0:00 AI - это новое электричество. Тут работает AI сотрудник. Обалдеть. Я в будущем. Будущее здесь просто оно неравномерно распределено. Ой-ой-ой. Ой-ой-ой. Нас 36 минут этот кусок железа будет вести. Самое удивительное, насколько быстро к этому привыкаешь. А в конце, возможно, лакшери: "Смоходный коммунизм". Ох, мир меняется, и ты меняйся. Это делает нас с тобой живыми. [музыка] Друзья, перед тем, как начнёте смотреть традиционное напоминание: YouTube в России заблокирован, и если у вас есть проблема с загрузкой видео, обязательно установите VPN, например, blank VPN. Ссылка на него в описании. Ну и чтобы это видео было заметнее для как можно большего количества людей, поставьте, пожалуйста, лайк и оставьте комментарий.
0:46 Давайте обсудим, как вам выпуск. Спасибо и интересного просмотра. Андрей, мы очень давно хотели поговорить про искусственный интеллект, но хотелось это сделать с человеком, который может рассказывать про это доступно, так чтобы это было понятно вот любому человеку, даже тому, кто ещё не пользуется какими-то несложными вещами типа чат GPT. А ещё есть люди, которые не пользуются чатом GPT. Нам показалось, что нет лучшего кандидата на эту роль, чем ты. Я польщё, поскольку, ну, ты просто умеешь про технологии рассказывать доступно. А, во-первых, а, во-вторых, у тебя сейчас стартап в на стыке медицины и искусственного интеллекта. Если совсем коротко, вы разрабатываете
1:31 лекарства, вы пытаетесь разрабатывать лекарства с помощью искусственного интеллекта. Да, до сих пор не до конца верю, что это возможно, что это не шарлатанство, э, но очень хочется изучить. Кроме того, э в этом году 5 лет, э, с того момента, как мы опубликовали выпуск про Кремневую долину, и ты там один из главных героев, а очень хотелось поговорить меньшим блоком, чем про искусственный интеллект, но тем не менее про то, э, как изменился мир IT-предпринимательства с тех пор. А, очевидно, он изменился очень изменился немножко, да. Поэтому сегодня проводим с тобой этот день и общаемся про искусственный интеллект и про ITбизнес вместе с этим искусственным интеллектом.
2:16 Супер. Всё, что я люблю. От меня будет много стыдных вопросов. Будь готов. Отлично. О, здорово, братишка. Я нажимаю стартй. Ой, Friday. Знаешь, самое удивительное, насколько быстро к этому привыкаешь. Так, смотрите, у меня первая в жизни поездка на беспилотники. Вот тут никого нет. А
3:02 36 минут нам ехать. Нам 36 минут ехать. Нас 36 минут этот кусок железа будет вести. Еп, это просто так. Андрей, рассказывай. У тебя когда это было впервые? Когда у тебя был первый раз? Первый раз у меня случилось ещё в Гугле, я там раньше работал. А, и, ну, мы тестировали эти беспилотники давным-давно. А, и на таких на тестовых прототипах я поездил, ну, наверное, лет 10 назад. Но вот так в боевом режиме в городе это совершенно другое ощущение, когда ты правда знаешь, что нет никакого инженера, который там чем-то подуправляет. То есть она полностью, правда, автономно едет, доверяешь ей свою жизнь. А это случилось не так давно, наверное, полтора года назад, когда они запустили только в городе. А на хайвена
3:48 просто перекрёсток пересекает, и я просто очень необычно. А на хайвая она выезжает, а сейчас уже начинает выезжать. Город постепенно даёт им пермиты на то, чтобы расширяться. То есть они, конечно, прекрасно умеют ездить по хайвеям. Но вот технически у них ещё лицензии нет, чтобы за пределами города оперировать. Всё, что происходит там управление без пилота, это же благодаря AI, да? Безусловно. Это прямой ма - это embared AI, то есть это AI в теле. То есть на самом деле это самый настоящий AI-робот, который вот живёт на улицах нашего города. Я правильно понию, что tтеesla может ездить так же, как ему? А я бы так не сказал, но обещание Илону Маска в том, что сможет. Он продолжает
4:33 убеждать всех, что камеры достаточно для того, чтобы создать полностью безопасный самооходный автомобиль. Ну пока ты просто можешь сесть и часть пути проехать. Так ты можешь проехать весь путь. Ты должен продолжать сидеть за рулём. Но вот сейчас уже в Остине, буквально неделю назад, появились первые полностью автоматические роботокси на базе обычных tesл, которые без лайдаров, без этих всех дополнительных сенсоров, только видеокамерами вроде как полностью беспилотно управляет. Они уже попали в какие-то аварии. То есть большая скептика в индустрии, что этого достаточно. Но поитна маска в том, что если человек с двумя глазами может управлять машиной, то я должен уметь, что, в общем-то, правда. Но это менее безопасно, чем 360 картина, построенная лайдарами.
5:19 А почему визуально VMO так отличается от Теслы? А то есть ВМО весь там облеплен каким-то Лайдары, это лазерные радары, да? А Tтеesla она вот остаётся Теслой. Ну вот именно поэтому, что Маск принципиально хочет избежать всех дорогостоящих и некрасивых дополнительных устройств. Хочет убедить всех, что он сможет с минимальным количеством сенсоров добиться такой же безопасности. Ну, то есть это не только экономическое, но и эстетическое, что это эстетическое. И мне кажется, это такой немножко пацанский, ну, типа не, он просто реально зарубился со всей индустрии в своё время, сказал: "Нет, может, нет, мы сможем" и делает так. Но это экономически имеет огромный смысл, сильно дешевле. [музыка] Виза Digital Nomad в первую очередь
6:05 ассоциируется с переездом в Европу, но в ближайшие пары минут про страну, которая не в Евросоюзе, но также активно привлекает цифровых кочевников, стартаперов и IT-компаний, и которая может подойти вам, если вы хотите развиваться на стыке рынков СНГ, Европы и Азии. Я говорю про Казахстан. В последние годы в Казахстан переехали тысячи IT-специалистов и тех, кто работает удалённо. Это мост между Европой, Азией и СНГ, открывающий доступ ключевым рынкам. Алмааты и Астана вошли в топ-50 мировых городов для цифровых кочевников по версии Nomлиist. Астанахаub стал главным IT-кластером Центральной Азии. В ближайших планах открытие Международного центра искусственного интеллекта. Сейчас в Казахстане действуют две программы от Астанахаub для цифровых кочевников.
6:50 Digital Nomad Visisa и Digital Nomad Residency. Первая программа даёт возможность получить визу на год с возможностью продления и даёт доступ к нулевым налогам, коворкингам, акселераторам и венчерному финансированию. Вторая программа - это те же самые преимущества и ВНЖ Казахстана на срок до 3 лет. Оформление документов по обеим программам максимально простое. Всё можно сделать онлайн и без бюрократии. А после получения документов и переезда в Астанаха помогает погрузиться в местное комьюнити IT-специалистов, стартаперов и цифровых предпринимателей. Внутри сообщества регулярно организуются мероприятия и совместные проекты, так что адаптация проходит максимально быстро и содержательно. Ну а если вы не одиночный разработчик, а уже IT-компания, то вы тоже можете стать резидентом Астанаха. И для вас также
7:37 предусмотрены налоговые и визовые льготы, помощь в релокации, коворкинги, акселераторы, нетворкинг, гранты и инвесторы. А ещё вас ждёт A Ventures Fund. Фонд фондов Астанахаub с целевым объёмом до 1 млрд долларов. Он инвестирует в локальные международные венчерные фонды, даёт доступ к глобальной инфраструктуре, токселераторам, технологиям и экспертизе. И всё это из Казахстана, откуда реально и удобно выходить на глобальный рынок и работать с СНГ, Европой и Азией. И ещё раз на всякий случай проговорю про нулевые налоги. Вы вообще не платите никаких налогов. Узнать больше деталей про Digital Nom Visom Residency и стать участником Астанахаub можно по ссылке в описании. Алга.
