Первый день на новой работе.

Сижу-оформляю бумажки у кадровиков, вспоминаю прошедший датафест.

Справа парень-контрактник настраивает Дженкинс.

Слева проходит Воронцов по своим воронцовским делам.

Я улыбаюсь во всю морду и провожаю его взглядом, пытаясь понять, не обознался ли.

Воронцов видит мою счастливую ряху, несколько стеснённо, но не без удовольствия, как мне кажется, отворачивается. Не удивился бы, если бы он подошёл и поинтересовался в духе Януса Полуэктовича: "Не разговаривали ли мы с вами вчера?"

Вижу его снова по дороге на обед - не, не обознался.

"А жизнь-то налаживается..."

Сбер

Я знал, что я иду в сильную датасайнтистскую команду топовых технарей и математиков, но вы же помните всякие статьи на Хабре и пренебрежительные реплики в адрес банков вообще и Сбера в частности от знакомых. Так что я думал, что моя команда будет скорее лучом света в темном царстве. Кто бы мог подумать, что все окажется (тьфу-тьфу) настолько лучше, чем я предполагал.

Во-первых, меня поражает корпоративная культура.

Все друг с другом на "ты", удивительно открыты и конструктивны, я пока наблюдал лишь полтора случая turf wars (и затеявшие их об этом, похоже, пожалеют), спокойно позволяют себе легкую критику снизу или колкие фразочки (скажи я хоть одну такую в EBI, я остался бы врагом народа на всю жизнь - и это не потому что фразочки такие колкие, а потому что английские биоинформатики - крайне ранимые натуры).

Не сказать, чтобы уж прям все сотрудники были фанатами (хотя многие ребята-программисты с удовольствием копаются в коде или делают науку по вечерам), но большинство людей, с кем я общался, отличаются здоровым идеализмом, ничуть не меньшим, чем какие-нибудь ученые. В том смысле, что в первую очередь, понятно, всем хочется зарабатывать нормальные деньги, но при этом просто сидеть и получать зарплату ничего не производя никому не интересно. Интересно создавать, делать масштабные проекты, автоматизировать работу людей и экономить миллионы и миллиарды.

Автоматизация. Здесь все повернуто на автоматизации. Все рубят косты, все отслеживают внутренние процессы и ищут, что бы еще в них ускорить с помощью последних технологий.

Огромное количество менеджеров в Сбере - технари по образованию (обычно 30-40-летние выпускники технических ВУЗов, в т.ч. мехмата, вмк, физтеха, постдоки Вышки), которые прекрасно разобрались в бизнесе и при этом следят за технологиями. Они одновременно и являются бизнес-заказчиками, и понимают, как сделать продукт. Этим людям есть что сказать, их интересно послушать. На любом докладе можно услышать вопросы от бизнесовых вроде того, что нужно по-другому минимизировать churn rate, до самых низкоуровневых технических вроде "почему R-CNN, а не U-Net или YOLO?" Люди жонглируют смесью питона, скалы, плюсов, пхп, джаваскрипта и шарпов, самыми разнообразными методами машинного обучения, тучей инструментов девопса и тоннами опен-сорс библиотечек.

Особенно забавно про девопс. Когда я спрашивал знакомых о Сбере, я слышал мнение, что Греф слышит о каких-то новинках и начинает их бездумно внедрять. Наверное, можно это трактовать и так: Agile и DevOps вынесены в корпоративной презентации для новоприбывших сотрудников на первое место и, к примеру, для операциониста наверное звучат как перестроечные лозунги вроде Ускорения и Гласности.

Но с другой стороны, мог ли я, бывший девопс, мечтать, что пятое лицо в государстве будет меня заставлять Жирой и Дженкинсом пользоваться? =) Это неожиданно приятно. В EBI я сам всех заставялял вести канбан борд на гитхабе и использовать пайплайны в Дженкинсе для автоматизации любой рутины (за что, опять же, слышал кучу всякого в свой адрес от биологов, которые практически гордятся своим технологическим невежеством, а любую критику воспринимают крайне болезненно), делал первый пилот по развертыванию нашего сайта на OpenShift, который так и остался пилотом, когда уволился очередной облачный инженер, который OpenShift поддерживал. А в Сбере все это закреплено стандартами Арх. Совета и давно уже работает в обязательном порядке. Выходит, EMBL-EBI (организация с 500 сотрудниками, то есть как средний бизнес) умудрилась оказаться неповоротливее, чем гигантский банк с 300,000 сотрудников.

И данные. Такого всеобъемлющего представления об экономике России не имеет, возможно, даже КГБ. Сбер - это фантастическая возможность в тончайших деталях понять мир, в котором мы живем, увидеть тысячи и тысячи жизней людей в цифрах, понять нашу экономику от самых общих принципов до финмодели последней чебуречной. Кто-то любит путешествовать, кто-то - смотреть кино, а для меня это - что-то вроде туризма.

Так что пока я испытываю сдержанный оптимизм и творческий подъем.

Загадки и упущенные возможности в музыке

Осенью 2017 я уехал в Россию и пропустил в Лондоне концерт моего кумира, одного из величайших композиторов 20-ого века Нобуо Уематсу, посвященный 30-летию серии Final Fantasy. Нобуо присутствовал там лично и отвечал на вопросы зрителей.

