Микола Максименко — Research Lead у R&D відділі компанії SoftServe. Тривалий час він займався фізикою в Інституті комплексних систем Макса Планка у Німеччині та в Інституті Вайцмана в Ізраїлі, де працював поруч з лауреатами Нобелівських премій. А про роботу одного з його колег навіть зняли серію в Теорії великого вибуху. В інтерв’ю для DOU Микола Максименко розповів про роботу в закордонних університетах і правильне середовище, що чекати від квантових комп’ютерів та коли потрібні будуть квантові програмісти.
— З чого почалось ваше захоплення фізикою?
В дитинстві фізика мені здавалась майже суперсилою, бо можна було робити певні оцінки відстаней чи швидкостей, користуючись досить простими рівняннями, які можна рахувати подумки. Наприклад, вирахувати довжину нитки, маючи лише годинник і монетку. Але серйозно наукою захопився вже майже наприкінці школи через участь в олімпіадах. Саме при вступі до університету фізика, в порівнянні з інженерними спеціальностями, здалась мені більш фундаментальною. Тому обрав її. Ти намагаєшся зрозуміти суть явища, відкинувши не важливі фактори. Фізика цікава способом мислення.
— Як саме виглядає цей спосіб мислення?
На рух електронів в металах можна дивитись як на рідину або газ, які ми достатньо добре розуміємо. Складні суспільні явища, в яких, здавалось, є неймовірна кількість різних факторів, можна також описати достатньо простими моделями. Це як здоровий глузд, який є очевидний, але ним мало хто користується.
— Здоровий глузд — доволі відносне поняття.
Маю на увазі логічні дії і розуміння їх наслідків, але не тільки миттєвих, а й довгострокових. Іван Лешко, віце-президент SoftServe, написав про це класну книжку — «Common sense по-українськи».
— Як ви потрапили до Інституту комплексних систем Макса Планка в Німеччині та до Інституту Вайцмана в Ізраїлі?
Формально це звичайний аплікаційний процес, в якому потрібно подати CV й описати свої наукові інтереси, бачення майбутніх досліджень. Потім потрібно пройти кілька інтерв’ю та зробити семінар. Але до цього всього ще треба було дійти. В аспірантурі мені пощастило працювати з дуже хорошим науковим керівником, який окрім того, що підключав студентів до цікавих проблем, в яких є ще достатньо простору для новизни, ще й підштовхнув їх подаватись на конференції та гранти. В Україні з цим ситуація критична, бо середовище досить ізольоване. Молодому науковцю важливо працювати зі «свіжими» ідеями і проблемами, про які активно дискутують і де можна швидко зробити фундаментальний внесок. Інакше можна втратити багато зусиль та часу, досліджуючи задачу, яка може бути в принципі нікому не цікава і чиновий внесок у яку вже особливо нічого не змінює.
— Чим ви займалися в Інституті Макса Планка?
Я займався квантовими системами з незвичайними кристалічними гратками, які мали досить багато недосліджених ефектів: від магнетизму і нових фаз матерії до квантової інформатики. Я досить швидко отримав кілька грантів від німецького фізичного товариства DPG та німецької програми академічних обмінів DAAD. Завдяки цьому я познайомився зі своїми співавторами в університетах Геттінгену і Магдебурга та мав нагоду представляти наші результати на багатьох хороших конференціях в Європі, наприклад, Міжнародна конференція по магнетизму. Співавтори і науковий керівник були потім тими, до кого відповідні інституції звертались за рекомендаційними листами. Зазвичай я мав до шести конференцій на рік.
Інститут Макса Планка фізики складних систем є одним з найкращих місць для розвитку світогляду молодого вченого. Цей інститут є водночас конференційним центром, де щотижня відбувається нова конференція. За рік часу можна побачити майже весь зріз науки, а більшість людей там з фізики конденсованого стану, статистичної та біофізики, фізики складних систем. Навіть зустрінеш Нобелівських лауреатів. Наприклад, Данкана Галдейна, який отримав Нобелівську премію два роки тому за внесок в дослідження топологічних фаз матерії. Його можна зустріти в інституті кілька разів на рік. Протягом певного часу ти працюєш разом з цими людьми, ходиш разом на обід чи в гори, а між тим — дискутуєш про науку. В світі зовсім небагато таких місць.
