в мире вышло на международную арену. В январе 2011 года WeChat – новый продукт Tencent, предназначенный для обмена сообщениями, – начал свою работу, но это событие было упомянуто в англоязычной прессе всего один раз – на сайте технических новостей The Next Web[27]. Компания Tencent уже владела двумя лидирующими социальными сетями в Китае – ее платформой мгновенного обмена сообщениями QQ и социальной сетью Q-Zone пользовались сотни миллионов человек, – однако американские аналитики не признавали их, считая посредственными копиями американских продуктов. Новое приложение для смартфонов еще даже не имело английского названия и было известно под китайским названием Weixin, или «Микросообщение». Но у него было несколько приятных особенностей. Помимо печатного текста приложение позволяло отправлять фотографии и короткие голосовые записи. Последнее стало важным преимуществом, поскольку ввод китайских иероглифов на телефоне в то время был крайне неудобным. WeChat создавался специально для смартфонов. Вместо того чтобы пытаться переделать свою главную настольную платформу QQ в телефонное приложение, Tencent решила создать новый продукт – лучше прежнего и только для мобильных телефонов. Рискованная стратегия полностью себя оправдала. Основные функции оказались востребованными, и к ним постоянно прибавлялись новые, по мере того как росло число пользователей. Всего за год оно достигло 100 млн, а в январе 2013-го, когда WeChat исполнилось два года, в приложении было зарегистрировано 300 млн человек. В WeChat появились аудио- и видеозвонки, а также конференц-связь. Сейчас эти функции воспринимаются как нечто само собой разумеющееся, но в WhatsApp – основном глобальном конкуренте WeChat – они были добавлены только в 2016 году.
Доработка и оптимизация WeChat на первом этапе положили начало более серьезной работе. Вскоре разработчики ввели инновационную модель «приложение в приложении», что позволило средствам массовой информации и рекламодателям использовать социальные платформы для своих нужд. Речь идет об «официальных аккаунтах WeChat», на которые можно было подписываться, чтобы регулярно получать контент, – их иногда сравнивали со страницами медиакомпаний в Facebook. Но Facebook предлагал лишь стандартные возможности для размещения контента, а WeChat позволял создать практически полный аналог автономного приложения без затрат на его разработку. Эти аккаунты вскоре стали основными поставщиками контента в социальных сетях, и многие компании просто перестали создавать собственные приложения: им хватало официальных аккаунтов в WeChat.
WeChat понадобилось два года, чтобы из безымянного приложения превратиться в настоящую империю, которая объединила в себе общение, СМИ и торговлю. Но Tencent хотела большего. Монополизировав цифровую жизнь пользователей смартфонов, она решила направить свои усилия на достижение еще более глобальных целей. В течение последующих пяти лет в Tencent велась упорная работа над превращением WeChat в первое в мире суперприложение. В результате оно проникло во все области не только цифровой, но и реальной жизни пользователей, став настоящим пультом управления жизнью[28]: позволяло платить в ресторанах и в такси, брать напрокат велосипеды, контролировать свои счета, записываться к врачам и заказывать доставку выписанных лекарств до двери. Такая метастазирующая функциональность могла бы размыть границы онлайн- и офлайн-миров и дать начало альтернативной интернет-вселенной Китая. Но для того, чтобы это получилось, WeChat должна была залезть в кошельки своих пользователей, а значит – сразиться за ведущую роль в цифровой торговле.
Перл-Харбор мобильных платежей
Атака пришлась на самую праздничную ночь 2014 года – китайский Новый год, и оружие было выбрано соответствующее случаю. По традиции в этот праздник принято дарить маленькие нарядные красные конверты с наличными. Эти деньги – китайский эквивалент рождественского подарка, обычно такие конверты получают дети от старших родственников и работники – от своего руководства. Идея Tencent была простой и милой, а потому служила прекрасной маскировкой для первой операции по захвату власти. Приложение WeChat предложило пользователям отправить цифровые красные конверты с настоящими деньгами друзьям по WeChat во всех концах страны. Как только пользователи «привязывали» свой банковский счет к WeChat, они получали возможность отправить такие конверты с определенной суммой конкретному человеку или в групповой чат, где друзья пользователя соревновались в том, кто первый откроет конверт и получит эту сумму. Так их деньги оказывались в «кошельке WeChat» – WeChat Wallet, новом модуле приложения. Далее эти средства можно было использовать для совершения покупок, отправки друзьям или пополнения банковского счета, если он был привязан к WeChat.
Обратиться к старинной китайской традиции, чтобы пользователи освоили новую функцию в форме игры, было идеальным решением. Пользователям WeChat идея понравилась, и во время празднования китайского Нового года они отправили 16 млн конвертов, привязав 5 млн новых банковских счетов к кошельку WeChat. Джек Ма, однако, не был в восторге от случившегося. Он сравнил этот шаг Tencent, подрывавший господство Alibaba в цифровой торговле, с нападением на Перл-Харбор[29]. Сервис Alipay компании Alibaba был первой ласточкой эпохи цифровых платежей, его адаптировали для китайских пользователей еще в 2004 году, затем была создана версия этого продукта и для смартфонов. И вот за одну только ночь WeChat обеспечил себе перевес, лишь слегка подтолкнув пользователей привязать свои счета к тому, что уже было самым мощным социальным приложением в Китае.
Ма предупредил сотрудников Alibaba, что если компания не начнет борьбу за сохранение лидерства в области мобильных платежей, то ей придет конец. Со стороны тогда казалось, что Ма сильно преувеличивал, чтобы сплотить свои войска перед лицом угрозы, но теперь, четыре года спустя, можно заключить, что он сразу же верно оценил уровень опасности.
В течение четырех лет, предшествовавших атаке Tencent, постепенно складывался облик альтернативной интернет-вселенной Китая. Беспощадная конкуренция между китайскими стартапами-подражателями воспитала поколение рисковых интернет-предпринимателей. За период с 2009 по 2013 год число пользователей смартфонов более чем удвоилось, теперь вместо 233 млн их стало целых 500 млн. Денежные средства, аккумулировавшиеся на ранних этапах, позволяли новому поколению стартапов разрабатывать инновационные мобильные приложения для этого рынка. И, наконец, WeChat пробрался практически на каждый смартфон в Китае, став универсальным порталом местной мобильной экосистемы.
Когда поток красных конвертов Tencent заманил в его паутину миллионы китайцев, привязавших свои банковские счета к WeChat, в картине потребительской революции встал на свое место последний фрагмент – возможность платить за всё с вашего мобильного телефона. В последующие годы Alibaba, Tencent и тысячи китайских стартапов начали соревноваться между собой, поставив цель охватить каждую сторону жизни китайского горожанина, в том числе доставку продуктов питания, коммунальные услуги, новости о жизни знаменитостей, маникюр на дому, прокат велосипедов, покупку билетов на поезд и билетов в кино и даже нарушения ПДД. Интернет и реальный мир сблизились, как нигде на свете. Это изменило жизнь китайских горожан и позволило накопить невиданные доселе объемы данных. Но создание альтернативной интернет-вселенной, которая проникает во все уголки китайской экономики, было бы невозможно без самого важного фактора, влияющего на ее экономическое развитие, – китайского правительства.
Новое пространство для новых предпринимателей
И тут Го Хонг был впереди всех. За годы, прошедшие после его первого визита в мой офис, его мечта о «Проспекте предпринимателей» превратилась в план, и этот план начал осуществляться. Го выбрал для своего эксперимента пешеходную улицу в Чжунгуаньцуне, вдоль которой были расположены книжные магазины, рестораны и рынок дешевой электроники.
В 1980-х годах усилия правительства уже однажды преобразили эту улицу. В то время в Китае активно развивались ориентированные на экспорт отрасли и росли города. И для того, и для другого требовались хорошие инженеры, которых в стране не хватало. Поэтому чиновники превратили пешеходную улицу в «книжный город» с изобилием магазинов, где продавались современные учебные пособия по техническим дисциплинам для студентов из расположенного неподалеку университета Цинхуа и Пекинского университета. К 2010 году с подъемом китайского интернета закрылось много книжных магазинов, и их место заняли небольшие лавки с электроникой и пиратским программным обеспечением – грубыми подделками эпохи подражателей.
Но Го делал все, чтобы приблизить наступление эры отечественных инноваций. Его оригинальный небольшой по своему масштабу эксперимент – привлечь компанию Sinovation Ventures в новый деловой район, предложив ей арендную субсидию, – увенчался успехом, и Го планировал таким же образом «заселить» всю улицу арендаторами, работающими в области высоких технологий. Вместе с местным руководством он предложил прежним съемщикам помощь с переездом и субсидии и таким образом успешно освободил почти все помещения. В 2013 году на опустевшей улице появились рабочие с отбойными молотками и дорожная техника, а 11 июня 2014 года отремонтированный и приведенный в порядок «Проспект предпринимателей» был открыт для новых арендаторов. Го применил имеющиеся в его распоряжении инструменты – реальные деньги, стройматериалы и ручной труд, – чтобы максимально ускорить переход к этапу инноваций для отечественных стартапов. Уникальный опыт Чжунгуаньцуня вскоре вышел за пределы одного маленького уголка Пекина: тактика Го распространилась по всей стране.
Инновации народу!