Если мое мнение для вас не авторитетно, то сочинения Нобуо стабильно входят в Hall of Fame британского Classic FM (https://halloffame.classicfm.com/2019/) где-то между Ральфом Воан Уильямсом и Джоном Уильямсом, а "Aerith theme" (https://www.youtube.com/watch?v=a3LkKviuGKU) добралась аж до второго места по популярности среди всей классической музыки у британцев - уступив первое несменяемому "Утреннему Жаворонку", разумеется (https://www.youtube.com/watch?v=ZR2JlDnT2l8).

Оказывается, в Лондоне Нобуо разрешил небольшую загадку, ставившую в тупик поклонников более 20 лет (https://www.rpgfan.com/news/2015/3778.html): кто был арранжировщиком, работавшим над Final Fantasy 6 Piano Collections (https://www.youtube.com/watch?v=uunYQnXZrbI)?

Кто-то предполагал, что им был Широ Хамагучи, сделавший блеятящие Piano Collections с 7 по 9. Кто-то думал, что это Широ Сату, арранжировавший 4 и 5 части.

Но оказалось, что это был... ни много, ни мало Широ Сагису, потрясающий композитор, способный потягаться в даре мелодиста и производительности с самим Нобуо! Он же написал симфонический Final Fantasy 6 Grand Finale (https://www.youtube.com/watch?v=yJ8hdwM5h4E). А ведь стиль-то Сагису был довольно узнаваем, можно было бы и распознать.

Сагису в мире аниме сделал почти столько же, сколько Нобуо в мире компьютерных игр или, скажем, Эннио Морриконе или Джон Уильямс в мира кинематографа.

Для сотрудничества двух гениев вышло слабовато. Похоже, альбом выпускали наспех, и добрая половина лучших вещей из Final Fantasy 6 в него не вошла.

Я, было, расстроился упущенной возможности, но потом понял, почему так вышло. Final Fantasy 6 Piano Collections увидели свет в 1994 году, а в 95-96-ом Сагису написал один из главных своих шедевров, красивейший саундтрек Евангелиона: https://www.youtube.com/watch?v=kX9cmyocNNU&list=PLsymDmsUy3c4TOg_DM2Iusx1R1hBc4UVe

Похоже, ему было просто не до чужих magnum opus'ов, ведь он готовил свой собственный.

Доктор физико-математических наук Владимир Фридкин вспоминает про академика Лысенко:
«В начале семидесятых Трофим Денисович стал часто приезжать в «кормушку» (столовая Академии наук) обедать. Разоблачённый, в зените бесславия, он ещё был директором своей станции и в «кормушку» приезжал на чёрной «Чайке». Помню, как, выбирая место, он остановился у соседнего стола, за которым в одиночестве обедал Михаил Владимирович Волькенштейн, физик, работавший с биологами.
— Можно? — спросил Лысенко хриплым голосом, почти присев на стул.
— Нет, нельзя, — спокойно ответил Михаил Владимирович, глядя в сторону.

Так он оказался за моим столом. Не думал я, что увижу живой портрет Лысенко. У него была внешность сельского агронома. Золотая Звезда Героя на мятом лацкане серого пиджака. Голос хриплый, какой-то пропитой. Колючие глаза с прищуром. И недоброй памяти чуб, свисавший до бровей. Только не черный, а коричневый с сединой.
Узнав, что я физик, он почему-то выбрал меня в собеседники. Пока разглядывал меню и писал на листочке заказ, задал первый вопрос:
— А вот нейтрон, он что?
Сначала я не понял, что это вопрос, и растерялся. Потом сообразил, что надо объяснить, что такое нейтрон. Я рассказал про массу, про спин, про отсутствие заряда и даже про нейтронографию.

— Всё вы, физики, мудрствуете. А природа, она как есть... сама по себе. А ты их на зуб пробовал, нейтроны?
— Да что вы, что я, камикадзе, что ли?
— Камикадзе? Грузин? Ты это про кого?
Лысенко говорил мне «ты», видимо, сразу распознав во мне прикреплённого. Разговаривая, Лысенко чавкал, мочил сухарь в борще, залезал в него рукою и доставал чернослив.
— Вот вы всё гены, гены, — продолжал научный разговор академик. — А ты этот ген видел, ты его щупал?!»

BMW заказала известному немецкому кинокомпозитору Хансу Циммеру записать звук двигателя для своих электромобилей. Те движутся практически бесшумно на скоростях до 20 км/ч, что создает опасность для пешеходов. С 1 июля 2019 вступает в силу закон, по которому электромобили должны иметь подзвучку:

https://secretmag.ru/news/khans-cimmer-zapisal-zvuk-motora-dlya-elektromobilei-bmw-29-06-2019.htm

Зная патологическую страть старины Ханса к выкрученным на полную громкость басам, предположу, что теперь на подземных парковках мы каждый день будем слышать что-то подобное:

https://youtu.be/OzLhXesNkCI?t=95

Это еще спасибо, что Джона Уильямса не позвали - а то Болшая Белая БМВ подкрадывалась бы к вам из-за спины, издавая что-то вроде:

https://www.youtube.com/watch?v=E-sX2Y0W8l0

Оказывается, год назад наши инди-разработчики из славной Nival сделали игру про машинное обучение while True: learn():

https://habr.com/ru/post/417107/

Выглядит как шедевр:

https://www.youtube.com/watch?v=l4mvBlQpT7Q

Ваш кот научился на CatOverflow делать машинное обучение лучше Вас (знакомо звучит, не правда ли?) и теперь Вы пытаетесь сделать (cat) Speech2Text, чтобы он и Вас научил.

