"Warum machen wir das alle?" - Prisma-Schöpfer und ehemaliger VK-Projektleiter über sein neues geheimes Projekt

Erinnerst du dich an die Prisma App? Im Jahr 2016 schien es, dass jedes zweite Foto der Welt durchlaufen wurde. Die Geschichte des Aufstiegs und Niedergangs seiner Popularität wurde auch überall diskutiert (auch auf Habré ).

Im Juni dieses Jahres verließ der Erfinder von Prisma, Alexei Moiseenkov ( Darkolorin ), zusammen mit dem Mitbegründer das Unternehmen, ohne die Gründe für den Austritt zu kommentieren. Fast sofort wurden sie bekannt und so. Alexey hat ein neues Startup ins Leben gerufen und bereits Investitionen in Höhe von 1 Million US-Dollar getätigt.

Das Unternehmen heißt Capture Technologies Inc., wird aber nicht sagen, was es veröffentlichen wird. Es ist bekannt, dass dies eine Art „Analogon eines sozialen Netzwerks ist, in dem die Technologien für Kamera und künstliche Intelligenz eine große Rolle spielen werden“.

Fillpackart und ich baten um ein Gespräch und versuchten herauszufinden, ob dieses Projekt unter der Haube war, fielen aber erneut in die Diskussion über "sein oder nicht sein".

Über Alexey Moiseenkov

Alexey hatte seit seinem elften Lebensjahr programmiert, in der Schule war er ein professioneller Spieler in World of Warcraft (er spielt immer noch bei Hearthstone), hatte es irgendwie geschafft, mit Rollschuhlaufen Geld zu verdienen, und dann studierte er am St. Petersburg Polytechnic an der Fakultät für technische Kybernetik. Er arbeitete in Yandex, Mail.ru, und wurde bei Google interviewt. Er unterrichtete am Moskauer Institut für Physik und Technologie, sagte aber , dass die Studenten nicht vertrauten - "Ich hatte kein eigenes Startup."

Später startete Prisma und war mehrere Monate lang weltweit führend im AppStore. Millionen von Nutzern, ständige Medienaufmerksamkeit, Reisen ins Silicon Valley. Es klingt schön, aber Alex scheint es kritischer zu betrachten:

„Jedes Interview ist eine Verzerrung. Niemand interessiert sich für die Wahrheit, jedes Medium passt sich dem Leser an und sättigt die Geschichte mit Fiktion. Die Geschichte, dass zum Beispiel zwei Typen an Computern saßen und Startups machten und alles, was sie brauchten, waren Computer, würde niemals populär werden. Ihr Programm mag beliebt sein, aber die Medien werden sich immer etwas über seine Entstehung einfallen lassen. “

Aber so sind wir nicht! Wir brauchen nur Computer.

Suchen Sie jetzt in den Code?

Alex: Das würde ich nicht sagen. Nur für mich selbst, einige Dinge in Deep Learning befassen sich mit dem Trainieren des Netzwerks. Ich verstehe Mathematik gut, weil ich Mathematik mag, aber ich schreibe nichts in der Produktion.

Aber hilft das Teamwork?

Ich kann den Code lesen, ich verstehe die Projektionsmuster. Sie verstehen technisch, was getan wird, und können sich damit befassen. Trotzdem geht es mehr um eine gemeinsame Sprache mit dem Team.
Im Allgemeinen spielte ich immer eine halbtechnische Rolle, wo immer ich arbeitete - bei Yandex und Mail.ru. Ich habe immer verstanden, was um mich herum geschah.

Und wen hast du dort gearbeitet?

Bei Yandex habe ich in den letzten Kursen der Universität gearbeitet, ich war Manager bei Maps. Bei Mail.ru arbeitete ich an der Schnittstelle der Produktanalyse für mehrere Projekte. Nachdem ich gewechselt und angefangen hatte, mich mehr mit Produkten zu beschäftigen - Vision, Strategie usw. Und danach gab es Prisma und ein Wendepunkt trat auf.

Sie haben "Prisma" nicht mit Arbeit kombiniert?

Am Anfang war es so ein Nebenprojekt - eher eine Idee für ein Nebenprojekt. Fultime begann später, als die Anwendung erschien.

Phil: Sie haben Prism gestartet, als es überhaupt keine neuronalen Netze gab, oder?

Ich würde sagen, dass es einfach keinen solchen Hype gab. Es ist jetzt überall und Masken und Tracking und Segmentierung und andere Dinge. Und dann war es nicht so beliebt, wahrscheinlich weil es viele Ressourcen benötigte. Sogar die Stilübertragungsaufgabe wurde für einige Minuten abgeschlossen. Niemand wird fünf Minuten auf ein Bild warten. Aber ich hatte das Verständnis, dass neuronale Netze definitiv bergauf gehen würden, also fing ich an, mich mit ihnen zu befassen.

Über Oleg Illarionov

Im Frühjahr 2018 verließ der Projektleiter Oleg Illarionov VK. Er arbeitete dort seit 2010 und sah wahrscheinlich alle wichtigen Phasen des Unternehmenslebens.

"Pavel sitzt durch ein Büro von mir, gerade auf dem Weg zum Tisch mit Essen, in dessen Nähe wir alle oft über Lösungen für verschiedene technische Probleme diskutieren", sagte er vor sechs Jahren.
Zusätzlich zu den Hauptfunktionen des sozialen Netzwerks war Oleg an der Einführung der Dienste von Vinci (einem Klon von Prisma), Snapster und Stickerface beteiligt.

Wie Alex äußerte er sich zunächst nicht zu seiner Abreise. Und erst kürzlich bekannt gegeben, dass er technischer Direktor von Capture Technologies wurde.

Oleg, hattest du das Gefühl, dass du keinen Lebensmittelcode mehr schreiben kannst?

A: Eigentlich nein, ich schreibe immer noch Code. Es war nur ein Wunsch, sich voll und ganz auf Anwendungen einzulassen. Das heißt, ich wollte nicht mit dem Programmieren aufhören - ich wollte noch mehr Verantwortung übernehmen.

F: Aber es gab kein Gefühl, dass Sie aufgrund anderer Aufgaben nicht mehr programmieren können?