10 сентября 2014 года премьер-министр Ли Кэцян вышел на сцену во время всемирного экономического форума «Летний Давос – 2014», проходившего в прибрежном китайском городе Тяньцзинь. Там он говорил о решающей роли технологических инноваций в обеспечении роста и модернизации китайской экономики. Речь была длинной и насыщенной, она содержала много терминов и мало конкретики. Но Ли несколько раз повторил новое для китайского политического лексикона сочетание слов: «массовое предпринимательство и массовые инновации»[30], – и это было важно. В заключение он пожелал участникам успешной работы на форуме и крепкого здоровья.
На взгляд постороннего это выступление было совершенно непримечательным, и оно не упоминалось в западной прессе. Китайские лидеры выступают с подобными речами почти каждый день – они длинны и состоят из шаблонных фраз, которые западному слушателю кажутся пустословием. Однако эти фразы могут служить сигналами, адресованными государственным чиновникам, пусть они не обязательно влекут за собой немедленные изменения в реальном мире.
Речь, произнесенная Ли, была особенной: она зажгла первую искру, из которой вскоре разгорелось пламя китайской технологической революции, подогревавшее у инвесторов и основателей стартапов лихорадочное стремление достичь доселе небывалых высот. Новый лозунг – «Массовые инновации – массовому предпринимательству!» – означал, что государство готово поддерживать стартап-экосистемы и технические инновации. Активный подход Го Хонга к этой поддержке стал распространяться на всю китайскую экономику – вторую в мире, а значит, у Кремниевой долины появился настоящий конкурент. Государство не только субсидировало китайские технологические компании, оно стремилось повлиять на культурный фон в стране. У новаторов появились деньги и пространство для работы и творчества, и у их родителей больше не было повода донимать их, требуя устроиться на службу в государственный банк.
Через девять месяцев после речи Ли Государственный совет Китая – приблизительный эквивалент Кабинета президента США – издал важную директиву по поддержке массового предпринимательства и инноваций. Это был призыв к созданию тысяч технологических инкубаторов, бизнес-парков и поддерживаемых правительством «управляющих фондов» для привлечения больших объемов частного венчурного капитала. Также для технологических компаний вводились налоговые льготы и упрощалась процедура получения государственных разрешений, необходимых, чтобы начать бизнес.
Центральное правительство Китая изложило цели, но ответственность за их реализацию ложилась на плечи тысяч мэров и местных чиновников, разбросанных по всей стране. Карьерный рост должностных лиц в государственной системе Китая зависит от того, как их работу оценивает вышестоящее партийное руководство. Так что когда Центральное правительство ставит новые цели, это дает чиновникам более низкого уровня шанс доказать свою компетентность, и они с азартом берутся за дело.
После издания директивы Госсовета города Китая быстро приняли на вооружение тактику Го Хонга и создали свои собственные аналоги «Проспекта предпринимателей». Они использовали налоговые льготы и скидки на аренду для привлечения стартапов, открывали в бизнес-центрах дополнительные офисы, где предприниматели могли быстро зарегистрировать свое предприятие. Поток субсидий способствовал созданию по всей стране 6600 новых инкубаторов для стартапов – их количество выросло более чем в четыре раза[31]. Стартапам стало проще, чем когда-либо, получить комфортные помещения для работы, а благодаря льготным тарифам они могли сэкономить деньги на аренде и пустить их на развитие своего бизнеса.
Более крупные городские и региональные органы власти первыми разработали различные модели системы управляющих фондов – механизма, позволяющего с помощью государственных вложений стимулировать венчурные инвестиции. Правительство использует средства управляющего фонда для инвестирования в частные венчурные фонды, играя ту же роль, что и другие частные партнеры с ограниченной ответственностью. Если стартапы, в которые инвестировал фонд («портфельные компании») терпят неудачу, то все партнеры теряют свои инвестиции, в том числе и государство. Но если портфельные компании преуспевают – скажем, их цена удваивается в течение пяти лет, – тогда 90 % прибыли от государственных инвестиций распределяется между частными инвесторами, чьи вложения уже удвоились. Таким образом, у частных инвесторов появляется стимул следовать примеру государства, инвестируя в фонды и отрасли, к развитию которых стремятся местные органы самоуправления. Во время взрыва инноваций в Китае объем инвестиций этих управляющих фондов вырос почти в четыре раза с 7 млрд долларов в 2013 году до 27 млрд долларов в 2015 году. Вслед за ним увеличились и объемы частного венчурного финансирования. В 2009 году, когда была основана Sinovation, Китай переживал такой бурный рост в сфере обрабатывающей промышленности и недвижимости, что «умные инвестиции» все еще поступали в эти традиционные отрасли. Но в 2014 году все изменилось. За предшествовавшие ему три-четыре года общее финансирование китайских венчурных фондов увеличилось примерно до 3 млрд долларов. В 2014 году эта сумма выросла в четыре раза – до 12 млрд долларов, а затем, в 2015 году, снова удвоилась до 26 млрд долларов[32]. И тогда стало казаться, что любой умный молодой человек, у которого есть опыт работы, новаторская идея и технические знания, может составить бизнес-план и найти финансирование для запуска своего проекта.
Американские политологи и инвесторы косо посмотрели на такое жесткое посягательство правительства на свободный рынок. Они считали, что частные игроки делают лучшие ставки, когда дело касается инвестиций, и что финансируемые государством инновационные зоны или инкубаторы окажутся пустой тратой денег налогоплательщиков. Многие из тех обитателей Кремниевой долины, у кого были деньги и власть, считали, что чем меньше федеральное правительство вмешивается в их дела, тем лучше.
Но эти критики упускали из виду, что участие государства иногда оказывается чрезвычайно эффективным. Когда в долгосрочной перспективе выгода настолько велика, то первое время можно и переплачивать. Китайское правительство планировало совершить фундаментальный сдвиг в китайской экономике и добиться, чтобы она росла не за счет производства, а за счет инноваций, и оно хотело, чтобы это произошло быстро.
Оно могло бы пустить все на самотек, спокойно дожидаясь, пока доходность инвестиций в традиционные отрасли упадет и частные инвестиции медленно проникнут в сектор высоких технологий. На этот сдвиг, конечно же, влияли бы обычные для человеческого общества факторы: ошибочная информация, менталитет инвесторов старой школы, которым «этот интернет» до сих пор кажется сомнительной штукой, и банальная экономическая инерция. В конце концов влияние этих факторов ослабло бы, и деньги стали бы поступать в частные венчурные фонды, которые смогли бы тратить каждый доллар эффективнее, чем правительство.
Но этот процесс затянулся бы на много лет, если не десятилетий. Высшее руководство Китая не хотело ждать. Оно хотело заставить правительственные деньги работать как можно быстрее, а для этого нужен был качественный скачок. В некоторых случаях на местном уровне меры поддержки не давали эффекта – инкубаторы оставались незанятыми, а инновационные зоны не окупались, – но в национальном масштабе результат оказался потрясающим.
Революция в культуре
Развернутая китайским правительством кампания вовсе не сводилась к одним только инвестициям и строительству офисов. Она изменила облик интернет-предпринимательства в глазах обычных людей и повлияла на дух времени. Для китайской культуры характерно почитание авторитетов, которыми могут быть родители, начальники, учителя и государственные чиновники. Пока новое направление в отрасли или вид деятельности не получат авторитетного одобрения, они считаются рискованными. Но если китайское руководство что-то одобрит, люди поспешат к этому присоединиться.
Такая иерархичность иногда мешает пробиться свежим идеям, но когда одобрение получено и направление задано, то за дело берется все общество разом. До 2014 года китайское правительство никогда не разъясняло, как именно, по его мнению, должно происходить развитие китайского интернета. Несмотря на успехи таких компаний, как Baidu и Alibaba на раннем этапе, за периодом относительной свободы последовали репрессии против пользователей, «распространяющих слухи» через социальные медиаплатформы. Нельзя было уверенно сказать, что произойдет дальше. Начав массовую кампанию, правительство во всеуслышание подтвердило, что одобряет интернет-предпринимательство. Плакаты и баннеры, призывающие всех и каждого участвовать в развитии национальных технологий, появились по всей стране. В СМИ зазвучали бесчисленные истории об успехах местных предпринимателей и внедренных ими инновациях. Университеты поспешили предложить новые курсы по предпринимательству, а книжные магазины наводнили биографии звезд технологической индустрии и книги для основателей стартапов. Рекордный дебют компании Alibaba на Нью-Йоркской фондовой бирже в 2014 году подлил масла в огонь. Группа трейдеров Taobao оповестила о проведении IPO Alibaba 19 декабря, всего через девять дней после речи премьера Ли. Когда пыль, стоявшая столбом во время яростного сражения на торговой площадке, осела, выяснилось, что компания Alibaba провела крупнейшее IPO в истории, а Джек Ма стал самым богатым человеком Китая.
