Didelius informacijos masyvus analizuojantys ir ateitį prognozuojantys algoritmai, žada įvykdyti revoliuciją pačiose įvairiausiose ekonomikos ir politikos srityse: miestų valdyme ir piliečių bendravime su valstybe, orų prognozavime, išsilavinime, darbuotojų paieškoje ir valdyme, sveikatos apsaugoje ir transporte. Dėl to neišvengiamai pasikeis fundamentaliausi ir įprasčiausi kasdienio gyvenimo aspektai – nuo apsipirkimo parduotuvėje iki poilsio ir asmeninio saugumo. Būtent tokias permainas ir aptarsime šiame straipsnyje – ir pažiūrėsime, kaip iš jų galima užsidirbti.

Turinys

Kasdienė ekonomija
Naujasis vartotojiškumas
Norų prietaisas
Išsigydyk pats
Savęs pažinimas ir lavinimasis
Gyvenimas be rizikos
Yra vietos žygdarbiams
Babiloniškoji svaja
Taškinė labdara

Kasdienė ekonomija

Tarp rinkodarininkų paplitęs aforizmas, kad pusė reklamos biudžeto nueina tuščiai; telieka suprasti, kuri konkrečiai pusė. Panašios problemos dažnai kyla ir buityje su asmeniniais finansais: ne visada suprantame, kada mokame per daug, kada išmetame pinigus pavėjui, kada vieno ar kito darbo papildomos išlaidos viršija jo teikiamą naudą, kada naudojame automobilį naudingai, o kada nuostolingai ir t.t. Nauji technologiniai sprendimai ir algoritmai padės rasti tokias silpnas vietas.

Pavyzdžiui, Vašingtono universiteto profesorius Shwetakas Patelis sugalvojo įtaisą, kurį galima prijungti prie bet kurios rozetės kambaryje ir išmatuoti kitų prietaisų energijos naudojimą. Pavyzdžiui, paaiškėjo, kad vidutinio amerikiečio 11 % energijos sunaudojama automatiniam televizijos programų įrašymui (kad būtų galima pažiūrėti vėliau). Tai yra, mylimi serialai ryja ne tik jūsų laiką, bet ir elektros energiją. Įsivaizduokite, kad tokį patį auditą būtų galima pritaikyti benzino sunaudojimui ar įprastiniam produktų pirkimui, o ir šeimos biudžeto sudarymui. O dar geriau, jei išteklių naudojimą bus galima koreguoti automatiškai.

Naujasis vartotojiškumas

Jau prisiklausėme apie „gudrius“ šaldytuvus, kurie laiku praneš, kada laikas vykti į prekybos centrą pieno (teliko jų sulaukti). Bet iš tiesų tai – tik pirmas žingsnis link patogesnių ir mažiau išlaidų reikalaujančių apsipirkimų. Visai gali būti, atsiras sistemos, kurios, tarkime, padės apipirkti realiu laiku: nurodys alternatyvas, naudingesnes kainas, patars, remdamosi milijonų žmonių apsipirkimo patirtimi.

Tokia analizė jau dabar teikia daugybę nepaprastų atradimų: jei perkate naudotą automobilį, verčiau atkreipti dėmesį į oranžinės (ar šiaip kokios neįprastos) spalvos mašinas – šiuo atveju mažesnė techninių problemų rizika ateityje. Remdamasi šimtų tūkstančių sandorių ir milijonų prekių analize, tokia tarnyba gali nurodyti žemesnių kainų periodus ar tikėtinus slaptus trūkumus, o į tai atsižvelgiant – pardavėjų norą padaryti nuolaidą. Tikėtina, bus galima netgi automatiškai vertinti prekę pagal jos vaizdą – nukreipti išmaniojo telefono kamerą ir iškart gauti įvertinimą.

Norų prietaisas

Rekomendavimo tarnybų dabar pilna visur. „Gudrūs“ pagalbininkai, tokie, kaip, pavyzdžiui, Siri ir Google Now pasakinėja, kur pavakarieniauti ir kaip nusigauti iki sutartos vietos, stengiasi numatyti, kur būsime po valandos ar baigiantis dienai. Netflix, Amazon ir Spotify algoritmai nuspėja, kokį filmą būtinai pažiūrėsite iki galo ar kokią kitą dainą norėsite klausytis.

Bet pagrindinis klausimas, kaip gerai visos šios tarnybos mus pažįsta. Kol kas nelabai. Nors būtinai išmoks ir, tikėtina, jau po dešimtmečio mūsų norus nuspės daug tiksliau. O antra, daugelis norėtų, kad tokios rekomendacijos ir prognozės atsirastų ir kitose mūsų gyvenimo srityse: patarimai, kada geriau eiti į kiną ar muziejų, kad nebūtų eilių, kada keltis, kad atsižvelgiant į padėtį mieste ir orą jūsų kvartale būtų galima optimaliai praleisti dieną, ir t.t. Tokios rekomendacijos taip pat ne už kalnų.