Жду стрима с ее прохождением на "Биоинформатике и Лапках" (@biolapki).

Я опять переделал блог: https://borisburkov.net/2019-07-13-1/.

Новая версия попроще предыдущей, но, надеюсь, она лучше работает и быстрее грузится.

Использовал движок Gatsby.js, пока что он мне очень нравится, уложился за пару выходных + где-то неделя будних дней по вечерам.

Если встретите какие-то глюки - пишите пожалуйста, постараюсь исправить.

Не так давно прошла новость о том, что Facebook собирается запустить свою криптовалюту Libra.

Я думаю, что этого не допустят, поскольку такое могло бы стать одним из самых важных событий в истории человечества в 21-ом веке, которое совершенно изменило бы распределение власти в мире.

Сейчас миром правят 2 сорта компаний - финансовые гиганты (банки и инвестбанки) и технологические гиганты (в основном, интернет-гиганты вроде Google, Facebook, Amazon и т.п.).

У каждой из этих двух типов империй есть своя "нефть", свой источник незаработанных доходов, на которые они могут скупать умнейших людей в мире и заставлять их работать на себя чтобы строить оборонительные сооружения вокруг своей нефтяной вышки, делать ее эффективнее и расширять свой контроль на смежные рынки.

В случае интернет-компаний такой нефтью являются гигантские доходы от рекламы, отнятые ими у журналистов и присвоенные себе. В случае финансовых компаний - это те 4%, которые они забирают себе, когда вы берете ипотечный кредит на миллион рублей под 10% годовых, а ваша сестра кладет свой миллион рублей на банковский депозит под 6% (плюс, другие подобные услуги вроде эквайринга - платежа карточками в магазинах за комиссию 2% - конверсий между валютами за спред в 2-4% и т.п.).

Финансовые и интернет-компании неизбежно расширяют свои границы на смежные области, и рано или поздно их интересы должны были начать сталкиваться.

Задумайтесь: что мешает Фейсбуку создать собственный банк? С единой валютой без национальных границ, которую не нужно переводить. С peer2peer-кредитованием физлиц и точнейшим кредитным скорингом надежных и ненадежных заемщиков благодаря колоссальному объему данных о нас, которые он имеет (а физики - это, считайте, половина рынка кредитования)? С эквайрингом напрямую через мобильные устройства в обход вообще всей костыльной инфраструктуры кредитных карточек и банковских счетов?

Так вот, единственное, что этому мешает - это сопротивление со стороны государств и верхушек финансовых корпораций, для которых такая валюта представляет экзистенциальную угрозу.

Контроль над финансовыми потоками - это важнейшая составляющая любой власти. Под предлогом борьбы с финансированием терроризма или отмыванием денег всякая государственная власть стремится контролировать финансовые потоки в своей стране. Такой контроль удобнее всего осуществлять через существующую архаичную инфраструктуру банков, за что тем позволяется продолжать жить со своих 4%.

Как только интернет-компании приходят на эту поляну, их атакуют. Когда Навальному в 2012 начинают перечислять пожертвования через Яндекс.Деньги, к Яндексу "приходят" и заставляют отдать Я.Деньги Сберу, чтобы взять их под контроль. PayPal'а нет в России - сотрудники WebMoney невъездные в Америку. Прямые платежи биткойном под запретом везде. Вы не можете купить дом в Англии за доходы от продажи Ripple - такое объяснение происхождения средств не устраивает власти. Даже платежи по карточкам взяты под контроль ФСБ с 2018 (а благодаря этому закону возникают такие компании как Эвотор, которые демонополизируют доступ к этим данных, давая их и Сберу тоже).

Конечно, мелкие финтех-компании вроде LendingClub, Revolut, Monzo, Betterment, WealthFront, Acorns и т.п. атакуют отдельные ниши. Но они слишком малы, чтобы представлять такую же опасность, как криптовалюта от Facebook (или, скажем, Телеграма), которая могла бы перевернуть все.

Так что мои дорогие умники, выбирайте, к какой из нефтяных вышек вы хотите присоединиться. Банки архаичны и неэффективны, но они классово близки национальным правительствам и срослись с ними. Интернетчики же прогрессивны и симпатичны, но слишком опасны для истеблишмента. Пока они не начнут двигать во власть своих представителей (а непохоже, чтобы это происходило), их так и будут бить по рукам палкой.

Коллеги дата-сайнтисты - это еще одна профессия, среди представителей которой бытует заблуждение, что они поймали бога за бороду, и им теперь полагается полцарства. Осилил питон, sql, логрег и fit-predict - требуй не менее 300 тыщ в день!

Недавно их удивило и возмутило, что вилка зарплат лидов-скалистов в Сбере выше, чем лидов-дата-сайнтистов. Пришлось объяснять, почему мои друзья-скалисты в Тинькове (ой, то есть что я говорю, простите, в одном желтом банке) делают по 600 тысяч в месяц после своих гуглов-фейсбуков лет в 28-29.

Представьте, что вы разжились где-то 10-20 миллионами долларов и создаете банк или финтех-стартап вроде Тинькова, Революта или Эвотора. Что вам нужно в центре всей этой махины? Правильно, собственно система платежей.

