Правда, все это происходило в неподходящий для Урмсона момент. Его работа над кандидатской диссертацией была завершена, и он находился на окончательной стадии переговоров относительно места штатного преподавателя в Университете Карнеги – Меллона. На встрече, где новых профессоров должны были представить их коллегам, Урмсон встал и объявил, что берет творческий отпуск на два года, чтобы поработать на Google. Для Института робототехники это был тяжелый удар: они лишались одного из лучших молодых умов, звезды соревнований DARPA. Но хуже всего, вероятно, пришлось Салески, который решил не участвовать в проекте Google, а вместо этого остаться в Питтсбурге и продолжать руководить работой в Caterpillar. Салески не просто терял ценного коллегу, но и одного из лучших друзей.
После встречи на озере Тахо Трун собрал коллектив примерно из десяти инженеров, который стал известен в Google под кодовым названием «проект Chauffeur». Каждый из них был экспертом в одной из предметных областей, необходимых для создания автономного автомобиля. Почти у всех за плечами были соревнования DARPA. В состав группы входил Крис Урмсон, главный инженер проекта, обязанностью которого стала разработка программного обеспечения. Левандовски, в руках которого раньше находилась закупка материалов, разработка и собственно изготовление установки для Street View, получил ту же роль в Chauffeur. Правая рука Труна в команде DARPA Urban Challenge, Майк Монтемерло, отвечал за разработку карт, при помощи которых автономному автомобилю предстояло ориентироваться в окружающем его мире. Бывший участник команды Стэнфорда на DARPA Urban Challenge, опытный русский программист Дмитрий Долгов должен был работать в плотном взаимодействии с Урмсоном и писать системы, отвечающие за конкретные органы управления – например, за рулевое управление и тормоза. Ветеран проекта Street View Дирк Хеннель взялся за программную инфраструктуру. Ведущий инженер-программист Цзяцзин Цзю помогал разработать системы работы с внешними датчиками. Другой коллега Труна по Street View, Расс Смит, разрабатывал алгоритм, который по вращению колес и инерционным параметрам автомобиля должен был вычислять его положение в пространстве. А Натаниэль Фэрфилд писал систему-тренажер: прежде чем выпустить автомобиль на дороги, она должна была прогнать его через сотни, тысячи и, наконец, миллионы дорожных ситуаций, смоделированных в виртуальном мире.
С самого начала группа выделила в работе два этапа. Их цели были амбициозными, но четко определенными. Брин, Пейдж и Трун решили применить подход, хорошо проявивший себя со Street View. (И не будет лишним повторить здесь, что подход Труна был основан на методиках, которые он перенял у Реда Уиттакера из Карнеги – Меллона.) «Давайте договоримся, что у нас будет задача, решение которой означает закрытие определенного этапа, и если мы доходим до этой точки, то получаем существенное вознаграждение», – так Трун вспоминает содержание своего разговора с Пейджем и Брином. Они долго не могли прийти к единому решению, что считать такой задачей. «Давай так, Себастьян, – сказал Пейдж, – я хочу, чтобы эта вещь могла проехать по любой улице в Калифорнии в полностью автоматическом режиме».
Но для Труна такая цель казалась слишком нечеткой. Как сможет его группа доказать, что их машина способна проехать по любой улице в Калифорнии, если только не взять и не заставить машину действительно проехать их все? Поэтому Пейдж и Брин потратили день на прокладку нескольких довольно трудных маршрутов. Идея состояла в том, чтобы составить небольшой набор трасс, тем не менее предлагающих все трудности, с которыми может столкнуться в Калифорнии водитель-человек. Все мосты в области залива Сан-Франциско. Центр Сан-Франциско. Идущее вдоль побережья шоссе из Маунтин-Вью в Лос-Анджелес. Горные серпантины вокруг озера Тахо. И улица Ломбард-стрит в Сан-Франциско, пользующаяся славой «самой искривленной улицы в мире
[55]». «Что-то в таком роде, – говорит Трун. – Наш список включал все. Большие города, шоссе – все что угодно». И они подвели итог: «Если ваша группа сможет сделать так, что машина пройдет все эти маршруты, вы получите вполне приличную сумму денег. В качестве бонуса».
«Скажем так: эта сумма была больше, чем я рассчитывал заработать за всю свою жизнь», – вспоминает Урмсон.
В общей сложности поставленная Пейджем и Брином цель сводилась к преодолению десяти маршрутов суммарной протяженностью около тысячи миль (около 1600 км). Команда назвала эту задачу Larry1K
[56]. Трун не был уверен, возможна ли Larry1K в принципе, поэтому договорился о запасной цели: 160 000 км суммарного пробега по дорогам общего пользования в автоматическом режиме. «Я хотел быть уверенным, что мы получим хоть что-то, если не одолеем эту тысячу миль», – говорит он.
Вся команда понимала, что это шанс, который представляется один раз в жизни. К тому же все происходящее казалось немного нереальным: их взяли в группу сильнейших специалистов по робототехнике, в отчаянном темпе работающую над секретным проектом, который должен обеспечить поставленную двумя богатейшими на планете людьми цель – и если они достигнут ее, сами станут богатыми. Все это казалось эпизодом из кинофильма. Многие из них работали над той же проблемой, когда были нищими студентами старших курсов, а сейчас по крохам наскребали необходимые для выживания деньги, наращивали долг по кредитным картам – да и другие долги тоже – и откладывали поиск более выгодной инженерной должности. У некоторых имелись дети и жены, которые вынуждены были расстаться со своими мечтами, чтобы поддержать их мечту. И вот теперь успех этого проекта Google мог дать возможность разом вознаградить их близких за все жертвы.
Кроме того, это была интересная инженерная проблема сама по себе. «Чтобы интернет-гигант с просто выдающейся рыночной капитализацией сказал про такое “Давайте попробуем”? – вспоминает один инженер. – Именно в этот момент мы пораскрывали рты от удивления. У всех было одно и то же настроение: давайте закатаем рукава и сделаем нечто по-настоящему небывалое».
Только через несколько лет станет понятно, что для Google такой проект был абсолютно логичен. Чтобы понять, почему именно, следует отступить во времени на несколько шагов, к проекту Street View, который на тот момент многим казался странным научным экспериментом, не имеющим реального применения. Иметь возможность перенестись при помощи компьютера или мобильного устройства по любому адресу в Соединенных Штатах (и, со временем, многих других стран мира) – это, конечно, очень интересно. Но какой в этом смысл? Зачем вкладывать в проект такое невообразимое количество сил, которое необходимо, чтобы собрать круговое панорамное изображение для каждой точки каждой дороги в США? Создание Google-сервиса Street View представляет собой достижение в картографии, которому нет равных со времен Васко да Гама и Магеллана. Масштаб задачи умопомрачителен. И не только потому, что для ее решения потребовались сотни водителей, согласившиеся установить камеры на крыши своих машин и проехать по каждой дороге в США, Канаде и большинстве развитых стран мира, но и из-за последствий, к которым это все привело.
