Inspiración natural de Carver Meads

La sabiduría convencional describe un agujero negro entre la incertidumbre infinita de la física teórica moderna y el espíritu emprendedor del espíritu empresarial y la ingeniería. Una razón más para ignorar la sabiduría convencional, dice Carver Mead, quien se convirtió en una leyenda de la tecnología al trabajar en ambos lados de lo que a menudo parece una división infranqueable. Un incondicional de Caltech, es el profesor emérito Gordon y Betty Moore de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Mead es una de las figuras fundamentales en la historia de Silicon Valley, con un currículum que se remonta al pionero de los circuitos integrados Fairchild Semiconductor y más de 20 nuevas empresas. a su crédito.

Los primeros trabajos de Mead en el túnel de electrones proporcionaron conocimientos fundamentales para el desarrollo de la electrónica de estado sólido. Su cálculo del potencial teórico para contraer transistores le dio al fundador de Intel, Moore, la base de su ley epónima, que predice el aumento constante del poder de los microchips. Y a principios de la década de 1980, el colega de Mead y Caltech Richard Feynman, el fallecido físico ganador del Premio Nobel, llevó los circuitos a una nueva dimensión al explorar la electrónica neuromórfica basada en organismos vivos. En el camino, Mead ha acumulado premios, incluido el Premio Lemelson-MIT de $ 500,000 por invención e innovación y la Medalla Nacional de Tecnología en 2003. Pero su logro más orgulloso es una serie de empresas que incluyen al fabricante de paneles táctiles Synaptics y el revolucionario sensor de imagen y la puesta en marcha de cámaras Foveon, ambas derivaciones de su trabajo en computación neuromórfica.

Esta historia fue parte de nuestro número de septiembre de 2004

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Spencer Reiss habló con Mead, quien cumplió 70 años este año, en su casa entre las secuoyas en Woodside, CA.

Revisión de tecnología: Eres famoso por decir, escucha la tecnología.

Carver MEAD: Para comprender la realidad, debes comprender cómo funcionan las cosas. Si lo hace, puede comenzar a hacer ingeniería con él, construir cosas. Y si no puede, lo que sea que esté haciendo probablemente no sea buena ciencia. Para mí, la ingeniería y la ciencia no son esfuerzos separados. Es como, ¿eres esposo o padre?

TR: ¿Cómo decides qué perseguir?

AGUAMIEL: ¿Estás bromeando? La investigación es cuestión de amor. No es una cosa del lado izquierdo del cerebro. Una vez que descubres algo, entonces construyes un razonamiento elaborado: las charlas que eventualmente das hacen que todo suene tan simple. Hasta entonces, me enojo cuando la gente me pregunta en qué estoy trabajando, porque todavía no tengo forma de expresarlo.

TR: ¿Para eso están los capitalistas de riesgo: ser despiadados sobre en qué invertir los recursos?

AGUAMIEL: Todos mis tipos de VC favoritos, sé que suena como un oxímoron, pero en realidad me gustan algunos de esos tipos, dicen lo mismo: van con sus instintos. ¿Tiene la tecnología suficientes aplicaciones potenciales para puntuar al menos una? Las hojas de cálculo no responden a eso.

TR: ¿Qué hay de mirar el mercado?

AGUAMIEL: Claro, puede analizar el mercado, hablar con los clientes, hacer todas las cosas que le enseñan en la escuela de negocios. El problema con el tirón de la demanda es que para cuando tenga un producto real, el mercado habrá avanzado. Estás condenado a ponerte al día. Prefiero la tecnología push: encontrar una nueva tecnología interesante e intentar idear usos para ella. Se supone que una solución que busca un problema es un epíteto terrible, pero en mi experiencia funciona.

TR: ¿Por ejemplo?