Когда речь идет о транзакциях, особенно распределенных, парадигма функционального программирования показывает себя во всей красе. В ней особое внимание уделяется такой сущности, как side-effect - под этим тремином понимается любое изменение состояния внешнего мира.

Например, есть у вас программа, которая заказывает кофе. Одна ее часть платит денежку за кофе, другая вычитает из запаса кофе со склада единичку, третья применяет купон на скидку, четрвертая - выдает собственно товар. Каждое такое взаимодействие с внешними системами - side effect. Представьте, что что-то пошло не так, и одна из них не справилась с задачей. Значит надо откатывать изменения во всех. Если в этом коде накосячить, что будет?

Вот. Поэтому люди навыдумывали кучу паттернов дизайна таких систем. Есть ФП с его монадами и запретами на исключения, есть злющая система типов вроде скаловской на основе теории категорий, в которой если твоя программа скомпилировалась, то она скорее всего верна, есть всякие паттерны дизайна таких систем вроде event sourcing, saga и других элементов дизайна микросервисных архитектур; есть куча инструментов вроде Кафки и Акки; есть, наконец, просто куча девопс-инструментов и задач.

Это очень сложная и неимоверно скучная работа. Программисты, делающие ее, обладают во-от такими мозгами и во-о-от такущими яйцами, потому что если что-то случится - им и только им отвечать за результат. А вокруг - дедлайны, кровавый ынтырпрайз, менеджеры у которых все всегда горит и нужно уже вчера...

Как думаете, много таких спецов на рынке? Сколько вы готовы такому заплатить, если вы - Тиньков? А если вы заплатите ему его миллион, то через сколько лет он от вас уйдет, заработав на всю жизнь себе и детям, писать свой опен-сорс или откроет хедж-фонд?

Ну и вы понимаете, что будет, если вы возьмете лидом такой системы какого-нибудь знакомого симпатичного пацанчика-php'шника, который 3 года вроде писал какие-то приложеньки и вроде че-то знает? А в вашей платежной системе совершается 10 миллиардов транзакций в неделю по 100 рублей каждая...

Если этот паренек смерджит в пятницу вечером веточку с багом, благодаря которому деньги из одного места уходят, а в другое - не приходят, и уйдет в поход на выходные, то к утру понедельника будет слит бюджет российской науки до 2040 года.

Этот пример, конечно, надуманный и в реальности прямо такого, конечно, не бывает. Но общую идею, я думаю, вы поняли.

Что нужно, чтобы быть ученым?

В статистике есть доверительные интервалы Уальда, которые был переоткрыты Абрахамом Уальдом в 40-ые годы XX века (вторая волна развития матстатистики, как мне кажется, была в основном сделана американцами и пришлась на военные и послевоенные годы), а впервые описаны Пьер-Симоном Лапласом в 1812 году. Не знаю, как вы, а будь я французом в 1812, мне кажется, у меня были бы более насущные дела, чем исследование доверительных интервалов.

Лаплас, кстати говоря, учил юного Наполеона. Бонапарт был артиллеристом, а тогда считалось, что для расчета баллистических траекторий артиллеристам не вредно бы знать основы математики. Уж не знаю, насколько целесообразно использовать гениев для преподавания азов тригонометрии юным олухам - мне кажется, это из пушки по воробьям. Тем не менее, Наполеону хватило ума оценить величие человека, с которым ему посчастливилось столкнуться, и Лаплас был осыпан всеми возможными регалиями, которые у него не отняли и после реставрации Бурбонов.

Первым американским ученым вообще считается великий статфизик Джозайя Уиллард Гиббс. Он стал первым человеком в Новом Свете, получившим степень PhD. Случилось это в 1863 году в Йелле, когда Гиббс защитил труд "On the form of the teeth of wheels in spur gearing". Физхимия была весьма практической наукой в середине 19-ого века, поскольку служила для создания эффективных паровых машин, которые полностью перевернули экономику в середине 19-ого века, как АИ переворачивает ее сейчас. Я, однако, хотел обратить внимание на год. Мне кажется, в 1863 году янки было чем заняться.

Когда в больницу к умирающему Сринивасе Рамануджану приехал его друг Годфри Харди и пожаловался, что ехал на такси с ничем не примечательным номером 1729, невероятный индийский самородок, по легенде, ответил: «Харди, ну как же, Харди, это же число — наименьшее натуральное число, представимое в виде суммы кубов двумя различными способами!». Вот эти способы: 1729 = 13^3 + 123^3 = 93^3 + 103^3.

Чтобы быть ученым, нужно сохраняя контакт с реальностью, все же очень мало беспокоиться по поводу нее.

DS meets AR

Когда Стив Баллмер объявил о своем уходе с поста главы Майкрософт пять лет назад, акции компании разом взлтетели процентов на 10.

Наверное не очень приятно, когда рынок так единодушно говорит тебе "скатертью дорожка", выстилая путь до двери стодолларовыми, но в этом был и свой плюс: будучи одним из крупнейших держателей акций M$, Баллмер заработал на собственном увольнении миллиард (https://www.forbes.com/sites/timworstall/2013/08/23/links-23-aug-steve-ballmer-announces-resignation-microsoft-stock-soars/).

С тех пор Сатья Наделла смог превратить омерзительного редмондского гиганта в весьма симпатичную и современную компанию, и недавно доходы от Microsoft Azure обошли доходы от Microsoft Windows.