8:27 [музыка] Ты говорил, что первые, кто сюда пересели - это женщины и подростки. Ну, вообще, тинейджеры в первую очередь пересели. Да, не, я просто думал женщина, потому что, ну, это безопасность с точки зрения, ну да, то есть это просто на самом деле классная иллюстрация того, как происходит адопция технологий новых. Я сотрудник, бывший сотрудник Гугла, а такой весь из себя технократ, а получил аккаунт инвайт в аккаунт Вейма позже, чем моя тогда ещё шестнадцатилетняя дочка, да? То есть я выяснил в какой-то момент, что каким-то образом все одноклассницы моей дочери уже имеют доступ кма и уже все на нём ездят постоянно. И, да, как как ты правильно заметил, в первую очередь, потому что у
9:13 них нет концепции опасности от роботов. То есть они как бы по дефолту доверяют, что, конечно, это работает. здесь на этой, естественно, он работает, но у них есть ощущение опасности от там, не знаю, взрослых дядек-водителей, например, да, и, соответственно, для подростков от шансона в этом, ну, хотя для подростков в Сан-Франциско, ну, Вейма стал просто потрясающим инструментом, потому что она, ну, я когда спросил Машу, а вот почему, собственно, вы все пользуетесь? Он говорит: "Пап, ну ты подумай, ты возвращаешься с вечеринки, допустим, темно ночью, ты там, может быть, даже выпил, и ты садишься в машину непонятно к кому. А тут приезжать, тебе прекрасный робот, всё тебя безопасно, спокойно. Смотри, если бы мы не пристегнулись, что происходило бы? А, ну, она начинает ругаться. То есть здесь, на самом деле, в салоне камеры,
9:59 они постоянно м снимают безопасность. И в случае, если ты начинаешь что-то нарушать или здесь происходит что-то странное, то человек оператор вклинивается. А буквально большой брат следит за мной. Ну, они не следят ongoing, да? То есть они вот по ходу обещают, что они ничего не записывают. А, но когда она начинает записывать, вот там вот лампочка с А слушай, а здесь же ещё можно это всё использовать тем, что, ну, когда просто страсть брыжжет и ты едешь там с любимым человеком, то можно же просто никому не стесняться. Передвижной лава отель, да? А я слышал, что это большая большой юзкейс для подростков. А, серьёзно? То есть здесь как бы буквально в этом смысле, люди кругами по городу гоняют, слушают музыку и здесь отжигают. А как сказали бы в программе Ревизора,
10:45 биологические следы. Ну, в общем-то это как бы удивительно, как люди мгновенно любые новые куски технологии а начинают использовать в первую очередь для каких-то самых базовых своих потребностей. Есть и заниматься любовью абсолютно. Но это, кстати, меня, знаешь, вот это оставляет в Я, кстати, не из тех, кто сильно фрустрирует из-за того, что я там практически не фрустрирую, из-за того, что приходит новая жизнь AI с АИМ. А, но вот то, что оставляет во мне оптимизм - это как раз то, что вот эти базовые потребности, они реально остаются базовыми. а-а поесть вкусно, э-э, любить кого-то там во всех проявлениях, каких ты конкретно тебе хочется. Это же
11:31 всё равно остаётся, какой бы виток технического прогресса наша жизнь не получала. Ну, мы по-прежнему голые обезьяны, и это что-то, что нас никто не отнимет. А, то есть есть разговоры сейчас, ну, как бы, если уже погружаться в философию AI, а то самые умные люди сейчас говорят о том, что, а почему вы, собственно, всё время размышляете, как это люди против AI два. как бы конца спектра. На самом деле у нас впереди сейчас огромное количество промежуточных всяких стейтов, то есть смеси человека и машины в разных совершенно категориях. Brain to computer interfей, который подключает тебе неронку к мозгу, позволяет тебе всё помнить и мгновенно получать ответы на вопросы сразу же в голове в своей, да, вот кто ты после этого человека или я. То есть у нас нас ждёт какое-то количество очень интересных
12:17 ну типа гибридов человека и машины. А и мы уже начинаем это видеть, да? То есть вот, ну, последняя презентация неролиink показывает о том, что мы можем начать подключать, а, части роботов людям, у которых есть какие-то disabбилити, какие-то проблемы, и мы можем вернуть им там зрение или речь, или ходить, способность ходить. А у ней, так нейролиink - это чипы, маска, да, которая подключает, ну, которая создаёт интерфейс между компьютером и твоим мозгом напрямою. Есть ли какие-то результаты уже там? Ну, а какие, как это работает? Ну вот как пример, э, в презентации на прошлой неделе неролинк показал десятки людей, которые сейчас проходят клинические испытания, полностью парализованные, которые там шпилят теперь в контру на уровне профессиональных игроков. Да. Без
13:03 с полной потерей моторных функций рук. У них ничего нету, но они в голове в своём представляют, как они нажимают кнопки джойстика несуществующими своими. и компьютер абсолютно идеально понимает, настолько хорошо понимает, что они компетитив, то есть они могут играть на уровне соревновательном в очень сложные игры. Слушай, ну звучит грандиозно. То есть в буквальном смысле они не восстановили двигательную функцию, но их мозг он позволяет им жить жизнь. Да, совершенно верно. Ты понимаешь, что вот то, что они сейчас играют в игрушки или там через компьютер общаются уже полноценно, это самый первый мизерный шаг. Следующие шаги, по мере того, как сейчас, ну, индустриякс развивается, и
13:49 мы строим там гуманоидных этих роботов, мы в первую очередь думаем, что эти роботы, они автономные, которые там будут нам кофе подносить. Это, конечно, тоже хорошо, но для огромного количества людей, которые потеряли, скажем, конечности или потеряли двигательные функции моторные, да, эта же технология, это надежда на то, что они обретут новые куски тела или новое тело даже, которое будет носить их по миру и и давать им возможность жить полноценную жизнь. И это основное сейчас обещание Неролинка. Но для всех, для нас в целом это просто приоткрывает окошечко в будущее, где будут киборги. Рыбокопнизирует жизнь, экранизирует рыбокоп. Абсолютно. Мы мы живём в будущем. Оно просто ещё неравномерно распределено, но
14:35 будущее уже здесь. Расскажи коротко, как изменилась твоя жизнь после того, как вышел тот выпуск? Ну, для начала случился ковид. А мы снимали выпуск до того, как началась пандемия. Ещё мы даже таких слов не знали. А потом вдруг неожиданно весь мир, ну, перевернулся с ног на голову и для меня в том числе. Одновременно с этим я завершил свой последний проект в Гугле St. Мы его запустили прямо за месяц до локдауна. Дальше всё, конечно, пошло совершенно не так. Он не полетел. Он не полетел. Ну и в целом вообще вся всей команде было очень тяжело. Вообще как бы первые полгода пандемии с которые соединились одновременно с огромным запуском, который планировался 2 года, потом всё, естественно, пошло совершенно не так. Ну, это было тяжёлое достаточно время
15:20 для команды. Ну, так, так или иначе мы доделали, запустили, а, и через некоторое время закрыли. Ну, и, соответственно, для меня это был последний проект в Гугле. Я, а, ушёл из Гугла после 14 лет работы там. И для меня лично это был очень большой, психологически важный рубеж. Я к нему долго готовился до этого. А он мне стоил много денег. И, вообще говоря, ну, типа, это был большой прыжок веры. А, но я просто знал, что в какой-то момент, ну, невозможно всю жизнь оставаться частью чего-то такого большого, а, и не быть самим по себе. Ну и, собственно, после этого я какое-то время исследовал жизнь вообще, чего ещё есть интересного. Пел, получил сертификат учителя йоги, сёрфил, там, делал всякие вещи. А, а потом
