Поддержка сайта

Высокие позиции в поисковой системе, на прямую зависят от развития вашего сайта.

Продвижение сайтов

Эффективность стратегий продвижения подтверждается сотрудничеством с крупными клиентами и отзывами о нашей работе.

Создание сайтов

Мы делаем сайты быстро, недорого и профессионально. От работы с нами, у вас останутся только положительные эмоции.

Будущее уже наступило

.

Будущим мира персонализации движет простой экономический расчет. Получение сигналов о нашем поведении и вычислительная мощность, необходимая, чтобы просчитывать их, становятся дешевле, чем ранее. Когда цена снижается, новые и весьма изощренные возможности становятся все доступнее.

Возьмем распознавание лиц. С помощью MORIS, приложения для iPhone за три тысячи долларов, полиция в Броктоне (Массачусетс) может «щелкнуть» подозреваемого и в считаные секунды проверить по фотографии его личность и прошлые нарушения10. Если пометить именами несколько фотографий в программе управления картинками Google Picasa, то она уже может вычислить, кто есть кто на остальных ваших снимках. А по словам Эрика Шмидта, это относится и к архивам изображений Google, полученных со всего Интернета. «Дайте нам 14 своих фотографий, — сообщил он разработчикам на конференции Techonomy Conference 2010, — и мы сможем найти остальные ваши изображения с 95-процентной точностью».

Правда, в конце 2010 года эта функция еще не была внедрена в поиск Google по изображениям. Израильский стартап Face.com, возможно, предложит такую услугу раньше, чем поисковый гигант. Не каждый день компания разрабатывает полезную и даже революционную технологию, а затем позволяет конкуренту запустить такой продукт первым. Но у Google есть серьезные основания для беспокойства: способность искать людей по лицу может разрушить многие иллюзии нашей культуры о приватности и анонимности.

Многих эта технология может застать врасплох. И дело не только в том, что вашим друзьям (и врагам) будет легко находить ваши фотографии, сделанные другими, — как будто всему Интернету сразу проставили теги на Facebook. Они также смогут находить фотографии других людей, снятые кем-то еще, где вы на заднем плане идете или курите сигарету.

После обработки данных все уже просто. Хотите найти двух людей вместе — вашего бойфренда и ту слишком оживленную девушку-стажера, с которой, как вы подозреваете, он заигрывал, или же вашего сотрудника и топ-менеджера другой фирмы, пытающегося переманить его к себе? Пожалуйста. Хотите построить социальный граф в духе Facebook и понять, кто с кем чаще появляется? Легко. Хотите увидеть, кто из ваших коллег зарегистрировался на анонимном сайте знакомств или вывесил где-нибудь свои фото в неглиже? Хотите узнать, как выглядел ваш новый друг, когда злоупотреблял наркотиками? Хотите найти мафиози, воспользовавшихся программой защиты свидетелей, или шпионов, работающих под прикрытием? Возможности практически безграничны.

Естественно, распознавание лиц требует невероятных вычислительных мощностей. Программа Picasa работает медленно: на моем ноутбуке ей нужно несколько минут, чтобы обработать базу фотографий. Так что пока, возможно, слишком дорого производить такие операции для всего Интернета. Но на стороне этой технологии — закон Мура, один из самых могущественных законов компьютерной техники: каждый год, по мере того как скорость процессоров в расчете на доллар удваивается, делать это будет вдвое дешевле. Рано или поздно массовое распознавание лиц — возможно, даже в реальном времени, что позволит опознавать людей на камерах безопасности и в прямом эфире, — станет возможным.

Эта технология чрезвычайно важна, поскольку создает разрыв в сфере приватности. Мы привыкли к полуанонимности; хотя мы знаем, что кто-то может узнать нас в клубе или на улице, на деле это маловероятно. Но когда камеры безопасности и фотокамеры в телефонах смогут искать нас по лицу, об анонимности придется забыть. Магазины с камерами у входа и в проходах смогут точно отслеживать, куда заходят конкретные люди, что берут и как это соотносится с уже имеющимися данными о них, собранными фирмами вроде Acxiom. Этот обширный массив данных о том, куда вы ходите и чем занимаетесь, может быть использован для еще более индивидуализированного маркетинга.

И проще будет отследить не только людей. Это касается и отдельных объектов — то, что некоторые исследователи называют «Интернетом вещей» (The Internet of Things).