Но дело было не только в деньгах. Ма стал национальным героем, поскольку он умел располагать к себе людей. На вид бесхитростный и очень обаятельный, он напоминал подростка из дома по соседству, не был выходцем из элитного университета и даже не умел программировать. Во время выступлений Джек любил упоминать, что, когда в его родном городе открылся KFC, он был единственным из 25 претендентов, которого не взяли туда на работу. У других интернет-предпринимателей, уже добившихся крупных успехов в Китае, часто была ученая степень или опыт работы в Кремниевой долине. Восхождение Ма вдохновляло простых китайцев, которые и должны были пополнить ряды «массовых предпринимателей». Одобрение правительства и воодушевляющий пример Ma послужили убедительными аргументами для недоверчивых китайских матерей. Старшее поколение все еще считало предпринимательство занятием для тех, кто не смог найти настоящую работу. Пожизненная служба на государственных должностях оставалась желанной целью для людей, которые еще помнили голодные времена. В 2009 году, когда я основал Sinovation Ventures, многие молодые люди хотели присоединиться к стартапам, которые мы финансировали, но было ясно, что они не могут этого сделать из-за сопротивления родителей или супругов. Чего я только не перепробовал, чтобы завоевать доверие этих семей: приглашал в хорошие рестораны, писал длинные письма от руки и даже посылал финансовые прогнозы, доказывающие, что стартап может окупиться. В конечном счете мы сумели собрать сильные команды, но за каждого нового человека приходилось сражаться.
Однако уже к 2015 году люди стали буквально ломиться к нам. Среди них были странные подростки, исключенные из средней школы, блестящие выпускники ведущих университетов, бывшие инженеры Facebook и многие другие, пусть даже некоторые из них были явно не в себе. Однажды, когда я отсутствовал в городе, в штаб-квартиру Sinovation пришел один якобы предприниматель, который отказывался уезжать, пока я не встречусь с ним. Ему объяснили, что я не вернусь в ближайшее время, но этот человек разделся догола и лег на землю, объявив, что будет лежать так, пока Кайфу Ли не выслушает его.
Вместо инвесторов тому предпринимателю пришлось общаться с полицией, но эпизод хорошо передает атмосферу инновационной лихорадки, охватившей Китай. Страна, которая провела десятилетие на грани перехода
Скачать книгу
Посвящается Раджу Реди – моему наставнику во всем, что касается искусственного интеллекта и жизни
Предисловие
Как венчурный инвестор я часто выступаю с лекциями об искусственном интеллекте (ИИ) перед представителями мировой деловой и политической элиты. Но иногда я веду беседы на ту же тему в детских садах, и это особенно приятно. Удивительно, но и там и там я часто слышу одни и те же вопросы. Во время моего недавнего визита в пекинский детский садик стайка пятилетних малышей просто засыпала меня вопросами о будущем ИИ.
«У нас будут воспитатели-роботы?»
«Что произойдет, если один роботизированный автомобиль врежется в другой такой же и кто-нибудь пострадает?»
«Будут ли люди жениться на роботах и заводить с ними детей?»
«Станут ли компьютеры настолько умными, что смогут нами командовать?»
«Если роботы всё будут делать сами, то что будем делать мы?»
И дошкольников, и самых могущественных людей мира волновали одни и те же вопросы. Общение как с теми, так и с другими открыло мне глаза сразу на несколько вещей. В первую очередь мне стало очевидно, что ИИ все больше занимает умы людей. Всего несколько лет назад эта тема фигурировала только в научных работах и фантастических фильмах. Средний человек, возможно, имел представление, что ИИ нужен для создания роботов, мыслящих как люди, но это не имело никакого отношения к его повседневной жизни. Сегодня все изменилось. Статьи об инновациях в области ИИ не сходят со страниц газет. Бизнес-конференции по использованию ИИ для увеличения прибыли проходят почти ежедневно, а правительства по всему миру строят планы по освоению этой технологии. ИИ вдруг стал одной из самых обсуждаемых тем, и не зря. Вслед за крупными прорывами в теории ИИ наконец стали появляться продукты на его основе, способные изменить нашу жизнь. ИИ уже используется во многих популярных приложениях и интернет-сервисах, и в ближайшие годы он будет управлять нашими автомобилями и ценными бумагами, участвовать в производстве большинства товаров, и, возможно, вытеснять нас с рабочих мест.
Его использование сопряжено как с огромными выгодами, так и с потенциальными угрозами, и мы должны быть готовы в том числе и к угрозам.
Мой диалог с дошкольниками показателен и тем, где он состоялся. Не так давно Китай на годы, если не на десятилетия, отставал от США в области искусственного интеллекта. Но за последние три года нашу страну охватила настоящая лихорадка ИИ, и такого эмоционального подъема вокруг этой темы не наблюдается, пожалуй, больше нигде в мире. Серьезное увлечение искусственным интеллектом из сферы технологий быстро проникло в бизнес-сообщества и высшие органы власти. Оно распространилось повсюду – вплоть до детских садиков в Пекине.
Китай возлагает большие надежды на ИИ, и повсеместная поддержка этой технологии приносит свои плоды. Китайские компании и исследователи ИИ уже создали мощную, соответствующую американским аналогам платформу и продолжают экспериментировать с инновационными алгоритмами и бизнес-моделями, обещающими полностью изменить экономику Китая. Совместными усилиями китайские предприниматели и ученые превратили его в подлинную сверхдержаву ИИ, единственное государство, способное соревноваться с США в развитии этой технологии. То, как будут развиваться конкуренция и сотрудничество этих двух стран в области ИИ, может оказать серьезное влияние на мировую экономику и государственное управление.
И наконец, во время встреч с юными слушателями мне внезапно открылась еще более глубокая истина: когда дело доходит до понимания будущего, мы все подобны дошкольникам. Со смесью детского удивления и взрослой тревоги мы пытаемся заглянуть в это будущее и видим множество вопросов, на которые нет ответов. Мы хотим понять, как развитие ИИ повлияет на нашу работу и смысл жизни, и узнать, какие люди и страны выиграют от использования этой невероятной технологии. Мы задаемся вопросом, может ли ИИ привести нас к материальному изобилию и останется ли место для людей в мире, которым управляют умные машины.
К сожалению, не существует хрустального шара, который показал бы нам будущее. Эта неопределенность делает наши вопросы и попытки найти ответы на них еще более важными.
Моя книга – одна из таких попыток. Я не прорицатель, но мой личный опыт исследователя и пользователя этой технологии, а теперь – и венчурного инвестора, которому довелось поработать и в Китае, и в Соединенных Штатах, может оказаться полезным. Надеюсь, что моя книга прольет свет на то, как мы пришли к существующим достижениям в этой области, а также подтолкнет читателей к новым обсуждениям этой темы.
Предсказать окончание нашей истории об искусственном интеллекте довольно сложно, потому что это не просто история о машинах. Это также история о людях и свободе воли, позволяющей им принимать решения и управлять своей жизнью. Будущее ИИ строим мы, и оно зависит от выбора, который мы сделаем, и поступков, которые мы совершим. В ходе этого строительства, я надеюсь, мы сумеем заглянуть глубоко внутрь самих себя и найти мудрость, чтобы не сбиться с пути. В этом духе давайте и начнем наше исследование.
Глава 1. Запуск китайского «спутника»
Юный китаец в очках в квадратной оправе не был похож на последнюю надежду человечества. В черном костюме, белой рубашке и черном галстуке, Кэ Цзе сидел, ссутулившись и потирая виски, полностью погруженный в напряженные раздумья. Обычно излучающий уверенность, граничащую с дерзостью, сейчас этот девятнадцатилетний юноша неловко ерзал в кожаном кресле. Наблюдая такую картину в другом месте, его можно было бы принять за обычного студента, мучающегося над сверхтрудным доказательством геометрической теоремы.
Но на самом деле в этот майский день 2017 года он сражался с одной из умнейших машин – AlphaGo, обладающей мощным искусственным интеллектом, за созданием которого стояла вся мощь технологических ресурсов Google. Сражение шло на доске с полем 19 на 19 линий, уставленной маленькими черными и белыми камешками. Это были принадлежности для го – игры с обманчиво несложными правилами: два игрока, поочередно передвигая свои камни, пытаются окружить камни противника. Кэ Цзе играл в го лучше, чем любой другой человек на Земле, но сегодня ему противостоял невиданно сильный соперник. Считается, что го изобрели более 2500 лет назад, но его история уходит в прошлое глубже, чем история любой другой настольной игры из тех, что дошли до наших дней. В Древнем Китае умение играть в го входило в число четырех искусств, которыми обязан был владеть любой китайский ученый. Считалось, что го наделяет игроков мудростью и изяществом мысли, свойственными философии дзен. Тогда как западные игры, например шахматы, носят примитивно тактический характер, гo требует постепенно менять позиции на доске и медленно окружать противника, что превращает го в искусство, требующее особого состояния ума.
Сложность этой игры вполне соответствует древности ее истории. Чтобы изложить ее основные правила, достаточно девяти предложений, но число возможных комбинаций на доске го больше числа атомов в известной нам Вселенной[1]. Поскольку построение стратегий в го – невероятно сложный процесс, задача победить чемпиона мира по этой игре стала для специалистов по ИИ своеобразным Эверестом – попытки покорить его долго оставались бесплодными. Поэт сказал бы, что машина не сможет победить, поскольку у нее отсутствует важное человеческое качество – некое мистическое чувство игры. Инженеры же считали, что количество вероятных позиций на доске слишком велико, чтобы компьютер мог их просчитать. Но в этот день AlphaGo не просто победил Kэ Цзе – разгром следовал за разгромом. На протяжении трех матчей-марафонов, продлившихся более трех часов каждый, Kэ боролся с компьютером всеми доступными ему средствами. Он пытался одолеть его, используя различные тактики: консервативную, агрессивную, оборонительную и непредсказуемую.
Но ни одна из них не срабатывала. AlphaGo не поддавался. Вместо этого он медленно затягивал петлю вокруг «армии» Кэ.
