сложную структуру, и данными только лишь по заработной плате его, естественно, не объяснишь, но все это лишь подтверждает мысль о том, что прогресс последних 200 лет замедлился слишком быстро.

2. Про компьютерные науки (Computer Science)

Компьютеры были счастливым исключением в процессе замедления технического прогресса. Законы Мура/Крайдера/Вирта предсказали, а возможно и явились причиной длительного непрекращающегося роста. Компьютерные технологии, с постоянно совершенствующемся оборудованием и гибкими методиками разработки, являются чем-то вроде образца для подражания для других отраслей промышленности. Они, судя по всему, являются ядром в экосистеме Силиконовой Долины и ключевым фактором в изменении современных технологий. Таким образом, компьютерные науки являются точкой преткновения для того, чтобы вернуть бразды правления в руки прогресса.

3. Будущее прогресса

А. Глобализация и технологии: вертикальный и горизонтальный прогресс

Прогресс бывает двух видов: горизонтальный (экстенсивный) и вертикальный (интенсивный). Горизонтальным прогрессом является широкое тиражирование успешно работающих технологий — «глобализация». Давайте подумаем каким будет Китай через 50 лет. Бьюсь об заклад, что он будет выглядеть примерно так же, как США сейчас. Города будут скопированы, машины будут скопированы, системы железнодорожного транспорта будут скопированы. Возможно, некоторые шаги и будут пропущены, но это все равно копирование.

Вертикальный прогресс, наоборот, означает создание чего-то нового — новых «технологий». Такой прогресс предполагает движение от 0 к 1 (в отличие от движения от 1 до N при глобализации). Большая часть технологий вертикального прогресса пришли к нам из таких мест, как Калифорния, в частности из Силиконовой Долины. Есть все основания сомневаться в том, что технологий достаточно. Действительно, большинство людей, кажется, почти полностью сосредоточены на глобализации вместо технологий. Говоря о «развитых» в отличии от «развивающихся стран» мы имеем ввиду технологическое стремление вторых к тому, чего достигли первые. Как общество, мы, кажется, верим в конец истории технологии.

Стоит отметить, что между глобализацией и технологией есть определенная связь, и мы не должны полностью разделять их. Давайте взглянем на ограничения задачи масштабирования от 1 до N. У каждого не может быть по машине – это привело бы к экологической катастрофе. Если движение от 1 к N невозможно, проблему может разрешить движение от 0 к 1. Технологическое развитие, таким образом, чрезвычайно важно, даже если глобализация для нас на первом месте.

Б. Проблемы движения от 0 к 1

Может быть мы так зациклены на движении от 1 к N потому, что это проще. Без сомнений задача перехода от 0 к 1 качественно иная. Намного легче скопировать что-либо N раз, чем создать что-то с нуля. Любая попытка совершения вертикального прогресса – задача исключительная. Каждый изобретатель или учредитель стартапа должен хорошо подумать, прежде чем приступать.

Проведем аналогию с политикой. Соединенные Штаты часто воспринимаются как «исключительная» страна. По крайней мере, многие американцы так считают. Ну, так, в своем уме США или нет? У каждого есть оружие. Никто не верит в глобальное потепление, и большинство людей весит 600 фунтов (прим. пер. — так в оригинале). Конечно на «исключительность» можно взглянуть и с другой стороны. Америка – страна возможностей, выдающаяся страна. Здесь созданы хорошие условия для любых начинаний, и способности определяют, достигнешь ли ты успеха и благосостояния. В не зависимости от той стороны, которой вы придерживаетесь необходимо бороться с идеей «исключительности». Ежегодно около 20000 человек, считающих себя необычайно одаренными, едут в Лос-Анжелес, чтобы стать знаменитыми актерами и лишь некоторые из них действительно преуспевают. Мир стартапов, наверное, менее чем Голливуд заражен идеей «исключительности», но и здесь эта идея полностью не изжита.

В. Проблемы образования и использования опыта успешных компаний

Рассуждая об обучении вертикальному прогрессу или инновациям, мы натыкаемся на внутреннее противоречие. Образование, в корне своем, учит движению от 1 к N. Мы наблюдаем, имитируем, повторяем. Младенцы не выдумывают новый язык, они изучают существующий. С самого начала мы учимся копировать то, что уже работает.

Но для стартапов этого мало. Думаю, образование дает примерно 30% от того, что нужно. (Хотя оно, безусловно, необходимо, чтобы, например, зарегистрировать свои права или заинтересовать венчурных инвесторов). В какой-то момент вы должны будете совершить переход от 0 к 1, и вам нужно будет сделать что-то очень важное и сделать это правильно, а вот этому-то как раз не научишь. Как у Толстого в Анне Карениной, все успешные компании разные: каждая из них по-своему решает проблему перехода от 0 к 1. И в то же время все компании-неудачники похожи: они не смогли перейти от 0 к 1.

Таким образом, изучения кейсов и опыта успешных компаний довольно ограничено. PayPal и Facebook работают, но очень трудно отделить общие принципы от их личной специфики. Следующая большая компания, скорее всего, не будет ни компанией электронных платежей, ни социальной сетью. Очень мало можно извлечь из какой-нибудь одной истории успеха. Отсюда, ситуационный метод обучения, применяемый в бизнес-школах, нам здесь не помощник.

Г. Закономерность или непредсказуемость

Один из самых сложных вопросов прогресса является вопрос оценки вероятности успеха предприятия. В парадигме «от 1 к N» это статистический вопрос. Вы можете провести анализ и делать предсказания. В случае же «от 0 к 1» вопрос выходит за рамки статистики, так как стандартное отклонение при единичной выборке равно бесконечности. Статистический анализ здесь нам не поможет, статистически мы в полной темноте.

Мы привыкли оценивать будущее при помощи статистики, а в данном случае она говорит нам, что результат случаен. Нет, будущее предсказывать мы не можем, мы просто думаем о будущем с точки зрения вероятностей, и если рынок ведет себя непредсказуемо, разве имеет смысл пытаться просчитать его?

Но существует другая математическая метафора, которую мы можем использовать — вычисления. Вычисления позволяют ответить на вопросы, что, как и когда должно случиться. Возьмем, например, программу NASA «Аполлон». Нужно знать точно, где в какой момент будет луна и хватит ли топлива в космическом корабле и т.д.