Автор: Кейд Метц
Сейчас плохое время для того, чтобы быть физиком
По крайней мере по мнению Оскара Бойкина. В своё время он выбрал именно такую специализацию в Институте Технологии Джорджии, а в 2002 году получил докторскую степень в университете Лос-Анжелеса. 4 года назад физики, работающие с Большим Андронным Коллайдером в Швейцарии, обнаружили Бозон Хиггса, субатомную частицу, впервые предсказанную в 1960е. Как отмечает Бойкин, все ожидали подобного. Частица Хиггса не опровергла существующие теоретические модели Вселенной, она ничего кардинально не поменяла, и не дала физикам никакого нового стимула. «Физики заводятся, когда с физической моделью что-то не так, а в сегодняшней ситуации не так уж много непонятного» — говорит он — «ситуация для физиков обескураживающая». Плюс, платят им не то чтобы очень хорошо.
Бойкин больше не физик. Он инженер-программист в Силиконовой Долине. И сейчас хорошее время для подобной профессии.
Бывший учёный работает в Stripe, стартапе стоимостью 9 миллиардов долларов, который помогает компаниям принимать платежи в интернете. Бойкин помогает строить и эксплуатировать программные системы, которые собирают данные из разных служб компании, а также работает над предсказанием будущего этих услуг, в том числе и попыток совершать мошеннические сделки через них. Как физик он идеально подходит для этой работы, требующей и исключительных знаний в математике и абстрактного мышления. И все же, в отличие от физика, он работает в поле, которое в настоящее время предлагает бесконечные вызовы и возможности. Помимо прочего, платят ему просто замечательно.
Если бы физика и программная инженерия были субатомными частицами, то Силиконовая Долина превратилась бы в место, где они сталкиваются. Вместе с Бойкиным в Stripe работают ещё трое физиков. В декабре, когда General Electric приобрела стартап в области машинного обучения Wise.io, руководитель компании Джефф Иммельт похвастался, что захватил компанию с физиками, в первую очередь — с астрофизиком Университета Беркли Джошуа Блумом. Программное обеспечение с открытым исходным кодом в сфере машинного обучения H20, которым пользуется 70000 учёных по всему земному шару, было построено с помощью швейцарского физика Арно Канделя, который ранее работал в лаборатории SLAC. Виджей Нараянан, глава отделения разработок в области данных Microsoft — астрофизик, а в его команде работают ещё несколько физиков.
Всё это, конечно, происходит не нарочно. «Мы не ходим в детский сад с физиками чтобы украсть корзину с детьми» — говорит президент Stripe и сооснователь компании Джон Соллинсон — «просто так сложилось». И сложилось вокруг Силиконовой Долины. Потому что структурно и технологически набор нужд каждой интернет-компании всё больше и больше соответствует набору навыков физика.
Натуралисты
Конечно же физики играли заметную роль в компьютерных технологиях с самого начала их развития, так же, как и во многих других областях. Джон Мочли, который участвовал в разработке одного из ранних компьютеров под названием ENIAC, был физиком. Как и отец языка программирования «С» Деннис Ритчи.
Но сейчас в компьютерных технологиях для физиков особенно выгодный момент благодаря развитию сферы машинного обучения, в которой требуется решать задачи анализа больших объёмов данных. Эта новая волна подходит физикам как никому другому.
Помимо прочего в индустрии развивается направление нейронных сетей — программного обеспечения, которое стремится имитировать структуру человеческого мозга. Но эти нейронные сети — просто математика в огромных масштабах, по большей части линейная алгебра и теория вероятностей. Учёные компьютерщики не обязательно изучают эти области, зато физики — непременно. «Единственная новая штука для физиков в этой сфере — это вопрос оптимизации этих нейронных сетей и их обучение, однако это относительно просто» — говорит Бойкин — «одна из техник называется «метод Ньютона». Ньютона-физика, а не какого-либо другого Ньютона.
Крис Бишоп, который возглавляет исследовательскую лабораторию Microsoft в Кембридже, чувствовал себя так же тридцать лет назад, когда глубокие нейронные сети впервые начали демонстрировать свой потенциал в академическом мире. Именно это привело его от физики к машинному обучению. «В переходе от физики к машинному обучению есть что-то натуральное» — говорит он — «более натуральное, чем компьютерная наука».