16:06 началась война, и мне совершенно стало неуносимо жить, кайфовать. А я понял, что я могу делать то, что могу, а могу я делать компании продукты. И стартанул компанию. И с тех пор я SEO компании Оптик. Сначала вы делали компанию, которая должна была бороться с цифровыми подделками. То есть вы должны были отличать, что подделка, что нет в NFT. Ну, в том числе в NFT. NFT - те, кто нам платили больше всех денег. Потом она стала делать, в том числе, отличать настоящий контент от AI. Угу, верно. Aionot.com. Да. Да. А потом вы ушли в компанию, которая делает с помощью AI пытается делать лекарства и как конечная цель лекарство от рака. Да. Да, совершенно верно. То есть мы начали, когда я решил стартануть
16:53 компанию, я знал, что я хочу компанию в сфере цифрового, в сфере искусственного интеллекта. А, ну я пришёл из Гугла, я знал как бы приблизительно, что грядёт. А до того, как появился чат GPT, об этом узнали все на свете. Поэтому я знал, что надо агрегировать классных AIщиков, пока это ещё вообще возможно, поднять инвестиции и начать решать какую-нибудь проблему, которая мне близка, какую-то сферу, где есть много данных, много денег, а, и мало ищиков. Ну и, собственно, первая проблема, которую мы решились тогда решать, а, была проблема цифровых подделок, ну, или вообще аутентичности цифровой информации. Мм, это напрямую откликалось моим опытом в Ютбе. Я как бы много рефлексировал в своей жизни, что YouTube стал такой
17:39 отчасти рупором пропаганды всяческого вранья и конспирологических теории, там, в том числе и про ковид, и про политику в разных странах мира, и так далее. И мне казалось, что очень важно придумать какие-то инструменты, которые позволят бороться с манипуляцией информации. А потому что люди, очевидно, ну, не способны сами критически оценивать. Система технологий, в том числе, которую я построил в Ютбе, слишком сильна, чтобы толкать любые нарративы доверчивым людям. И, соответственно, мне показалось, что хорошая миссия будет борьба с цифровыми подделками, что, в принципе, любое враньё как бы его каким-то образом можно, по идее, при помощи нейронок вычислять. фактчекинго можно вычислять, а, поддельное цифровое искусство, можно вычислять вещи, которые
18:25 сгенерины аем или которые от редактированы аем. А, ну и, собственно, вот с этого началась компания Оптик. Это был первый наш тезис. Мы очень быстро выяснили, что за правду немногие готовы платить. А, то есть все хотят, чтобы было меньше обмана, но платить за это готовы очень немногие. Ну и первый рынок, на самом деле, коммерческий продукт, который у нас получился вот на базе этой технологии. А было цифровое искусство, то, что в тот момент называлось NFT. А, и вот самые большие магазины NFT NFT продукции нам платили за то, что мы находили подделки, а то есть искусство, которое не является на самом деле оригинальным, но выглядит как оригинальное. И мы при помощи я его вычисляли там на масштабе миллионы а
19:10 цифровых работ. А, но, конечно, ну, то есть это был первый такой коммерческий результат, а потом постепенно нашими клиентами стали, ну, большие компании, включая в какой-то момент и МЕТУ, и TikTok, и Sony. То есть как бы значительные бренды, которые для разных целей, банки многие, которые для разных целей должны выявлять какие-то поддельные цифровые вещи. Например, когда ты паспорт загружаешь в банк, а, который сгенерирован при помощи AI, банку очень хочется знать, что паспорт не настоящий. [музыка] Рынок недвижимости на бале продолжает расти, а самые интересные проекты разбирают ещё на стадии строительства. Но чтобы жильё работало как актив, важно выбрать надёжного застройщика и найти
19:56 правильный объект для инвестиций. Брейк Property - международный девелопер на бале, который работает на острове с 2016 года. В портфеле 17 проектов, 12 уже сданы. В 2024 году лучший девелопер по версии Exquisзиit. А теперь про самые интересные проекты. Комплекс Элизиум находится в Чингу, очень популярном районе и для туристов, и для местных. В Элизиум запустились продажи новой линейки апартаментов с бассейнами в шаговой доступности от океана. Внутри светлые планировки, крафтовая мебель и технологии умного дома. На территории парки, рестораны, коворкинги, фитнес, спа, йога и прогулочная дорожка у реки. Стартовая цена апартаментов с видами на горы и океан от 99.000 долларов. На апартаменты с приватным бассейном от
20:43 127.000 долларов. Можно взять рассрочку до 30 месяцев без переплат. Первый взнос- 15%. Оплата в любой валюте. И для регистрации сделки даже не обязательно прилетать на бале. Текущий ориентир по доходности от аренды апартаментов на основании статистики за прошлый год около 14% годовых. Виллы могут приносить ещё больше. Гарантия на постройки до 20 лет. В договор входит страхование от Цюри на этапе строительства и после сдачи. Второй проект М2 внуса Duо. Это один из самых престижных и спокойных районов острова, а вторая очередь строится после быстрого солдаута первой. Белоснежная архитектура в греческом стиле, приватные бассейны, зелёные сады, руфтопы, виды на океан и закаты. До топовых пляжей Бали 5 минут. Рядом
21:30 гольф-клуб мирового уровня и пятизвёздочные ресорты. Стоимость Konda Vel от 90.000 долларов, просторных вил от 170.000 долларов. Первый взнос- 15%, рассрочка до 2,5 лет. Каждый юнит сдаётся под ключ с дизайнерской отделкой и меблировкой, а управляющая компания берёт на себя аренду, сервис и отчётность. Ожидаемая доходность на М2 12-16% годовых в валюте. Потенциал роста цены на этапе стройки до 35%. По этому промокоду вы получите 6 месяцев бесплатного управления отбре. Это позволит сэкономить 18% комиссии и получать максимальный доход с первых месяцев. Переходим по этому QR-коду или по ссылке в описании и оставляем заявку,
22:16 чтобы получить каталоги и консультацию от персонального менеджера Break Property. Он поможет выбрать планировку, зафиксировать цену и зарезервировать лот. Вперёд! Вперёд! [музыка] Ты рассказывал у Лизы Осетинской подробно про тот момент, когда ты уходил из Гугла и ты сказал, что у тебя был самый дорогой имеil в своей жизни. Ну да. А расскажи коротко, что именно и насколько дорогой? Большую часть денег, которые я заработал в Гугле, я заработал, конечно, не на зарплате, а на том, что у меня была доля в компании, у меня были акции этой компании. А, но когда ты на каком-то значимом, ну, на самом деле, практически на любом, на любой должности, в которой у тебя есть доля в такой компании, ты не
23:02 получаешь её всю целиком, то есть она у тебя есть, но она, а, разлочивается кусочками. Это называется вестинг за выслугу лет. Ну, ты просто должен остава Это способ удерживать людей в компании. Ты должен оставаться в компании, чтобы регулярно получать возможность продать кусок своих акций. Но по договору, если ты уходишь из компании, то всё, что ты не забрал за это время, оно остаётся и исчезает. Как бы ты просто оставляешь это на столе. Это, соответственно, мотивирует людей оставаться в компаниях и продолжать работать достаточно долго. Аа, ну и когда я сказал, что email о том, что я всё-таки правда ухожу, был самым дорогим имеilлом в моей жизни, я имел в виду, что это был момент, когда я формально отказался от всех акций, которые мне принадлежали на тот момент. А на тот момент мне принадлежало, ну, уже
23:47 принадлежало 6 млн долларов. которые остались на столе. Ну и ещё порядка четырёх, которые я должен был получить в течение ближайшего там времени. Соотвественно отказался от десяти, да? Соответственно, вот email мне обошёлся. Один email 10 млн долларов. Ага. А сколько се лет нужно было остаться остаться, чтобы все 10 забрать? Чтобы все 10 забрать, ещё бы 4 года. А а чтобы, ну, шесть забрать, то два 2 с2, да. Но ты понимаешь, это вечная гонка. То есть вот в этом как бы это то, как работает эта индустрия. ты, ну, то есть это никогда не заканчивается, потом ты получаешь ещё какие-то гранты, и там тебе ещё что-то есть, что терять. Для понимания контекста, а когда ты писал этот имеilл, в котором ты отказывался от 10 млн, у тебя на счетах э было столько же?