A: Natürlich kann ich nicht so gut damit umgehen, als würde ich nur Code schreiben. Andererseits haben wir bei VK immer viel Zeit für das Produkt aufgewendet. Wenn es darum ging, ein Feature, ein Redesign, einen Freundeskreis oder ähnliches zu erstellen, musste ich selbst mit dem Designer kommunizieren und entscheiden, wie es funktionieren würde. Im Allgemeinen hatte ich fast von Anfang an einen Hintergrund im Lebensmittelgeschäft, und ich wollte es nur mehr.

Ich habe Ihr altes Interview des Jahres 2011 gelesen. Sie haben bereits bei VK gearbeitet und viel darüber erzählt. Es stellt sich heraus, dass Sie alle wichtigen Meilensteine ​​im Unternehmen gefunden haben. Erzähl mir davon?

A: Es ist wahr. Ich habe es geschafft, in dieser Zeit sehr unterschiedliche Unternehmen zu sehen. Ich habe mich in einem niedergelassen, vor ein paar Monaten ganz anders verlassen - und im Geist und im Charakter und in allem.

VK hat sich im Laufe der Jahre reibungslos verändert. Es gab alle möglichen Übergangszeiten, in denen niemand verstand, was das Unternehmen in ein paar Jahren werden würde. Sie verstanden, dass sie kein kleines Startup bleiben würde, wussten aber auch nicht, was aus ihr herauswachsen würde. Ich würde drei Schritte beachten.

Das Stadium der rasanten Entwicklung war, als ich dort ankam - im Jahr 2010. Es dauerte bis 2012-13. Dann haben wir einfach experimentiert, von morgens bis abends im Büro gesessen und alle möglichen Funktionen ausgeführt. Sie haben viel getan, viele Dinge.

Dann gab es eine Phase der Ablehnung von Merkmalen. Wir haben uns auf wichtige Dinge konzentriert, uns die Metriken angesehen und versucht, nicht zu sprühen. Dies ist wahrscheinlich von 2013 bis 2014.

Und es gab eine Phase großen Wachstums - von 2014 bis heute. VK entwickelt sich zu einem großen Unternehmen mit vielen Menschen und einer komplexen Unternehmenskultur.

Das Wachstum begann also, als Durov ging?

A: Ja, ungefähr dann. Das Unternehmen begann zu wachsen und neue Mitarbeiter einzustellen. Zuvor war die Größe des Personals nahezu unverändert. Es gab nicht sehr viele Leute, und als jemand sagte, er sei nicht rechtzeitig, konnte er es nicht tun - die Option, eine Person als Helfer einzustellen, wurde nicht einmal diskutiert. Es gab einen Startup-Ansatz mit begrenzten Ressourcen.

Dies sind zwei verschiedene Entwicklungsansätze: Sie können mit einem kleinen Team großartige coole Produkte herstellen, aber Sie können sich nicht auf Ressourcen beschränken und ein großes Team einstellen. Jeder Ansatz hat seine Vor- und Nachteile. Mit einem großen Team können Sie viele Dinge abdecken, mit einem kleinen können Sie ein sehr poliertes Produkt herstellen.

Ein kleines Team ist einfacher zu verwalten und leichter auf das Wichtige zu achten. In großen Unternehmen geraten viele Dinge außer Sicht und fallen an die Knotenpunkte der Verantwortung, wenn nicht klar ist, wer für diese Dinge verantwortlich ist. Infolgedessen gibt es häufige Fälle, in denen wichtige Dinge für ein Unternehmen einfach außer Sicht geraten und sich nicht entwickeln.

F: Ich habe als regulärer Entwickler bei einem der Giganten der Branche gearbeitet und den Löwenanteil der Zeit damit verbracht, Post und alle Arten von Kommunikation zu sortieren. Ich kann mir kaum vorstellen, wie viel Zeit der Projektleiter für solche Dinge verbringt.

A: Mit der Zunahme der Anzahl der Menschen in VK wurde immer mehr Zeit dafür aufgewendet. Als VK in einem Startup-Format war, haben wir einen sehr interessanten Ansatz zur Lösung von Problemen verwendet - einmal pro Woche, freitags, für ungefähr eine Stunde, versammelte sich das gesamte Team in einem Raum (übrigens in einem kleinen, und alle waren da). Wir hatten einen Projektor und eine Leinwand, alle gingen raus und erzählten und zeigten, was er getan hatte. Es gab praktisch keine Möglichkeit, nicht auszugehen und nicht zu erzählen. Es war notwendig zu erklären, was die Woche dauerte, damit alle sehr produktiv arbeiteten.

In einem großen Unternehmen kann ich mir leicht Leute vorstellen, die relativ lange nicht arbeiten, und niemand merkt es überhaupt. In einem kleinen Unternehmen ist es nicht so, dass Sie nicht arbeiten - es ist sogar unmöglich, entspannt zu arbeiten.

Über Burnout und Erfolg

Es gibt solche Dinge, über die Sie nachdenken - werden Sie mein Startup, ein riesiges Unternehmen, solcher Müll wird niemals da sein.

A: Ich bin 2013 zu Yandex gekommen und ungefähr fünfzehnhundert Leute wurden bei mir eingestellt. Es gab einen internen Zeitplan, und Sie konnten in Echtzeit sehen, wie die Menschen wachsen. Sogar in unserem Büro kamen Leute hinzu.

Wenn Sie anfangen, Hunderte und Tausende einzustellen, um sicherzustellen, dass Sie alle kontrollieren, kommt jeder und sagt etwas - es ist einfach unmöglich. Ich bin kulturell zutiefst davon überzeugt, dass Probleme in dieser Phase nicht vermieden werden können.

Eine andere Frage ist, ob das Management eine Kultur aufbauen kann (wie Werte von oben nach unten vermittelt werden), so dass die Menschen den Wunsch und die Fähigkeit haben, Aufgaben zu erledigen, wenn sie sich nicht schämen, mit Menschen in der Nähe über ihre Probleme und Schwierigkeiten zu sprechen. Nicht dass ich auftauche und berichte, dass ich heute drei Aufgaben abgeschlossen habe - aber dass es Offenheit gab. Um sofort von der Schwelle zu sagen: "Wir üben Transparenz."

Wenn diese Transparenz bei den Beschäftigten zur Sprache gebracht wird - wenn auch überhaupt nicht, weil es überhaupt unmöglich ist -, wird dies das Wachstum erheblich vereinfachen. Die Leute werden sich daran gewöhnen, über ihre Probleme und Erwartungen zu sprechen. Das ist mir wichtig.