Я працював також з директором Інституту — Родріхом Мьоснером. Про його передбачення магнітних монополів у спіновому льоді навіть зняли серіюв Big Bang Theory. Ми придивлялись до подібних екзотичних систем, де могли б бути несподівані яскраві ефекти. Одним з таких явищ була повна локалізація хвиль у структурах з конкуруючою геометрією зв’язків, наприклад, візерунок кагоме — типовий для японських корзинок.
Наприклад, уявіть, що ви створили збудження (звук, світло, електрон) у певному матеріалі, але замість того, щоб поширитись по всьому кристалу, таке збудження буде жити лише в обмеженій комірці. Це явище має багато цікавих застосувань — від нового типу магнетизму і ізоляційних матеріалів до нових холодильних елементів і квантової інформатики, де ця вся історія стосується кубітів і поширення інформації. Несподівано це привело нас до аналогії магнетизму таких локалізованих електронів з «вибухами» (або розпадом) соціальних та інших мереж (explosive percolation).
— А у Вайцмана?
В Інституті Вайцмана були два дуже активних професори, з якими мені було дуже цікаво попрацювати, — Егуд Альтман та Ерец Берг. Вони зараз в Берклі та Чікаго — тому це був правильний час і правильне місце.
На той момент всі говорили про нову фазу речовини, в якій завдяки дуже сильному безладу може порушитись термодинаміка та поширення інформації, але не було зрозуміло, наскільки це все стабільно до взаємодії з зовнішнім світом. Ми дослідили одне з фундаментальних питань на той момент — як швидко зруйнується квантовий сплутаний стан в такій системі, якщо ми почнемо за нею «підглядати». Виявляється інформація про стан ще довго залишатиметься стабільною, і це потенційно може бути добрим варіантом квантової пам’яті. В іншому проекті ми бавились ідеєю нових фаз матерії у «матеріалах», де взаємодії змінюються з часом. Знайшли цілий зоопарк нових екзотичних фаз і показали, що можемо створювати «кристалічні дефекти у часі». Наш інтерес був з точки зору зручних «топологічних квантових обчислень», де ми можемо створювати квазічастинки і маніпулювати ними, опромінюючи матеріали лазерами. На цей напрямок також ставить ставки Microsoft, очікуючи, що «топологічні фази» допоможуть отримати стабільні кубіти.
В Тель-Авіві
— Спробуйте порівняти свою роботу в цих університетах — чим вона відрізнялась?
Вайцман є трохи спокійнішим місцем ніж Макс Планк з точки зору кількості подій, але з постійними хорошими гостями, відкритими людьми і дуже тісною інтеграцією теоретиків і експериментаторів.
— Чи є щось схоже на конфлікт між теоретиками і експериментаторами?
Ні, але деколи ці групи можуть бути зовсім розділені. Наша група також була частиною європейського проекту UQUAM, що інтегрувало нас з кількома сильними центрами в напрямку квантових симуляцій і обчислень в Мюнхені, Парижі та Інсбруці. Також в Інститутідіє магістерська програма, на яку дуже раджу подаватись. В мене була нагода там вести один з курсів для студентів.
— І як?
Я ще не бачив більш мотивованих студентів. Вони буквально жили в інституті. Був такий жарт: що якщо ти вчишся в Вайцмані, то з трьох речей — тусівки з друзями, сон, навчання — треба обрати дві.
— Як цей досвід тусівки з видатними людьми та роботи за кордоном вплинув на вас?