А что же старина Стив? Он потратил 2 миллиарда долларов на приобретение лучшего баскетбольного клуба в Лос-Анджелесе Лос-Анджелес Клипперс (да-да, фанаты Коби и Леброна, вы не ослышались, Клипперс - лучший клуб из Лос-Анджелеса).

До того франшиза принадлежал старому расисту Дональду Стерлингу, высказывания которого по телефону записала и выложила в публичный доступ молодая жена, после чего Стерлингу ничего не оставалось, кроме как продать команду Баллмеру: https://www.youtube.com/watch?v=YhT6d5fMhzI.

И вот, DEVELOPERS DEVELOPERS DEVELOPERS (и это не Deep Fake: https://www.youtube.com/watch?v=I14b-C67EXY) добрались до баскетбола!

Американцы давно сходят с ума от спортивной статистики в баскетболе и считают все, что только можно, так что иные баскетболисты, выходя на паркет, думают не о победе команды, а считают в уме подборы и передачи до трипл-дабла.

Но то, что с полгода назад презентовал Баллмер - это просто новый уровень: https://youtu.be/Pj0DAvu2xIc?t=60. Real-time графика показывает телезрителям во время матча вероятность того, что каждый баскетболист команды поразит кольцо из данной позиции, если дать ему мяч. Такой баскетбол начинает напоминать покер. А представляете, если бы сами баскетболисты эти цифры тоже видели?

Откуда берется добавленная стоимость?

Бизнес - это борьба без правил за добавленную стоимость.

Когда ваша компания покупает 2 колеса и раму за 100 рублей, нанимает сотрудника за 50 рублей, собирает его руками велосипед и продает велосипед за 180 рублей, то добавленная стоимость такого бизнеса - 30 рублей.

Добавленная стоимость или маржа - это незаработанные деньги, это ваш личный фонтанчик нефти, ваш оброк, которым вы как Золотая Орда облагаете своих клиентов. Потому что можете.

Свой личный фонтанчик нефти позволяет вам иметь свободное время, заниматься творчеством, делать интересные вещи. Хорошо его иметь. Однако желающих добровольно кормить дармоеда нет. Их заставляют. Как?

Организовать свой бизнес по сборке великов нетрудно. Ваш собственный сотрудник легко может стать вашим конкурентом. Конкуренция между вами породит демпинг, снижение добавленной стоимости и зарплат в вашем бизнесе. Когда падают зарплаты, падает качество сотрудников, умные люди уходят в другое место, если могут. Вы как предприниматель оказываетесь окружены идиотами и лентяями, и становитесь глубоко несчастны.

Поэтому вы хотите, чтобы ваш бизнес имел высокую добавленную стоимость.

Вопрос: что является лучшим источником добавленной стоимости?

Может быть технологическое доминирование? Поначалу - да.

В 90-ые когда рос рынок телекома, компания Cisco была самой дорогой компанией в мире, она стоила пол триллиона долларов, и ей предрекали первой пересечь грань в триллион. Прошло несколько лет, и Cisco подешевела вдесятеро, а ее конкуренты разорились и были поглощены.

Сегодня нас обеспечивают видеокартами и архитектурами процессоров крошечные компании Nvidia и Arm с 10 и 5 тысячами сотрудников соответственно на весьма скромных зарплатах. А космические спутники и суперкомпьютеры заказываются по принципу "lowest bidder wins". Маржи в этих супертехнологичных рынках не осталось совсем. Выходит, сложность технологических процессов в индустрии слабо коррелирует с ее рентабельностью. Зато забюрократизированность - еще как.

Лучшим источником добавленной стоимости являются общественные условности.

Когда вы публикуете статью в Натуре и платите журналу за публикацию, а ваш коллега-читатель платит журналу, чтобы ее прочитать, все страдают, но так принято (а лоббисты крупнейших издательств платят колоссальные взятки чиновникам, чтобы эта модель не менялась).

Когда техдир ставит дорогущие Оракл или SAP, которые ненавидят все от пользователей до их собственных разработчиков, он это делает потому что так принято в индустрии, и он поставит свою карьеру под удар, если выберет что-то другое.

Когда родители американского студента платят 150 тысяч долларов за колледж (бакалавриат), они платят их потому что принято считать, что выпускники Гарварда хороши и ребенок получит ранний старт в обществе.

Когда соцсеть продает баннерную рекламу или ваши персональные данные коммерсантам, она использует то, что среди ваших друзей принято сидеть в фейсбуке/телеграме/выберите свой вариант.

Когда фармкомпания патентует молекулу, она 25 лет обладает эксклюзивным правом производства соответствующего лекарства и продает его вдесятеро дороже себестоимости, потому что в обществе принято патентное право.

Когда банк крутит ваши деньги на расчетном счете, вы платите ему ни за что, потому что государствами принято, что бизнес должен иметь расчетный счет.

Инженеры подешевели за 50 лет, электронщики подешевели за 40 лет, программисты подешевели за 30 лет, скоро подешевеют и "машинисты". Самым устойчивым источником добавленной стоимости являются не технологии, а укоренившийся в общественном сознании стереотип.