Aber ich glaube nicht, dass ich jetzt meinen Blackjack machen werde und alles da sein wird, wie ich will, und alles wird perfekt sein. Wachstumsprobleme sind natürlich und nicht zu vermeiden.

Sie haben mir übrigens gesagt, dass er vor Prisma bei der Arbeit sehr hart ausgebrannt ist.

A: Bei Yandex war ich im universellen Management tätig. Ich hatte keine spezifische Liste von Verantwortlichkeiten, also habe ich alles hintereinander gemacht. Und nach ungefähr einem Jahr gab es ein so persönliches Gefühl, dass ich davon verbrannt wurde.

Welche Gedanken quälten sich dann am meisten?

A: Wahrscheinlich hat es mich gequält, dass ich still stand und nicht verstand, ob ich bereit war, weiterzumachen. Ich konnte mich nicht objektiv bewerten. Nichts schien zu passieren. Es gab immer eine sehr große Frage in meinem Kopf - warum machen wir das alle global? Manchmal ist es sehr schwierig, eine Antwort auf diese Frage zu bekommen. Es hat mich zu gegebener Zeit sehr gequält. Ich kam zu den Kundgebungen und verstand nicht, was als nächstes kommen würde.

Die Kombination der Tatsache, dass ich alles hintereinander mache, wurde von derselben Sache gequält und ich verstehe nicht, wo alles läuft. Ich habe mich ständig in meinem Kopf gegessen. Es ist ziemlich persönlich, wenn es keine Antwort auf Ihre eigenen Fragen gibt. Sie können sie nicht beantworten und anfangen zu brennen.

Und als Prisma passierte und klar wurde, dass etwas Cooles anfing - war es geheilt?

A: Das Gefühl, dass etwas Cooles auftauchte, begann erst, als das Wachstum wild wurde. Und als wir die Anwendung veröffentlichten, schien es, dass niemand sie brauchte. Etwa eine Woche lang herrschte absolute, tödliche Stille. Es könnten hundert oder zweihundert Downloads sein.

Dies ist der Übergangsmoment, in dem Sie sitzen und so etwas, verdammt noch mal, niemand braucht? Was tun?

Und dann begann irgendwann ein schnelles Wachstum und die Erkenntnis schien, dass jetzt eine Menge Dinge getan werden mussten. Viele Dinge. Und es gab eine Fahrt. Wenn Millionen von Menschen Ihr Produkt verwenden und Sie ein kleines Team von fünfeinhalb Personen haben, wächst alles, die Menschen in der Umgebung versuchen, etwas herauszufinden, fragen Sie. Und Sie haben immer noch Produktaufgaben - dies ist der Antrieb, und er wird interessant. Eine solche Erfahrung ist anderswo schwer zu sammeln.

Erst neulich haben wir mit Leuten gesprochen , die nach dem Gaspedal aus dem Tal zurückgekehrt sind und Investitionen erhalten haben - sie sind voller Begeisterung. Und wie hast du dich nach dem Tal gefühlt?

A: Ich hatte ein bisschen anders. Seine Augen brannten nicht von der Tatsache, dass wir im Tal waren und Menschen erkennen würden, sondern von der Tatsache, dass etwas Undenkbares vor sich ging. Ich hatte drei Millionen Downloads pro Tag. Ich konnte mir eine solche Situation nicht vorstellen. In Russland hatten wir 350.000 Downloads pro Tag, und der Top-AppStore war zu dieser Zeit 13.000. Weißt du was für eine Lücke? Und so für einige Monate. Wir saßen einfach organisch an der Spitze, ohne etwas zu unternehmen, ohne Marketinganstrengungen.

Eine solche Welle zu fangen ist natürlich von unschätzbarem Wert.

Wie waren Vinci und Prisma arrangiert?

Es scheint mir, dass Sie ständig etwas Ähnliches getan haben - Prisma und Vinci, Sticky AI und Stickerface. Ehrlich gesagt, wer hat wen ausspioniert?

A: Um ehrlich zu sein, haben wir nie versteckt, dass wir ausspioniert haben. Vinci begann nach der Veröffentlichung von Prisma. Wir haben gesehen und entschieden - wir müssen kopieren. Und über Stickerface - das sind im Allgemeinen verschiedene Dinge, und hier hat niemand jemanden angesehen. Darüber hinaus kam mir die Idee von Stickerface vor sehr, sehr langer Zeit in den Sinn, als niemand so etwas tat. Wenn ich es schaffen könnte, es mit all meinen Händen und meinem Kopf zu nehmen, würde vielleicht etwas klappen. Und jetzt gibt es schon viele Spieler.

Wie kommt es, dass Sie in einer Firma zusammengekommen sind?

A: Wir haben angefangen zu reden, als wir Vinci gestartet haben. Zu meiner Überraschung reagierte Alexey sehr positiv darauf. Ich dachte, er wäre wütend und er bemerkte irgendwie mit einem Lächeln, dass wir den Antrag kopiert hatten. Dies war der Ursprung der Kommunikation.

A: Mir wurde an der Universität klar, dass ich keine Angst vor dem Kopieren hatte. Ich denke das ist normal. Deshalb hatte ich keinen Hass oder Hass.

Wer glaubst du, hat diese Sache technisch besser gemacht?

A: Ich finde es cool, zuerst etwas zu tun, und das Kopieren ist nicht cool. Im Allgemeinen kopiere ich nicht gern und mache gerne originelle Dinge, die noch niemand zuvor getan hat.

Trotz der Tatsache, dass ich während meiner gesamten Arbeit an nicht originellen Projekten beteiligt war, habe ich aus technologischer Sicht immer versucht, mich mit den Aufgaben zu befassen, die noch nicht gelöst wurden.

Vieles, was VK zu tun hatte, wenn es überhaupt keine Informationen darüber gab. Ich musste erfinden und erfinden. In Snapster gab es trotz der Tatsache, dass die Idee selbst zweitrangig war, eine vollwertige Farbkorrektur für Erwachsene mit tiefem Eintauchen, die noch niemand zuvor in der mobilen Anwendung durchgeführt hatte. Wir haben damals eine relativ einzigartige Sache veröffentlicht. Ein weiteres Problem ist, dass die technische Implementierung nicht ausreichte, um den Markt zu stören.

