Джефф Сазерленд - Scrum. Революционный метод управления проектами Страница 12

Я получал подлинное удовольствие от работы в MidContinent, но на этапе решения новых задач мне не терпелось испытать давно приобретенные навыки. В течение последующих двух десятилетий, где бы мне ни приходилось занимать пост технического директора: в больших корпорациях или маленьких фирмах, — я старался сделать так, чтобы группы начинали сотрудничать наиболее эффективным способом. Одна из таких компаний, в которой я работал, находилась в городе Кембридже штата Массачусетс, буквально в паре кварталов от МТИ — Массачусетского технологического института[13]. В описываемое время несколько его ученых и преподавателей создали фирму по производству роботов, но в университетской лаборатории для них не хватило места. В результате они стали арендовать помещение у нашей компании.

Спустя несколько недель после их появления случилась совершенно неожиданная вещь: в мой кабинет ворвался шестиногий робот размером с кошку и начал гоняться за мной вокруг стола. Прибежали его создатели и стали нервно приносить извинения за свое детище, но спустя пару дней ситуация повторилась. Один из роботов сбежал из лаборатории и начал носиться по зданию. Я отчетливо слышал механическое цоканье его конечностей.

В пятницу, ближе к вечеру, я обычно угощал своих сотрудников вином или пивом, чтобы все могли расслабиться и поболтать о пустяках после тяжелой рабочей недели. Я стал приглашать на эти посиделки наших соседей-робототехников, и однажды к нам заглянул Родни Брукс. Брукс преподавал в МТИ искусственный интеллект и был одним из основателей компании, занимавшейся созданием роботов. Я стал расспрашивать его, как работают мобильные роботы.

«На протяжении многих десятилетий мы пытались сделать действительно разумно мыслящую машину. Мы потратили миллиарды долларов и долгие годы работы, строя гигантские компьютеры с огромнейшими базами данных, но единственное, чего мы добились, — компьютер, обыгрывающий людей в шахматы», — объяснил он мне. А потом добавил: «Мои роботы созданы совсем по другому принципу». Вместо того чтобы пытаться создать нечто с одним центральным мозгом, он придумал робота, у которого каждая конечность — всего их шесть — обладала собственным мозгом. Процессор находился в спинном хребте робота и функционировал по нескольким простым правилам: ходить вперед, ходить назад, конечности не должны сталкиваться. Нейрочип в голове робота эти правила знал и выступал в качестве спортивного арбитра для остальных частей. Все происходило примерно так: нейросистема «предупреждала» конечности, что видит в камеру определенное препятствие, — правда, когда робот уже натыкался на него.

Здесь Брукс отметил интересную деталь, что робот учится ходить заново всякий раз, как его включают. В нем не заложена база данных с информацией, где и что расставлено в каждом помещении. Для робота весь мир — сплошная база данных. Его включают — и он начинает во всем разбираться с чистого листа. Робот врезается в предметы и учится на основе окружающей реальности, то есть он в состоянии адаптироваться к любой обстановке.

«Давайте я вам покажу», — сказал Родни Брукс и отвел к себе в лабораторию. Брукс вставил пустой нейрочип в одного из насекомоподобных роботов, и я увидел, как тот ожил. Робот начал бродить по комнате — сначала робко, спотыкаясь, как новорожденный олененок, путающийся в собственных ногах; потом, шаг за шагом, он становился увереннее. Конечности быстро учились переступать слаженно. Через несколько минут робот носился по комнате. Информация о том, как ходить, не сохранялась, вместо этого было несколько простых правил, которые заставляли разные компоненты дружно взаимодействовать. Конечности не думали. Они просто делали. Я был потрясен оригинальностью и простотой системы. В ней был заложен тот же алгоритм поведения, которому меня учили, когда я летал во Вьетнаме: наблюдать, ориентироваться, решать, действовать. То есть осмотрись в окружающем пространстве и поступай в соответствии с полученными данными.

— Что будет, если составить для рабочего коллектива в точности такие простые рекомендации, как та инструкция, по которой действуют конечности? Станут ли люди, подобно вашему роботу, тоже самоорганизованной и самооптимизированной системой? — спросил я Брукса.

— Не знаю. Почему бы не попробовать? Потом расскажете, что из этого вышло, — ответил он.

НЕ НЫРЯЙТЕ В ВОДОПАД

Я все более осознавал, каких впечатляющих результатов можно достичь, если мне удастся создать систему, которая, подобно роботу Брукса, будет координировать действия отдельных независимых в своих суждениях специалистов и обеспечивать им постоянную взаимосвязь с окружающей средой. Достаточно оптимизировать обмен информацией между «конечностями» рабочей группы, и мы добьемся эффективности, о которой раньше не смели мечтать.

Моя встреча с Родни Бруксом произошла более двадцати лет назад. На протяжении длительного времени он был главой направления робототехники и искусственного интеллекта в МТИ, а тот паукообразный робот, по кличке Чингисхан, тогда вбежавший в мой кабинет, теперь в качестве экспоната находится в музее Смитсоновского института. Вероятно, вам знакома одна из сегодняшних компаний Брукса — iRobot, которая выпускает пылесосы Roomba. Для чистки ваших полов используется тот же принцип адаптивного интеллекта, что заставлял Чингисхана гонять меня вокруг стола. Новейшая разработка Брукса — производственный робот Бакстер, созданный в компании Rethink Robotics, — может взаимодействовать с людьми и трудиться с ними в одном пространстве.

Меня всегда вдохновляла работа Брукса. Поэтому, когда в 1993 году я был приглашен в компанию Easel на должность вице-президента по объектной технологии, то решил руководствоваться его идеями. Управляющие хотели, чтобы моя группа разработала абсолютно новую линейку программных продуктов, ориентированных на самых крупных клиентов, таких как, например, Ford Motor Company, покупавших программное обеспечение Easel, чтобы проектировать и производить собственные приложения. На весь проект нам выделили шесть месяцев. Я собрал своих компьютерщиков и заявил им, что, без всяких сомнений с моей стороны, они не справятся с заданием, если начнут старым путем управлять разработкой программного обеспечения.

Конечно, я имел в виду каскадную модель, о которой шла речь в предыдущей главе. Согласно ей весь материал, имеющий отношение к проекту, тщательно фиксировали на гигантских диаграммах Ганта, где сроки исполнения вымеряли буквально по часам, а этапы выделяли разными цветами — и вся эта красота стекала каскадным водопадом. Я уже не раз говорил, что подобные детально прорисованные картинки превосходны, но бессмысленны, поскольку являют собой полную фальсификацию.