В хорошому середовищі є можливість підхопити свіжі ідеї і навчитись відрізняти проблеми, які мають фундаментальну цінність. Люди всюди приблизно такі самі, але саме середовище впливає на те, над якими проблемами ти працюєш й чи є вони важливим в глобальному контексті.
Думаю, що я позбувся багатьох стереотипів, які є в людей, що весь час були в одному місці. Мені пощастило багато дискутувати з великою кількістю надзвичайно розумних людей та розпочати багато проектів. Радий, що маю ці зв’язки, бо навіть не перебуваючи формально в академічній науці, я залишаюсь досить добре з нею інтегрований.
— З чим у вас асоціюється той час?
Дрезден — не найвеселіше місто, але в ньому є район Нойштадт, в якому селяться в основному молоді люди та студенти, там постійно вирує життя. Варіантів жити деінде ми, звісно, не розглядали. Я навіть мав нагоду подіджеїти на одній з вечірок і організувати концерт своїх улюблених Zapaska. Я колись грав у різних групах, але зараз лише рідко джемлю з друзями, а ще рідше граю на вечірках. Зазвичай, працюю в тиші або вмикаю один з Deep Focus плейлистів в Google Music.
Тель-Авів же навпаки дуже живе місто, з яким мало, що зрівняється. З приємностей можна було зранку встигнути посерфити на морі і вчасно прийти в інститут, де за вікнами великий цитрусовий сад з апельсинами, мандаринами та кумкватом. Моя донька свої перші мандаринки від Миколая рвала сама з дерева.
Весна в Дрездені
— Чим ті інститути відрізняються від українських наукових установ?
Якщо у випускника з Вайцману щось піде не так в науковій кар’єрі, то він принаймні може бути добрим баристою. В нас на кухні стояла професійна італійська кавова машина, і якщо з нею раптом щось ставалося, то інститут буквально завмирав. Деякі люди навіть не приходили на роботу. Думаю, що в Україні добре було б почати хоча б з хорошої кави.
— Чому ви пішли в ІТ та як приймали це рішення?
В Ізраїлі в нас народилась донька. Це дуже сильно змінило моє ставлення до мандрівного і трохи невизначеного життя вченого, адже вчені — дуже мобільні. Ці мандри важко планувати таким чином, щоб всі в сім’ї мали однаково класні умови. Водночас я бачив гарні приклади своїх друзів, які вже пішли в індустрію і досить ефективно застосували там свій досвід. Ми в першу чергу приглядались до Берліну, але я бачив, що і в Україні справи в ІТ йдуть зовсім непогано. Подумав: якщо б у Львові було щось достатньо цікаве, то сюди цікаво повернутись. В SoftServe є R&D. Частина клієнтів — це ті самі компанії, куди я планував надіслати резюме. Здалось, що зі Львова з ними працювати буде комфортніше, бо тут старі друзі, рідні і можна більше впливати на різні речі, які тебе оточують.
— Чи не було у вас страху покидати науку та йти в нову сферу?
Нещодавно в Федеральній вищій технічній школі Цюриха мене представили «from the dark side». В академії є міф про «непостійність» роботи в індустрії і, мовляв, звідти ніхто не вертається назад в академічну науку. Це правда щодо кожної окремої компанії, але ринок можливостей насправді є набагато ширшим. З моїх знайомих хтось пішов в автоіндустрію, хтось в фінтех, інвестиційний банкінг, умовний «Гугл» чи компанію з виробництва супутників. Але у всіх справи йдуть дуже добре.
Зрештою, ми натреновані розв’язувати різноманітні складні проблеми, і цей досвід досить легко адаптувати до проблем іншого типу, адже методи і підходи часто залишаються тими самими.
— В чому полягає ваша робота в SoftServe?
В SoftServe я розробляю архітектуру систем машинного навчання для різних проблем та продуктів, вирощую експертизу в наукоємних технологічних проектах. Це консалтинг і R&D в штучному інтелекті, біотеху, обробці сигналів, human-computer interaction, наприклад. Моя група досить тісно співпрацює з нашою Data Science Group, бо часто дані можуть мати фізичну природу, як от дані сенсорів, яку треба розуміти, або даних може не бути взагалі, і їх потрібно створити.