AGUAMIEL: Impinj, una empresa fundada por un ex alumno mío en Caltech, Chris Diorio. Estoy en el tablero. Comenzando con algo completamente ajeno, la computación inspirada en las neuronas, se le ocurrió una forma muy precisa y de bajo consumo de energía para cargar un transistor de puerta flotante, que es la base de la memoria flash. Era una solución clásica que buscaba un problema, que resultaba ser RFID, las pequeñas etiquetas de identidad [radiofrecuencia] para colocar en las cosas. Son lo último en dispositivos de menor potencia: picowatios, lo que sea que puedas sacar de una pequeña antena. Entonces, en lugar de tener una etiqueta tonta que pueda decirle su nombre y nada más, obtienes una inteligente que se actualiza a medida que avanza. Obtiene un paquete o un producto que puede contarle toda su historia, allí mismo.

TR: Peter Drucker dice, no resuelva los problemas, aproveche las oportunidades.

AGUAMIEL: Correcto. Si Impinj hubiera mirado a su alrededor y hubiera dicho, Oye, hagamos RFID, habrían terminado con una etiqueta que no se puede escribir. Al igual que una docena de otras empresas que existen ahora.

TR: Las etiquetas RFID para Wal-Mart están muy lejos de intentar aplicar ingeniería inversa a las computadoras a partir de modelos biológicos ... MEAD: Cuando finalmente tiene un producto, el hecho de que se inspiró para ir por ese camino al pensar en el tacto y la visión y escuchar o lo que sea no importa mucho. Estás en la fabricación de productos, y todo lo que condujo a eso desaparece.

TR: Eso es un poco triste, ¿no?

AGUAMIEL: Por supuesto que lo es, pero es lo que sucede cuando inicia una empresa. El potencial ilimitado de su nueva tecnología: es muy alto con solo pensarlo. Pero una vez que se manifiesta, una vez que se convierte en un producto, no es una miríada de nada; es una cosa. Entonces, inevitablemente, hay un gran posparto: una sensación de todas las cosas que no pudiste hacer.

TR: ¿Es ahí cuando levantas las apuestas?

AGUAMIEL: Ha sucedido con todas las empresas con las que he trabajado. Llegan al punto en el que tienen éxito, van por buen camino y cada vez hay menos cosas en las que alguien como yo pueda contribuir. De hecho, te conviertes en una distracción: ellos están tratando de concentrarse y tú estás deambulando pensando en todas estas interesantes preguntas nuevas. Ahí es cuando es el momento de irse.

TR: Algunas personas piensan que los tecnólogos jóvenes necesitan dedicar más tiempo a aprender a comercializar sus ideas.

AGUAMIEL: La ciencia no se trata solo de autoexpresión; tienes que poder explicar lo que estás haciendo. Dick Feynman fue uno de los mejores especialistas en marketing que he conocido. Nunca quiso admitirlo, en su día, cualquier cosa empresarial era socialmente inaceptable para un académico, pero pudo posicionar la física como algo emocionante, de una manera que ha sobrevivido hasta el día de hoy.

TR: Usted y Feynman estuvieron detrás de un gran proyecto de computación neuromórfica lanzado en Caltech en los años 80. ¿Qué sucedió?

AGUAMIEL: Parte del problema fue la negativa de la comunidad de informática [informática] a tener un nuevo pensamiento: el hecho de que podría haber formas inherentemente más poderosas de hacer informática. La gente decía: Todo es una máquina de Turing, y eso es todo. No importa que ya tengamos un ejemplo funcional de una máquina enormemente paralela: el cerebro animal. Y mientras tanto, ahora, los chicos de la computación cuántica han aparecido y han mostrado otro modelo alternativo, uno que en teoría resolverá problemas que son exponencialmente irresolubles por una máquina de Turing. No estoy haciendo ninguna declaración sobre la realización de las computadoras cuánticas; todavía no lo sabemos. Solo estoy hablando de nuestra comprensión de la informática en abstracto. Necesita una concepción fundamentalmente nueva de eso si quiere intentar hacer una mejor máquina.

TR: Otra empresa de inspiración neuronal con la que ha estado involucrado fabrica audífonos avanzados, Sonic Innovations.

AGUAMIEL: El proceso de pensamiento surgió al pensar en cómo funciona la audición humana, pero nuevamente, el dispositivo real es solo un pequeño procesador de señal digital. Lo mismo pasó con la idea de las redes neuronales, por cierto. Se convirtieron en un algoritmo más para las computadoras existentes.