24:33 Да, ну это важный контекст, чтобы Ну да, о'кей, то есть я не отказался от всех своих денег, да, понятно, что я заработал за свою жизнь какое-то количество денег. Я долго провёл в этой компании. Вот. Но тем не менее просто надо понимать, что стоимость таких жизненных решений, которые ты там перепридумываешь себя и решаешь, что ты хочешь как-то жить иначе, она очень часто значительная. Да. Это не что-то, что даётся тебе бесплатно. Я записал видос в наш семейный чачик, где жена и дети. А, малыши, смотрите, что происходит. Мы едем на беспилотном такси. Оно едет по дороге. Это настоящая дорога. Это не голограмма. Здесь нет водителя. Жена ответила: "Напиши, когда едешь". Понятно, что это что
25:19 не доверяе. Да не, нет, это как бы шутка, но в ней и доля шутки. Вот. А, Алюня, напишу обязательно, когда доеду. Слушай, а что по цене? Это вот эта поездка в 36 минут. Сколько она будет стоить? А, 30 баксов. А Uber сколько бы стоил? Зависит от времени дня, но, ну, наверное, на пять баксов дешевле. Думаешь? Думаю, да, 36 минут за 25 баксов Сан-Франциско, скорее всего будет чуть-чуть подешевле, но зависит. То есть они изначально были уэймы были дороже, чем уберы. Но это же очевидно, что они будут дешевле сильно, чем люди. А важнейший вопрос. А куда денутся все, ну, просто таксист, ээ, это водитель, это одна из самых распространённых
26:05 профессий в мире. Куда денутся люди, которые эту работу делают? У меня нету прямого ответа на этот вопрос, но у меня есть исторический, а ответ в целом, что происходит с такими внедрениями технологии. То есть куда-то делись все кузнецы и водители. Было ли кузнецов столько же, сколько было ли извозчиков столько же, сколько пропорционально количество людей, которые жили тогда, да? А и каждый раз мы создаём новые работы, которые в тот момент до автоматизации были немыслимы. Ну там если бы ты попытался кузнецам со извозчиками объяснить, что теперь значит люди делают карьеру гейм-дизайнерами или YouTube селебрити, по что их фтайм работа заключается в том, чтобы снимать видосы о том, какую еду они, скажем, едят. Они на этом зарабатывают миллионы долларов.
26:51 Но люди посмотрели на это там и сказали бы: "Да не может быть", понимаешь? Но каждый раз, освобождая большую часть работоспособного, креативного населения для каких-то новых аа предприятий, мы почему-то получаем новые сектора экономики. Это, ну, тренд, который случался и случается тысячелетиями, даже не веками, а тысячелетиями. Поэтому тут ответа прямого на вопрос, куда все денутся у меня нету. Но я знаю, что по мере того, как у людей освобождается время, они начинают его занимать чем-то ещё. М, дай бог. У кого-то, кто заходил в твой Instagram после выпуска про Кремневую долину, могло сложиться впечатление, что они попали на страницу там либо коуча, либо инфобизнесмена. Угу. А как
27:37 хотел бы я какой-нибудь бизнес на этом сделать, но нет, я никогда никакой копейки не заработал на своей социальной активности. Приходила ли такая реакция тебе? И как ты сам себя ощущал в этом? Ну, мне в этом очень просто, потому что я знаю where I stand, я знаю, где я, да? То есть я получил некомфортное количество известности среди русскоязычных людей после фильма, который ты снял. А я этого не просил, как ты знаешь. Мне это было не нужно. Я это никогда никак не монетизировал. Для меня это было какое-то социальное миссионерское значение. Мне казалось, что я распространяю важные месседжи, которые помогут многим людям. Что оказалось правдой, я получил очень много, сотни людей ко мне приходили, говорили, что там мои слова или какие-то какая-то информация, которая я делился,
28:23 их вдохновила. Поэтому вряд ли у меня когда-то были какие-то сомнения на тему того, инфо-бизнесмен я или нет. Нет, я бизнеса на инфо не сделал. Но я чувствовал ответственность, что если такое огромное количество людей вдруг почему-то стали уделять мне внимание, то уж надо, соответственно, отнестись к этому ресурсу и какую-то хорошую информацию распространять. Поэтому я максимально често, открыто, очень долго делился всем, что знаю, и чем могу помочь людям. как-то вёл их, э, в том же направлении, о котором я говорил в фильме, в направлении, а, самостоятельности, самостоятельно взятия контроля над своей жизнью, а, и, ну, постановки собственных целей. И, собственно, тот месседж, что, ну, ты
29:09 можешь, просто начинай, делай. А я начал нонпрофит вокруг этой идеи под названием Место, которое объединил русскоязычных деятельных людей. А, и это тоже был интересный опыт. Я никогда до этого нонпрофитов не делал, но это была просто попытка агрегировать всех людей, которые почему-то шли ко мне. Я говорил: "Ребята, ну вы должны идти друг к другу и вместе что-то создавать, создавать, делиться, помогать". В этом был месседж, э, вот этого сообщества, которое до сих пор, кстати, существует. Вот. Но в конечном счёте м со временем это волна спала, и я успокоился, и стало опять более-менее комфортно. А, и я занимаюсь своим делом. А ты в какой-то момент стал петь? Да, я, честно говоря, думаю, когда это увидел со стороны, я вот выражусь дипломатично совсем удивился. А, но ты
29:55 объяснил, что в этом была какая-то хитрая задумка. Ну, это даже не хитрая задумка. У меня была очень хорошая причина. Я пытался, я пытался после всего этого фильма Кремневая долины донести до людей одну простую истину, которая, как мне казалось, в образовании постсоветском очень часто в школе людям не доносят, которые заключаются в том, что не то, что ты родился талантливым, неталантливым, вот этот человек может стать космонавтом, а этот не может, или этот может стать предпринимателем, а ты значит сиди. А мне кажется, это очень вредный месседж. И мой месседж заключался в обратном, что типа ты можешь. Талант сильно переоценен. Талант - это метрика, которая определяет, насколько быстро ты научишься чему-то. Но успех - это количество попыток,
30:42 умноженных на вероятность попыток в каждый раз. А а на вероятность успеха каждый раз. И вероятность успеха, да, она определяется отчастью талантовым, а которая определяет, насколько подготовлен ты к попытке. Но, в принципе, количество попыток - это что-то, что ты контролируешь сам. Поэтому, если ты будешь просто очень долго продолжать что-то пытаться, то у тебя есть шансы добиться успеха. А мне кажется, это очень важный месседж. Это growth mindset message, который означает, что ты можешь вырасти в версию себя, которую из себе представляешь. Ты не рождаешься версией себя, которой ты хочешь стать. Ты в неё вырастаешь. А чтобы в неё вырасти, надо продолжать идти и стараться. А, и я очень много повторял эти слова в разных вариациях, в интервью, в своих постах, на примерах. Но, к сожалению, после твоего фильма
31:29 люди в какой-то момент перестали мне верить. Причём по самому ужасному сценарию они стали говорить: "Не, ну ты же Дороничев, ты же у Дудя был. Ну, конечно, у тебя получится, а я-то кто?" И вот этот аргумент, против которого вообще ничего не скажешь. Ну я правда дорочи и правда был дуудя. А почему это означает, что у тебя не получится, я не знаю, но убедить я тебя никак не смогу, если ты так считаешь. И в какой-то момент я настолько я спорил с людьми в комментариях, и я типа писал разные варианты. Можеш посмотреть много вариантов моих постов на эту тему, где я писал: "Я нашёл формулу успеха". Это количество попыток умножить на вероятность попытки. Но в конечном итоге я психанул и сказал: "О'кей, хорошо, вы меня убеждаете, что без таланта нельзя ничего там. Вы не можете ничего, потому
32:15 что вы не талантливый программист. Ну о'кей. А я вот у меня тоже есть вещи, которых у меня нет вообще никакого таланта. Например, я абсолютно не умею петь, и у меня там нету слуха. Я вообще музыкально неразвит человек. И я просто буду показывать публично, как это происходит. И я прямо в публично сел и записал видео, где я пою вообще не ввноты. Совершенно непонятно. То есть я не специально старался, старался как мог, но вот как получилось, да. Ой, хочу чаю, хочу чаю. чаю кипечёного. И это было абсолютно чудовищно по признанию большого количества людей, которые написали об этом публично в комментариях. А и дальше сказал: "Отлично, вот это то, как выглядит первая версия любого продукта, любого там вашего вашей попытки, вашей шаурмы там, которую вы решили открыть в