Взгляд из Пекина
За поединком Kэ Цзе и AlphaGo следило множество людей, но не все воспринимали его одинаково.
Для некоторых наблюдателей из США победы AlphaGo означали не столько победу машины над человеком, сколько победу западных технологических компаний над всем остальным миром. За последние два десятилетия компании Кремниевой долины смогли завоевать рынки технологий. Facebook и Google стали ключевыми платформами для общения и поиска в интернете. Они подмяли под себя местные стартапы во многих странах – от Франции до Индонезии. Эти интернет-гиганты обеспечили США превосходство в цифровом мире, соответствующее их военной и экономической мощи в реальном мире. AlphaGo – продукт, созданный британским стартапом в области ИИ под названием DeepMind, который приобрела Google в 2014 году, – должен был укрепить позиции Запада в цифровом мире в эпоху искусственного интеллекта.
Но, глядя на матч с Кэ Цзе из своего офиса, я увидел нечто совершенно иное. Штаб-квартира моего венчурного фонда находится в пекинском районе Чжунгуаньцунь, который часто называют китайской Кремниевой долиной. Именно здесь ведутся самые передовые разработки в области искусственного интеллекта. Для работающих здесь людей победа AlphaGo стала одновременно брошенным им вызовом и источником вдохновения. Так что это событие сыграло в истории почти такую же роль, как запуск спутника Советским Союзом.
В октябре 1957 года СССР отправил на космическую орбиту первый в истории спутник, сделанный человеком. Это совершило переворот в сознании людей и серьезно повлияло на государственную политику Америки. Общественность США заволновалась из-за возможного технического превосходства СССР. Американцы следили за тем, как спутник пересекает ночное небо, и настраивали свои радиостанции на прием его сигналов.
Началась работа по созданию Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА), были выделены крупные государственные субсидии на развитие математики, науки и образования – так началась космическая гонка. Эта широкомасштабная мобилизация ресурсов принесла свои плоды 12 лет спустя, когда Нил Армстронг стал первым человеком, ступившим на поверхность Луны.
AlphaGo одержал свою первую громкую победу в марте 2016 года в серии из пяти игр против легендарного корейского игрока Ли Седоля. Серия закончилась со счетом четыре к одному. Причем большинство американцев вряд ли обратили внимание, что эти пять игр собрали более 280 млн китайских зрителей[2]. В тот вечер и вспыхнула в Китае лихорадка искусственного интеллекта. Реакция общества в целом была не такой бурной, как реакция американцев на запуск советского спутника, но пламя разгорелось и с тех пор не угасает.
Когда китайские инвесторы, предприниматели и чиновники объединяют усилия для развития какой-либо отрасли, результаты действительно могут потрясти мир. В наши дни Китай вкладывает огромные средства в научные исследования и поддержку предпринимательства, связанного с ИИ. Деньги для стартапов в области ИИ поступают от венчурных инвесторов, технологических гигантов и китайского правительства.
Китайские студенты заразились лихорадкой ИИ и тоже начали принимать участие в научных программах и слушать лекции международных исследователей со своих смартфонов. Основатели стартапов всерьез взялись за реинжиниринг или просто ребрендинг своих компаний, чтобы оседлать эту новую волну.
Менее чем через два месяца после того, как Кэ Цзе проиграл свою последнюю игру AlphaGo, Государственный совет КНР выпустил смелый план по развитию и внедрению ИИ, чтобы догнать и перегнать США[3]. Он требовал большого финансирования, политической поддержки и координации на государственном уровне. Были поставлены четкие задачи, которые предстоит выполнить к 2020 и 2025 годам, и обозначена главная цель – к 2030 году сделать Китай центром глобальных инноваций в области искусственного интеллекта, играющим ведущую роль в сфере теоретических разработок, технологии и внедрения. К 2017 году китайские венчурные инвесторы уже отреагировали на призыв, вложив в стартапы рекордные суммы, составившие 48 % всего венчурного финансирования ИИ в мире[4]. В этом отношении они впервые обогнали США.
Игра по новым правилам
Эту волну государственной поддержки в Китае породила новая парадигма в отношениях между искусственным интеллектом и экономикой. На протяжении десятилетий наука об искусственном интеллекте развивалась медленно, но устойчиво, и только в последнее время начала бурно прогрессировать, позволяя быстро внедрять научные достижения. Задачи технического характера, связанные с победой машины над человеком в игре го, мне хорошо знакомы. Будучи аспирантом Университета Карнеги – Меллона, я занимался разработками в области ИИ под руководством одного из первых его исследователей – Раджа Редди. В 1986 году я написал первую программу[5], победившую чемпиона мира по игре «Отелло» (это упрощенная версия го, в которую играют на доске, разлинованной на 88 клеток). В то время я мог по праву гордиться таким результатом, но сама технология не была настолько зрелой, чтобы найти применение где-либо, кроме простых настольных игр.
То же самое можно сказать и о победе компьютера Deep Blue, созданного IBM, над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в матче 1997 года, который называли «последним рубежом обороны человеческого мозга». После него многие забеспокоились, не пойдут ли роботы войной на человечество, но реальные последствия ограничились подорожанием акций IBM. Искусственный интеллект еще долго находил весьма ограниченное применение, и ученым понадобились десятилетия, чтобы сделать действительно фундаментальный шаг вперед.
Deep Blue действовал «грубой силой», полагаясь в основном на аппаратное обеспечение, которое позволяло быстро просчитывать и оценивать последствия каждого хода. Поэтому, чтобы дополнить его программное обеспечение направляющими эвристиками, понадобилась помощь сильнейших реальных шахматистов. Да, победа была выдающимся достижением инженерной мысли, но в ее основе лежала давно устоявшаяся технология, которая работала только при соблюдении множества условий. Заберите у Deep Blue геометрически простую квадратную шахматную доску восемь на восемь квадратов, и эта машина уже не покажется вам такой умной.
Однако теперь все изменилось. Во время игры Кэ Цзе против AlphaGo состязание шло в пределах доски для го, но было связано с серьезными изменениями в реальном мире. Победа программы породила настоящую лихорадку ИИ в Китае.
Работа AlphaGo основана на технологии глубокого обучения – новаторском методе в области искусственного интеллекта, позволяющем развивать когнитивные способности машин. Программы, основанные на глубоком обучении, теперь могут лучше, чем люди, идентифицировать лица, распознавать речь и выдавать кредиты. На протяжении десятилетий до революции искусственного интеллекта всегда оставалось каких-нибудь пять лет. Но с появлением глубокого обучения эта революция, наконец, началась. Она открыла дорогу эре небывалого повышения производительности, но также и масштабных потрясений на рынках труда, которые повлекут за собой глубокие социально-психологические последствия для людей, – ведь искусственный интеллект будет вытеснять их с рабочих мест. В матче с Кэ Цзе его соперниками стали не роботы-убийцы, управляемые ИИ, которыми нас давно пугают. Это были демоны реального мира, способные вызвать массовую безработицу и другие связанные с ней социальные бедствия. Угроза безработицы оказалась намного ближе, чем предсказывали эксперты, – при этом цвет воротничка уже не будет играть никакой роли: и высококвалифицированные, и простые сотрудники пострадают одинаково. В тот исторический день матча между AlphaGo и Кэ Цзе машина превзошла все человечество в игре в го. Вскоре она окажется рядом с вами в цеху и в вашем офисе.
Призрак в го-машине
Но во время того же матча я увидел и повод для надежды. Через 2 часа 51 минуту после начала игры Кэ Цзе оказался в тупике. Он сделал все возможное, но понимал, что этого недостаточно. Чемпион низко склонился над доской, поджал губы, и у него задергалась бровь. Не в силах сдерживать эмоции, он снял очки и тыльной стороной руки вытер слезы. Это длилось лишь мгновение, но произошло на глазах у всех. Слезы чемпиона вызвали мощную волну сочувствия и поддержки: в течение трех партий матча Kэ пережил невероятные эмоциональные взлеты и падения, испытав поочередно уверенность, тревогу, страх, надежду и отчаяние. Он показал сильнейшую волю к победе, но помимо всего я смог увидеть и проявление подлинной увлеченности: готовность сразиться с непобедимым соперником ради чистой любви к игре, ее истории, и ради людей, которые в нее играют. И все, кто наблюдал за матчем и крушением надежд Кэ, ответили ему искренним сочувствием. AlphaGo выиграл, но Кэ стал народным героем. Это заставило меня задуматься о том, что раз человеческие существа способны делиться друг с другом любовью, то они смогут найти работу и смысл жизни в век искусственного интеллекта. По-моему, умелое применение ИИ даст Китаю отличный шанс догнать – и даже превзойти США. Но что еще более важно, переворот поможет нам заново осознать, что же делает нас людьми. И чтобы понять почему, мы должны сначала познакомиться с основами этой технологии и разобраться, как именно она может изменить наш мир.