Bei Vinci waren sowohl die Idee als auch die Technologie selbst zweitrangig. Aber es war eine interessante Erfahrung, denn nirgends wurde beschrieben, wie man es macht. Ich musste nicht offensichtliche Aufgaben verstehen und mich ihnen stellen.

Olegs Vortrag über die von Vinci verwendeten Technologien, bevor die Offline-Verarbeitung auf der CPU gestartet wird.


Die erste Version wurde in 24 Stunden erstellt, die Veröffentlichung - in 2 Wochen.

Stack: Taschenlampe für die Arbeit mit neuronalen Netzen, aber es gibt viele Probleme damit. Lua / Turbo für die Kommunikation zwischen Frontend und Backend - und auch bei ihnen läuft nicht alles reibungslos. Das Backend war aus Zeitgründen zuerst auf NodeJS, dann wurde es auf Go neu geschrieben.

Eisen: Zuerst haben wir die Option virtueller Server mit Grafikkarten in Betracht gezogen, aber beschlossen, unsere Ausrüstung zu kaufen. Wir haben zwischen vier Optionen von Nvidia gewählt - Tesla M40, Tesla K80, GTX 1080 und Titan X. Wir haben uns für die beiden letzteren entschieden, da der Hauptvorteil industrieller Optionen (Tesla) die Fehlertoleranz ist und dieses Problem bereits durch die Architektur gelöst wurde.

Architektur: Jeder Stil wird auf einer eigenen Grafikkarte verarbeitet. Die Verteilung der Stile auf Grafikkarten ist dynamisch und wird durch eine spezielle Funktion geregelt.

Der unerwartetste Botnek - die Grafikkarte kann mehr Bilder verarbeiten, als das Netzwerk übergeben hat.

Organisation des Trainings: Sie haben FGlab auf allen Servern installiert, jedes Bild mit zufälligen Parametern bombardiert und manuell ausgewählt, welche ihnen am besten gefallen. Dies trug dazu bei, dass sich die Stile stark voneinander unterschieden.

Das Verhältnis der Schichtgeschwindigkeiten: Input - 42%, Intermediate - 10% und Output 28%.

Und wie war Prisma unter der Haube angeordnet?

A: Die Modelle waren auf der "Torche". Dies ist so eine alte Sache, die jetzt nicht sehr beliebt ist, weil es PyTorch und TensorFlow gibt. Das Modell selbst wurde auf einer Grafikkarte verarbeitet. Sie fuhr Inference und von dort zog "Python" alles nach oben. Das heißt, das Backend, der Wrapper in Python, die Warteschlangen und die Serverseite befinden sich ebenfalls in Python. Es gab keinen komplizierten Stapel. Das Gerät ist nur ein Thin Client, eine Schnittstelle und die Arbeit mit API.

Wir haben zwei Etappen durchlaufen. Das erste ist, als alles online war. Wir haben den Algorithmus von der Backpropagation-Version an ungefähr hundert Mal in der Zeit beschleunigt und ihn auf gemieteten Videospielkarten gestartet. Die ganze Schwierigkeit bestand darin, dass beim Wachstum der Anwendung Warteschlangen entstanden. Der Strom an Bildanfragen war riesig. Bilder gingen auf den Server, und mit einer Last von mehreren Millionen Downloads war es sehr teuer, Terabyte an Fotos zu fahren. Wir müssten mehr für den Server und den Datenverkehr als für die Ressourcen bezahlen - selbst wenn wir die Wartezeit verkürzen würden.

Also begann die zweite Stufe. Wir haben darüber nachgedacht, ob es möglich ist, dies offline oder mit einer billigen Prozessorverarbeitung zu tun. Dies ist uns im August 2016 gelungen, und Ende September haben wir mit der Bereitstellung begonnen. Dann gab es keine Core ML, keine Verarbeitung am Telefon. Wir waren Pioniere des Metalls, haben alles aus Krücken und Stöcken gebaut, aber wir haben verstanden, dass dies die Zukunft ist. Weil die Privatsphäre gewahrt bleibt, werden keine Fotos des Benutzers irgendwohin geführt, was die Verarbeitungskosten erheblich senkt.

Der Übergang war für uns der Schlüssel, wir konnten eine Reihe von Algorithmen zur Verarbeitung von Modellen auf dem Gerät implementieren. Und wir begannen zu verstehen, dass die gesamte verarbeitende Industrie, KI, maschinelles Lernen - alles auf dem Gerät sein wird, mit den Daten, die sich auf diesem Gerät befinden.

F: Das heißt, zu Beginn der Arbeit an Prism wurde die Idee, Berechnungen am Client durchzuführen, nicht einmal in Betracht gezogen?

A: Nicht wirklich. Wir sahen so aus, dachten aber: „Oh, komm schon! Das ist nicht real". Am Anfang passen selbst diese Modelle kaum in den Speicher der GPU, und es gibt 8 oder 12 GB. Die Idee, dass dies auf dem Gerät möglich war, schien futuristisch.

Aber wir haben begonnen zu wachsen - alles brennt, die Server brennen, es gibt Millionen von Benutzern. Der Fokus hat sich darauf verlagert, dass das System, das wir auf der GPU aufgebaut haben, funktioniert.Wir haben den Serverteil für einen Monat optimiert, aber festgestellt, dass ohne Verarbeitung auf dem Gerät nirgendwo etwas passiert. Andernfalls werden Sie sofort bankrott gehen.

Ich hätte nicht gedacht, dass es so einen Bildstrom geben würde.

Und welche Belastung haben Sie erwartet?

A: Vor dem Start dachten wir, dass es maximal drei Bilder pro Sekunde geben würde. Das Maximum! Von hier aus tun Sie so - 60 x 60, 3 x 600, weitere 12, und es scheint schon - viel, wo so viel! Stellen Sie sich vor, wie viele Benutzer sein sollten, und denken Sie, drei Bilder pro Sekunde - das ist normal.

Wir haben die Verarbeitung ausgeführt und der gesamte Zyklus dauerte 400 Millisekunden. Ich fand es großartig. Wie später klar wurde, ist dies überhaupt nicht ausgezeichnet. Als Millionen von Benutzern strömten, begannen alle Gedanken in eine völlig andere Richtung zu gehen.

Und was hast du gemacht? Sie rannten, ausgelöscht?