— Спробуйте порівняти вашу роботу в науці та в ІТ — чим вони схожі та чим відмінні?
В індустрії я більше сфокусований на прикладних задачах, які завершуються певним технологічним рішенням в чітких часових рамках. Наприклад, клієнт може очікувати хоч якогось результату, щоб показати щось на виставці. В цьому випадку важливо вміти досить швидко пройти фазу невизначеності в проекті і спланувати, які результати ми зможемо зібрати за певний час. В науці ми працювали над фундаментальними проблемами, де час часто сприймається необмеженим, а учасники одного проекту можуть перебувати в різних куточках світу й паралельно бути залученими ще в десяток різних проектів. В цьому випадку важливо, щоб в проекті був лідер, який ефективно координує таку мережу і посуває проект вперед.
Навчальний процес
— В яких сферах, на вашу думку, штучний інтелект можна найкраще застосувати?
Сьогодні штучний інтелект найкраще робить частину роботи, яка пов’язана зі сприйняттям інформації. Це системи, які можуть краще бачити, краще чути, краще розуміти масив даних ніж людина, відповідно можуть оптимальніше робити рутинні процеси, де саме ці здібності є ключовими.
Штучний інтелект — це робоча сила, яка стоїть за кожною технологічною ідеєю, яку, наприклад, ми розробляємо у відділі R&D. Камера спостереження у коридорі, наприклад. Замість того, щоб просто пасивно знімати відео, вона може розпізнавати об’єкти та обличчя, певні дії, небезпечні ситуації та емоційний стан працівників офісу.
Дуже багато потенціалу є в аналізі медичних зображень та в телемедицині. В рітейлі ми ще маємо домінування супермаркетів з касирами, продуктами, які нам не цікаві, і людьми, які роблять безглузду роботу з опису товарів на поличках. Але це все вже змінюється. Майже в будь-якій сфері є багато простору для швидких результатів.
Як вченому мені цікаво, чи можемо ми використовувати ШІ для нових наукових відкриттів і оптимізації того, як ми зараз робимо науку. Вже зараз є досить цікаві результати по синтезу нових матеріалів, і багато вчених по всьому світу долучають машинне навчання до своїх інструментів.
— Тобто можна?
Як інструмент для пришвидшення пошуку наукових відкриттів — так. Думаю, тут варто очікувати на цікаві новини найближчим часом.
— Ілон Маск, Білл Гейтс, вже покійний Стівен Гокінг, доволі застережливо ставляться до штучного інтелекту.
З ним справді треба бути обережним. Деколи нейронна мережа вилазить з чорної коробочки і кусається. Насправді, є люди, у яких параноя щодо штучного інтелекту. Все, що може бути автоматизованим, має бути автоматизованим. Якщо комп’ютер може писати тексти краще ніж людина, він повинен це зробити. Якщо комп’ютер може краще керувати автомобілем, він повинен це робити. Багато адміністративних робочих місць можна було б усунути, дозволяючи цим людям перейти до іншої діяльності. Я вірю, що ШІ зробить світ кращим, він звільняє від непотрібної роботи. Тобто це дозволить звільнити творчий потенціал. В світі є купа важливіших справ, ніж писати, наприклад, описи товарів в інтернет- магазині.
— Як могло б відбутися написання текстів комп’ютером?
Нейронним мережам ще важко справитись з довгими текстами, але на рівні окремих речень та абзаців такі тексти вже можуть мати сенс і можуть бути використані для постів у Twitter чи Facebook.
— Ви говорите, що людина повинна бути креативною. Що саме ви маєте на увазі під креативністю?
Людина може створювати нові ідеї та знання або ж ефективно їх комбінувати. Принаймні деякий час машинам буде ще важко це повторити.
— Деякий час?
