Что дальше: Как компании зарабатывают на предсказаниях будущего

Смотрите пост в полноценной красивой верстке

MindMeld и другие клоны Google Now

Выход в 2012 году приложения Google Now спровоцировало появление волны мобильных программ, старающихся предсказать потребности пользователя до того, как тот начнёт самостоятельно искать информацию — по сути выполняющих функцию персональных ассистентов. Google Now показывает подсказки, основываясь на информации из «Google Календаря», почты, поисковых запросов и местонахождения. Если у вас запланирована встреча, сервис, используя данные о пробках на дорогах, сообщит, когда лучше выехать из дома. Если вы пропустили матч любимой команды — догадается показать счёт в конце игры. Подскажет, если ваш рейс задерживается из-за снежной бури, и снабдит эту информацию прогнозом погоды. Главное — сделает всё это без вашего непосредственного запроса. Существует достаточно много аналогичных по функционалу приложений, и у каждого из них есть своя «фишка», отличающая его Google Now.

Наши гаджеты будут внимательно прислушиваться и присматриваться к нам, предвосхищая наши желания и отвечая на вопросы, которые только появляются в нашей голове

 

Так, например, MindMeld собирает информацию о пользователе непосредственно во время ваших разговоров по телефону. Если вы, например, говорите о том, где бы вам хотелось поужинать, приложение автоматически показывает варианты ресторанов, расположенных рядом. Основатель MindMeld уверен, что в ближайшем будущем лэптопы и смартфоны исчезнут, а им на смену придут носимые девайсы, у которых не будет клавиатуры: «Наши гаджеты будут внимательно прислушиваться и присматриваться к нам, предвосхищая наши желания и отвечая на вопросы, которые только появляются в нашей голове». Другое похожее приложение — Osito — в добавление к подсказкам, аналогичным Google Now, сразу предоставляет пользователю возможность выбрать, что ему делать дальше. Например, как только самолёт садится, Osito само находит телефон службы такси. Популярное приложение 24me, основываясь на данных «Календаря» и других источниках, берёт на себя смелость самостоятельно планировать ваше расписание на будущее, подсказывая, когда лучше пойти в спортзал, когда — прогуляться, встретиться с мамой и т.д. Самое сложное в этом — разобраться, кто здесь всё-таки главный: вы или оно.

 

Grok

У компании Numenta, создавшей алгоритм предсказания поведения пользователей и других важных для владельцев бизнеса показателей, очень серьёзный научный бэкгрунд и харизматичный лидер Джефф Хокинс. Он известен своей необычной теорией работы мозга. Вероятно, главным отличием Numenta от остальных сервисов, работающих с big data, является то, что она использует в своей работе данные, появляющиеся в реальном времени. По мнению Хокинса, «старые данные имеют смысл, только если мы считаем, что мир статичен, но в реальности мир представляет собой постоянно изменяющуюся структуру». Созданная им система имитирует работу неокортекса, который в человеческом мозгу отвечает за сенсорное восприятие, выполнение моторных команд, осознанное мышление, принятие решений и речь.

С точки зрения Хокинса, неокортекс — это наша собственная система предсказаний, которая адаптируется в результате постоянного обновления поступающих данных. Не вся информация представляет интерес, не все слова имеют большое значение — Numenta умеет определять то, что важно именно сейчас, так как является самообучающейся системой. Основной продукт компании Numenta — Grok, облачный сервис, который в реальном времени собирает информацию с внешних источников, на основе которой делает прогнозы по заданным темам. В отличие от обычного человека у Grok есть доступ к огромному количеству данных, поэтому его предсказания сильно отличаются от простой человеческой интуиции. Grok сам определяет, что в этом объёме данных самое полезное на данный момент, насколько они объективны, на какие метрики стоит обратить особое внимание.

