Но оно не только обновляется во много раз быстрее, чем программное обеспечение для ПК. Сегодняшнее программное обеспечение разрабатывается, наблюдая за тем, что делают пользователи в режиме реального времени – с проведением A/B – тестирования функций на подгруппах пользователей, с определением того, что работает, а что не работает, информируя процесс разработки на постоянной основе. Таким образом, модель сотрудничества в разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом «чем больше глаз, тем меньше неполадок» была доведена до логического завершения и полностью отделена от первоначальной модели лицензирования открытого программного обеспечения.
В конечном итоге я смог увидеть будущее более четко, потому что моя карта стала более адекватной, чем та, которая составлялась исходя из баталий между патентованным программным обеспечением и моделями лицензирования свободного программного обеспечения. Важно знать правильное направление. Но даже в этом случае потребовались годы, чтобы исследовать ландшафт настолько, чтобы заполнить все пробелы на карте.
Векторное мышление
Мы все знаем, что мир меняется, но слишком часто мы находим прибежище в уже знакомом и не можем расширить горизонты нашего мышления, чтобы посмотреть на текущие тенденции и спросить себя: «Что произойдет, если подобное продолжится?» Мы также не учитываем, что некоторые тенденции обладают гораздо более сильным потенциалом, чем другие, развиваются более быстрыми темпами. Или воспринимаем все как простое продолжение чего-то знакомого, нежели как нечто радикально новое.
Путь, который я преодолел с того момента, как заметил эти тенденции, до того, как предсказал будущее, начался с осознания того факта, что описание свободного программного обеспечения упускало из вида программное обеспечение из Интернета. То, что я совместил это наблюдение с моими знаниями о ранней истории ПК и становлении компании Microsoft, а также размышлениями о потенциале возможностей Интернета, является примером того, что я называю «векторное мышление».
Вектор определяется в математике как объект, который может быть полностью описан только совокупностью двух обязательных факторов – длиной и направлением. Некоторые из наиболее известных законов, упоминавшихся в компьютерной индустрии, по сути являются описанием векторов.
Закон Мура, впервые сформулированный соучредителем Intel Гордоном Муром в 1965 году, гласил, что количество транзисторов на интегральной схеме ежегодно увеличивается примерно вдвое и, по всей вероятности, эта тенденция сохранится в обозримом будущем. В 1975 году Мур пересмотрел свой прогноз, чтобы предсказать удвоение количества транзисторов каждые два года. Представитель Intel Дэвид Хаус предположил, что фактическое увеличение производительности ближе к удвоению каждые восемнадцать месяцев из-за увеличения скорости процессора, а также из-за увеличения емкости чипов, и главным образом именно этой версии придерживались на протяжении многих десятилетий.
Одно из моих любимых популярных определений закона Мура родилось во время беседы с Ридом Хоффманом, основателем и председателем LinkedIn, и сенатором Шелдоном Уайтхаусом (от штата Род-Айленд) за ужином в Сан-Франциско семь или восемь лет назад. «Мы должны начать рассматривать закон Мура применительно к здравоохранению», – сказал я. «Что такое закон Мура?» – спросил сенатор. «Это просто, сенатор, – вмешался Рид. – В Вашингтоне вы полагаете, что с каждым годом вещи стоят все дороже, а делают их все меньше. В Кремниевой долине все ждут, что с каждым годом наши товары будут стоить меньше, а делать их будут все больше».
Применительно ли к оригинальному закону Мура, или к соответствующим достижениям, таким как скорость и емкость памяти, емкость жесткого диска, сетевые соединения, число пикселей за доллар и к многим другим плодам систематического прогресса, этот более универсальный «закон Хоффмана», как я теперь его называю, о том, что каждый год информационно-техническая продукция стоит меньше и делает больше, в целом очень давно сохраняет свою актуальность.
В случае с законом Хоффмана и с некоторыми другими фундаментальными движущими силами прогресса в компьютерной индустрии вектор понятен. Мы не всегда знаем, откуда придет следующий прирост, но линия была проведена через достаточное количество точек данных, чтобы разумно предположить, что она продолжится.
Однако вы всегда должны быть начеку в случае появления точки перегиба, где старое уступает чему-то принципиально новому. Например, мы знаем, что действие закона Мура не может продолжаться вечно из-за физических пределов плотности транзисторов. Без какого-то эпохального достижения, такого как квантовые вычисления с использованием субатомных частиц, плотность транзистора будет ограничена размером атома. Но к этому мы подойдем только через несколько поколений. При этом, поскольку действие закона Мура понемногу исчерпывает себя, многоядерные процессоры снабдили индустрию временным решением, таким образом, несмотря на то что мы столкнулись с ограничениями в виде плотности транзисторов и тактовой частоты, мы все еще увеличиваем пропускную способность.
Векторы – это не только эффективный способ думать о четко сформулированных тенденциях, таких как закон Мура, но также и способ понять практически все, что изменяется. Будущее – результат миллионов пересекающихся векторов, которые складываются неожиданным образом. Искусство состоит в том, чтобы выбрать важные векторы и сплести из них сеть и таким образом поймать представление о будущем.
В компании O’Reilly Media, узнав о новой тенденции и еще не имея ее количественной оценки, чтобы полностью охарактеризовать ее как вектор с длиной и направлением, все же начинают строить линию, дорисовывая ее по мере появления каждой новой точки данных. Этот процесс не должен быть полностью осознанным. Напротив, он требует определенной степени восприимчивости, которая всегда притягивает новую информацию и трансформирует ее в многочисленные возможные сценарии, которые постепенно реализуются в настоящее. Лоуренс Уилкинсон, с которым я познакомился в 2005 году, один из соучредителей Global Business Network, компании, которая первой разработала технологию под названием сценарное планирование, замечательной фразой описал работу моего мозга: «Новости из будущего».
Рассмотрим пример формирования вектора «Использования коллективного разума».
1. В конце 1980-х и начале 1990-х годов мы столкнулись с совместной разработкой программного обеспечения раннего Unix-сообщества в стиле «постройки амбара» – что позже мы назвали открытым программным обеспечением.
2. Во время разработки наших первых книг мы сами практиковали версию такого вида краудсорсинга. В 1987 году я написал книгу под названием «Работа с UUCP и Usenet», которая описывала, как пользоваться программой под названием Unix-to-Unix Copy Program (UUCP) для подключения к Usenet, сети удаленного доступа, – предшественнице сегодняшней социальной сети. Именно в Usenet разработчики программного обеспечения во всем мире говорили о своей работе, делились советами и рекомендациями и все чаще просто беседовали на различные темы, начиная с секса и заканчивая политикой. Изначально книга была основана на моем собственном опыте подключения систем к Usenet, но этот опыт был ограничен. Читатели присылали мне информацию о том, как использовать дополнительное оборудование, к которому у меня не было доступа, и о компьютерных тонкостях («Вот диалог из чата про то, как подключиться через коммутатор Develcon» или «Вот необходимая вам распиновка для подключения по кабелю RS-232» к определенной марке модема).