Краткая история глубокого обучения
Машинное обучение – это обобщающий термин для области, к которой относится и глубокое обучение – технология, способная повлиять на ход истории, и благополучно выдержавшая полвека энергичных исследований. С момента своего зарождения искусственный интеллект претерпел не один цикл взлетов и падений. За периодами больших надежд следовали периоды разочарования (их еще называют «зимами искусственного интеллекта»), когда отсутствие практических результатов приводило к потере интереса и сокращению финансирования. Чтобы понять, как мы пришли к глубокому обучению, необходим краткий экскурс в историю. Еще в середине 1950-х годов пионеры искусственного интеллекта поставили себе невероятно смелую, но четкую цель – воссоздать человеческий интеллект в машине. Это поразительное сочетание ясности цели и сложности задачи станет притягательным для величайших умов в области компьютерных наук, таких как Марвин Минский, Джон Маккарти и Герберт Саймон. В начале 1980-х годов, когда я изучал информатику в Колумбийском университете, оно поразило и мое воображение. Я родился на Тайване в начале 1960-х годов, но, когда мне было 11 лет, мы переехали в Теннесси, и там я окончил среднюю школу. Через четыре года я принял решение углубленно изучать ИИ в Колумбийском университете в Нью-Йорке. В 1983 году в разделе анкеты, где нужно было указать цель поступления в аспирантуру по информатике, я смело написал: «Исследование искусственного интеллекта – это анализ того, как человек усваивает знания, количественная оценка его мышления, объяснение человеческого поведения и разгадка того, что делает существование интеллекта возможным; это решающий шаг человечества к пониманию самого себя, и я надеюсь сделать что-то для этой новой, но перспективной области науки». Эти слова помогли мне попасть на ведущий факультет компьютерных наук Университета Карнеги – Меллона, очага передовых исследований ИИ. Но они же продемонстрировали мою наивность: я переоценивал нашу способность понимать себя и недооценивал возможности ИИ показывать сверхчеловеческие результаты в узких областях.
К тому времени, когда я начал писать кандидатскую диссертацию, в среде исследователей искусственного интеллекта сформировались два течения: одно объединяло сторонников выбора действий на основе правил, другое поддерживало принцип нейронных сетей. Исследователи из первого лагеря (их иногда называют сторонниками символических систем или экспертных систем) пытались научить компьютеры мыслить, кодируя последовательности логических правил: если X, то Y. Этот подход был хорошо применим для простых игр с четкой структурой («искусственные задачи»), но прекращал работать при расширении множества возможных вариантов. Чтобы сделать программное обеспечение способным решать проблемы реального мира, сторонники этого подхода опрашивали экспертов по тем или иным задачам, а затем кодировали их ответы в виде программ (отсюда второе название – «экспертные системы»).
Однако ученые из лагеря нейронных сетей использовали другой подход. Вместо того чтобы учить компьютер правилам, по которым действовал человеческий мозг, они пытались его реконструировать. Насколько нам известно, запутанные сети нейронов в мозге животных – единственная основа интеллекта, и исследователи полагали, что можно напрямую воссоздать эту основу. Они поставили перед собой задачу имитировать архитектуру мозга, выстраивая слои искусственных нейронов, способных получать и передавать информацию внутри структуры подобно нейронам живых существ. Электронным нейронным сетям не задают правил, которым надо следовать при принятии решений. В них просто вводят большое множество примеров какого-либо явления – картинок, шахматных партий, звуков – и позволяют сетям самим определять закономерности внутри массива данных. Иначе говоря, чем меньше человеческого вмешательства, тем лучше.
Различия между двумя подходами можно увидеть на примере простой задачи, в которой надо определить, есть ли на рисунке кошка. Чтобы помочь программе принять решение, основанный на правилах метод требует установить правило типа «если – то»: если сверху круга расположены два треугольника, то, возможно, кошка на рисунке есть. При использовании метода нейронных сетей программа получит миллионы образцов в виде фотографий с пометкой «кошка» или «нет кошки» и попытается самостоятельно выяснить, какие признаки в миллионах изображений наиболее тесно коррелируют с пометкой «кошка». В 1950-х и 1960-х годах ранние версии искусственных нейронных сетей дали многообещающие результаты и наделали немало шума. Но потом в 1969 году лагерь сторонников правил вырвался вперед, используя аргумент, что нейронные сети ненадежны и ограничены в применении. Метод нейронных сетей быстро вышел из моды, и в 1970-х годах наступила первая «зима искусственного интеллекта». В течение последующих десятилетий о нейронных сетях то вспоминали, то снова забывали. В 1988 году я использовал подход, похожий на метод нейронных сетей (скрытые марковские модели), чтобы создать Sphinx – первую в мире независимую от говорящего программу для распознавания непрерывной речи[7]. О моем достижении написали в New York Times[8]. Но этого оказалось недостаточно, и с началом долгого «ледникового периода» в области ИИ, растянувшегося почти на все 1990-е годы, о нейронных сетях снова забыли.
В конечном счете сегодняшнему возрождению метода способствовали технологические прорывы, касающиеся двух важных базовых элементов нейронных сетей. Я имею в виду большую вычислительную мощность и большие объемы данных. Данные «обучают» программу распознавать шаблоны, обеспечивая ее множеством образцов, а вычислительная мощность позволяет ей быстро анализировать эти образцы.
На заре ИИ, в 1950-х годах, не хватало как данных, так и вычислительной мощности. Но за прошедшие десятилетия все изменилось. Сегодня вычислительная мощность вашего смартфона в миллионы раз больше, чем мощность передовых компьютеров НАСА, отправивших Нила Армстронга на Луну в 1969 году. Появление интернета привело к накоплению самых разнообразных текстов, изображений, видео, кликов, покупок, твитов и так далее. В распоряжении исследователей оказались огромные объемы данных для обучения нейронных сетей, а также дешевые вычислительные мощности высокой производительности. Но сами сети все еще были сильно ограничены в возможностях. Для получения точных решений сложных задач требуется много слоев искусственных нейронов, но на тот момент исследователи еще не нашли способ эффективно обучать слои по мере их добавления. Прорыв в этом направлении, наконец, состоялся в середине 2000-х годов, когда ведущий исследователь Джеффри Хинтон обнаружил способ эффективного обучения добавленных слоев. Нейронные сети словно получили дозу стероидов и обрели невиданную мощь, достаточную, чтобы распознавать речь и объекты. Вскоре нейронные сети, названные новым модным термином «глубокое обучение», уже могли превзойти старые модели в решении различных задач. Однако укоренившиеся предрассудки о методе нейронных сетей заставили многих исследователей ИИ игнорировать технологию, которая тем не менее показывала выдающиеся результаты. Поворотный момент наступил в 2012 году, когда сеть, построенная командой Хинтона, одержала убедительную победу в международном конкурсе компьютерного зрения[9], [10].
После десятилетий самоотверженных исследований нейронные сети в одночасье вышли на передний план, теперь в виде глубокого обучения. Этот прорыв обещал растопить лед последней «зимы» ИИ и впервые позволить по-настоящему использовать его силу для решения ряда реальных проблем. Исследователи, футуристы и технические специалисты – все начали твердить о колоссальном потенциале нейросетей. Ожидалось, что скоро они научатся понимать человеческую речь, переводить документы, распознавать изображения, прогнозировать поведение покупателей, выявлять мошенничества и принимать решения о кредитовании, а еще подарят новые способности роботам – от зрения до умения водить машину.
За кулисами глубокого обучения
Так как же работает глубокое обучение? По существу, чтобы получить решение, оптимизированное в соответствии с желаемым результатом, эти алгоритмы используют огромные объемы данных из определенного домена. Самообучающаяся программа решает задачу, обучаясь распознавать глубоко скрытые закономерности и корреляции, связывающие множество точек данных с желаемым результатом. Такой поиск зависимостей становится проще, когда данные имеют пометки, связанные с результатом: «кошка» против «нет кошки»; «нажал» против «не нажимал»; «выиграл игру» против «проиграл игру». Тогда машина может опираться на свои обширные знания об этих корреляциях, многие из которых невидимы или не имеют смысла для человека, и принимать лучшие решения, чем сам человек. Однако для этого требуется огромное количество данных, мощный алгоритм, узкая область и конкретная цель. Если вам не хватает чего-либо из перечисленного, метод не сработает. Слишком мало данных? Алгоритму не будет хватать образцов, чтобы выявить значимые корреляции. Неточно поставлена цель? Алгоритму не хватит четких ориентиров для оптимизации. Глубокое обучение – это то, что известно как «ограниченный ИИ» – интеллект, который берет данные из одного конкретного домена и использует их для оптимизации одного конкретного результата. Это впечатляет, но все еще далеко от «ИИ общего назначения» – универсальной технологии, способной делать все, что может человек. Глубокое обучение находит самое естественное применение в таких областях, как страхование и кредитование. Соответствующих данных о заемщиках предостаточно (кредитный рейтинг, уровень дохода, недавнее использование кредитных карт), и цель оптимизации ясна (минимизировать уровень неплатежей). Сделав следующий шаг в развитии, глубокое обучение приведет в действие самоуправляемые автомобили, помогая им «видеть» мир вокруг них: распознавать объекты в пиксельном изображении с камеры (например, красные восьмиугольники), выяснять, с чем они коррелируют (дорожные знаки «Стоп»), и использовать эту информацию для принятия решений (задействовать тормоз, чтобы медленно остановить автомобиль), оптимальных для достижения желаемого результата (доставить меня безопасно домой в минимальные сроки).