33:02 палатке, она, скорее всего, выглядит вот так для ваших клиентов. А теперь, когда вы получили кучу негативного фидбека, вы можете взять, выбрать какой-нибудь один из них и начать это улучшать". И дальше я там нанял себе преподавателя и стал учиться и показывать, как я прогрессирую раз за разом, раз за разом, пока я там не стал снимать клипы, записывать треки и в какой-то момент не стал получать консистентно хороший фидбк на своё пение. И вот он я один, лечу по пустой дороге. [музыка] Я несусь как можно дальше, лишь бы вперёд. в Инстаграме. Я никогда не стану Адель или Бьонса, но я и не обещал, что каждый станет Бьонса. А я просто сказал, что
33:47 каждый может и хочет создать свой бизнес или научиться программировать, а или просто стать той версией себя, которую он себе представляет. А, но путь туда лежит через огромное количество хейта, фрустрации, а, неприятных вот этих ощущений, которые я на своём примере показывал. Мне кажется, удалось. На самом деле люди, которые досмотрели 2 года этого реалити-шоу, многие мне писали и пишут до сих пор, что я понял всё. Я смеялся, я не понимал, зачем ты это делаешь. И под конец мне такие: "Да, всё, я понял, ты меня убедил". Хорошо, что я услышал это объяснение. Ну, я услышал в первый раз у Лизы, потому что когда мне подсовывал Instagram твои посты и и я в какой-то момент думаю: "Блин, Андрюха сошёл с ума". Да. Да. Да. написать неловко ему вот по этому
34:35 поводу, что я буду лезть. Вот. И как-то и относиться по-прежнему тяжело. Ну, ты понимаешь, это то, как люди реагировали, когда я начал свой первый бизнес. Вот мне там папа крутил виска и говорил: "У тебя была хорошая работа, а теперь ты будешь что? Картинки для телефонов продавать". Серьёзно? Это то, что ты хочешь со своей жизнью? Это вот вот сейчас это то твоя работа, да? То есть мне это говорили огромное количество людей, смеялись, считали меня сумасшедшим. Это то, как люди реагируют, когда ты пытаешься перепридумать себя. Но знаешь что, Юр? Мир меняется, и тебе надо меняться. А и люди, которые не перепридумывают себя и остаются в зоне, где им комфортно, потому что они к этому привыкли, они могут оказаться однажды на тающей льдине. Что мы сейчас все наблюдаем, как
35:21 говорят у нас тут change by design, change by disaster. А изменись, потому что ты так решил или жизнь тебя заставит. А, и вот этот навык, способность перейти в территорию кринджа и не бояться там отказаться от своих лавров, от того, за что тебя считают крутым, а, и вдруг оказаться смешным, дурацким, это то, что отличает, ну, на самом деле, самых сейчас интересных, сильных людей, хороших или плохих ли, да, но там, если вы посмотрите на количество кринжатины, которые там себе позволяет, не знаю, Илон Маск, ну, это дофига, он не боится этого. Я призываю всех не бояться быть смешным. О, хороший ли это пример? А Илон Маск-то делает, желая перепридумать себя или потому что у неё слож, скажем так, мы не
36:07 можем утверждать ничего, сложный период в жизни. Я думаю, что Илон Маск слишком сложный персонаж, чтобы его здесь привлекать как пример того, почему он это делает. Но тот факт, что он часто оказывается смешным или кринжовым, а, на мой взгляд, достаточно очевиден, да, и при этом он живёт, перешгивает через это и продолжает. Я думаю, что многие слишком люди, которые не являются даже близко настолько видимыми, как многие публичные персоны, которые бесстрашно кринжуют, а боятся кринжевать. А путь ко всему новому, как правило, лежит через кринж. [музыка] Мы проезжали, и мужик в неположном месте перебегал дорогу, и она притормозила.
36:53 Притормозила. Мужиком всё в порядке. Хоть он и е этого не делал бы, это сервис долго бы не прожил. А был же другой, которого отозвали лицензию. Да, Круз. А, ну вот это как бы очень интересная проблема в целом про AI, потому что помнишь, мы обсуждали, что нейронки учатся на примерах, да? И в принципе есть два способа учиться. Вот для человека тоже. И первый способ учиться по имитации, когда тебе папа-ма показывает что-то и ты делаешь так же. Второй способ - это учиться на ошибках. А когда ты сам пытаешься, у тебя что-то не получается, ты ошибаешься, пытаешься опять и опять и опять. Вот в нейронка то же самое. Есть два способа: imitation learning и есть reinforcement learning. Imitation learning - это когда ты даёшь примеры и машина повторяет за тобой. Reinforcement learning - это когда она
37:39 пробует много-много много всяких вариантов и плохие варианты постепенно учится избегать. хорошие повторять. Прикол Уэйма в том, что понятно, что он на imitation learning многому научился. То есть, э, человеческие водители изначально годами и десятилетиями водили миллионы миль, а камеры Вейма и все сенсоры Вейма записывали, что происходит в разных ситуациях и постепенно от этого учились. Но есть огромное количество ситуаций, которые ты просто никогда не попадал. странных ситуаций, которые может быть случаются вообще единожды в истории человечества, когда там какая-нибудь набор каких-то эффектов совпали, велосипедист выбежал сюда, сверху упал метеорит, одновременно кошка прыгнула тебе на камеру. Что делать в этой ситуации? Как такие ситуации симулировать? Это то, где обучать
38:26 неронки выгодно в симуляции. То есть йма в добавок к тому, что она проехала миллионы, миллионы миль в реальных условиях жизненных, она проехала в сотни раз больше в виртуальных симуляциях, то есть в 3D-симуляторе, по сути, где она она генерировала все самые необычные сумасшедшие разные кривые косые такие всякие сценарии. И на этих сценариях она училась, ну, за счёт реинформен learningнга, она училась просто сама справляться с ситуацией, как бы сделать так, чтобы даже если парашютист приземлился посреди дороги, да, мы такой ситуации никогда в жизни не видели, но вдруг такое случилось, что надо делать в этой ситуации, как его избежать, как не сбить человека. Города постепенно дают лицензии Гуглу. Аризона была первым, по-моему, местом, где мы запустились в Феникс. Ну, я говорю, мы сейчас уже это не мы. Тогда я ещё был в Гугле. А, а
39:15 Бэрия последовала после А почему Финикс такой прогрессивный город или Да, это сильно зависит от локального руководства штата и города, насколько они готовы, открыты к новому. Кто-то должен был бы взять риск, да, то есть политически это большой риск. А если бы всё было ужасно, да, если бы это оказался очень плохой сервис и люди бы там пострадали ещё чего-то. Но сейчас мы видим, что по на одну милю. Ну и это, кстати говоря, была изначальная причина, почему фаундеры Гугла хотели сделать Вейма. Я помню первую их презентацию. Они говорили, что типа мы посмотрели, больше всего людей погибает бессмысленно в автокатастрофах в Америке, да? То есть там это какие-то тысячи смертей в год, да, которые мы к которым мы относимся совершенно нормально. Это prventable death - это смерти, которых не должно было случиться. Они случаются, и все с
40:01 этим живут такие: "Да, это о'кей. Ну, как бы нормальное дело, люди гибнут в автокатастрофах. Ну, и они задались тогда вопросом, а почему в общем мы к этому нормально относимся? Просто потому, что так всё устроено. Если бы водили не люди, а роботы, то эти смерти можно было бы избежать. И вот это с чего началось, в общем-то, строительство всего этого проекта. И сейчас мы по статистике на милю, аварии на милю видим, что, ну, тезис абсолютно верный. То есть безопасность этих беспилотников, она несоизмеримо выше, чем любые человеческие водители. Ты много знал из наших героев этого выпуска, и знаешь, я коротко перечислю, как сейчас складываются их жизни. Вот. А ты меня поправишь, если вдруг услышишь, что я не за всеми слежу.