A: Als es brannte, haben wir alle möglichen Ressourcen auf dem Markt genutzt. Alles was sie finden konnten. Ich erinnere mich, wir haben sogar Freunde angerufen und gefragt, ob sie Server auf Grafikkarten haben. Ich rief fast jeden an, den ich kannte. Entwickler von Yandex, von woanders, sagten: "Verdammt, helfen Sie jemandem, der ein paar Schubkarren zum Anheben hat." Sie nahmen jemandem 5-6 Autos ab und sie waren nicht einmal auf Gaming-Grafikkarten, ihre Prozessoren waren langsamer.

Sie riefen Amazon an, wo sie uns die Grenzen erhöhten. Im Ernst, als wir bei Amazon vier Autos mit bis zu vier Grafikkarten bekamen, waren wir so glücklich - die Reihe von zehn Bildern fiel auf acht. Wir waren Partner von Servers.com - sie haben auch in diesem Moment sehr geholfen.

F: War es so, dass der Code schlecht geschrieben war und nach der Veröffentlichung korrigiert und neu geschrieben werden musste?

A: Im laufenden Betrieb gab es ernsthaft viele Korrekturen. Es waren genau die Engpässe, die zerrissen wurden, die behoben wurden, wo eine solche Belastung nicht zu erwarten war. Immerhin wurde alles so geschrieben, dass es nur funktioniert. Anfangs gab es überhaupt keine Warteschlangen. Es fällt mir wahrscheinlich schwer, die Sauberkeit und Alphabetisierung des Codes zu schätzen. Da alles buchstäblich in einem Monat geschrieben wurde - ja, wahrscheinlich gab es keinen industriellen Ansatz, wie jeder liebt, unter Berücksichtigung der Belastungen, unter Berücksichtigung der Erweiterbarkeit. Daher stimmte vieles überein.

Was wird mit AI, ML und Neuronen passieren?

F: Als ich herausfand, wie neuronale Netze funktionieren, verlor ich das Gefühl, dass dies Magie und ein Durchbruch ist. Und bei Ihnen?

A: Eigentlich ja. Für mich ist alles tiefe Lernen keine Magie. Differentialgeometrie ist magisch und tiefes Lernen ist ziemlich transparent und technisch verständlich. Unter dem Gesichtspunkt, welche Algorithmen sich im Inneren befinden und wie sie funktionieren, gibt es eine bestimmte Black Box, die auf der Heuristik von Experimenten basiert. Aber im Allgemeinen war das Ding selbst zu dieser Zeit definitiv nichts Übernatürliches. Es war notwendig zu glauben, dass dies auf Geräten schnell funktionieren würde, und als wir dies erreichten, festigte ich nur meine Überzeugungen.

Also mit jeder Technologie. Nehmen wir die Datenbanken in den neunziger Jahren. Es gab auch das Gefühl, dass nichts kompliziert war, aber irgendwie wurde es schwer. Und als alle verstanden haben, dass dies funktioniert, ist es nützlich und im Allgemeinen das einzige, worauf Daten gespeichert werden sollten. Datenbanken sind zu einer absolut normalen Sache geworden, jetzt werden sie von allen verwendet. Das gleiche sollte mit ML-Modellen passieren.

F: Angenommen, ich habe in einer Garage eine ziemlich abstrakte KI mit neuronalen Netzwerkalgorithmen gesehen. Und jetzt lässt mich das Gefühl nicht los, dass Wissen den Bereich der Möglichkeiten, über die ich entscheiden werde, einschränken wird, wenn ich sorgfältig studiere, wie dies getan wird. Weil ich aufhören werde, an die Möglichkeiten der Technologie zu glauben. Hast du keinen

A: Eine gemeinsame KI für alles gibt es noch nicht. Selbst Kombinationen von Technologien gibt es nur wenige. Ein gutes Beispiel für mehrere Technologien in Verbindung ist Google Duplex. Er hört zu, was Sie sagen, versucht, einen Kontext abzuleiten und diesen Kontext irgendwie zu analysieren, und er erzeugt auch Sprache. Dies ist ein ganzer Komplex, aber es bleibt auch eine sehr enge Geschichte - Anrufe und Büchertische. Das heißt, es führt Aufgaben mit verständlichen Szenarien und einer Reihe genauer, gut beschriebener Aufgaben aus.

Es scheint mir, dass jetzt der Entwicklungsstand von KI und ML ist, in dem sie nur genau definierte, gut untersuchte Aufgaben ausführen können, für die es einen ausreichenden Datensatz gibt. Aber ich habe keine allgemeinere Anwendung gesehen.

Ein Gefühl für die Fähigkeiten der Technologie geht ihren tatsächlichen Fähigkeiten voraus.

A: Ja. Aber ich denke, dass wir bald Versuche sehen werden, eine Kombination von Algorithmen und Systemen zu entwickeln, die es uns ermöglichen, abstraktere Aufgaben auszuführen.

F: Ich habe oft gehört, dass wir die Implementierung der Bildverarbeitung aus dem Blickwinkel des biologischen Mechanismus gestohlen haben. Glaubst du das?

A: Nein, eigentlich ist es nicht. Als es einen Boom in neuronalen Netzen gab, der genau aufgrund von Faltungsneuronen aufflammte, schien es wie menschliches Sehen, und dass sich alles so entwickeln würde. Es gibt natürlich ähnliche Muster, aber zu sagen, dass alle Eins-zu-Eins-Prozesse auf die gleiche Weise funktionieren, ist definitiv unmöglich. Aus Sicht der Neurotechnologie sind Faltungsnetzwerke ein kleines Stück. Und es gibt so viele verschiedene Arten von Netzwerken.

F: Glauben Sie, dass dieser Ansatz das Recht hat, im Allgemeinen zu existieren - zu versuchen, die natürlichen menschlichen Mechanismen zu verstehen und die Implementierung von ihnen zu kopieren?

A: Basierend auf meinen Beobachtungen der neuesten Trends bewegen sich Technologien im Deep Learning im Gegenteil davon weg. Es gibt alle möglichen kniffligen Entscheidungen, die der Biologie nicht ähnlich sind. Aber von Zeit zu Zeit gibt es Versuche, Artikel und so weiter. Ich weiß nicht, womit wir enden werden.

Deep Learning hat bestimmte Aufgaben - die Qualität zu verbessern und die Ergebnisse zu verbessern. Und wie es sich herausstellen wird, entweder als Person oder nicht als Person, spielt keine Rolle. Dies ist eine sich so frei entwickelnde Sphäre, in der es so ausfallen wird.

