Известный математик и информатик, создатель теории машин абстрактных состояний, сотрудник Microsoft Research, Юрий Гуревич, отвечает на вопросы читателей блога.
- Расскажите, что представляет из себя Microsoft Research изнутри? На что больше похоже: на коммерческую компанию или исследовательский институт?
- Microsoft Research похож на исследовательский институт. Здесь никто не указывает исследователям чем заниматься.
- Скажите, в каких пользовательских программах Microsoft применялись результаты ваших работ? Или они пока носят чисто исследовательский характер?
- Есть такие программы. Самая значительная это Spec Explorer. Я руководил группой, которая ее создала. Spec Explorer интенсивно используется Microsoft и только что появилась в MSDN.
- При разработке реальных механизмов оценкой их живучести является проверка на резонанс. В сложных конструкциях всегда очень трудно заранее предсказать, на каких частотах он будет возникать. Поэтому обычно его выявляют только на стадии опытных испытаний (если выявляют). В программной инженерии абстрактных машин, видимо, тоже существуют аналогичные пограничные состояния, когда заложенный в них алгоритм работы нарушается, но система должна продолжать работать (т.е. оставаться живучей). Есть ли какие-либо дополнительные проверки на "живучесть" для программных механизмов (помимо проверки правильности алгоритма)?
- Тестинг на стабильность, и многие другие виды тестинга. Моя лекция на факультете ВМК МГУ была посвящена этому вопросу.
- Можно ли с точки зрения математики прогнозировать увеличение скорости и эффективности вычислений компьютерных процессоров? Или это - скорее маркетинговый вопрос?
- Прогнозировать трудно, но это не мешает многим людям прогнозировать. Физика, статистика и quantitative software engineering релевантны для прогнозирования…
- Хотелось бы узнать, каким образом можно привлечь внимание специалистов из Microsoft Research к своей разработке (идее)? Есть ли подобные прецеденты?
Почему некоторые программы Microsoft Research (например AutoCollage или Pex), платные?
Каким образом можно принять участие в проектах MS Research "обыкновенному" человеку?
- Не показывайте представителям Microsoft неопубликованные идеи или разработки. Вы ставите их в неудобное положение. Microsoft не хочет, чтобы ее обвинили в том, что она присвоила чьи-то идеи. Лучший способ привлечь внимание - это добиваться успехов которые привлекают внимание сами по себе. Я понимаю, что это легче сказать, чем сделать, но такова жизнь.
По поводу платных программ, я могу процитировать слова создателей Pex:
“Мы не взымаем денег за использование Pех. Потенциальные пользователи могут загрузить Pex бесплатно с использованием одной из двух лицензий:
1. MSR-LA; Microsoft Research License Agreement, Non-Commercial Use Only. http://research.microsoft.com/en-us/projects/pex/msr-la.txt
(Абсолютно бесплатная лицензия не требует ничего кроме Windows and .NET.)
2. Microsoft Pre-Release Software License. http://research.microsoft.com/en-us/projects/pex/msprereleaselicensepex.rtf
(Требует установленной Visual Studio Team System)
По поводу последнего вопроса, подставьте MIT или Физтех вместо Микрософта. Проблема остается такой же трудной. Есть только одно решение для хороших студентов – работать, конкурировать и получить возможность стать аспирантом.
- Вы не могли бы описать процедуру собеседования при приёме на работу в Ваш отдел?
- Если дело дошло до того что вас пригласили на собеседования, то процедура такова: образуется комиссия из людей наиболее компетентных в вашей области. Вы делаете доклад, а потом встречаетесь, один на один, с каждым членом этой комиссии.
- Как вы оцениваете применимость actor model в разработке прикладного ПО под OS Windows? Ведутся ли исследования в этом направлении? Стоит ли ожидать появления межпоточных сигналов в мейнстрим технологиях?
- Я не знаю никого, кто использует actor model в Microsoft, но это – не аргумент. У каждого архитектора и у каждого исследователя свои вкусы. Я не уверен в точности, что вы имеете ввиду под межпоточными сигналами, но мне кажется, что они уже присутствуют, в частности в cloud computing.
- Как вы оцениваете сегодня интерес MS Research к машинному обучению и специалистам в этой области?
- Machine learning очень популярен в Microsoft Research, особено в связи с search.
- Производители видео карт вышли за традиционные рамки и начали производить системы высокопроизводительных параллельных вычислений, которые доступны массовому рынку. Станет ли это по вашему мнению столь же революционным в индустрии и в жизни буквально каждого человека как появление когда-то процессора Intel 4004? Как это изменит наше и ваше ближайшее компьютерное будущее?
- Виноват. Я не эксперт в этой области.
- Индустрия постоянно развивает и выпускает на рынок все более совершенные процессоры, видео карты и т.д.- прогресс несется вперед. Но такая область как распознавание и синтез речи попрежнему остается далекой от массового применения в силу дороговизны и низкого качества существующих разработок.И это при том, что речь это основное средство общения людей: выражения мыслей, чувств, передачи и получения информации! Мы же как и 15 лет назад продолжаем стучать по клавишам и щелкать кнопкой мышки. В чем же дело? Неужели проблема настолько сложна для ученых? Есть пробелы в фундаментальных исследованиях?
- Да, проблема очень сложна, и есть огромные пробелы в основаниях. Мы, люди, оптимизированы для определенных целей. Говорят, например, что компьютеры лучше в шахматах, чем люди. Это не так если принять во внимание необходимость двигать любые шахматные фигуры по любой шахматной доске.
- Какую профессиональную задачу вы решаете сейчас?
- В каждой организации есть много всяких правил и политик. Если вам нужно взаимодействовать со многими организациями, приходится принимать во внимание их политики. Политики одной организации могут противоречить политикам другой. Хотелось бы иметь язык высокого уровня который бы позволил выражать политики точно, unambiguously, и который сделал бы возможным анализ политик: на противоречивость, является ли одна политика complient с другой, и т.д. Для этой цели мы развиваем DKAL, Distributed Knowledge Authorization Language.
