Чтение онлайн

Постепенно среди сообществ программистов распространился слух о том, что появился веб-сайт, на котором каждую неделю проводятся конкурсы. Призовой фонд не был впечатляющим, зато участие в еженедельных соревнованиях могло стать интересным времяпрепровождением, а если получить большое количество баллов, то есть вероятность заключения крупного контракта с такой компанией, как, например, Google. Для молодых программистов, у которых денег было меньше, чем свободного времени, идея показалась привлекательной. Медленно, но верно популярность TopCoder начала расти.

Хьюз же хотел, чтобы TopCoder делала нечто большее, чем просто управляла конкурсами. Даже с учетом того, что TopCoder находилась в ранней стадии своего развития, Хьюз понимал, что, организовав достаточно крупное сообществе, он сможет использовать его энергию на разработку настоящего программного продукта для реальных клиентов. Разработки эти будут по-прежнему иметь форму дружеских соревнований, за исключением того, что работа, выполненная победителями, будет скомпилирована в более крупную часть программного обеспечения, уже для компаний из списка Fortune 1000. К 2003 г. еженедельные матчи, проводившиеся TopCoder, постоянно просматривали около 7000 программистов. Около 20 % из них периодически становились победителями; около 5 % – зарождающаяся элита TopCoder – побеждали постоянно. Запустив двигатель краудсорсинга на полную мощность, Хьюз почувствовал, что пришло время испытать сообщество в реальном деле.

Но до того как TopCoder обратится к клиентам со своей необычной моделью разработки программного обеспечения, Хьюзу и его сотрудникам нужно было продумать метод разбиения задач на мельчайшие дискретные компоненты. «Мы с момента основания компании знали, что нам нужно будет разбивать крупные задачи на более мелкие, четко структурированные фрагменты», – говорит Хьюз. TopCoder отбирала программы, которые при обычном раскладе можно было разбить на сотню компонентов, и продумывала варианты, как их разбить на тысячу мелких задач. «Идея заключалась в том, что чем меньше “рабочий блок”, тем больше вариантов его последующего использования», – говорит Майкл Моррис, начальник отдела программного обеспечения TopCoder. Это казалось выгодным по многим соображениям. Во-первых, работа оказывается приспособленной к «свободному циклу» человека. А во-вторых, подход TopCoder увеличил скорость и эффективность работы. «Если бы у нас над проектом работало пять разработчиков, у них никогда не оставалось бы времени для использования модульной организации заданий, – говорит Моррис. – Им нужно было бы сначала закончить одно задание и только затем приниматься за другое. Теперь же у нас имеется неопределенное количество людей, одновременно работающих над одним заданием. Чем больше фрагментов мы получим в процессе разбиения, тем быстрее будет выполнена вся работа».

Хьюз и его компания полностью следовали сценарию краудсорсинга, за исключением того, что, конечно, ничего подобного в то время не существовало. В 2003 г. TopCoder была, по существу, единственной в своем роде компанией, использующей модель, которую Хьюз назвал «конкурентным сотрудничеством». На исправление ошибок потребовалось несколько лет. «Тогда не было краудсорсинга. Никакой мудрости “толпы”. Мы не применяли теорию, мы сами были научным экспериментом», – говорит Хьюз.

К началу 2006 г. TopCoder установила деловые отношения с несколькими клиентами и систематизировала процессы разработки. «Это был переломный момент. У нас было около 70 000 программистов, и мы посчитали, что этого достаточно для написания компьютерного кода в производственном масштабе, – говорит Хьюз. – Пожалуй, у нас были лучшие молодые программисты мира, конкурирующие друг с другом». Примерно тогда же Шри Котай, старший вицепрезидент компании AOL, отвечавший за разработку программного обеспечения, позвонил в TopCoder, чтобы договориться о встрече. «Парадокс заключался в том, что он даже не знал, что мы разрабатываем программное обеспечение, – вспоминает Моррис. – Котай просто хотел поговорить с нами об участии в некоторых соревнованиях». Вместо этого Моррис предложил Котаю, чтобы AOL использовал TopCoder для разработки нового программного обеспечения для компании. И показал ему, как проходят соревнования в режиме реального времени на сайте TopCoder. «Это не просто состязания, – сказал он Котаю. – Это будущие разработки программного обеспечения». Вскоре несколько сотрудников Котая уже сидели в офисе и слушали Морриса, рассказывавшего о модели, используемой TopCoder. В общем, все решил случай. «Когда-то давно Котай сам работал программистом, он понимал всю важность качественного кода». Вскоре после этой встречи AOL поручил TopCoder написать три программы: усовершенствовать систему электронной почты AOL, систему синдикации контента и программу для амбициозной серверной системы, которая позволила бы приложению интернет-пейджера корректно работать с другими IM-клиентами, такими как Google Talk и Yahoo Messenger.

Последнее задание стало самым серьезным тестом для TopCoder. Для начала Моррис назначил ответственного разработчика программного обеспечения и руководителя проекта. Это были единственные сотрудники TopCoder, занятые в проекте. Все остальное сделало сообщество. «Они разбили программу мгновенного обмена сообщениями на пятьдесят два компонента. Оказалось, что сообщество уже разработало часть компонентов. Если представить себе, что речь идет о кубиках Lego, из которых уже собирались другие фигурки, то оказалось, что двадцать два кубика к этому времени у нас уже были. Оставалось лишь собрать их в единое целое»47.