40:46 Да, да, я понимаю. А Николай Давыдов, они вместе с женой продолжают инвестировать в стартапы. Потрясающий фонд. Они, кстати, наши инвесторы тоже. И они за это время так офигенно развились. Просто реально крутые чуваки. А, ну переведём на простой язык, если вдруг кто это не по Они инвестируют, они просто находят те стартапы, которые могут взлететь, а, и, в общем, делают это с невероятным визором. Дают, дают им деньги и помогают очень сильно и очень тезисно и очень глубоко понимает индустрию искусственного интеллекта. Я был удивлён, что ты пришёл за AI ко мне, а не Коля. Руслан Фазлыев продал свою компанию за много-много много денег. сейчас, э, тратит честно заработанное. В текущий момент, когда мы это записываем, насколько я понимаю, он живёт на яхте, э, и ездит, в общем, по Карибскому морю.
41:34 Получил паспорт моряка. Должно быть, я не знаю. Дмитрий Думик выгорел, сейчас живёт на Модере и занимается он коуч, как я понимаю. Да, я тоже понимаю. Коуч. И цитата: "До конца года возьму ещё двух человек в индивидуальную работу. 15.000 евро за 2 месяца". раньше в фоновом режиме помогал своей компании Чатфул, входя в совет директоров. Как сейчас, непонятно. Евгений Невген, он развивает Locals. Это мобильное приложение. Прикольный проект. Да. Да. Ну, если коротко, это типа как про Neighbрhood, про Да, сообщество клубов по интересам, которые каждый может создать и управлять им через приложение. Очень удобно. Ещё создал в 2024 году создал стартап AI
42:20 animation. Animation - модель искусственного интеллекта, которая генерирует 3Dанимацию всего тела в режиме реального времени. Также он входит в борд Луны и Фло, да, двух очень больших приложений. А Максим Михеенко, если ты помнишь парня, который был дизайнера, он умер, да, он умер в конце июня. Причина смерти ранее недиагностированная дилатационная кардиомиопатия. Микита Микада, твой друг. Он работает там же, жжёт. Unicorn миллиард долларов оценка. То есть его компания сейчас стоит миллиард. Да. Он здесь в долине. Да. Вот мы завтра с ним встречаемся. А ещё у нас был герой Стас Ерёмин. Он работал в Тесле в тот момент. Про нём мы
43:07 не знаем, где он сейчас работает. Да, я тоже не знаю. Спасибо большое. Это тебе зачтётся, когда они восстанут. Да. Да, да. А про это тоже поговорим. Слушай, ну спасибо тебе за этот опыт. Угу. Ощущение привыкаешь сразу очень безопасно. И я очень припревередливый пассажир. Скажи, хорошо. Да. За резкую езду, за вот это, да, я за рабаранкой больше, чем тебе лет, даже если это не верубализируют водители. И даже в Европе часто так бывает. А и это идеальное вождение было. Это вот то вождение, которое мне нужно. Чем AI думает? У него есть мозг конкретный. То есть это И как это, если это можно описать максимально доступно выглядит? это некий код или это некий там
43:52 дата-центр, где вот вот аккумулируется а мыслительная деятельность? Ну давай начнём сначала. Во-первых, мы ты когда говоришь про думает AI, ты скорее всего имеешь в виду конкретно большие языковые модели. LM, largeu models. Причина, почему для всех чат GPT именно, а не какие-то другие AI системы, стала таким гигантским прорывом, потому что мы, люди, привыкли ассоциировать владение языком с умением мыслить с интеллектом. В целом, до последнего времени это была абсолютно разумная метрика. Ну, если человек умеет красиво, глубоко говорить на разные темы, значит, он, скорее всего, умный. Никто кроме людей говорить не умеет, животные не умеет, камни не умеют. Соответственно, это очень уникальный способ определить
44:40 интеллект, которым обладал, ну, до сих пор известный нам только человек. Теперь эта метрика не работает, потому что появились другие инструменты, которые могут прекрасно а рассуждать, говорить на языке, писать очень красивые тексты, читать и понимать очень сложные тексты. Но при этом это совершенно не значит, что они думают в том смысле, в котором думаешь ты. Но, как оказалось, есть больше, чем один способ думать. То есть, если создать машину, которая статистически, прочитав все тексты, когда-либо написанные человеком, научится представлять каждое слово в контексте всех остальных слов в виде какого-то столбца цифр, и построит гигантскую таблицу, в которой будет, ну, в
45:25 буквальном смысле, 200 млрд параметров. А, и этими 200 миллиардами параметров она опишет взаимоотношения каждого слова в каждом контексте с каждым другим словом в языке. Это огромное число, его сложно себе представить. 200 млрд, да, но это гигантское число, но это то, что это количество параметров вот в GPT3, в GPT3, то есть ещё в позапрошлой модели. Так вот, такая машина, она может создать вот эту статистическую огромную Excelтаблицу, считай, да, в которой статистически а записаны вероятности, что вот за таким словом, скорее всего, последует это, а дальше последует вот такое, а дальше последует следующее. И тогда эта модель может предсказывать следующее слово для любого незаконченного обрывка текста. Например,
46:10 началом текста может быть твой вопрос, а дальше будут слова, которые наиболее вероятно должны следовать в ответ на этот вопрос. Вот это простыми словами, то, как устроен. Это статистическая, огромная статистическая машина, которая собрана на таком количестве данных, которые очень сложно представить человеку. Человеку столько данных не нужно, чтобы научиться красиво говорить. Мы за всю свою жизнь, скорее всего, большинство из нас читает значительно меньше текстов, чем LLM читает за од за 1% своего обучения. Но оказалось, что способов думать больше, чем один. И есть гораздо более сложный способ научить думать нечто неживое, типа машину, а скормив ей очень-очень много данных и очень-очень много электричества. Но на
46:57 выходе получится что-то, что напоминает мыслительный процесс человека, а именно вот разговор у тебя в голове, когда ты такой тода-то и рассказываешь какую-то историю. Рассказывая эту историю, постепенно приходишь к каким-то, может быть, даже интересным выводам. А так вот этот длинный ответ на вопрос, что же там думает. А в человеческом смысле там ничего не думает. Ага. В человеческом смысле всё, что происходит - это такой типа генератор наиболее вероятного следующего слова, такой Т9 на стероидах, который продолжает эту последовательность. Но для каждого следующего слова он берёт, э, весь контекст предыдущих слов. И если подумать, то это то, как мы мыслим. Мы что-то себе говорим, какую-то фразу, задаём себе какой-то вопрос, он становится контекстом. Значит, дальше мы генерируем следующее предложение в ответ
47:43 сами себе у себя в голове. Такой: "Ну куда мне сегодня пойти поужинать? Вообще-то я в последнее время слишком много ем китайской кухне. Лучше не китайская. А почему не китайская? Да жирная, не очень полезно. Как насчёт я пойду сегодня поужинаю в мексиканской? Вот этот разговор, который незаметно, может быть, происходит у тебя в голове, на самом деле генерация предложения одного за другим, где для каждого следующего слова в контекст берётся предыдущее. И в этом плане а вот эта статистическая машина, которая генерирует слово за словом, за словом, за словом, она действительно напоминает то, как мы размышляем. Поэтому то, что, ну, вот то, с чего начался чат GPT, это был скорее такой генеративный AI, который просто, ну, типа отвечает на один запрос, как правило, но контекст теряет после этого и не может размышлять
48:28 о сложных вещах. Последний год мы видим то, что называется reasoning модели, то есть модели, которые умеет размышлять, которые используют, в принципе, тот же внутренний механизм генерации следующего слова, но уже более специально более подогнанный под то, чтобы поговорить самой с собой и на выходе получить какой-то более обдуманный, в кавычках, ответ. На самом деле просто потратить больше электричества на на размышление, то есть на генерацию большого количества промежуточного текста, чтобы на выходе отдать тебе результатирующий текст, который будет больше, в кавычках продуман. Как выглядит чип дляти? Ну, в игрушке шпилил когда-нибудь, покупал себе 3Dакселератор. Ну, типа такая карта с большим
