Назван диагноз сына Евгения Плющенко
06.11.2025 05:12:07
В 2010 году шестнадцатилетняя Майтра Рагху привезла из Китая бронзовую медаль Математической олимпиады для девушек. Для многих это стало бы вершиной академической карьеры. Для нее — лишь отправной точкой путешествия, которое через пятнадцать лет приведет к созданию искусственного интеллекта, способного изменить работу финансовой индустрии.
Лондонская школьница тогда еще не знала, что однажды ее исследования будут цитировать более девяти тысяч раз, что она войдет в список Forbes 30 Under 30, а инвесторы уровня Эрика Шмидта и Марка Кьюбана будут бороться за право вложить деньги в ее проект. Но уже тогда, среди уравнений и теорем, формировался особый тип мышления — способность видеть скрытые закономерности там, где другие видят хаос.
Кембридж. Тринити-колледж. Те самые стены, что помнят Ньютона и Рамануджана. Майтра Рагху погружается в чистую математику, получая степени бакалавра и магистра. Но математика для нее никогда не была абстракцией, заключенной в башне из слоновой кости. Она искала способы применить строгость математического мышления к реальным проблемам.
Переезд в Корнелл стал поворотным моментом. Под руководством Джона Клейнберга, одного из ведущих специалистов по сетевой науке и алгоритмам, Рагху начинает задавать неудобные вопросы о глубоком обучении. Пока индустрия увлеченно строила все более сложные нейронные сети, она хотела понять: а что именно происходит внутри этих «черных ящиков»?
Ее докторская диссертация фокусировалась на разработке количественных инструментов для понимания внутренних представлений глубоких нейронных сетей. Проще говоря: если нейросеть принимает решение — мы должны понимать, почему. Это не просто академическое любопытство. Это вопрос доверия к системам, которые скоро будут управлять критически важными процессами.
С 2015 по 2022 год Рагху работает исследователем в Google Brain — подразделении, где создаются технологии, определяющие будущее искусственного интеллекта. Здесь, в среде лучших умов планеты, она разрабатывает методы анализа того, как глубина и ширина нейронных сетей влияют на их обучение.
Ее публикации в ведущих конференциях — NeurIPS, ICML, ICLR — задают новые стандарты исследований. Статья "Do Wide and Deep Networks Learn the Same Things?" в 2019 году открывает неожиданную истину: архитектура нейронной сети определяет не только эффективность, но и сам характер обучения.
Но особенно важным становится направление, которое она выбирает почти интуитивно — применение AI в медицине. Рагху разрабатывает фреймворки для коллаборации человека и искусственного интеллекта в принятии медицинских решений. Ее работа "Direct Uncertainty Prediction for Medical Second Opinions" на ICML 2019 показывает: AI не должен заменять врача — он должен помогать ему понимать, когда система не уверена в своих выводах.
В 2020 году, совместно с Эриком Шмидтом, бывшим CEO Google, она публикует обширный обзор применения глубокого обучения в научных открытиях. Этот текст становится настольной книгой для тех, кто хочет использовать AI не для развлечения, а для решения фундаментальных проблем человечества.
2021 год приносит еще одно важное исследование. Vision Transformers — новая архитектура для обработки изображений — штурмом берет научное сообщество. Рагху задается вопросом: видят ли трансформеры так же, как традиционные сверточные нейронные сети? Ее работа "Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?" демонстрирует фундаментальные различия в том, как разные архитектуры обрабатывают визуальную информацию.
Это не просто академический интерес. Понимание того, как AI "видит" мир, критически важно для создания систем, которым можно доверять. Особенно когда речь идет о медицинской диагностике или анализе финансовых данных.
Научное сообщество быстро оценило вклад Рагху. В 2019 году она попадает в список Forbes 30 Under 30 в категории Science. В 2020-м получает престижную награду STAT Wunderkinds — признание ее достижений в применении AI для здравоохранения и медицины. MIT признает ее одной из Rising Stars в области электротехники и компьютерных наук.
Но, пожалуй, наиболее показательным признанием становится включение в список TIME100 AI в 2025 году — журнал выделяет сто человек, определяющих будущее искусственного интеллекта. Майтре тогда всего 31 год.
2022 год. Рагху принимает решение, которое многие назвали бы рискованным. Она покидает Google Brain — стабильность, ресурсы, престиж — чтобы основать собственную компанию Samaya AI. Соучредителем становится Фабио Петрони, исследователь из команды FAIR в Meta AI, специалист по обработке естественного языка и работе со знаниями.
