Алгоритмы чрезвычайно важны для нашей жизни сегодня, и их значение невозможно переоценить. Они повсюду в виртуальном мире — от финансовых учреждений до сайтов знакомств. Однако по сравнению с другими алгоритмами некоторые из них изменили и контролировали наш мир в большей степени — в этой статье перечислены десять самых важных из них.
Прежде чем формально перейти к алгоритмам, давайте быстро повторим основы. Хотя чёткого определения не существует, специалисты по информатике описывают алгоритмы как набор правил, определяющих порядок операций. Они представляют собой набор последовательных инструкций, которые указывают компьютеру, как решить задачу или достичь заданной цели. Хороший способ понять алгоритмы — представить их в виде блок-схем.
1. Поиск Google
Не так давно поисковые системы стали правителями эпохи интернета. Вместе с подъёмом поисковых систем появились Google и его алгоритм PageRank.
Сегодня на основном поисковом рынке США Google занимает 66.7% рынка, следом идут Microsoft (18.1%), Yahoo (11.2%), Ask (2.6%) и AOL (1.4%). Само собой разумеется, Google доминирует на поисковом рынке, и многие из нас считают Google главными воротами в интернет.
PageRank работает, опираясь на два компонента: один — автоматическая программа, называемая «пауком» или «краулером», а другой — индекс ключевых слов и их позиции. Алгоритм приблизительно вычисляет важность веб-страницы, подсчитывая количество и качество ссылок, указывающих на неё. Основная идея алгоритма состоит в том, что у более важных веб-страниц будет больше ссылок, указывающих на них. По сути, это соревнование по популярности. Кроме того, PageRank также учитывает частоту и расположение ключевых слов на странице, а также время публикации страницы.
2. Лента новостей Facebook
Хотя мы, возможно, не хотим это признавать, лента новостей Facebook — наше любимое место, чтобы убить время. Если только ваши личные настройки не установлены так, чтобы показывать все события и обновлять новости всех друзей в хронологическом порядке, то то, что вы видите, — это предварительно обработанная подборка, составленная алгоритмом Facebook, чтобы показывать вам определённые новостные материалы.
Чтобы определить, какой новостной контент наиболее интересен, алгоритм учитывает множество факторов, таких как количество комментариев, автор публикации (да, существует рейтинг «популярных» людей, то есть тех, с кем вы взаимодействуете больше всего), и тип публикации (например, фото, видео, обновление статуса и т. д.).
3. Подбор пар на OKCupid
Онлайн-знакомства сейчас представляют собой индустрию стоимостью 2 миллиарда долларов. Благодаря росту таких сайтов, как Match.com, eHarmony и OKCupid, эта индустрия увеличивалась на 3.5% ежегодно с 2008 года. Аналитики считают, что этот ускоренный рост продолжится в течение следующих пяти лет — и это понятно: это эффективный способ для пар познакомиться. Сайты знакомств не только способствовали заключению большего числа успешных браков; они также хорошо умеют подбирать потенциальных партнёров в соответствии с индивидуальными предпочтениями и склонностями. Разумеется, такой подбор полностью осуществляется алгоритмами.
Возьмём OKCupid в качестве примера. OKCupid — это бесплатный сайт знакомств, и один из его соучредителей — математик из Гарварда Кристиан Раддер. OKCupid применяет подчёркнуто аналитический подход к подбору пар, извлекая из пользователей как можно больше информации. Алгоритм подбора OKCupid не просто сопоставляет общие интересы; каждому вопросу также присваивается вес, отражающий, насколько важен этот вопрос для пользователя и его потенциального партнёра. Именно это подразумевается под выражением «различия делают разницу» — это одна из причин, по которой OKCupid является одним из самых эффективных сайтов знакомств.
4. Сбор, интерпретация и шифрование данных NSA
За нами всё чаще наблюдают алгоритмы, а не люди. Благодаря Эдварду Сноудену мы знаем, что Агентство национальной безопасности США (NSA) и его партнёры тайно следили за миллионами невиновных граждан. Недавно обнародованные документы показывают, что многие программы наблюдения осуществлялись в рамках Five Eyes — разведывательного альянса, состоящего из США, Австралии, Канады, Новой Зеландии и Великобритании. Они следили за нашими мобильными телефонами, аккаунтами электронной почты, изображениями с веб-камер и данными геолокации. Кроме того, под «они» я имею в виду их алгоритмы — данных слишком много, чтобы люди могли собирать и интерпретировать их вручную.
Интересно, что АНБ утверждает, будто на самом деле не «собирает» наши данные. Согласно руководству по процедурам 1982 года, «сбор информации» означает, что информация собирается и используется разведывательными компонентами Министерства обороны в пределах их обязанностей. Между тем, «данные, собираемые электронными системами, означают информацию, которая собирается и преобразуется в понятную форму». Брюс Шнайер из The Guardian объясняет:
«Итак, предположим, у вашего друга дома тысячи книг. Согласно трактовке АНБ, он не „собирает“ книги. Только книги, которые он действительно читает, „собираются“ им; когда он использует книги для других целей, нельзя считать, что он их „собирает“.»
Это создаёт проблему, потому что:
Компьютерные алгоритмы тесно связаны с людьми. Когда мы думаем о компьютерных алгоритмах, которые следят за нами и анализируют наши личные данные, мы должны думать о людях, стоящих за алгоритмами. Кто-то действительно просматривает наши данные? На самом деле то, на что они способны, — это именно слежка.