 

Growth Science

Насколько легче была бы жизнь предпринимателей, если бы успех той или иной бизнес-идеи можно было предсказать на начальном этапе. Создатель компании Growth Science Томас Турстон взял на себя смелость заявить, что может с большой вероятностью сказать, сколько у стартапа есть шансов на выживание, благодаря использованию модели «подрывных инноваций» — теории, описанной Клейтоном Кристенсоном в знаменитой книге «Дилемма инноватора». По сути, компания предоставляет услуги моделирования и тестирования бизнес-моделей. На протяжении долгого времени стартап работал на рынке крупных компаний и лишь недавно смогла настолько автоматизировать процесс, что теперь будет доступна и для  братьев-стартаперов. Алгоритм Growth Science работает с большими данными, связанными с технологическими трендами, состоянием рынка, настроением пользователей, уровнем конкуренции и так далее. По словам Турстона, успех новой бизнес-модели на 80% зависит от внешних показателей, и лишь 20% приходится на внутренние процессы в компании (из них 12% — это качество команды). Алгоритм тестировали на уже существующих компаниях (например, на Dropbox и CloudFlare), и результаты оказались убедительными. По итогам анализа сервис показывает вероятность успеха или провала компании, прогнозируемую скорость роста, а также даёт рекомендации по изменению деталей бизнес-модели при условии возникновения проблем. 

 

Dark Sky

Помните, как Док во второй серии «Назад в будущее» узнавал по часам, через сколько минут закончится дождь? Фильм, уже породивший несколько идей для реальных товаров (вроде самозашнуровывающихся кроссовок и «парящего» скейта), повлиял на создание ещё одного — приложения Dark Sky. Оно способно определять погоду в месте нахождения пользователя с точностью до минуты. Его создатели, инженеры Джек Тёрнер и Адам Гроссман, придумали, как можно использовать радиолокационные данные в сочетании с GPS, чтобы предоставлять невероятно точные краткосрочные прогнозы погоды там, где остальные службы прогнозирования могут сообщить лишь о «40% вероятности появления осадков».

Всего за 99 центов можно узнать дату своей смерти. Кто-то скажет, что создавать проекты такого рода — дурной тон, а Cоздатель приложения  считает, что оно мотивирует

 

 

Единственный недостаток Dark Sky в том, что он может предсказывать погоду только на ближайший час, так что планировать поездку на выходные за город с его помощью не получится. Радары считывают информацию о состоянии погоды каждые 5–10 минут, Тёрнер и Гроссман разработали алгоритм, основанный на статистическом подходе (а не на привычном численном прогнозе погоды), который позволил им «дорисовать» то, что происходит между этими этапами. По их мнению, этот подход эффективен для коротких периодов, в течение которых динамика атмосферы развивается линейно. Dark Sky собрал необходимую сумму для создания окончательной версии продукта на Kickstarter и уже доступен за $3,99.

 

Days of Life

Всего за 99 центов можно узнать дату своей смерти. Кто-то скажет, что создавать проекты такого рода — дурной тон, однако у создателя Days of Life есть оправдание: «Это приложение, действующее на мотивацию, созданное для того, чтобы подтолкнуть людей к более продуктивной работе, достижению целей и получению удовольствия от жизни. Особенно ценно оно для тех, кто не понимает цену времени и считает, что будет жить вечно. Многие предприниматели достигали успеха после того, как понимали, насколько жизнь коротка. Используйте это приложение каждый день, чтобы не упустить ни одной драгоценной минуты», — говорит он в описании продукта. Во многом приложение напоминает всем известный сайт DeathClock. Правда, в отличие от него оно требует ещё меньше информации о пользователе: спрашивает дату вашего рождения, пол и страну проживания, но не интересуется уровнем вашего дохода, избыточным весом и вредными привычками. Основываясь на статистических данных, приложение показывает (в виде лаконично оформленного счётчика), сколько дней вам осталось жить и какую часть своей жизни вы уже прожили. Можно настроить ежедневные, еженедельные или ежемесячные напоминания о количестве оставшихся дней. Говорят, у пользователей бегут мурашки по телу, а работа и правда становится более продуктивной.

 



Читать на эту тему:

Виктор Майер-Шенбергер, Кеннет Кукьер Big Data



В ожидании чуда: Зачем Google, Facebook и Microsoft разрабатывают искусственный интеллект

Источник: HOPES AND FEAR