Идея проста и амбициозна одновременно: создать первую Человеко-AI сеть знаний — информационную экосистему, способную трансформировать работу экспертов. Но не абстрактных экспертов вообще. Рагху и Петрони выбирают одну из самых требовательных индустрий — финансовые услуги.
Финансовые аналитики ежедневно обрабатывают гигантские объемы информации: отчеты компаний, экономические индикаторы, новости, исследования. От их способности синтезировать верные выводы зависят решения на триллионы долларов. Ошибка стоит дорого. Время критично. Именно здесь AI может изменить правила игры.
Но Samaya — это не просто еще один чат-бот с доступом к финансовым данным. Это система экспертных AI-агентов, обученных финансовому анализу, способных не просто искать информацию, но и рассуждать, сопоставлять противоречивые данные, признавать неопределенность. Фактически, Рагху применяет все те принципы прозрачности и понимания внутренних механизмов AI, над которыми работала годами.
Когда Samaya AI объявляет о раунде финансирования в мае 2025 года, сумма впечатляет — 43,5 миллиона долларов. Но еще более впечатляет список инвесторов. Раунд возглавляет New Enterprise Associates (NEA), одна из крупнейших венчурных фирм с активами под управлением более 27 миллиардов долларов.
К проекту присоединяются Эрик Шмидт — бывший CEO Google, соавтор Рагху по исследованию AI в науке. Янн ЛеКун — главный AI-специалист Meta, один из создателей современного глубокого обучения, лауреат премии Тьюринга. Марк Кьюбан — инвестор и предприниматель. Дэвид Сигел и Марти Чавес — легенды финансовой индустрии.
Это не просто деньги. Это голосование доверием от людей, которые понимают как технологию, так и рынок. Они ставят не на идею — они ставят на человека, который семь лет доказывал, что умеет превращать фундаментальные исследования в работающие решения.
Момент появления Samaya AI неслучаен. 2022-2025 годы — время стремительной трансформации ландшафта искусственного интеллекта. ChatGPT демонстрирует массовому пользователю возможности больших языковых моделей. Но одновременно обостряются вопросы: как контролировать галлюцинации AI? Как обеспечить точность в критичных применениях? Как сделать так, чтобы AI помогал экспертам, а не создавал иллюзию компетентности?
Рагху входит в этот хаос с четким видением. Ее подход основан на глубоком понимании не только возможностей, но и ограничений современного AI. Она знает, где нейросети блестящи, а где опасно полагаться на их суждения. Это знание, выстраданное годами исследований, становится конкурентным преимуществом Samaya.
Финансовая индустрия — идеальный полигон. Здесь нет права на ошибку, но есть готовность платить за качественные решения. Здесь эксперты достаточно квалифицированы, чтобы оценить, когда AI действительно помогает, а когда просто имитирует понимание.
В интервью и публичных выступлениях Рагху постоянно подчеркивает один принцип: прозрачность. AI-системы Samaya не просто выдают ответы — они объясняют, откуда взята информация, приводят конкретные цитаты из документов, указывают на противоречия в данных.
Это радикально отличается от подхода "поверь мне, я AI". Рагху понимает: финансовый аналитик не делегирует решение машине. Он использует ее как усилитель собственного интеллекта. AI должен дать аналитику суперспособность — обработать за минуты то, на что раньше уходили дни, но финальное суждение остается за человеком.
Этот подход отражает научную честность. Рагху знает из собственных исследований: даже лучшие модели ошибаются. Важно не скрыть это, а создать систему, которая признает неопределенность и дает эксперту инструменты для проверки.
Майтра Рагху — живое воплощение транснационального научного сообщества. Родившись и выросшая в Великобритании, получив образование в Кембридже, она продолжает карьеру в США — сначала в Корнелле, затем в Google Brain, теперь в собственной компании в Маунтин-Вью, Калифорния.
Эта траектория типична для элиты AI-индустрии, где талант течет туда, где есть ресурсы, команды и возможности. Но она также показывает важность международной академической мобильности: математическая школа Великобритании, сетевая наука Корнелла, инженерная культура Кремниевой долины — все это сплавляется в уникальный опыт.