Разговор специалиста с бизнес-заказчиком (из книги ветеринара Дж. Хэрриота "О всех созданиях, больших и малых"):

- Боб Фрай говорит.
- Доброе утро. Хэрриот слушает.
- У меня свинья что-то не того.
- А-а! Так что с ней?
- Это вы мне скажите!
- О!
- Чего бы я стал вам звонить, кабы сам знал, что с ней? Хе-хе-хе!
То обстоятельство, что эту шуточку я слышал уже две тысячи раз, не меньше, помешало мне от всей души присоединиться к его смеху, но какое-то кудахтанье я из себя выдавил.
- Совершенно верно, мистер Фрай. Нуте-с, почему же вы мне звоните?
- Так я ж объяснил, черт подери! Чтобы узнать: что с ней такое.
- Это я понял, но мне нужно знать поподробнее. Вы сказали, что с ней что-то не того. Но что именно?
- Куксится чего-то.
- Да-да. Но не могли бы вы объяснить, в чем это заключается?
Пауза.
- Понурая она какая-то.
- Что-нибудь еще?
- Да нет, вроде... Вообще дохлая она, если на то пошло.
Я ненадолго задумался.
- Так... э... Я попробую спросить вас немножко по-другому: зачем вы мне звоните?
- Звоню, потому что вы ветеринар. Это же ваша работа, разве нет?
Я предпринял новую попытку:
- Было бы лучше, если бы я знал, что с собой захватить. Какие у нее симптомы?
- Симптомы-то? Ну, неможется ей вроде бы.
- Да, но как она себя ведет?
- А никак. Потому я и забеспокоился.
- Гм, гм! - я поскреб в затылке. - Ей что - очень плохо?
- Да уж не очень хорошо.
- Вы, кажется, сказали, что дело срочное?
Новая долгая пауза.
- Ну, она не так чтобы уж, а только и не очень. Совсем тела не нагуливает.
- Вот-вот... И давно это с ней?
- Да уж порядком.
- Ну а точнее?
- Чего уж там говорить. Давненько.
- Мистер Фрай, мне необходимо знать, как давно у нее наблюдаются эти симптомы. Сколько времени назад они появились?
- А-а! Да с той поры, как мы ее купили.
- И когда же вы ее купили?
- Да тогда же, как и всех прочих...

https://vote2019.appspot.com

(https://navalny.com/t/1393/)

Ленин в Польше

Почти 10 лет назад умер Израиль Моисеевич Гельфанд (https://ru.wikipedia.org/wiki/Гельфанд,_Израиль_Моисеевич).

Когда это случилось, цитируемость НИИ ФХБ Белозерского, по которому слонялся тогда юный я, разом упала вдвое, поскольку реально работавший с 1991-ого в Штатах Гельфанд все еще числился главой нашего отдела ММБ (мат.методов в биологии).

В корпусе "Б" организовали семинар памяти, куда пришли очень разные, но сплошь заслуженные люди (математики, биологи, врачи), кработавшие с Гельфандом, и начали делиться воспоминаниями, которые все больше походили на мифы древней Греции - не меньше. Моей Британской Королевой в задаче о шести рукопожатиях до среднего китайца тогда был именно И.М., и я совершенно не мог представить, как простому смертному может быть под силу совершить хоть двенадцатую часть его подвигов. В интернетах уцелели замечательные заметки с того мероприятия: https://posic.livejournal.com/342330.html.

Гельфанд был одним из величайших математиков XX века, и счет объектов, выдуманных им в соавторстве с многочисленными коллегами, идет на большие десятки. Что еще важнее, Гельфанд являлся основателем одного из сильнейших математических семинаров в истории. Судя по воспоминаниям участников, это была такая смесь корриды и джазовой импровизации на манер фильма "Whiplash" - с диктаторствующим И.М, едкими остротами в адрес участников, криком, разорванными тетрадками и изнурительной подготовкой во избежание публичного позора.

При это И.М. был весьма порядочным человеком, и я слышал несколько разных историй про то, как он спасал чьих-нибудь родственников, прерывая семинар, чтобы начать вызванивать для них лучших врачей. Установленные контакты впоследствии переросли в научные сотрудничества, и во второй половине жизни Гельфанд оказался организатором совсем другого семинара - биологического. Когда Гельфанда уже не стало, протоптанная дорожка не заросла, и я наблюдал, как к ученикам И.М. обращался за помощью больной раком математик и наоборот приходили врачи за подмогой в математике.

Я ни разу не видел этого человека и, вероятно, неправильно себе его представляю, но он призраком существует в моей жизни в виде бесчисленных легенд и сформулированных им самопротиворечивых истин, которые повторяют его ученики. "Теория вероятностей начинается там, где заканчиваются наши знания о мире", "задача математика в медицине - не давать врачам использовать математику"...

Подобно черной дыре он своей чудовищной гравитацией притянул на свою орбиту всех, кого я видел кругом в юности, но самого его при этом увидеть мне так и не довелось. Отдел матметодов, который я наблюдал, был в сущности картиной "Ленин в Польше".

С тех пор я постоянно налетал на увлекательнейшие интервью внука И.М., нашего Михаила Сергеевича Гельфанда, с бывшими коллегами И.М. в "Троицком варианте". Гений Ламондуа из "Далекой Радуги" говорил, что рядом с Камиллом чувствует себя глупым внуком умного деда. Не хочу даже пытаться представить себе, каково быть внуком И.М., но могу предположить, откуда у умницы М.С. изрядная доля раздолбайства.