Как однажды заметил писатель-фантаст Уильям Гибсон, «будущее уже наступило — просто оно еще распределено неравномерно». В некоторых местах оно появляется раньше, чем в других. И одно из таких мест, как ни странно, — «Деревня Соса-Соїа»: одновременно база отдыха, парк аттракционов и маркетинговое событие, проходящее регулярно в Израиле. При поддержке Facebook и Coca-Cola подростки, пришедшие в парк летом 2010 года, получили браслеты с крохотными микросхемами, позволявшими ставить метку «Мне нравится» на предметы реального мира. Достаточно было помахать браслетом перед входом на аттракцион — ив обновлении вашего статуса отмечалось, куда вы собрались. Сфотографируйте друзей специальной камерой и помашите браслетом перед ней, и фотография будет опубликована, уже помеченная вашим именем.

В каждый браслет был встроен чип радиочастотной идентификации (RFID). Такие чипы не нуждаются в батарейках, и есть только один способ их использовать: направить на них запрос и получить реакцию. Передайте маленький электромагнитный заряд, и чип протрещит уникальный идентификационный код. Сопоставьте код, например, с аккаунтом Facebook — и вы в деле. Чип может стоить всего 7 центов, а в будущем — еще дешевле.

Неожиданно компании получили возможность отслеживать любой товар по всему миру. Если вы присоедините чип к какой-нибудь детали автомобиля, то сможете наблюдать, как она путешествует на завод, попадает на сборочный конвейер, затем на демонстрационную площадку в дилерском центре, а потом в чей-то гараж. Больше не надо специально списывать запасы из-за порчи, отзывать целые модели из-за ошибки одного завода.

Также RFID дает системе управления зданием возможность отслеживать любые объекты в помещении и их местонахождение. При наличии достаточно мощного сигнала RFID может стать решением проблемы потерянных ключей. Он ставит нас, как пишет автор Forbes Рейхан Салям, перед лицом «мощной перспективы — реального мира, проиндексированного так же четко и системно, как Google проиндексировал и организовал Всемирную сеть».

Это и будет «интеллектуальное окружение». Его концепция основана на простом наблюдении: те вещи, которые вам принадлежат, то, куда вы их помещаете, и то, что вы с ними делаете, отлично характеризует, что вы за человек и каковы ваши предпочтения. «В ближайшем будущем, — утверждает группа экспертов по ambient intelligence под руководством Дэвида Райта, — каждый произведенный продукт — наша одежда, деньги, бытовая техника, краска на стенах, ковры на полах, наши машины, что угодно, — будет сопровождаться встроенным интеллектом и сетями крошечных датчиков и активаторов, которые кое-кто называет умной пылью».

А вот третий вид мощных сигналов, которые все дешевле получать и обрабатывать. В 1990 году секвенирование одной «буквы» ДНК — пары нуклеотидов — обходилось в 10 долларов. К 1999 году затраты упали до 90 центов. В 2004 году они пересекли новый порог — 1 цент, — а сейчас, когда я пишу эти строки, этот процесс стоит уже одну тысячную долю цента. К моменту, когда книга выйдет из печати, секвенирование, несомненно, станет еще дешевле. Где-нибудь лет через пять мы, должно быть, сможем секвенировать любой произвольно взятый человеческий геном по цене дешевле сэндвича в закусочной.

Все это похоже на эпизод фильма «Гаттака», но стремление добавить такие данные в наши профили будет весьма сильным. Хотя мы понимаем, что ДНК определяет далеко не все — другая клеточная информация, гормоны и условия нашей среды играют большую роль, — все-таки есть множество несомненных корреляций между генетическим материалом и нашим поведением. Мы не только сможем предсказывать и предотвращать будущие проблемы со здоровьем значительно более точно — хотя и этого будет достаточно, чтобы многие из нас выстроились в очередь. Собирая вместе информацию ДНК и данные о поведении — например, данные iPhone о местоположении людей или обновления в Facebook, — предприимчивый ученый сможет провести статистический регрессионный анализ всего общества.

В этих данных кроются схемы и модели, о которых ученые даже и не мечтали. Если правильно задействовать их, они обеспечат невообразимо точную фильтрацию. В этом мире почти весь наш объективный опыт будет фиксироваться, переводиться в цифры и использоваться для корректировки нашего окружения. Возможно, главной проблемой будет придумывание вопросов, которые потребуется задавать в связи с этими огромными потоками битов. И программы все чаще будут задавать эти вопросы сами.

.

Читайте так же:
Not found