49:13 количеством вентиляторов. И там, ну, типа чип, как процессор. Но вот Nvidia GPюшка выглядит как такая штука, но только собранная в большой кластер. И, скорее всего, это стойка с большим количеством труб а жидкостного охлаждения, где очень специализированы вот эти чипы, которые изначально разрабатывались для графики, а потом так уж получилось, что именно такая архитектура чипа очень подходит для тренировки AI. Главное место в мире, где их делать - это Тайвань. Да, и до сих пор моменте. Да, да. И для Тайва. И это тоже очень интересная геополитическая ситуация, потому что Тайвань называет это Silicon Shield, то есть кремневый щит, который, в общем-то, из-за того, что у них на расположено
49:59 такое сложное наукою ёмкое производство, от которое в буквальном смысле зависит весь мир. Это большая причина, почему их до сих пор там не завоевали, да? Они им закрываются. [музыка] минут 15. Мы находимся в самом высоком здании в Сан-Франциско Sales Force Tower. Мы здесь снимаем пространство с моей командой, которая, ну, основная команда в Сан-Франциско. Это где-то треть нашей нашего коллектива. И здесь у нас наши учёные и люди, которые тренируют неронки, собственно. А это коворкинг, это офисное пространство, которое раньше называлось Wew. То есть он был коворкингом таким, а потом они раз сдали
50:44 офисы, кусочки своего пространства. Вот мы снимаем часть. И у вас здесь просто стол, да? У нас здесь какое-то количество десков. Ну и здесь такая модель гибкая. Мы можем расширяться, когда к нам приезжает кто-нибудь, скажем, из Барселоны, наши сотрудники, то мы расширяемся на соседние места. Сколько стоит в биворке снимать два стола? Ну типа 1.00 долларов за место. А в месяц, да? То есть вот такой стол будет 9.000 долларов стоить. Типа того, да? Угу. Ого. За вид. За вид-то не вид, конечно, того, но вид бизнес не делает, мне кажется. Ты знаешь, делает. Вот я сижу периодически в в такой стратегической задумчивости, смотрю туда вдаль, думаю:
51:29 "Блин, ну Sky is the limit". И как-то сразу же бизнес делается. Вдохновляет. Похо вдохновляет. Ты, э, на мой взгляд, когда ты чувствуешь энергию других людей вокруг, то есть здесь много классных, заряженных ребят, которые работают, которые снимают, гораздо сложнее, знаешь, уйти в прокрастинацию или затупить, когда вокруг тебя люди усиленно работают. Я готов за это доплачивать. Ну, пинок конкурентной среды. А, даже не обязательно конкурентной, просто энергетически заряженной среды умных людей, да. Ну, это то, за что ты платишь, за всё ты переплачиваешь в долине, за то, чтобы быть рядом с людьми, которые тоже что-то делают. устройство компании, что это программисты, но есть как минимум один учёный профессионал. Не один учёных, у нас пятеро scient, то есть такие PhD в химии, биологии,
52:14 фармацевтики, которые, а, ну, всю жизнь свою занимаются поиском лекарств. И приблизительно столько же, а, ну, речеров, компьютерных речеров, то есть ML machine learning resarchрчеров, которые занимаются непосредственно созданием нейронок. И вот они вместе суммарно на стыке этих двух дисциплин Life Sciences и AI, строят нашу платформу. Вы сейчас сосредоточены на том, чтобы искать лекарства? А ты загорелся этой идеей в Ванкувере, когда познакомился с кем? С профессором Drug Discovery, то есть профессором по поиску лекарств из университета Британской Колумбии UBC по имени Арт Черкассов. Артём человек из Татарстана изначально, который
53:00 мигрировал в начале когда-то давным-давно, да, в начале двадцать первого дть первых в нулевых. В начале нулевых и сделал блистательную карьеру учёного уже в канадской академии. А стал очень значимым членом медицинского и научного сообщества мирового. А такой как бы громкий голос, который много лет назад ещё стал пропагандировать идею, что искусственный интеллект будет помогать в поиске лекарств. А во времена, когда над ним не то что смеялись, а его открыто, а издевались над ним, в том числе публикуя его заявление в журналах типа TMZ рядом с пьяной Бритни Спирс, да, как на уровне
53:45 вот сенсации НЛО, ете. А, и лекарство будет придумывать искусственный интеллект. Но он верил в этот тезис и оказался прав. Он заразил тебя идеей. Он заразил меня идей. Я никогда не имел никакого отношения к химии. В школе у меня по химии была тройка. А для меня это всё был абсолютно тёмный лес. И вот я приезжаю на ТЕД - это такая ежегодная конференция, э, а, со своим AI для поиска аутентичности, а, общаюсь со всеми людьми, разговариваю там о проблемах, которые мы решаем, случайно оказываюсь на обеде с Артёмом. И он мне вдруг рассказывает про свой мир совершенно другой, чужды для меня. Мне просто интересно. Мне рассказывает, как, ну вот я занимаюсь лекарствами от рака, там 20 лет мы создаём химические структуры, которые там подключаются к
54:31 белкам, там их ингибируют, и в результате у мышки там уменьшается рак простаты, и вот это станет лекарством и спасёт мир, спасёт жизнь. А и это ты слушаешь такой: "Вау, ничего себе, люди делом занимаются, а мы тут, значит, цифровые подделки отличаем". И тут я ему рассказываю про то, что делаем мы, и он мне говорит: "Слушай, а вот вы говорите, что вы можете миллиард картинок там отсмотреть и сравнить по там каким-то критериям, что они похожи, но на самом деле они одинаковые. А если бы вместо картинок были молекулы, вы могли бы то же самое сделать?" Я говорит: "Моле по идее проще, чем картинки". Ну то есть это же меньше информации. Он говорит: "А давай попробуем". Потому что у нас сейчас на огромном суперкластере из суперсложных компьютеров для того, чтобы просканировать, а, миллиард молекул, у
55:18 нас уходит там 2 месяца на полной мощности загрузки этого кластера. А миллиард молекул возможных - это малюсенькая часть се химического пространства. Их на самом деле гогол этих молекул 10 в сотый, а которы среди которых могут быть множество лекарств, но мы просто не можем их найти. Какие из них? Как подобрать код от сейфа, знаешь, перебором? А он говорит: "А если бы мы ваши штуковины могли бы миллиарды искать за час, а не а не 1 млрд за месяц?" И в общем-то с этого началась эта идея. Она была абсолютно сумасшедшая. А мы занимались совершенно другим. У нас на самом деле росбизнес и всё как бы шло более-менее хорошо. Я вот приезжаю к своим инвесторам на совет директоров и рассказываю им, как у нас идут дела. Вот здесь у нас, значит, растёт AI note, наш поиск подделок, ну, типа картинок,
56:06 созданных при помощи AI. А рассказываю, что есть. И дальше гово: "Ну, ещё вот появилась сумасшедшая идея и начинаю рассказывать вот эту же самую историю". И мне наш инвестор в тот момент смотрит такой на меня очень внимательно и говорит мне: "Андрей, мне кажется, тебе надо заниматься вот этим сумасшедшим". А кто инвестор? А это компания Greyck называется. Ну, один из больших фондов долины. Наш конкретный партнёр, его зовут Дэвид Тер. А, и он мне говорит: "Андрей, тебе нужно заниматься вот этими лекарствами от рака." Я говорю: "Ну это же сумасшедший дом". И он так он сказал очень важную вещь там мне. Он говорит: "Знаешь, а это может быть сумасшедший дом. Тебе не очень подходит как фаундеру. У тебя бэкграунд совершенно не в этой области, но это то, о чём когда ты говоришь, у тебя загораются глаза. Это проблема,
56:52 которая тебя правда волнует". А всё, что я знаю про стартапы, говорит он, это то, что деньги у людей заканчиваются, как правило, гораздо позже, чем заканчивается энергия и желания биться. И чтобы оставалось желание биться, у тебя должны гореть глаза. И эта проблема тебя, правда, волнует. должен заниматься ей. А и знаешь, я тогда подумал, то есть сначала это, конечно, ну, меня осадило, это правда. Я такой: "Вау, может быть, действительно об этом стоит подумать". Потом Микита Микада то же самое мне сказал. А он говорит: "Слушай, тот продукт, который у вас растёт, он имеет смысл, всё, как бы, он будет работать, но просто не тебе этим надо заниматься. Тебе надо найти другого сего или как-то найти, что кто-то ещё взял это на себя, а тебе надо заниматься тем, что тебе правда важно". И знаешь, я понял, что то, что для меня важно, сильно изменилось за последние там 10 лет. Вот