Глубокое обучение так волнует человечество именно потому, что открывает перед нами огромные перспективы. Его способность распознать схему и оптимизировать ее для получения конкретного результата может применяться для решения множества повседневных проблем. Вот почему такие компании, как Google и Facebook, боролись за немногочисленных экспертов в области глубокого обучения и платили им миллионы долларов, чтобы получить доступ к самым передовым научным разработкам. В 2013 году Google приобрела стартап, основанный Джеффри Хинтоном, а в следующем году и британский стартап в области ИИ под названием DeepMind – компанию, которая и построила AlphaGo, израсходовав более 500 млн долларов[11]. Результаты этих проектов продолжают поражать воображение публики и появляться в заголовках газет. Они вызывают у нас ощущение, что мы стоим на пороге новой эры, когда машины обретут невероятные возможности, и нет гарантий, что они не начнут вытеснять людей.
Международные исследования ИИ
Но какое место занимает во всем этом Китай? Исторически глубокое обучение было почти полностью разработано в Соединенных Штатах, Канаде и Великобритании. Затем некоторые китайские предприниматели и венчурные фонды, такие как мой собственный, начали инвестировать средства в эту область. Но подавляющая часть технического сообщества Китая не обращала должного внимания на глубокое обучение вплоть до событий 2016 года, то есть прошло целое десятилетие после появления революционных теоретических работ в этой области и четыре года после того, как глубокое обучение одержало эпохальную победу на конкурсе компьютерного зрения.
Американские университеты и технологические компании на протяжении десятилетий снимали сливки с работ талантливых специалистов, которых страна привлекала со всего мира. США надеялись на безусловное лидерство и в области ИИ, которое должно было только укрепляться. Исследовательская элита страны трудилась в Кремниевой долине в обстановке щедрого финансирования, уникальной культуры и поддержки со стороны влиятельных компаний. В глазах большинства аналитиков Китаю в отношении ИИ суждено было играть ту же роль, что и в предыдущие десятилетия, – роль подражателя, вечно не поспевающего за развитием передовых технологий.
В следующих главах вы увидите, что этот прогноз оказался ошибочным. Он был основан на устаревших оценках китайской технологической среды, а также на фундаментальном непонимании того, что движет продолжающейся революцией ИИ. Хотя первые зерна связанных с ИИ идей проросли на Западе, Китай будет пожинать их плоды. И причина этого глобального сдвига заключается в двух переходах: от эпохи открытий к эпохе внедрения и от эпохи экспертных знаний к эпохе данных.
В основе ошибочной веры в то, что Соединенные Штаты являются страной передового ИИ, лежит впечатление, что мы живем в эпоху открытий и наблюдаем за тем, как элита исследователей ИИ постоянно ломает традиционные парадигмы и разгадывает старые тайны. Это впечатление подпитывается постоянным потоком захватывающих дух сообщений СМИ: искусственный интеллект диагностирует некоторые виды рака лучше, чем это делают врачи; он одержал труднейшую победу над мастерами игры в техасский холдем[12]; он самообучается без какого-либо вмешательства человека. С учетом такого повышенного внимания к каждому новому достижению случайному наблюдателю или даже эксперту-аналитику простительно полагать, что мы постоянно открываем новые горизонты исследований в области искусственного интеллекта.
Однако я считаю, что это впечатление обманчиво. Многие из якобы значительных вех представляют собой просто новые способы использовать достижения прошлого десятилетия – в первую очередь глубокого обучения и дополняющих его технологий, таких как обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия и перенос обучения[13] для решения новых задач. То, что делают эти исследователи, требует большого мастерства и глубоких знаний, умения изменять сложные математические алгоритмы, манипулировать большими объемами данных, адаптировать нейронные сети под различные задачи. Для такой работы часто требуется как минимум степень кандидата наук. И тем не менее все это лишь небольшие шаги вперед – постепенное улучшение результатов последнего грандиозного прорыва в области глубокого обучения.
Эпоха внедрения
Постепенно мы начинаем применять уникальные возможности глубокого обучения для распознавания образов и схем, для прогнозирования в таких разнородных областях деятельности, как диагностика заболеваний, условия страхования, вождение автомобилей или перевод с китайского на английский. Но все эти шаги не означают, что мы стремительно приближаемся к созданию «ИИ общего назначения» или совершили какой-то прорыв. Наступила эпоха внедрения, то есть создания реальных продуктов на основе ИИ. Компаниям, которые захотят на этом заработать, понадобятся талантливые предприниматели, инженеры и менеджеры продукта.
Пионер глубокого обучения Эндрю Ын сравнил исследование ИИ с работой Томаса Эдисона над внедрением электричества: передовая технология существует сама по себе, и только поставив ее на службу человеку, можно революционизировать десятки различных отраслей промышленности. Предприниматели XIX века в короткие сроки поставили электричество на службу человеку[14]: чтобы тот мог готовить пищу, освещать помещения и приводить в действие промышленное оборудование. Точно так же современные предприниматели, опираясь на исследования ИИ, начинают ставить на службу человеку и глубокое обучение. До сего дня было проделано много сложных теоретических изысканий, теперь же пришло время предпринимателям засучить рукава и приступить к нелегкой работе по превращению алгоритмов в устойчивый бизнес. Это не уменьшит энтузиазма в области исследования ИИ – просто реализация делает академические успехи осязаемыми, что действительно меняет нашу повседневную жизнь. Наступление эры практического применения означает, что после десятилетий самоотверженных исследований мы, наконец, увидим их плоды – и именно этого я так ждал большую часть своей взрослой жизни.
Поняв разницу между открытием и внедрением, мы лучше поймем, как ИИ будет влиять на нашу жизнь и какая страна станет лидером, когда дело дойдет до реализации новых технологий на практике. В эпоху открытий прогресс шел благодаря усилиям группы выдающихся ученых, и почти все они работали в США и Канаде. Их проницательность и новаторство привели к тому, что возможности компьютеров выросли быстро и радикально. Со времени зарождения глубокого обучения ни одна другая группа исследователей или инженеров не создала инноваций такого масштаба.
Эпоха данных
Итак, человечество приближается ко второму важному переходу – от эпохи экспертных знаний к эпохе данных. В наше время для создания эффективных алгоритмов ИИ нужны три составляющих: большие объемы данных, вычислительные мощности и труд способных – но не обязательно выдающихся – разработчиков алгоритмов ИИ. Чтобы с помощью глубокого обучения решать новые задачи, необходимы все три элемента, но в эпоху внедрения основную роль играют именно данные. Так получается потому, что, как только вычислительная мощность и талант разработчика достигают некоторого порога, объем данных становится решающим и определяет общую эффективность и точность алгоритма. При глубоком обучении данных не бывает слишком много. Чем больше примеров одного явления получает сеть, тем проще ей будет находить закономерности и идентифицировать вещи в реальном мире.
При превосходящем объеме данных алгоритм, разработанный группой инженеров ИИ среднего уровня, как правило, сильнее алгоритма, созданного исследователем глубокого обучения мирового класса. Ведущие исследователи ИИ все еще могут вывести эту область науки на более высокий уровень, но такие достижения случаются один раз в несколько десятилетий. А пока мы ждем следующего прорыва, растущие объемы данных будут оставаться движущей силой глубокого обучения, и этот процесс продолжит влиять на разные отрасли промышленности по всему миру.
Великая Поднебесная
Столетие тому назад распространению электрификации способствовало наличие четырех составляющих: ископаемого топлива для производства электроэнергии; предпринимателей, которые строили работавшие на ней новые предприятия; инженеров-электриков, управлявших ею; и поддержки государства, необходимой для развития инфраструктуры. Чтобы в наше время поставить на службу человеку ИИ – «электроэнергию» XXI века, нужны четыре аналогичных фактора: изобилие данных, жаждущие зарабатывать предприниматели, специалисты в области ИИ и государственная поддержка.
Глядя на соотношение сил Китая и Соединенных Штатов в этих четырех категориях, мы можем сделать прогноз, кому быть мировым лидером в области ИИ. Оба перехода, описанные на предыдущих страницах, – от открытия к внедрению и от экспертных знаний к данным – теперь сдвигают баланс сил на игровом поле в сторону Китая. Переход от открытия к внедрению нейтрализует одну из слабостей Китая (нехватку ученых-новаторов), а также позволяет задействовать его наиболее внушительную силу – воинственно настроенных предпринимателей с их острым чутьем, необходимым для надежного бизнеса. Переход от знаний к данным, в свою очередь, снижает потребность в элитных исследователях, которых не хватает Китаю, и увеличивает ценность другого важного ресурса, который имеется в Китае в изобилии, – данных.
Предприниматели Кремниевой долины заработали репутацию самых неутомимых в Америке: это влюбленные в свое дело молодые новаторы, которые работают днями и ночами, чтобы получить продукт, а затем с одержимостью совершенствуют его, добиваясь новых великих достижений.
Предприниматели там действительно много работают. Но я провел десятилетия, будучи глубоко погруженным в технологическую среду как в Кремниевой долине, так и в Китае. Я работал в Apple, Microsoft и Google, прежде чем запустить десятки китайских стартапов и стать их инвестором. Поэтому имею право смело сказать вам, что по сравнению со своим заокеанским конкурентом Кремниевая долина кажется очень спокойным местом.
