В это же время Скобелев, работавший старшим научным сотрудником ФИАНа, организует с компаньонами фирму «Артлог», специализирующуюся на интеллектуальных программных системах, уже реализующих некоторые идеи МАС в обучении. Так, курс физики, выполненный по заказу Министерства образования, разбивается на много квантов — и задач, и вопросов, и у каждого из них есть агент, который наблюдает за тем, что делает учащийся, а уже его собственный агент накапливает пройденные знания, и по результату освоения каждого кванта курс может гибко под него изменяться. Было понятно, что обучающие системы с применением методов и средств искусственного интеллекта — дело перспективное, и компаньоны сразу же поставили перед собой цель выйти на зарубежные рынки. Поскольку для этого был нужен хороший английский, они сразу привлекли к работе Георгия Ржевского. В результате компьютерные учебники для инженеров по датчикам давления, температуры, ускорений, вибраций и удара были изданы массовыми тиражами в Германии и Англии. В «Артлоге» была разработана и первая в России отечественная серия мультимедиа-учебников, энциклопедий и справочников (там были даже учебники для безработных) для ПК с применением методов и средств математического моделирования, 3D-графики и анимации. Серия состояла более чем из 50 наименований дисков, включая энциклопедию на трех языках «Самара: культура провинции» (получив такую энциклопедию, папа римский отметил ее благодарственным письмом).
Петр Скобелев хотел большую часть доходов инвестировать в мультиагентные технологии, но понимания у соучредителей не нашел. В итоге в 1997 году он открыл собственную компанию — НПК «Генезис знаний». Тогда же компания выиграла федеральный конкурс Министерства экономики и начала создание электронного правительства Самарской области. В поисках средств для дальнейшего развития МАС-технологий директор новой НПК нашел партнеров во Франции и Англии для подачи заявки на грант Пятой рамочной программы Европейского союза (FP5), нацеленной на поддержку и развитие науки и исследований, и пригласил поучаствовать в ней и Ржевского, но тот к этому времени и сам созрел для серьезного дела и сделал Скобелеву контрпредложение: открыть совместный бизнес в Великобритании.
«Русские никогда англичанами управлять не будут»
Открытию лондонской компании предшествовала проработка первой для бизнеса мультиагентной системы по запросу Volkswagen, и хотя контракта с автогигантом, одобрившим мультиагентный проект, но до того уже успевшим потратить десятки миллионов долларов на классический САПР, не получилось, стало понятно, что управление ресурсами предприятия — замечательная новая коммерческая ниша. В 2000 году в Лондоне была зарегистрирована корпорация Magenta Technology, главным направлением деятельности которой стали мультиагентные системы. Ученым принадлежало по одной трети активов стартапа, оставшаяся доля была у их партнера
Майкла Питерса
, который занимался продвижением продукции. Но чтобы начать бизнес, нужны были средства. «Мы написали, — вспоминает Скобелев, — предложение на пяти страницах и послали в десять европейских фондов, семь из них ответили позитивно. …Нас сразу оценили в пять миллионов фунтов, и мы решили продать 12,5 процента компании. Мы, кажется, вообще стали первыми в мире, кто начал по 12 часов в день работать только над МАС-проектами». Скобелев занял должность директора по технологиям в головной компании Magenta Technology в Лондоне и стал директором ее дочерней компании в Самаре — Центра программных разработок Magenta, организованного на базе НПК «Генезис знаний». «Уже тогда, — говорит Скобелев, — мы начали строить систему бизнес-центров, то есть распределенный вариант компании, работающей подобно мультиагентной системе. Суть подхода была в том, чтобы создать рынок внутри компании для инкубации новых продуктов и быстрого развития наших молодых сотрудников, которые очень быстро научились самостоятельно решать задачи, сочетая разработку и продажи в рамках бизнес-центра».
Magenta Technology стала быстро расти: она одной из первых в мире разработала и коммерциализировала для промышленного внедрения первое поколение мультиагентных систем управления ресурсами для таких крупных зарубежных компаний, как Tankers International, Addison Lee Taxi London, Avis, GIST и некоторые другие. Что способствовало успеху? В классических методах считается, что информация по ресурсам и заказам задана наперед и не меняется в ходе вычислений (в жизни, конечно же, это не так), и еще при расчетах делается полный комбинаторный перебор, который дает экспоненциальный рост времени решения задачи с увеличением числа заказов и ресурсов. На базе же мультиагентных систем планы строятся как так называемые сети потребностей и возможностей, которые самоорганизуются и за счет этого могут быстро реагировать на изменения в среде и перестраивать планы. Та же МАС для лондонского такси до сих пор работает как часы. «Представьте себе, — говорит Георгий Ржевский, — две тысячи машин и два вызова ежесекундно, и при этом независимо от пробок, присущих мегаполису, такси прибывает к заказчику в течение 15 минут». На основе той же платформы был создан ряд подобных систем и для совершенно других областей применения: поддержки интранет-системы компании, извлечения знаний из баз данных методом кластеризации, понимания текста, коллективного расчета крыла самолета, поддержки здорового питания, оптимизации размещения баннеров по сайтам. Удивительным результатом этих разработок, говорит Скобелев, стал тот факт, что системы логистики и семантической обработки текстов научных статей, извлечения знаний или управления диетами оказались построенными на очень похожих методах.