Наконец, наиболее актуальны алгоритмы шифрования Suite B АНБ — мощный набор алгоритмов, используемых для шифрования, обмена данными, цифровых подписей и хеширования. Агентство использует эти алгоритмы для защиты как секретных, так и несекретных документов.
5. Алгоритмы рекомендаций
Такие сайты, как Amazon и Netflix, записывают книги, которые вы купили, или фильмы, которые вы посмотрели, а затем рекомендуют товары на основе наших предпочтений.
Как и многие автоматизированные процессы, эта технология, уникальная для XXI века, имеет как преимущества, так и недостатки. Хотя такие рекомендации иногда полезны, они также могут не попасть в цель — особенно после того, как вы купите детскую книгу в подарок своей трёхлетней дочери.
Подобно PageRank и ленте новостей Facebook, такие алгоритмы создают так называемый «пузырь фильтров» — явление, при котором пользователи изолируются от информации, которая им неинтересна, фактически запирая пользователей внутри идеологических «пузырей». Это привело к тому, что Эли Паризер называет «информационным детерминизмом»: наши прошлые интересы в интернете определяют наше будущее.
6. Google AdWords
Подобно предыдущим алгоритмам, Google, Facebook и другие сайты отслеживают ваше поведение, формулировки и поисковые запросы, чтобы показывать таргетированную рекламу. AdWords от Google — основной источник дохода компании — работает по этой прогностической модели, а Facebook также активно работает над связанными исследованиями (когда вы в последний раз кликали по рекламе в Facebook?)
7. Высокочастотная биржевая торговля
Финансовый сектор начал использовать алгоритмы для прогнозирования рыночных колебаний давно, но их применение в высокочастотной биржевой торговле только начинается. Такая высокоскоростная торговля использует алгоритмы, также называемые ботами, которые могут принимать решения по заявкам за миллисекунды. Для сравнения: человеку обычно требуется как минимум секунда, чтобы отреагировать на потенциальные риски. В результате люди постепенно выводятся из реального торгового цикла — формируется совершенно новая электронная экосистема.
Однако иногда эти алгоритмы вызывают ошибки. Лео Хикман объясняет:
Например: «флеш-крэш» 6 мая 2010 года, когда промышленный индекс Доу — Джонса упал в среднем на 1000 пунктов за несколько минут, а рынок восстановился только через двадцать минут. Это драматическое вертикальное падение не получило полного объяснения до сих пор, но большинство экономистов приписывают его «гонке на дно». Виновником этой «гонки на дно» является широкомасштабное использование алгоритмов количественной торговли для осуществления высокочастотной торговли. Скотт Паттерсон, репортер The Wall Street Journal и автор книги «Кванты», сравнивает использование этих алгоритмов на торговой площадке с автопилотом самолета. Сегодня большая часть торговли осуществляется автоматически алгоритмами, но когда возникают необычные ситуации — например, флеш-крэш — должно происходить вмешательство человека.
8. Сжатие MP3
Алгоритмы сжатия данных — неотъемлемая и важная часть электронного мира. Мы хотим получать медиаданные быстрее и при этом экономить место на жестком диске. Поэтому было разработано множество методов для сжатия и передачи данных.
Например, Cisco Systems разработала протокол CRTP в 1991 году. В 1987 году немецкие исследователи изобрели широко используемый сегодня формат MP3, уменьшив размер аудио до одной десятой от исходного. Этот формат сжатия привел к революции в музыкальной индустрии (с как положительными, так и отрицательными последствиями).
9. Программное обеспечение для прогнозной аналитики
Эта технология еще не доминирует в нашем мире, но скоро будет. Все больше полицейских ведомств используют технологию прогнозной аналитики — новый инструмент, напоминающий фильм «Особое мнение».
В 2010 году сообщалось, что благодаря программному обеспечению IBM для прогнозной аналитики (называемому CRUSH, сокращение от Criminal Reduction Utilizing Statistical History) полицейское управление Мемфиса сократило число серьёзных преступлений более чем на 30% с 2006 года, включая снижение насильственных преступлений на 15%. Тем временем города в Польше, Израиле и Великобритании также обращают внимание на эту технологию. Сейчас пилотные программы начались в Лос-Анджелесе, Санта-Крузе и Чарльстоне.
Эта технология объединяет сбор данных, статистический анализ и, конечно, передовые алгоритмы. Она позволяет полиции оценивать криминогенные характеристики города и предсказывать возможные «горячие точки» преступности, тем самым «проактивно распределяя ресурсы и размещая персонал, повышая эффективность рабочей силы и ресурсов и укрепляя общественную безопасность».
В будущем эта система может в широких масштабах заменить аналитиков. Преступное поведение можно отслеживать с помощью точных алгоритмов, которые контролируют поведение в интернете, GPS, личные электронные устройства, биометрические данные и другие формы коммуникации в реальном мире. Всё больше дронов будет использоваться для отслеживания потенциальных преступников, предсказывая их намерения путём анализа языка тела и других визуальных сигналов.
10. Auto-Tune
Наконец, исключительно для развлекательных целей, настройка теперь выполняется алгоритмами. Будь то вокал или звучание инструментов, эти устройства могут слегка изменять высоту тона по определённому набору правил, приводя высоту тона к ближайшему точному полутону. Интересно, что изначально эта технология использовалась Эни Хильдебранд из Exxon для обработки сейсмических данных.
Американская певица Шер с песней «Believe» считается первой поп-песней, в которой использовался Auto-Tune.