Успешные интернет-предприниматели Китая достигли своего нынешнего уровня за счет самой беспощадной конкурентной борьбы. Они живут в мире, где скорость имеет важнейшее значение, копирование является общепринятой практикой и конкуренты не остановятся ни перед чем, чтобы захватить новый рынок. Каждый день на поле битвы между китайскими стартапами – это испытание огнем, гладиаторские бои в Колизее. Здесь идут схватки не на жизнь, а на смерть, и у противников не бывает угрызений совести. Единственный способ выжить в этой битве – постоянно улучшать свой продукт и строить бизнес на основе инновационной модели, окружая его в то же время «защитной стеной». Если ваше преимущество – это одна-единственная идея, то ее непременно скопируют, ваших ключевых сотрудников переманят, и вы останетесь за бортом.
Эта агрессивная среда резко контрастирует с обстановкой в Кремниевой долине, где копирование считается позором, а многим компаниям удается подолгу существовать за счет одной оригинальной идеи или просто по счастливой случайности. Такое отсутствие конкуренции успокаивает и может лишить бдительности, привести к тому, что предприниматели перестанут работать над всеми вариантами своих первых инноваций. Грязные рынки и грязные трюки эпохи «подражательства» в Китае дали жизнь некоторым не совсем порядочным компаниям, однако благодаря им же выросло поколение самых ловких и сообразительных в мире предпринимателей – настоящих трудяг. Эти предприниматели – то самое «секретное оружие» Китая, которое сделает его первой страной, заработавшей на реализации достижений ИИ. Именно они имеют доступ к одному из основных технологических ресурсов Китая – изобилию данных. Китай уже обогнал Соединенные Штаты и вышел на первое место по объему производимых данных. И дело не только в количестве: благодаря уникальному технологическому микроклимату Китая, представляющему собой вселенную продуктов и функций, не виданных нигде, эти данные идеально подходят для построения прибыльных компаний в области ИИ.
Около пяти лет назад еще имело смысл непосредственно сравнивать прогресс китайских и американских интернет-компаний – он напоминал автомобильную гонку. Участники шли почти вровень, Соединенные Штаты немного опережали Китай. Но примерно в 2013 году Китай сделал очень важный поворот. Вместо того чтобы следовать по стопам американцев или копировать их достижения, китайские предприниматели начали разработку уникальных продуктов. Прежде, говоря о продуктах китайских компаний, аналитики использовали аналогии с продуктами Кремниевой долины: «китайский Facebook», «китайский Twitter», – но в последние несколько лет эти ярлыки в большинстве своем стали бессмысленными. Китайский интернет превратился в альтернативную вселенную. Китайцы начали платить за реальные покупки штрих-кодами на своих телефонах – результат революции мобильных платежей. Армии развозчиков еды и массажистов на электрических скутерах наводняют улицы китайских городов. Они – порождение так называемых O2O-стартапов (онлайн для офлайна), внедривших преимущества электронной коммерции в сферу реальных услуг, таких как общественное питание или маникюр. Вскоре после этого появились миллионы ярко окрашенных велосипедов, сдаваемых напрокат: их можно взять или оставить где угодно, воспользовавшись штрих-кодом на своем телефоне.
Все эти услуги, наряду с китайским суперприложением WeChat, дали в руки каждому китайцу своего рода цифровой аналог швейцарского ножа для современной жизни. С помощью WeChat можно отправлять текстовые и голосовые сообщения друзьям, оплачивать счета за продукты, записываться к врачам, сдавать налоговые декларации, брать напрокат велосипеды и покупать билеты на самолет. Приложение превратилось во всеобщую социальную сеть: в разнообразных групповых чатах пользователи ведут деловые переговоры, обсуждают подготовку к дням рождения и беседуют о современном искусстве. WeChat объединил в себе массу функций, которые в США и других странах выполняют отдельные приложения. Альтернативная цифровая вселенная Китая теперь создает и вбирает целые моря новых данных о реальном мире. Это обилие сведений о пользователях – где они находятся в любую секунду дня, как связаны между собой, какая еда им нравится, когда и где они покупают продукты и пиво – окажется бесценным в эпоху внедрения ИИ. В этой сокровищнице будут храниться миллионы ежедневных привычек пользователей, которые можно сочетать с алгоритмами глубокого обучения, чтобы предлагать индивидуальные услуги от бухгалтерского аудита до градостроительного проектирования. Это много больше того, что могут почерпнуть из ваших поисков, «лайков» или случайных покупок в интернете ведущие компании Кремниевой долины. Невиданное изобилие реальных данных даст китайским компаниям огромную фору, когда дело дойдет до появления сервисов на основе ИИ.
Регулировка весов
Благодаря недавним впечатляющим разработкам баланс сил вполне закономерно сместился в сторону Китая. Но и китайское правительство тоже делает для этого все возможное. Его всеобъемлющий план по превращению страны в сверхдержаву ИИ обеспечил широкую поддержку и финансирование исследований в этой области, но эффективнее всего он сработал как ориентир для местных государственных органов, охотно подхвативших инициативу. Китайские структуры управления устроены сложнее, чем полагает большинство американцев; Центральное правительство не просто выпускает указы, которые мгновенно реализуются во всех частях страны. Оно может выбирать определенные долгосрочные цели и привлекать колоссальные ресурсы для их достижения. Наглядный пример тому – молниеносное развитие сети высокоскоростных железных дорог в стране.
Руководители местных органов власти восприняли подъем ИИ как выстрел стартового пистолета. Они устроили настоящую гонку, стараясь привлечь в свои регионы как можно больше компаний, работающих в области ИИ. Приманкой служат льготы и щедрые субсидии.
Эта гонка только начинается, и насколько она повлияет на развитие ИИ Китая, все еще неясно. Но каков бы ни был результат, ситуация уже резко контрастирует с ситуацией в США, где государство не регулирует предпринимательство в области ИИ и активно сокращает финансирование фундаментальных исследований. Учитывая все это, Китай, вероятно, вскоре догонит или даже обгонит Соединенные Штаты в области разработки и внедрения искусственного интеллекта. На мой взгляд, внедрение ИИ приведет к росту производительности в масштабах, не виданных со времен промышленной революции. По оценкам PriceWaterhouseCoopers, к 2030 году внедрение ИИ добавит 15,7 трлн долларов к мировому ВВП[15]. Предполагается, что на Китай придется 7 трлн долларов из этой суммы, что почти вдвое больше, чем 3,7 трлн, которые придутся на долю США. По мере того как экономический баланс сил будет смещаться в сторону Китая, будет расти также его влияние в политике, культуре и идеологии.
Этот новый мировой порядок ИИ встряхнет американцев, привыкших к почти тотальному доминированию в сфере технологий. Ибо, как многие из нас помнят, именно американские технологические компании продвигали свою продукцию и свои ценности во всех уголках мира. В результате и компании, и граждане, и политики забыли, каково это – быть «принимающей стороной» в таких процессах, которые весьма похожи на технологическую колонизацию. Китай не стремится к какой бы то ни было колонизации, но вызванные ИИ сдвиги политического и экономического порядка приведут к серьезным изменениям в странах, переживающих цифровую глобализацию.
Кризисы в реальности
Значение этой игры между двумя сверхдержавами мира, как бы оно ни было велико, меркнет по сравнению с такими последствиями развития ИИ, как безработица и рост неравенства – как внутри стран, так и между ними. Океан глубокого обучения, омывая глобальную экономику, способен стереть с лица земли миллиарды рабочих мест на всех уровнях экономики: бухгалтеры, работники сборочных линий, операторы складов, учетчики складских запасов, контролеры качества, грузоперевозчики, средний юридический персонал и даже рентгенологи – это лишь несколько примеров.
Человеческая цивилизация и в прошлом переживала аналогичные технологические потрясения экономики: так сотни миллионов фермеров в XIX и XX веках превращались в фабричных рабочих. Но ни одно из этих изменений не происходило так быстро, как изменения, вызванные ИИ. Исходя из современных тенденций в области развития и внедрения технологий, я предполагаю, что в течение 15 лет искусственный интеллект, технически, сможет заменить около 40–50 % работников в США. Фактически люди начнут массово терять рабочие места, возможно, на десять лет позже, но я считаю, что дестабилизация рынков труда будет очень значительной и произойдет в ближайшее время.
В тандеме с безработицей будет астрономически расти богатство в руках новых магнатов ИИ. Uber уже является одним из самых дорогих стартапов в мире, даже притом, что около 75 % денег с каждой поездки получает водитель. Можно только представить себе, как возрастет стоимость Uber, если в течение нескольких лет компания заменит каждого водителя-человека на самоуправляемый автомобиль с элементами ИИ. А если бы банки могли заменить всех своих сотрудников, занятых в ипотечном кредитовании, алгоритмами, выдающими кредиты более разумно, по более низким ставкам и без вмешательства человека? Подобные преобразования уже вскоре произойдут и в области грузоперевозок, страхования, производства и розничной торговли.
Дальнейшая концентрация прибыли неизбежна, поскольку экономика, основанная на ИИ, будет естественным образом стремиться к модели «победитель получает все». Сочетание глубокого обучения с доступностью данных способствует формированию замкнутого круга: лучшие продукты и компании будут укреплять свои позиции. Чем больше данных – тем лучше продукты, которые, в свою очередь, привлекают больше потребителей, которые производят еще больше данных, которые позволяют еще больше улучшить продукт. Компания, обладающая данными и финансовыми средствами, также может привлекать самых талантливых специалистов по ИИ, что будет еще сильнее увеличивать разрыв между лидерами отрасли и отстающими.