Und jetzt diskutieren alle über neuronale Kapselnetze. Haben Sie versucht, etwas mit ihnen zu tun?

A: Bisher ist dies leider nicht für produktionsnahe Anwendungen geeignet. Es gibt noch keine angemessenen und schnellen Implementierungen. Diese Beispiele, die mit sehr kleinen einfachen Datensätzen arbeiten. Ich denke, die Community hat viel Arbeit mit ihnen zu tun, damit etwas klappt. Aber die Idee scheint mir sehr richtig zu sein, ebenso wie die Richtung der Entwicklung insgesamt.

Schließlich haben Sie auch mit Feystreking gearbeitet. Stimmt es, dass andere Algorithmen dort gewinnen?

A: Nun, nicht dass sie gewinnen. Beispielsweise basiert MSQRD auf Entscheidungsbäumen mit verschiedenen Tricks. Aber jetzt wechselt wahrscheinlich alles zu Neuronen. Sie wurden so schnell wie frühere Implementierungen, aber es gibt dort mehr Potenzial zur Qualitätssteigerung. Ich bin mit Tracking nicht so vertraut, aber es scheint, dass es eine Art schwierigen Botnek gibt. Und in Neuronen hat die Leistung von Geräten zugenommen, da sie besser gelernt haben, wie man sie verwendet - Telefone sind leistungsfähiger geworden - die Qualität wächst von Release zu Release. Daher scheinen sie viel mehr Perspektiven zu haben als frühere Ansätze.

Was ist unter der Haube einer geheimen Anwendung

Auf welche Technologien verlassen Sie sich jetzt?

A: Jetzt haben wir uns entschieden, von Standardansätzen zum Aufbau eines Backends abzuweichen und bauen alles auf FondationDB auf, das kürzlich in Open Source veröffentlicht wurde. Wir werden mehr Rückendeckung haben als Prisma oder Vinci. Wir führen eine Echtzeitanwendung durch, und dies erfordert Arbeiten an komplexen Optimierungen.

Die Hauptsache hier ist natürlich nicht FoundationDB selbst, sondern sein Ansatz - die Speicherung von Transaktionsschlüsselwerten in Bezug auf reale Transaktionen, die zwischen Servern synchronisiert werden. Dieser Ansatz scheint eine Zukunft für Backends zu sein. Wir haben FoundationDB als das vielversprechendste Repository mit solchen Merkmalen ausgewählt, werden es testen und dann vielleicht in ein anderes Repository wechseln, wenn etwas bessere Ergebnisse zeigt.

Hier geht es um Datenspeicherung. Dann haben wir jetzt alles auf Go. Vinci wurde auch auf Go geschrieben. Lyosha sagte, dass Python ursprünglich in Prism war, aber dann haben sie es auch auf Go kopiert. Es scheint eine gute Sprache zu sein, um jetzt Backend zu machen. Ich sehe positive Reaktionen von der Community. Es ist viel einfacher, Mitarbeiter einzustellen, und im Allgemeinen scheint dies die richtige Entscheidung zu sein.

In Bezug auf die Infrastruktur werden wir versuchen, vorerst alles auf Amazon aufzubauen. Ich denke in dieser Hinsicht macht es keinen Sinn, etwas anderes zu speichern und zu suchen. Sie müssen zuerst beginnen, um zu verstehen, ob Sie speichern müssen. Insgesamt hat Amazon jedoch keine so hohen Preise. Sie indizieren sie regelmäßig.

Dementsprechend unterscheidet sich die Architektur aufgrund der Tatsache, dass wir ein gemeinsames Hosting starten, von Projekten und Anwendungen wie VK. In VK kamen viele Tricks aus dem vollen Leben auf dem Server. Dort konnten auf einem Server sehr unterschiedliche Rollen ausgeführt werden - sie konnten Bilder speichern, eine Datenbank enthalten und etwas anderes tun.

Wir zerlegen alles in Instanzen, alles ist sehr atomar. Ich habe mir zum Ziel gesetzt, ein nicht fallendes Backend zu erstellen. Ich möchte, dass Benutzer bei keinem Eisenabfall etwas bemerken, bis hin zum Rechenzentrum in Amazon.

Ich werde nicht versprechen, dass es gelingen wird. Aber ich möchte wirklich die Architektur realisieren, die am besten vor Stürzen geschützt ist. Ich bin mir nicht sicher, ob ich Ihnen mehr erzählen kann, ohne unser Konzept zu verbrennen.

Wir haben keine Angst, dass jemand es kopiert. Wir wollen nur einer gewissen Intrige standhalten.

F: Können Sie uns mehr über die Motivation für die Verwendung von Go erzählen? Was ist außerdem bequemer, um Entwickler einzustellen?

A: Im Allgemeinen ist Sprache keine so wichtige Sache. Wir sind nicht diejenigen, die nur in einer solchen Sprache und nicht mehr in irgendeiner Sprache tun werden. Wenn jemand es in PHP machen wollte, würden wir es in PHP machen. Aber im Moment scheint Go die beste Option auf dem Markt zu sein, die coolste Sache.

F: Wie ist es für ein Startup richtiger, sich für Technologie zu entscheiden? Sie haben beschlossen, über Noda zu schreiben, aber Sie haben 5 Millionen Menschen und das ist alles - Ihr Noda kann es nicht aushalten, und jetzt ist das Umschreiben sehr teuer. Wie kann man das vorhersagen?

Nod wollte aus einem anderen Grund nicht ein wenig wählen. Ich würde nicht sagen, dass Noda sehr langsam ist. Wenn der Code gut geschrieben ist, funktioniert er gut.

F: Es gibt weniger Platz für Optimierungen.

A: Ich hätte Angst, den Knoten zu sichern, da es sehr leicht ist, einen Fehler zu machen. Wenn Sie dringend etwas tun oder reparieren müssen, können unangenehme Situationen auftreten. Und selbst wenn Sie TypeScript verwenden, ist alles intelligent, tippt usw. - es treten dieselben komplexen Situationen und Fehler auf, die auf dem Knoten nur schwer zu erkennen sind.