Майтра Рагху не делает из своего пола знамя. Она не читает лекции о женщинах в STEM. Но сам факт ее успеха — мощное послание. В индустрии, где женщины составляют меньшинство, особенно на уровне технического лидерства, ее траектория от математических олимпиад до CEO венчурно-финансируемого AI-стартапа открывает путь другим.
Ее включение в списки вроде China Girls Mathematical Olympiad было попыткой увеличить видимость женщин в математике. Теперь она сама становится этой видимостью — не через активизм, а через достижения.
По данным Google Scholar, работы Рагху цитируются более девяти тысяч раз. Это не просто число — это показатель влияния. Каждая цитата означает, что другой исследователь использовал ее методы, опирался на ее выводы, продолжал ее линию мышления.
Ее вклад в понимание transfer learning в медицинских приложениях, методы анализа внутренних представлений нейросетей, исследования архитектур трансформеров — все это становится частью фундамента, на котором строится следующее поколение AI-систем.
Но, возможно, самое важное — это культура научной строгости, которую она привносит. В эпоху, когда AI-стартапы часто предпочитают хайп доказательствам, Рагху демонстрирует другой путь: глубокое понимание технологии, честность о ее ограничениях, фокус на реальной пользе для пользователей.
К октябрю 2025 года Samaya AI набирает обороты. Компания заявляет, что среди ранних пользователей и "power users" — ведущие инвестиционные банки, управляющие активами и хедж-фонды. Конкретные имена пока не разглашаются — финансовая индустрия предпочитает конфиденциальность. Но сам факт говорит о многом: осторожные, требовательные клиенты готовы доверить AI-агентам Samaya работу с критически важной информацией.
Рагху балансирует между ролями: CEO, технический лидер, публичное лицо компании. Она выступает на конференциях, дает интервью, но основное время тратит на продукт. Это не случайно: успешные AI-стартапы почти всегда возглавляют люди с глубоким техническим бэкграундом. Только понимая технологию изнутри, можно принимать правильные стратегические решения.
История Майтры Рагху еще пишется. В 31 год она уже достигла того, о чем многие ученые мечтают всю жизнь: признание, влияние, возможность воплотить идеи в реальность. Но впереди, возможно, самое интересное.
Samaya AI стоит перед вызовом масштабирования. Сможет ли компания расширить свою платформу за пределы финансов? Удастся ли сохранить фокус на качестве и прозрачности, когда давление роста будет требовать быстрых решений? Как будет развиваться баланс между человеческой экспертизой и AI-агентами?
Эти вопросы определят не только успех Samaya AI, но и будущее целого класса AI-приложений: систем, которые не заменяют экспертов, а усиливают их способности. Рагху верит в этот подход. Ее научная карьера была посвящена пониманию того, как AI думает. Теперь ее предпринимательская карьера посвящена тому, чтобы заставить AI думать вместе с людьми.
Путь Майтры Рагху от лондонской школьницы с бронзовой медалью по математике до CEO AI-компании стоимостью в десятки миллионов долларов — это история о нескольких принципах.
Глубина важнее широты. Рагху не пыталась стать специалистом во всем. Она выбрала узкую область — понимание внутренних механизмов нейросетей — и стала в ней мировым экспертом.
Академическая строгость как конкурентное преимущество. В мире, полном AI-хайпа, ее семилетний опыт серьезных исследований дает уникальную перспективу. Она знает, что работает, а что — маркетинг.
Правильный выбор проблемы. Финансовые услуги — идеальный рынок для first-mover advantage. Индустрия огромна, готова платить, нуждается в решении именно тех проблем, которые может решить Samaya.
Команда и нетворк. Партнерство с Фабио Петрони дало комплементарную экспертизу. Поддержка Эрика Шмидта и других открыла двери. В AI-индустрии, где все друг друга знают, репутация критична.
Время имеет значение. Основать Samaya в 2020-м было бы рано — технология не готова. В 2027-м может быть поздно — рынок захвачен. 2022 год оказался точно вовремя.
Майтра Рагху продолжает работать над Samaya AI, развивая видение человеко-AI коллаборации. Ее история напоминает: революции делают не те, кто громче кричит, а те, кто глубже понимают. В мире, где каждый стартап обещает изменить мир с помощью AI, она занята более скромной, но более важной задачей: создать AI, которому можно доверять.
И, возможно, именно это и есть настоящая революция.
Майтра Рагху - фотография из открытых источников
Посмотреть фото