В прошлом преобладание физических товаров и географические ограничения помогали контролировать доходы внутри потребительских монополий. (Антимонопольное законодательство США влияло на это гораздо меньше.) Но в будущем цифровые товары и услуги продолжат захватывать все большую долю рынков, и использование самоуправляемых грузовиков и дронов резко сократит стоимость доставки физических товаров. Вместо распределения отраслевых прибылей по разным компаниям и регионам мы начнем видеть все большую и большую концентрацию этих астрономических сумм в руках немногих, в то время как очереди безработных станут еще длиннее.
Мировой порядок ИИ
Неравенство шагнет за пределы национальных границ. Китай и Соединенные Штаты далеко обогнали все другие страны в области искусственного интеллекта, открыв дорогу для пришествия биполярного миропорядка нового типа. Еще несколько стран – Великобритания, Франция и Канада – имеют сильные научно-исследовательские лаборатории и талантливых специалистов по ИИ, но им не хватает экосистемы венчурного финансирования и больших баз пользователей, чтобы генерировать данные в объемах, достаточных для этапа реализации. По мере того как компании ИИ в Соединенных Штатах и Китае накапливают все больше данных и талантов, они приближаются к точке, после которой превзойти их станет невозможно. Китай и США в настоящее время растят гигантов ИИ, которые будут доминировать на мировых рынках и зарабатывать на потребителях по всему миру.
В то же время автоматизация производства с элементами ИИ на заводах подорвет значение одного из главных экономических преимуществ развивающихся стран – дешевой рабочей силы. Заводы, управляемые роботами, скорее всего, передвинутся ближе к заказчикам, действующим на больших рынках. И это уничтожит ту лестницу, по которой развивающиеся страны – и Китай, и другие «азиатские тигры», Южная Корея и Сингапур, – в свое время взобрались вверх, к процветающей высокотехнологичной экономике. Пропасть между имущими и неимущими будет расти, а что с этим делать, до сих пор неизвестно.
Мировой порядок ИИ объединит экономику типа «победитель получает все» и неслыханные богатства, накопленные немногочисленными компаниями в Китае и Соединенных Штатах. Это, по моему мнению, и будет основной реальной угрозой от искусственного интеллекта – грандиозные социальные потрясения и крах политических систем из-за массовой безработицы и растущего неравенства.
Дестабилизация рынков труда и беспорядки в обществе будут происходить на фоне гораздо более острого гуманитарного и личностного кризиса, связанного с потерей смысла жизни: на протяжении веков люди занимали время работой, обменивая свой труд на жилье и пропитание. На основе этого обмена возникли и глубоко укоренились определенные культурные ценности, и многие из нас были воспитаны так, что наше чувство самоуважения зависит от повседневной работы. Развитие искусственного интеллекта угрожает и этим ценностям, и самому смыслу нашей жизни.
Эти проблемы очень серьезны, но они преодолимы. В последние годы я сам столкнулся со смертельной угрозой и кризисом цели в собственной жизни. Этот опыт преобразил меня и открыл мне глаза на то, как мы можем преодолеть кризис, вызванный ИИ. Для решения этих проблем потребуется сочетание четкого анализа и глубокого философского осмысления того, что имеет значение в нашей жизни, – это задача как для наших умов, так и для наших сердец. В заключительных главах книги я излагаю свое видение мира, в котором люди не только сосуществуют с ИИ, но и процветают благодаря ему.
Но сначала нам необходимо вернуться на 15 лет назад, в те времена, когда над Китаем смеялись как над страной некачественных копий, а Кремниевая долина была единственной в своем роде и гордилась своими инновационными технологиями.
Глава 2. Подражатели в Колизее
Ван Син вошел в историю китайского интернета как серийный имитатор, создатель причудливых аналогов продуктов, принадлежавших самым уважаемым компаниям Кремниевой долины[16]. В 2003, 2005, 2007, а потом в 2010 годах Ван занимался тем, что брал самый популярный американский стартап года и копировал его, адаптируя для китайских пользователей. Все началось, когда он готовился к получению докторской степени по техническим наукам в университете штата Делавэр. Там он наткнулся на первую в своем роде социальную сеть Friendster. Ван увлекся этой идеей и бросил работу над докторской диссертацией, чтобы вернуться в Китай и воссоздать Friendster. В этом первом проекте он решил не повторять структуру оригинала в точности. С парой друзей он взял за основу концепцию цифровой социальной сети и построил собственный пользовательский интерфейс для нее. Результат был, по словам Вана, «уродливым» и успеха не имел.
Два года спустя Facebook, вооруженный приятным глазу интерфейсом, покорял студенческие сообщества и штурмовал кампусы колледжей. Ван повторил его дизайн и таргетирование и запустил социальную сеть Xiaonei («В кампусе»). Сеть была предназначена только для китайских студентов, а пользовательский интерфейс был точной копией интерфейса Facebook. Ван дотошно воссоздал домашнюю страницу, профили, панели инструментов и цветовые схемы стартапа из Пало-Альто. Китайские СМИ сообщали, что в первой версии Xiaonei в нижней части каждой страницы даже был размещен слоган Facebook – «Произведено Марком Цукербергом»[17].
Xiaonei имел большой успех, но Ван был вынужден продать его слишком рано: количество пользователей так быстро росло, что он не успевал собрать достаточно денег для поддержки инфраструктуры.
Перейдя к новому владельцу, Xiaonei был обновлен и переименован в Renren – «Все в сети», и в конце концов собрал 740 млн долларов во время своего дебюта на фондовой бирже в Нью-Йорке в 2011 году.
В 2007 году Ван снова взялся за старое и запустил Fanfou – точную копию недавно созданного Twitter. Если бы не язык и URL, его легко было бы принять за оригинал. Fanfou процветал недолго, вскоре он закрылся из-за политически нежелательного контента. Затем, три года спустя, Ван взял бизнес-модель высокопопулярного сайта Groupon и превратил ее в китайский сайт купонных распродаж Meituan.
С точки зрения элиты Кремниевой долины, у Вана не было совести. В культурном кодексе ее обитателей слепое копирование системообразующих основ чужого проекта значилось среди самых бесчестных поступков. Именно такой подход к предпринимательству будет сдерживать Китай в следующие годы, препятствуя созданию по-настоящему инновационных технологических компаний, которые могли бы изменить мир.
1 Го и математика. Тактика и стратегия игры // Википедия. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Go_and_mathematics#Legal_positions.
2 Мец К. Чему мы как люди можем научиться у ИИ, управляющего AlphaGo // Wired. URL: https://www.wired.com/2016/05/google-alpha-go-ai/ (19 мая 2016 года).
3 Мозур П. Пекин хочет, чтобы ИИ появился в Китае к 2030 году // New York Times. URL: https://www.nytimes.com/2017/07/20/business/china-artificial-intelligence.html (20 июля 2017 года).
4 Винсент Д. Китай обгоняет нас в финансировании стартапов ИИ, работающих в области распознавания лиц и производства электронных чипов // Verge. URL: https://www.theverge.com/2018/2/22/17039696/china-us-ai-funding-startup-comparison (2 февраля 2018 года).
5 Ли К.-Ф., Махаджан С. Разработка программы мирового класса – «Отелло» // Artificial Intelligence 43. 1990. № 1. С. 21–36.
6 Отсылка к культовому аниме «Призрак в доспехах», снятому по одноименной манге. Главная героиня – девушка-киборг – противостоит обретшей разум компьютерной программе. В аниме поднимаются философские вопросы о сути сознания и человечности. Здесь и далее прим. ред.
7 Ли К.-Ф. О распознавании естественной речи без обучения на образцах речи говорящего // Speech Coomunication 7. 1988. № 4. С. 375–379.
8 Маркофф Д. Разговор с машинами: прогресс ускоряется // New York Times. URL: https://www.nytimes.com/1988/07/06/business/business-technology-talking-to-machines-progress-is-speeded.html?mcubz=1.HTML-код?mcubz=1 (6 июля 1988 года).
9 Речь идет о соревновании Large Scale Visual Recognition Challenge. Алгоритмы, представленные соревнующимися командами, должны распознавать, что изображено на картинках. Прим. науч. ред.
10 ImageNet – решение задач визуального распознавания 2012, полные результаты. URL: http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/results.html.
11 Шу К. Google приобретает стартап ИИ за 500 миллионов долларов // TechCrunch. URL: https://techcrunch.com/2014/01/26/google-deepmind/ (26 января 2014 года).
12 Разновидность покера.
13 Transfer learning (англ.) – суть этого подхода заключается в том, что нейронные сети обучаются какой-то одной задаче, а потом переучиваются на новую, в той или иной степени похожую на предыдущую.
14 Линч Ш. Эндрю Ын: почему ИИ – это новое электричество // The Dish [блог] // Stanford News. URL: https://news.stanford.edu/thedish/2017/03/14/andrew-ng-why-ai-is-the-new-electricity/ (14 марта 2017 года).
15 Рао А., Вервей Ж. Размеры приза // PwC. URL: https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf (27 июня 2017 года).
16 Эпштейн Г. Клонер // Forbes. URL: https://www.forbes.com/global/2011/0509/companies-wang-xing-china-groupon-friendster-cloner.html#1272f84055a6 (28 апреля 2011 года).
17 孙进, 孙进 李静颖, и 刘佳, “社交媒体冲向互联网巅峰”, 第一财经日报. URL: http://www.yicai.com/news/739256.html (21 апреля 2011 года).
Скачать книгу