Прошло 10 лет, я снова пытаюсь заниматься математикой в отделе ММБ (что теперь расшифровывается как "малых и микро- бизнесов"), рукопожатий до среднего китайца осталось от силы 5 (Зубин Гарамани и Тим О'Райли общались с Ма Хуатенгом практически при мне), и я нескромно надеюсь, что однажды их может стать 4. Не ставя под сомнение величие Гельфанда, я больше не воспринимаю его как нечто непознаваемое - мне кажется, я разложил его на главные компоненты.

"In US, higher education is a business, in USSR it is a privilege."

Много лет назад я налетел на вопрос на Кворе: "Почему советские учебники по математике такие безумно сложные по сравнению с американскими?" (https://www.quora.com/Why-are-Soviet-mathematics-physics-textbooks-so-insanely-hardcore-in-comparison-to-US-textbooks)

2 недели назад я получил прекрасную иллюстрацию ответа на этот вопрос. На школе по машинному обучению MLSS в Сколтехе подряд выступали Артур Греттон из University College London и Евгений Бурнаев с мехмата. Контраст между этими двумя докладами, следовавшими подряд, оказался особенно разительным, и заставил меня вспомнить про этот вопрос с Кворы.

Греттон объяснял 2 свои частные идеи, но объяснял их просто божественно! Он словно разговаривал с каждым из слушателей, приводил прекрасные визуализации, смотрел в глаза, убеждался, что его поняли. Его доклад напомнил мне о том дне, когда я влюбился в мир машинного обучения. В мае 2018 меня занесло на конференцию Microsoft AI/ML Cambridge. Я зашел любопытства ради... и провалился в кроличью нору.

То, что подарили мне тамошние докладчики, сотрудники Google Brain, DeepMind, Microsoft Research, Uber, Кембриджа, Оксфорда, UCL и т.п. перевернуло мое представление о том, как можно говорить о математике.

Меня словно любимого ребенка бережно взяли за руку и повели по волшебному парку аттракционов и начали потчевать с ложечки изысканнейшими деликатесами. Я не понимал, чем я заслужил такую заботу и за что мне такое пиршество. Клянусь, после каждого доклада мне хотелось разрыдаться на плече у докладчика. Наверное, в общении с ними во время перерывов я вел себя неадекватно, слишком бурно выражая свои эмоции.

Они объясняли свои намерения, перед любыми техническими выкладками они подробно разжевывали, чего хотят добиться. Они по два раза поясняли условные обозначения. Они приводили по нескольку примеров. Они демонстрировали интуитивнейшие визуализации. То был день абсолютного счастья и восторга, и лишь в конце дня, перегруженный и обалдевший, я горько пожалел, что не принадлежу к этому миру и являюсь чужим на этом празднике жизни.

И вот пару недель назад то же самое абсолютное счастье я испытал благодаря Греттону. А потом выступал Евгений Бурнаев...

Верный ученик советской математической школы, аспирант Альберта Ширяева, Бурнаев начал докладывать свою производную от славной работы Димы Ульянова и Виктора Лемпицкого про Deep Image Prior.

В стиле советской математической школы. Не объясняя обозначений, не приводя примеров...

Я наполовину знал о чем речь, но клянусь, я не понял ничерта из того, что он сказал. Типичный доклад имени почтальона Печкина - "я вам посылку принес, только я вам ее не отдам..."

Вспомнил только, как слушал на первом курсе лекции по линейной алгебре. На меня горкой вывалили понятия определителя, линейной оболочки, главных миноров, следа, списочки свойств всего этого, какие-то теоремки... И никто, никто не объяснил, зачем оно нужно, какую задачу мы пытаемся решить, не привел примеров, не сделал пауз или акцентов. Потом лекторы по теорверу и матстату заявлялись на ФББ и начинали лекции фразочками в духе "рассмотрим гильбертово пространство функций, определенных над каким-нибудь полем, например R или C" - биологам-второкурсникам!

"Did you just tell me to go f*ck myself? - I believe, I did, Bob."

Советские математики провозгласили, что польза для народного хозяйства мимолетна и недостойно ученого гоняться за ней. Ученый должен просто удовлетворять свое любопытство (или, скорее, чувство прекрасного) за государственный счет. А поскольку то, чем он занимался, настолько сложно и узкоспециализировано, что понять это в состоянии лишь сотня человек на весь мир, то не нужно и стремиться быть понятным недостойным. Можно закукливаться дальше в своем мирке избранных и считать окружающих идиотами, гоняющимися за сиюминутной выгодой. Эта философия, к примеру, воспета у Стругацких в "Понедельнике...", в их эпитафии выбегалловскому кадавру: https://klein.zen.ru/pravda/klassik/strugazky.shtml.

А вот английские машинисты вынуждены для продолжения карьеры "продавать" свои идеи как можно более широкому кругу людей, а для этого излагать материал нужно понятно и качественно. И пригодится он не через 10 и не через 100 лет, а прямо сейчас - на следующий день на базе твоей идеи начинают делать производные работы, а уже месяцев через 5 производная работа рискует оказаться устаревшей.

Своим высокомерием, нетребовательностью к себе и оторванностью от практики советская математическая школа сама определила свою судьбу в условиях рыночной экономики - мир праху ее. И да здравствует британская школа машинного обучения!

Коллеги и коллежки!