Und Go ist eine sehr einfache Sprache. Er macht genau das, was Sie schreiben. Es bietet keinen Platz für alle möglichen Abstraktionen und Tricks. Es ist viel ruhiger, ein Backend damit zu schreiben. Sie können jederzeit einen großen Code übernehmen und wiederholen, und alles wird gut. Wenn etwas nicht stimmt, wird es höchstwahrscheinlich nicht kompiliert und nicht, damit nicht alles funktioniert.

F: Denken Sie, dass statische und starke Typisierung ein entscheidender Faktor ist?

A: Für ein Startup ist es sehr wichtig, wichtiger als die Leistung. Es ist wichtig, dass Sie Fehler schnell beheben können, ohne neue zu erstellen. Risiken minimieren.

Wenn Sie auf Node moderne Entwicklungsmuster verwenden, insbesondere wenn sich dort eine Bibliothek eines Drittanbieters befindet, ist es sehr einfach, einen Speicherverlust zu beheben. Und dann finde ihr eine ganze Geschichte. Und während Sie nach diesem Leck suchen und Zeit verschwenden, fällt Ihr Backend zehnmal am Tag ab. Ich möchte solche Dinge vermeiden, dies ist eine sehr große Gefahr für ein Startup.

Es wurden viele Anwendungen gestartet, und anstatt neue Funktionen zu sägen, das Interesse an dem Projekt zu unterstützen und zu verstärken, war das Unternehmen damit beschäftigt, eine Million Fehler zu beheben. Die Anwendung funktionierte instabil und dies brachte ein cooles Projekt zum Erliegen.

Welche Art von Leuten rekrutieren Sie gerade?

A: Bis zum Backend haben wir noch nicht begonnen, jemanden zu rekrutieren. Ich habe das gesamte Backend selbst geschrieben. Daher habe ich einen leicht Google-Ansatz bei der Einstellung von Mitarbeitern - es ist nicht sehr wichtig, dass eine Person dies jetzt weiß. Der Hauptverstand, Lernen und gute Kenntnisse Ihrer Sprache. Während des Booms von VK habe ich viele Leute interviewt und immer darauf geschaut.

Ein neuer Mitarbeiter muss noch viel Zeit aufwenden, um die Backend-Architektur zu verstehen. Jede Sprache kann gelernt werden - es ist nicht so schwierig. Daher würde jeder Backend-Entwickler, der einfach versteht, wie Datenbanken funktionieren, der intelligent genug und intelligent genug ist, zu uns passen.

In Bezug auf Neuronen, andere Bedingungen. Wir stellen bereits Leute mit bestimmten Fähigkeiten ein. In unserem Fall wird Lernen und Warten nicht funktionieren. In Neuronen ist die Trainingszeit sehr lang.

Bei mobilen Entwicklern ist die Liebe zum Detail wichtig. Der Entwickler, der die Schnittstelle erstellt, muss selbst viele kleine Dinge bemerken und beheben. Andernfalls müssen Sie ihn die ganze Zeit stupsen, und dies wird viel Zeit und Nerven kosten.

Bei VK waren Sie nicht auf Ressourcen beschränkt. Ich stelle es mir so vor: Ich muss Tesla für 5000 Dollar sehen - mindestens zehn. Wir brauchen einen Server für 700 US-Dollar pro Monat. Können Sie sich solche Experimente jetzt leisten?

A: Es scheint nicht, dass wir Probleme mit Ressourcen hatten. Über VK - es ist wahr. Als wir feststellten, dass wir Server mit Vidyashki brauchten, wurde uns gesagt - keine Frage. Wir haben fast ein Privatflugzeug gemietet, um diese Vidyoshki so schnell wie möglich auszuliefern. In dieser Hinsicht waren die Hände immer gelöst, und niemand verschonte das Eisen.

Andererseits wollen wir Amazon jetzt nicht nutzen, weil es keine Ressourcen gibt.

Mit einem Privatjet haben Sie jedoch kein Glück mehr.

Na ja. Auf der anderen Seite besteht jedoch keine Notwendigkeit.

Was ist der Sinn in Startups

Sie möchten die Intrige rund um das Projekt behalten, und ich habe versprochen, mich nicht mit den Fragen zu beschäftigen. Bei dieser Gelegenheit erinnerte ich mich an eine Geschichte. Ich habe auf reddit gelesen, wie ein Mann zu einer privaten Präsentation eines VR-Headsets kam und wegen des Embargos nicht darüber sprechen konnte. Deshalb schrieb er eine Rezension seines Abendessens. Aber mit einem Haken wie "Der Teller war etwas schwerer als das HTC Vive, aber er lag ziemlich angenehm in der Hand." Kannst du uns etwas über dein Abendessen gestern erzählen?

Nun, wir bügeln nicht, wir machen Software, man kann es nicht mit dem Abendessen vergleichen.

Verdammt, der Versuch ist fehlgeschlagen. Aber die Tatsache, dass dies ein soziales Netzwerk sein wird - haben Sie bereits gesagt.

A: Es ist wahrscheinlich nicht richtig, ein soziales Netzwerk anzurufen. Es ist vielmehr ein Produkt, das auf einer Art sozialer Interaktion basiert.

War es schwierig, die Leute von dieser Idee zu überzeugen?

A: Für Investoren ist es wichtig, nicht nur eine Idee zu erzählen, sondern auch zu sagen, wen Sie in Ihrem Team haben.

Im Allgemeinen hängt die Wahrscheinlichkeit, dass sie Ihnen Investitionen bringen, davon ab, wer in Ihrem Team ist, was Ihre Idee ist und ob Sie zu den richtigen Leuten gehen.

Zu zufälligen Leuten zu gehen und ihnen nur Geld abzunehmen, ist wahrscheinlich nicht sehr richtig. Sie können falsch verstehen, was Sie tun. Geld am Stand für Leute sammeln, die Raketen bauen? Sie verstehen das Geschäft mit dem Verkauf von Döner nicht.

Daher ist es wichtig, Investitionen an die richtigen Personen zu tätigen, die für den Bereich relevant sind, in dem Sie arbeiten werden. Ich habe genau das getan.

Wenn Sie das Team berühren, ist es für mich sehr wichtig, dass eine Person mag, was sie tut. Es ist schwierig, eine Idee zu beschreiben oder nicht schwierig, je nachdem, wie eine Person diesen Bereich versteht. Manchmal konvergieren Meinungen, der Glaube an etwas konvergiert und Sie arbeiten mit solchen Menschen zusammen.