Зараз частину креативності генеративні нейронки забирають в фотошоперів. Вони можуть генерувати непогані псевдокласичні фортепіанні партії. Тому це лише питання часу, коли кількість цих здібностей розшириться. Сьогодні креативність комп’ютерів є дуже обмеженою. Зараз це швидше оптимальна стратегія, визначена обмеженнями або виграшем, який ми закладаємо.
— В історії нейронних мереж вже двічі наставали часи занепаду після великого резонансу. Вважаєте, що ця тема може вичерпатись в третє?
Обчислювальні потужності, які дали друге життя нейронним мережам, підсилили і інші класичні методи. Зараз ми часто маємо хвилю застосування багатьох ідей останніх двох десятиліть, і це має чітку бізнесову цінність, яка вимірюється в прибутку або зекономлених коштах. Тут я бачу повно роботи в різних індустріях на найближчі роки.
— Тобто вважаєте, що ця тема буде тільки набирати оберти?
В плані продуктизації — так. Хайп же трішки спаде, і це перетвориться у щось типу теперішнього джава-програмування.
— Чи правильно думати, що скоро дуже затребувані будуть програмісти квантових комп’ютерів?
Зараз є брак практичних ідей застосувань універсальних квантових комп’ютерів, адже це в певному сенсі новий тип мислення, до якого ще потрібно звикнути. Але водночас самого заліза ще немає в тому вигляді, коли з ним можна робити хоч щось корисне. Тому IBM, Microsoft, Rigetti та інші відкривають свої платформи для симуляції квантових обчислень. Це пісочниця, в якій можуть прорости цікаві застосування і нові ідеї алгоритмів.
— Спробуйте пояснити, що таке квантовий комп’ютер для десятирічної дитини? Чим він кращий за звичайний?
Класичні комп’ютери — це лише трохи складніша рахівниця. Тому вони повільні і неефективні, коли потрібно порахувати якісь природні явища, наприклад, плавлення шматка матеріалу. Ми не зможемо навіть зберегти всі можливі координати атомів в такому шматку. Нам дуже швидко бракує пам’яті. Квантові комп’ютери дозволять нам рахувати і зберігати інформацію подібно до того, як це робить природа.
Для багатьох задач він не буде потужніший за калькулятор, але певний тип задач він вирішує набагато ефективніше. Ми зможемо ефективніше розв’язувати складні оптимізаційні задачі, для яких потрібно багато паралельних обчислень або кодувати велику кількість інформації. В першу чергу є застосування в матеріалознавстві, де це дозволить значно пришвидшити валідацію ідей та дослідження нових матеріалів. Суттєвий прогрес буде і в ШІ. Квантове машинне навчання вже зараз дає більш оптимальні аналоги класичним алгоритмам.
— Як писати алгоритми для таких комп’ютерів?
Ще кілька років тому квантові алгоритми виглядали, як певний нотний стан з квантовими операторами, які діяли на кубіти. Зараз є багато спроб спростити цю репрезентацію, що дозволить людям без знання квантової механіки створювати свої алгоритми. Я думаю в ідеалі ми прийдемо до певних API, коли частина коду виконуватиметься на квантовому процесорі, коли це необхідно.
— Чим сидіння в Фейсбуці на квантовому комп’ютері відрізнятиметься від тої ж справи на звичайному?
Фронтенд користувача, напевно, виглядатиме так само, але на серверній частині деякі алгоритми та ШІ зможуть працювати швидше.
Зараз ми говоримо про специфічні задачі, в найближчому майбутньому це радше будуть мейнфрейми, де буде розв’язуватись якась частина проблеми. Не факт, що коли ми зможемо це все мініатюризувати і персоналізувати, Фейсбук буде існувати в тій формі, яку ми маємо зараз. Можна сказати точно, що за наступні кілька десятків років взаємодія людини з машинами дуже сильно зміниться.
Читайте також «DOU Books: 5 книжок, які радить Микола Максименко»