57:37 я приехал в долину в двенадцатом, и мы жили в парадигме, знаешь, мобильники, социальные сети, Facebook, Move Fast, Break thanks было написано на стене у Фейсбука, а, типа, двигайся быстро, ломай вещи, да? То есть это была мантра всей нашей долины. И я жил этой мантрой всей душой. Я был полностью погружен в эту культуру. Там типа High Energy, двигайся, ломай, давай вперёд, мочи, работай 20 часов в сутки. Меня это пёрло, и у меня горели глаза. И мне это было важно, знаешь, мне были важны контент, социальные сети, мобильные телефоны. Мне это правда было нужно. А потом прошли годы, и я там чего-то добился, что-то запустил, случилась пандемия, и я вдруг понял, что я изменился. И для меня реально стали
58:24 другие вещи важны. Для меня здоровье стало очень важно, потому что, знаешь, а вся эта, конечно, движуха, там move fast and break things - это клёво, но ты по пути ломаешь тоже другие вещи. Ты ломаешь себя, своё здоровье, своё ментальное здоровье. Там я бывал в глубокой депрессии, а я ходил лечиться от алкоголизма. Там у меня были серьёзные проблемы в какой-то момент, когда я думаю: "Блин, ну я так не могу больше дальше". Потом случился ковид, эпидемия, и много людей погибло. Я как-то на это всё вокруг смотрел и думал: "А правда ли, я самым важным занимаюсь". И вдруг я понял, знаешь, вот в этот момент после разговора со своим инвестором, что если посмотреть на ближайшие 10 лет моей жизни или 20 лет моей жизни, то проблемы там видосиков и мобильных, они, конечно, может быть, и
59:09 будут оставаться важными для меня, но они будут всё менее важные. А вот вопросы здоровья для меня будут важны с каждым годом всё больше и больше. И вдруг у меня такой в голове зажглась лампочка, что на самом-то деле имеет смысл переключиться немного в другую область. Ну и вот, собственно, с тех пор это был очередной прыжок веры, такой же кринжовый, как петь даже хуже. А, но теперь мы занимаемся наукой достаточно успешно. Арчи он партнёр твой? А, Артём, он Артём, а нет, он, ну, он акционер. Мы, ну, он получил долю в компании, и он на первом этапе нам, конечно, безусловно, очень помог. Но он остался в академии. Он не предприниматель, он профессор. Расскажи коротко, кто такой Конг? Конг - это мой ключевой сотрудник,
59:55 начальник нашей науки по научной части, самый главный учёный в команде. Ну он человек, который использует все инструменты, которые мы строим, для того, чтобы по-настоящему создавать молекулы. Он профессиональный химик, который умеет пользоваться всеми этими инструментами иашными, в том числе. Да, он умеет пользоваться традиционными инструментами, и теперь вместе с ним, а под его чутким руководством мы создаём новые инструменты, которые позволяют ему создавать молекулы, которые станут лекарствами, которые сейчас там публикуются ключевыми лабораториями как крутые результаты. Это белок. Наше тело состоит из белков. Их очень-очень много повсюду. Да, если, например, у человека рак,
1:00:41 это значит, что в каком-то из этих белков есть проблема. Да, определённые белки в нашем организме становятся сверхактивными, и нам нужно подавлять их, замедлить их активность просто, чтобы починить их, да, каким-то образом, химическим способом, вводя в организм химические вещества. Именно так эти вещества попадают в таблетки. Лекарства, которые мы принимаем, попадают в организм, находят нужный белок и прикрепляются к вот этим карманам. О'кей, теперь понял. А чем вы занимаетесь? Что именно делаете вы? Мы пробуем разные химические вещества, чтобы они точно вошли в карман белка до тех пор, пока не найдём то, что идеально
1:01:27 подойдёт. До тех пор, пока не сработает. Да, традиционно люди делали это вручную. Вот так. Это было очень медленно и отнимало много времени. Поэтому мы придумали новую идею использовать все фармацевтические и промышленные данные, накопленные за последние 100 лет, чтобы натренировать модель машинного обучения и создать модель искусственного интеллекта, которая сможет выполнять всё это очень быстро и на компьютере, ещё до того, как мы пойдём в лабораторию и начнём тесты. Раньше людям нужно было тратить много
1:02:14 времени на проведение тестов, а теперь вы можете сэкономить это время, проводя тесты на компьютере. Да. Да, верно. Да. Химик или специалист по вычислительному дизайну может просматривать, скажем, пару тысяч таких комбинаций в час, в минуту, в день. В день. Понял. Да. Но у этого есть ограничение. пропускная способность. А теперь с нашей моделью искусственного интеллекта и машинного обучения мы можем проверять миллиард или 10 млрд таких комбинаций за пару минут. Ого, и в этом вся прелесть. А как вы понимаете, что это действительно работает? Мы проводим бенчмаркинг и используем
1:03:01 всевозможные компьютерные тесты, а также проверяем их в лаборатории. После этого становится ясно, можем мы применять нашу модель, наш инструмент к новым белкам или нет. Когда мы всё уже спроектировали, мы синтезируем соединение в лаборатории. Оно становится настоящей молекулой и взаимодействует с настоящим белком. Мы проводим биохимический тест, помещая молекулу в белок и измеряем, уменьшает ли она его активность или увеличивает. Мы это измеряем, и это очень важный момент для всей команды. Каждый раз, когда мы получаем результаты из лаборатории, мы узнаём, сработало это или нет. Это как построить ракету. И потом наступает момент, когда ты её запускаешь. Либо она
1:03:47 полетит, либо нет, и ты учишься на этом. Здесь всё точно так же. Сколько раз вы уже получали такие результаты? Десятки. Десятки, да, десятки. У нас восемь проектов, то есть восемь препаратов, над которыми мы работаем. По каждому из них мы проводили множество тестов, иногда безуспешно, и это, конечно, очень разочаровывает. Но в других случаях, вот, например, буквально вчера мы получили результаты по Можно я расскажу про результаты по раку груди? Мы только что получили результаты из Университета Северной Каролины, с которым мы сотрудничали в разработке совершенно нового, первого в своём классе препарата от тройного негативного рака молочной железы. И мы получили подтверждение, что одно из соединений, которое мы разработали с помощью нашей
1:04:32 системы, стало первым в мире, первым в своём классе, которая проявляет активность против этой формы рака. Это действительно очень вдохновляет. По этой работе в ближайшие месяцы выйдет научная публикация. Серьёзно? Да. Но это ведь ещё не означает, что лекарство уже работает. Пока нет. От момента, когда ты находишь нечто, что работает до выхода препарата на рынок, обычно проходит много лет. Сначала идут тесты на мышах, потом на собаках, потом на людях. Это очень жёстко регулируемый процесс, прежде чем что-то может стать настоящим лекарством. То есть то, что вы сделали - это только первый шаг на пути к лекарству. Мы сделали научное открытие, а наука потом превращается в технологию. Технология в
1:05:17 продукт- это долгий путь. Но наша цель - строить искусственный интеллект, который способен делать принципиально новые научные открытия. Он находит новые молекулы, которые раньше были неизвестны человечеству и которые потенциально могут стать лекарствами в будущем. Мы работаем на самом базовом уровне этого процесса научного открытия. Вы ищете молекулу, да? Мы или создаёте её? Мы, а, ну, можно сказать, ищем, может, создаём. А, смотри, причина, почему drug Discovery называется Discovery, да, то есть открытием молекул, потому что исторически люди находили лекарство
…
