«По сравнению с наукой, зарплаты в сфере ИТ до неприличия высоки»

Издание Wired рассказало о том, что американские физики бросают науку и переходят работать в ИТ-компании. По мнению автора, это связано с отсутствием интересных задач и относительно низкими зарплатами в академической среде. В это же время крупные компании из Кремниевой долины ищут специалистов, способных решать проблемы в области искусственного интеллекта и нейросетей и готовы платить им «неприлично высокий» оклад. Редакция публикует адаптированный перевод материала.

Оскар Бойкин изучал физику в Технологическом институте Джорджии, и в 2002 году защитил кандидатскую диссертацию в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. Однако он отказался работать по специальности и стал инженером-специалистом по программному обеспечению. По его словам, сейчас не самое лучшее время, чтобы быть физиком.

«Физики воодушевляются только тогда, когда удается открыть то, что ставит под сомнение нынешние теории. Но сейчас такое происходит редко, и спорных вопросов почти не осталось. Многие разочаровываются в профессии, да и зарплаты здесь низкие», - рассказывает Бойкин.

Четыре года назад физики с помощью Большого адронного коллайдера открыли бозон Хиггса - субатомную частицу, существование которой было предсказано еще в 60-е годы, пишет автор Wired Кейд Метс: «Это было ожидаемое событие, и новая частица никак не противоречит существующей теоретической модели вселенной. Открытие бозона Хиггса не изменило ничего».

Бойкин работает в компании Stripe, основанной братьями Коллинсонами в 2010 году. Сервис для организации онлайн-платежей получил финансовую поддержку от таких инвесторов, как Элон Маск, Питер Тиль и Майкл Мориц. Сейчас рыночная стоимость Stripe составляет $9 миллиардов.

Бойкин занимается разработкой и поддержкой программного обеспечения, которое собирает и анализирует данные от разных сервисов компании, предсказывая будущие события: например, где и когда могут возникнуть подозрительные транзакции.

«Как физик, он идеально подходит для этой работы, которая требует глубоких знаний математики и умения мыслить абстрактно. Но в отличие от физиков-ученых, он работает в сфере, которая предлагает бесконечные задачи, проблемы, возможности и отличную зарплату», - пишет автор Wired.

По сравнению с наукой, зарплаты в сфере ИТ до неприличия высоки. Но это оправдано: перед физиками стоит множество проблем, которые нужно решить. - Оскар Бойкин

В декабре 2016 года, когда компания General Electric приобрела стартап Wise.io, специализирующийся на машинном обучении, руководитель автоконцерна Джефф Иммельт хвастался, что «стартап как следует набит физиками», среди которых был и знаменитый астрофизик из Калифорнийского университета в Беркли Джошуа Блум.

Открытое программное обеспечение для машинного обучения H2O, которое в мире используют более 70 тысяч специалистов, было создано с помощью швейцарского физика Арно Кэндела, который до этого работал в американской Национальной ускорительной лаборатории SLAC.

«Кроме того, глава департамента анализа и обработки данных в Microsoft Виджей Нараянан раньше был астрофизиком, и под его руководством также работают несколько физиков», - пишет Кейд Метс.

По словам президента и сооснователя Stripe Джона Коллинсона, в его компании тоже работает много физиков, но это не целенаправленная кадровая стратегия, а случайность: «Мы не ходили в детский сад для физиков и не воровали коробки с детьми. Просто так сложилось».

«И так складывается по всей Кремниевой долине. Это происходит потому, что навыки физиков в большей степени подходят для решения проблем, которые возникают перед каждой ИТ-компанией», - рассуждает автор Wired.

Самородки

Джон Мокли и Преспер Эккерт, создатели ЭНИАК

Физики внесли важный вклад в появление и развитие компьютерных технологий. Например, Джон Мокли помогал разрабатывать первый компьютер ЭНИАК, а Деннис Ритчи создал C - один из первых языков программирования.