Пространство вызова
10 лет назад, говорит Бойкин, очень многие его старые друзья-физики переехали в мир финансов. Та же самая склонность к математике оказалась чрезвычайно востребована на Уолл-Стрит в сфере прогнозирования движения рынков. Одним из ключевых методов стало уравнение Блека-Шоулза, которое давало возможность определить стоимость финансового инструмента. Но именно оно помогло ускорить крах 2008 года, и сейчас Бойкин и другие физики говорят, что гораздо больше их коллег уходят в сферу компьютерной науки и другие виды компьютерной отрасли.
В начале этого десятилетия физики появились в ведущих технологических компаниях и помогли создать программное обеспечение в сфере Биг Дата — систем, работающих с данными сотен, а то и тысяч машин. В компании Twitter Бойкин принимал участие в создании системы Summingbird, а трое парней, познакомившихся в отделении физики MIT создавали схожее программное обеспечение в стартапе под названием Cloudant. Физики знают, как обращаться с данными — в MIT основатели Cloudant обрабатывали большие объёмы данных из Большого Андронного Коллайдера, а строительство этих чрезвычайно сложных систем требует особого абстрактного мышления. Затем, после окончания создания этих систем, многие физики помогали использовать полученную с помощью них информацию.
В первые дни существования Google одним из ключевых людей, создававшем разросшуюся затем систему компании был Йонатан Зангер, который имел докторскую степень в области теории струн в Стэнфорде. И когда Кевин Скотт присоединился к команде Google, перед которой стояла задача собрать данные, обрабатываемые компанией и использовать их для предсказания того как получить больше кликов, он нанял бесчисленное множество физиков. В отличие от многих компьютерных учёных они были хорошо подготовлены к очень экспериментальной по своей сути сфере машинного обучения. «Это была почти научная лаборатория» — говорит Скотт, теперь работающий директором по технологиям в компании LinkedIn.
Сегодня программное обеспечение в сфере Биг Дата стало обыденностью — Stripe использует опенсорсную версию того, что помогал строить Бойкин для Twitter — это помогает моделям машинного обучения делать предсказания для очень многих компаний. И это даёт физикам ещё большее представительство в Силиконовой Долине. В Stripe Бойкин работает вместе с Робаном Крамером (имеющем докторскую степени по физике Университета Колубмии), Кристианом Андерсеном (магистром физики из Гарварда) и тимлидером Келли Ровуар (бакалавром физики MIT). Их взяли на эту работу потому, что они превосходно к ней готовы. А сами они пришли туда потому что за эту работу отлично платят. Как говорит Бойкин: «зарплаты в техносфере, возможно, абсурдны». Но они также пришли ещё потому, что в этой сфере предстоит решить множество проблем.
Андерсон покинул Гарвард до получения докторской степени по физике, потому что смотрел на поле глазами Бойкина — интеллектуальный вызов на нём становится всё меньше. Но это не касается сферы интернета. «Интернет – огромная область» — говорит Андерсон. – «она даёт гораздо больше возможностей, но она также обогащает пространство вызова, пространство проблем. Существует потенциал для интеллектуального роста».
Будущее
Сегодня физики активно переезжают в компании Силиконовой Долины. Но в грядущие годы подобное явление распространится гораздо сильнее. Машинное обучение изменит не только то, как в мире анализируют данные, но и как строят программное обеспечение. Нейронные сети уже переизобрели распознавание образов, распознавание речи, машинный перевод и саму природу программных интерфейсов. Как говорит сотрудник Microsoft Крис Бишоп, программная инженерия переходит от ручной работы по написанию кода на основе логики к моделям машинного обучения на основе вероятности и неопределенности. Такие компании, как Google и Facebook начинают переучивать своих инженеров для этого нового способа мышления. В конце концов, остальная часть компьютерного мира последует их примеру.
Другими словами, наплыв физиков в сферу инженерии королевства Силиконовой Долины — знак гораздо больших изменений, которые грядут в будущем. Очень скоро инженеры Силиконовой Долины будут оказывать влияние и на королевство физики.
Оригинал: Wired
Понравился текст? Поддержите наш проект!
или напрямую на яндекс-кошелёк 410011404335475