Der Erfolg sozialer Plattformen hängt sehr oft von ihrem Image, ihren Stereotypen und dem Publikum ab, das sich um sie herum bildet - vielleicht sogar mehr als von Technologien. Erschreckt dich das?

A: Das ist so ein Kombinationsfaktor, da stimme ich zu. Es gibt einen kulturellen Moment, eine Kombination aus der Art und Weise, wie Sie ihn präsentieren, wie Sie dem Markt davon erzählen. Warum wird es gebraucht, wie macht es das Leben besser? Viele sagen, dass sie Probleme mit ihren Produkten lösen. Ich neige dazu, das, was bereits getan wurde, besser zu machen, um es zu vereinfachen.

Es gibt eine Kombination aus Tonhöhe und Leistung. Und dann kommt der Hypothesentest - ist Ihre Annahme wahr? Jedes Produkt basiert auf einer Annahme. Nehmen wir Dropbox: Die Hypothese lautet, dass Benutzer Dateien in der Cloud speichern müssen, auf dem Computer kein Speicherplatz vorhanden ist und dass sie überall Zugriff benötigen. Sie haben es getan und überprüft. Es stellte sich heraus, dass jemand es brauchte, die Leute begannen, Dateien in der Cloud zu speichern. Die Hypothese wurde bestätigt.

Unsere Hypothese ist, dass die Welt es braucht. Ich denke nicht, dass ein sozialer Faktor hier wichtig ist, weil er bereits in eine Hypothese eingenäht ist.

Jede erfolgreiche soziale Sache ist auch eine große Verantwortung, sogar eine Auswirkung auf die Welt. Erinnern Sie sich nur an die jüngste Geschichte, wie Zuckerberg dem Senat Bericht erstattet. Bist du bereit für diese Verantwortung, wenn alles schießt?

A: Es ist schwer zu sagen. Muss zuerst schießen. Die Hypothese muss bestätigt werden und die Wachstumsphase überleben. Offensichtlich antwortete Zuckerberg dem Senat im ersten Jahr seiner Arbeit nicht und nicht einmal im dritten und nicht im fünften. Wahrscheinlich werden wir in diesem Moment erfahren, ob sich eine solche Gelegenheit bietet. Ich möchte mich vorstellen.

Oleg, ich gehe alle auf deinen Vinci-Bericht zurück. Wenn Sie die Struktur ändern, können Sie einen komischen Effekt erzielen. Hier sprechen Sie eine halbe Stunde über fortschrittliche Technologien, technische Lösungen, Architekturen und teure Hardware - und am Ende heißt es: "Deshalb haben wir das alle getan." Und die Bilder erscheinen einfach auf dem Foto.

Daher die Frage: Glauben Sie nicht, dass die besten Köpfe unserer Zeit mit nichts beschäftigt sind?

(Dann gab es sehr, sehr lange sieben Sekunden Stille. Es stellte sich heraus, dass Oleg den Kontakt verloren hatte, also trat Alex ein.)

A: Es scheint mir, dass dies nicht ganz stimmt. Die IT-Branche ist kürzlich erschienen. Es wurde erst Ende der achtziger Jahre vollständig gebildet. Das Internet erschien als eine Art Infrastrukturprojekt, das aus militärischer Technologie hervorging. Auf dieser Grundlage ist ein neues Gebiet entstanden, und im Moment sehen wir, dass es in alle Lebensbereiche eindringt. Dies bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten, aber die Eintrittsschwelle steigt.

Um eine Sache zu beginnen, die Ihrer Meinung nach einfach ist und ein einfaches Ergebnis liefert - einen Bilderrahmen mit einem Muster -, müssen Sie den gesamten Technologie-Stack kennen, wie alles funktioniert, wie Marketing und Vertrieb funktionieren.

Und zu argumentieren, dass die besten Köpfe um eine Art falschen Wert kämpfen, ist wahrscheinlich nicht ganz richtig. Allein die Eintrittsschwelle erfordert mehr Wissen und Fähigkeiten. Es ist schwer im Voraus zu verstehen, wo der Wert tatsächlich geboren wird.

Facebook war am Anfang keine geniale technische Idee. Sie haben einfach die Website zusammengestellt, einige grundlegende Dinge getan und es ging und ging. Und dann entstehen technische Schwierigkeiten und Millionen von Benutzern.

Ich denke, es scheint so, weil die Branche gewachsen ist und einfache Dinge schwieriger geworden sind als zuvor.

(Oleg erschien hier und stimmte Alexei zu).

Wofür machst du Startups?

A: Ich mache einfach gerne solche Bewerbungen. Alles entwickelt sich und wir erzielen eine großartige und gute Wirkung für die gesamte Branche.

Und warum starten wir nicht alle Weltraumraketen, sondern machen soziale Anwendungen? Jeder sollte tun, was er will. Alexey und ich mögen soziale Anwendungen, und wir müssen uns mit ihnen befassen. Wenn jemand gerne Raketen abschießt, müssen Sie dies so weit wie möglich tun.

Unterschätzen Sie soziale Apps nicht. In der Tat ist dies eine sehr wichtige Sache, sie hat enorme Auswirkungen auf die Gesellschaft.

A: Ich stimme Oleg zu, es ist wichtig zu tun, was du willst. Es klingt wie ein Klischee, aber ich möchte das Leben ein wenig verbessern, ich möchte helfen, einige Routinesachen schneller zu machen, es ist besser, wenn Menschen neue Möglichkeiten haben. Zum Beispiel gibt dir Instagram die Möglichkeit, ein Foto zu posten, aber vorher war es nicht so. Sie selbst sehen, wie Instagram unser Leben mit Ihnen beeinflusst. Früher schien dies eine einfache Sache zu sein, und so ist es jetzt geworden.

A: Instagram ist wahrscheinlich nicht das beste Beispiel. Ein gutes Beispiel wäre Facebook. Nicht in dem Sinne, dass wir gerade ein anderes Facebook machen. Ich würde gerne denken, dass wir eine ziemlich nützliche Anwendung machen, die definitiv mehr soziale Vorteile bringt als Instagram.

Wenn Sie die Welt ständig verbessern und verbessern, führt dies letztendlich nicht zum gegenteiligen Effekt?

A: Niemand weiß es. Wenn ich wüsste, dass dies zu schlechten Dingen führen würde, würde ich es vielleicht nicht tun. Oder vielleicht hat er es getan. Niemand kennt die Zukunft.