«Сейчас для физиков наступает пора процветания, благодаря распространению технологии машинного обучения, с помощью которой компьютеры учатся выполнять задания на основе анализа больших объемов данных. Физики будто созданы для работ, связанных с искусственным интеллектом и анализом больших данных», - уверен автор Wired.

Деннис Ритчи

Помимо прочего, ИТ-индустрия занимается развитием нейросетей - программного обеспечения, которое имитирует структуру человеческого мозга. «Но это всего лишь математика. По большей части - линейная алгебра и теория вероятности. Специалисты в области информатики не всегда обладают знаниями в этих областях, в отличие от физиков», - пишет Метс.

«Единственная новая задача для физиков - это оптимизация и обучение нейросетей. Но это относительно просто, для этого в основном используется "Метод Ньютона"», - рассказывает Бойкин.

Интеллектуальный вызов

По словам Бойкина, десять лет назад многие из его знакомых физиков ушли в мир финансов. «Их способности в математике оценила Уолл-Стрит: финансистам требовались инструменты для предсказания динамики рынков. Одним из ключевых методов стала модель Блэка - Шоулза, которая помогала определять стоимость производных финансовых инструментов. Но именно из-за нее и случился мировой кризис 2008 года», - рассказывает он. В результате его коллеги стали перемещаться в область компьютерных технологий.

В начале нынешнего десятилетия физики попали в крупные ИТ-компании, которым требовалось разработать программное обеспечение для анализа больших данных. В Twitter Бойкин участвовал в создании инструментария Summingbird.

Похожий продукт разработали три выпускника физического факультета Масачуссетского института технологии, открыв компанию под названием Cloudant. Сервис анализировал данные, поступающие от Большого адронного коллайдера.

«Благодаря знаниям математики и абстрактному мышлению, физикам удалось создать эти невероятно сложные системы. И теперь они помогают использовать собранные данные», - пишет автор Wired.

В начале существования Google, одним из ключевых сотрудников, работавшим над созданием массово-распределенных систем, был Йонатан Цунгер, кандидат физических наук и специалист в области теории струн из Стенфордского университета.

«Когда департамент рекламы Google возглавил Кевин Скотт, перед ним стояла задача разработать инструмент, который смог бы собирать воедино данные со всех сервисов компании, анализировать их и предсказывать эффективности рекламных объявлений. Для этого он нанял большое количество физиков», - пишет Метс.

«В отличие от специалистов в области информатики, они было словно созданы для экспериментов с технологиями в области машинного обучения. То, чем мы занимались, было похоже на работу в лаборатории», - вспоминает Скотт, который сейчас работает техническим директором LinkedIn.

В вместе с Бойкиным в Stripe работают еще три физика. Один из них - Кристиан Андерсон - ушел из Гарвардского университета, отказавшись получать степень кандидата физических наук. По его словам, исследовательская деятельность - это «упорный интеллектуальный труд с незначительной отдачей».

«Скрытый потенциал интернета - это масштаб, покрытие сети. Он открывает очень большие перспективы, но также - создает новые трудности и препятствия. Это зона проблем, которые нам предстоит решить, интеллектуальный вызов», - уверен Андерсон.

Будущее

Сегодня физики устраиваются в основном в ИТ-компании Кремниевой долины, однако в будущем, пишет автор Wired, их способности потребуются и в других сферах: «Машинное обучение изменит не только то, как мы анализируем данные, но и то, как мы будем создавать программное обеспечение. Нейронные сети открывают новую страницу в истории распознавания изображений, речи, машинного перевода. Они создают новые интерфейсы».

По словам директора исследовательской лаборатории Microsoft Кристофера Бишопа, разработка программного обеспечения постепенно переходит от ручного создания кода, основанного на логических языках, к моделям машинного обучения, основанным на вероятности и неопределенности. «Компании вроде Google и Facebook учат своих разработчиков думать по-новому. В скором времени за ними последует и остальной мир», - заключает Кейд Метс.

General Motors Microsoft