Требовалось сконструировать, согласовать и протестировать оставшиеся тридцать компонентов. Это очень скрупулезный процесс, каждый этап которого передавался в краудсорсинг. TopCoder продолжал придерживаться формата соревнований. Сначала участники сообщества соревновались за разработку лучшего алгоритма. При этом участники самостоятельно определяли, какое задание они будут выполнять, исходя из собственного представления о своей квалификации. «У членов нашего сообщества широкий спектр знаний и навыков, – говорит Моррис. – И каждый, как правило, знает, на что он способен». Участники сдавали свои работы на лучший алгоритм, после чего для оценки каждой работы TopCoder назначал экспертную комиссию. «Мы назначали экспертов исходя из их квалификации. А сам отбор шел по принципу “живой очереди”». Определившись с лучшим алгоритмом, его снова выкладывали на сайт для проведения следующего конкурса. Теперь конкурсанты из «толпы» должны были его закодировать. После этого выбирался код-победитель. И наконец, проводились еще два конкурса – один, направленный на сборку всех компонентов, а другой – на то, чтобы определить лучший командный файл, который будет управлять всей программой на каждом этапе ее работы. «Мы разрешаем участникам соревнований формировать команды.

Каждая из них будет делать все от нее зависящее, чтобы взломать программу». По сценарию программу следовало обкатать с позиции пользователя: «делать все, например, добавлять в список друзей, запускать групповой чат, устанавливать защищенный канал связи». Наконец, TopCoder определился с окончательным вариантом программы, сертифицировал ее и передал клиенту. Сообщество не только выполнило основную работу, оно также взяло на себя ответственность за контроль качества.

Компания AOL осталась настолько довольна результатами работы, что после этого отдала на разработку TopCoder около десятка других программ. «Они нас любят», – говорит Майкл Моррис. И тому есть причина. Программы TopCoder в среднем насчитывают 0,98 ошибки на тысячу строк кода. «Промышленный стандарт – шесть ошибок, – отмечает с гордостью Моррис. – Традиционная фирма может назначить шесть или семь разработчиков для выполнения подобного проекта, и это займет больше года. А нам потребовалось чуть больше пяти месяцев».

Зимний вечер 1995-го. Профессор Калифорнийского технологического института Скотт Пейдж забавы ради работает над компьютерной моделью, в которой искусственные агенты – небольшие компьютерные программы, взаимодействующие между собой согласно правилам, прописанным в программе, – пытаются найти пути решения некой сложной проблемы. Подобным компьютерным моделированием активно пользуются экономисты, поскольку на его основе можно изучать взаимодействие различных агентов в самых сложных системах, например исследовать поведение людей в системе финансовых рынков.

В своей модели Пейдж использовал две группы агентов. Одна группа должна была предоставить лучшие из наиболее возможных путей решения. В дальнейшем мы будем называть ее группой «Менса», по ассоциации с этой крупнейшей организацией, объединяющей людей с высоким коэффициентом интеллекта. Другая группа состояла из агентов, обладавших возможностью предложить наибольшее количество путей решения проблемы. Некоторые из этих агентов были очень способными, но большая часть таковыми не являлась. Их можно сравнить с людьми, которых профессор, остановившись в холле какого-нибудь средней руки университета, отобрал по принципу «в группу войдут все, на ком сегодня коричневые носки». К удивлению Пейджа, агенты группы «коричневых носков» превзошли группу «Менса». Поскольку в жизни случайная группа средних математиков с большой долей вероятности уступит лучшим математическим умам из настоящей «Менсы», Пейдж решил поиграть со своей моделью, изменяя правила, по которым взаимодействовали агенты. И получил тот же результат. Тогда Скотт переписал программу, уже на другом компьютерном языке. Победу раз за разом одерживали «коричневые носки». Пейдж задался вопросом, почему это происходит.

Так началось исследование, плавно растянувшееся в более чем десятилетний научный проект, кульминацией которого стал выход в свет книги «Различие: Как сила разнообразия создает лучшие группы, компании, школы и общество» (The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools and Societies). В ней логическая строгость и точность математики приложены к сфере коллективного разума. Пейдж заложил теоретическую основу под объяснение, почему результаты, демонстрируемые группами «середняков», зачастую превосходят результаты, показываемые экспертами. Почему группа «коричневых носков» постоянно побеждала агентов из «Менсы», хотя ее представители не были такими талантливы, как их оппоненты? У них было кое-что получше таланта – разнообразие.

Результаты нескольких подобных исследований легли в основу постулата Пейджа, который звучит следующим образом: «При решении проблем разнообразие может быть не менее, а то и более важно, чем индивидуальные способности». Пейдж пишет, что при определенных условиях «группа талантливых и отличающихся друг от друга индивидов более эффективно решает задачи, чем группа гениев, мыслящих одинаково». В основе вывода Пейджа лежит его заключение, что люди с большими способностями составляют, как правило, гомогенную группу. Многие из них учились в одних и тех же институтах, как правило, у них схожие точки зрения на те или иные вопросы, они прибегают к одинаковым методам решения проблем или же используют при этом эвристические методы. Они более эрудированы, чем представители «толпы», однако их эрудиция носит узконаправленный характер. Но не все проблемы поддаются решению эвристическими методами или даже методом комбинации знаний. «Коричневые носки» же использовали метод, который «лучшие умы» никогда бы не стали применять. «Это не просто забавный эмпирический случай из жизни, который может случиться раз в 10 лет, – пишет Пейдж. – Это логическая истина»48.