TR: ¿Qué hay de Foveon, la empresa de cámaras que fundó en 1997? La mayoría de las personas probablemente no se dan cuenta de que sus raíces están en los estudios del ojo.

AGUAMIEL: Comenzamos haciendo modelos de la retina, lo que por sí solo puede marcar una gran diferencia para algunas personas, pero no es una oportunidad comercial suficiente para justificar una gran inversión. Lo que nos dimos cuenta fue que si tomas lo que estábamos haciendo y quitas la parte de la retina, ese es un sensor de imagen realmente bueno, así que hagámoslo. La tecnología Foveon captura la luz directamente, consume menos energía y requiere mucho menos procesamiento que el archivo capturado por una cámara digital convencional. Pero cuando lo explicamos hoy, no tenemos ninguna referencia a nada neuronal.

TR: Entonces, ¿todavía estamos en el punto de partida con la computación neuromórfica?

AGUAMIEL: De hecho, se ha avanzado bastante. Una de las cosas interesantes que surgieron del pensamiento neuromórfico es Audience de la empresa de Lloyd Watts. Tienen un modelo coclear funcional que construye una parte significativa de la vía auditiva, incluida la recuperación de señal de precisión y el análisis sofisticado, en un componente a nivel de chip. Es más que un micrófono mejor; considérelo como la interfaz auditiva para cualquier dispositivo que desee utilizar el sonido como entrada.

TR: ¡El reconocimiento de voz vive!

AGUAMIEL: El reconocimiento de voz tal como lo conocemos realmente tiene muerte cerebral. No debería decir muerte cerebral, mucha gente inteligente ha trabajado en ello durante muchos años. Pero es un viejo paradigma. Avanza logarítmicamente con el poder de procesamiento; Eso es todo. Y, sin embargo, tenemos estos increíbles modelos de trabajo aquí mismo: nuestros propios ojos y oídos. Ahí es donde queremos mirar.

TR: Audición, visión: los mismos problemas que identificó hace casi 20 años siguen siendo problemas interesantes.

AGUAMIEL: Son incluso más interesantes, porque estamos empezando a saber lo suficiente sobre ellos como para progresar. Ha sido necesario tanto tiempo para que la gente orientada a la ingeniería hable con la gente de fisiología. Los abogados hablan de muros chinos en las organizaciones; bueno, las barreras entre disciplinas científicas han sido feroces.

TR: ¿Es la dificultad inherente de adaptar las tecnologías digitales a nuestro mundo humano mayoritariamente analógico?

AGUAMIEL: La abstracción digital es algo maravilloso. Sustituye un conjunto muy simple de operaciones lógicas (y, o y no) por un conjunto infinito de cosas físicas. Trabajar en analógico es mucho más difícil, porque hay esencialmente innumerables formas de que las cosas salgan mal. Está trabajando con la física en sí, en lugar de con un conjunto muy pequeño de circuitos que se han diseñado para mostrar el comportamiento digital.

TR: No podemos dejar que se escape sin preguntar por la Ley de Moore. Obtienes mucho crédito por su formulación.

AGUAMIEL: Gordon había observado lo que estaba sucediendo y me preguntó hasta dónde podían llegar las cosas, qué tan pequeños se podían hacer los transistores. Hicimos algunos trabajos en el laboratorio y la respuesta resultó ser .15 micrones [150 nanómetros], tal vez más pequeña. Eso fue impactante en ese momento, pero resultó haber sido conservador.

TR: Entonces, ¿hasta dónde puede llegar?

AGUAMIEL: Volví a mirar las cosas hace unos años, y si no haces nada diferente, puedes bajar a 30 nanómetros, un factor de cinco de lo que dijimos originalmente que iba a ser fácil, y todavía está muy lejos de donde las cosas son hoy. Así que ciertamente no se detendrá.

Y al mismo tiempo, no tenemos que seguir haciendo las cosas exactamente como las hacemos hoy. Por mi parte, ciertamente espero que no lo hagamos.

Spencer Reiss, escritor de Salisbury, CT, le gusta entrevistar a personas más inteligentes que él. La última vez que lo hizo para TR fue con el capitalista de riesgo Michael Moritz, el hombre detrás de Google (abril de 2004).

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