2 октября в 19:00 в антикафе "Кочерга" (Москва, метро Киевская) пройдет первое заседание общества "Обедающих Философов" - митапа/семинара, посвященного проблемам на стыке математики и программирования... А впрочем, вы меня знаете, скорее всего нас занесет в экономику/бизнес, биологию/медицину и бог знает куда еще.

Заумь не допускается!) Будем категорически следить, чтобы докладчиков мог понять третьекурсник!

Докладчики в этот раз:

1) Артем Шматко (EMBL-EBI Cambridge/факультет физхимии МГУ) - "Самая быстрая сегментация на Диком Западе" (компьютерное зрение)

2) Владислав Пахомов (Эвотор) - "Чисто функциональные структуры данных" (функциональное программирование)

3) Борис Бурков (Сбербанк) - " 'Шеф, все пропало!' или экономический кризис-2020 как инвестиционная возможность" (макроэкономика и личные финансы)

Вход свободный, приходите и приводите друзей, единственная просьба: поскольку митап новый, для организации требуется хотя бы приблизительно оценить ожидаемое число присутствующих.

Есть ли у Британии свое IT?

В Англии полно маленьких IT-шных компаний. У них по паре-тройке десятков сотрудников, они постоянно крутятся в бизнес-инкубаторах и на митапах в пабах в поисках заказчиков и сотрудников.

В силу раздутости финансового сектора, английских инвесторов в конце экономического цикла больше, чем адекватных инвестиционных возможностей, поэтому посевное финансирование и первые раунды в сотни тысяч-пару миллионов долларов поднимают люди, которым зачастую не стоило бы этого делать.

Большинство их компаний, начавшись как продуктовые, очень быстро отказываются от своей начальной идеи, и если основателям после 5 лет мытарств не хочется начинать все сначала, то обычно они сваливаются в технологический консалтинг - попросту говоря, приходят к большим компаниям за заказами и "программируют на С++ за еду" (при этом основатели выполняют функции рекрутеров, маркетологов, продажников, финансистов и владельцев продукта собственными силами).

Бывают и обратные ситуации - грамотные девопсы или администраторы баз данных сначала работают на аутсорс как консультанты, а потом абстрагируют свои наработки в продукт и пытаются продавать его (или опен-сорсят его и начинают продавать техподдержку + обучение).

Те немногие английские IT-компании, которым все-таки удается нащупать "нефть" и вырасти в средний бизнес, оказываются немедленно поглощены какими-нибудь транснациональными корпорациями вроде Амазона со штаб-квартирой в Кремниевой Долине.

Я полистал список ста крупнейших британских компаний - FTSE100 (https://en.wikipedia.org/wiki/FTSE_100_Index). Выяснилось, что у англичан в FTSE100 лишь 3 IT-компании - Micro Focus, Sage и AVEVA.

Micro Focus (https://en.wikipedia.org/wiki/Micro_Focus) - это старая и большая компания с 15 тысячами сотрудников, зародившаяся еще в 70-ые, которая продает... Кобол! Да-да, в Англии и Штатах куча корпоративного софта написана на Коболе, а половина COBOL-программистов уже успела сыграть в ящик. Переписывать миллионы строк кровавой бизнес-логики многие консервативные компании или нишевые игроки не решатся из-за запутанности кодовой базы или не потянут по деньгам. А обслуживать код как-то надо - нужно добавлять какую-то новую бизнес-логику, переезжать на новое железо... Всё это напоминает MechWarrior'овскую эру лостеха, когда заводы-автоматы продолжали производить устаревшие, но годные боевые машины по технологиям, которые были утеряны десятилетия назад.

Поэтому добавив модных словечек про девопс, Micro Focus по сути продает Кобол-программистов "для тех, кому за 60". В результате по чисто биологическим причинам им удается поддерживать неслабую рентабельность в 20-25%.

А раз уж "геронтологическая" бизнес-модель сработала в случае с Коболом, Micro Focus решили перенести ее и на другие "дома престарелых": они выкупили разорившийся Borland (гремевший на весь мир в 90-ые производитель компиляторов и IDE для С++ и Java - именно по образу и подобию его построены наши JetBrains), новелловский SuSE (один из коммерческих дистрибутивов Линукс, который оказался для Micro Focus слишком новомодным, и был продан обратно), производителей компиляторов Фортрана и Бейсика, вендоров доисторических баз данных XDBC.

Sage (https://en.wikipedia.org/wiki/Sage_Group) - это конкурент SAP и Oracle из Ньюкасла, вендор ERP-систем. У компании около 13 тысяч сотрудников, неплохая выручка около $2B (примерно как у Яндекса) и хорошая маржинальность порядка 25% (ERP - хороший источник "нефти"). Недавно их тряхнуло, они запоздали с переходом в облако на несколько лет, но, кажется, сейчас дела выправляются. Мне запомнилось их красивое здание музыкального холла Sage Gateshead на берегу Тайна (https://en.wikipedia.org/wiki/Sage_Group#/media/File:Tyneview.jpg). Похоже, это лучшая британская IT-компания.

Aveva (https://en.wikipedia.org/wiki/Aveva) - это, в сущности, большой технологический консалтинг. Расположенные возле кавендишских лабораторий в Кембридже, они начинали как производитель CAD-софта, но в итоге, судя по их сайту, сейчас занимаются обыкновенной автоматизацией бизнес-процессов в промышленности. Пол миллиарда фунт