Išsigydyk pats

Dabar, rinkdamiesi gydymą, gyvenimo būdą ir apskritai, savo sveikatos strategijas, turime remtis ekspertine gydytojų nuomone, arba ilgais ir sunkiais asmeniniais problemos tyrimais internete. Nei pirmas, nei juolab antras būdas nėra 100 % patikimas. Jei atsiras sistema, padėsianti greitai ir paprastai tikrinti gydytojo rekomendacijas ir savo pojūčius didelėje tyrimų bazėje, mūsų reakcija į ligas ir traumas bus labiau apgalvota, ir svarbiausia, suteiks daugiau užtikrintumo. Beje tokia sistema jau yra – IBM superkompiuteris Watson, apibendrinantis šimtus tūkstančių medicininių tyrimų ir greitai pretenduos į geriausio pasaulyje diagnosto titulą. Stengiamasi paversti Watsoną asmeniniu pagalbininku arba sukurti analogišką sistemą.

Kalbant apie sveiką gyvenimo būdą, tai link mūsų jau slenka paslaugų ir prietaisų banga (nuo Nike ir Jawbone iki Apple Watch), padedančių sekti kūno būklę ir pasirinkti tinkamą veiklą. Kol kas šios tarnybos netobulos, o svarbiausia, dar nesurinko kritinės duomenų masės, kuri leistų patikimai konkrečiam žmogui rekomenduoti vieną ar kitą grafiką, miego ir fizinio aktyvumo režimą. Bet ilgai laukti neteks: dar keletą metų, daugiausia, dešimtmetį. Tada turėsime dar vieną galingą ir patikimą sveikatos stiprinimo instrumentą.

Nevalia pamiršti ir genetinės analizės, kuri kasdien padeda nustatyti vis daugiau genetinių polinkių susirgimui viena kita liga – nuo plaučių vėžio iki opos. Kadangi ši analizė vis paprastėja ir pinga, per ateinantį dešimtmetį jau daugelis mūsų galės susidaryti tokių rizikos faktorių vaizdą (nors ir ne visaapimantį). Ir ne vien rizikų, bet ir polinkių ar tam tikrų profesijų ir veiklų kontraindikacijų (žinoma, ne vien pagal genetinės analizė rezultatus).

Savęs pažinimas ir lavinimasis

Tiriant analitikos startuolį Kaggle, paaiškėjo, kad žmonės, iš anksto pranešantys aviakompanijai, kad skrydžio metu norės vegetariško maisto, mažiau linkę vėluoti į reisą. Kita analitikos kompanija Evolv išsiaiškino, kad darbuotojai, priskiriantys save prie besilaikančių įstatymų, iš tikrųjų taisykles pažeidžia 67 % dažniau, nei jų kuklesni ir sąžiningesni kolegos. Viena po kitos randasi tarnybos, analizuojančios mūsų elgesį ir būseną: pavyzdžiui, iš to, kaip žmogus tarškina klaviatūra, galima nustatyti jo emocinę būseną ir netgi girtumo laipsnį.

Tokiais duomenimis ir technologijomis dažniau naudojasi verslas klientų arba darbuotojų elgesio prognozavimui. Kodėl jų nepajungus konkretaus žmogaus naudai? Įsivaizduokite sistemą, analizuojančią daugybės tyrimų išvadas, stebinčią jūsų poelgius ir patariančią, ką geriau pakeisti, ką pastiprinti, ko verčiau atsisakyti, kokia kryptimi verčiau tobulėti. Tai, iš esmės, yra populiarių interneto testų („Kokioje šalyje jums geriau gyventi“, „Koks tikrasis jūsų pašaukimas“) analogas – tik išvados būtų kur kas objektyvesnės, nes remsis ne jūsų atsakymais, o tikru jūsų elgesiu ir rimta tyrimų baze.

Savaime aišku, norint duoti visapusiškus gyvenimo korekcijos patarimus, reikės tikro dirbtinio intelekto. Bet jau netrukus imsime prie to artintis: vienos programėlės seks jūsų grafiką ir siūlys jo optimizavimą, kitos optimizuos pasimatymų svetainės paskyrą, trečios – siūlys kasdieniam jūsų ritmui tinkančias profesijas.

Gyvenimas be rizikos

Mums gresia ne tik blogas oras ar genetiškai užprogramuotos ligos. Rizika, pavojai, supa mus iš visų pusių. Ir jų išengti padėsiančios tarnybos radikaliai pakeis mūsų požiūrį į gyvenimą. Įvertinti riziką tapti fizinio smurto ar apgavystės auka savo rajone, rasti optimalų kelią nuo namų iki stotelės, atsižvelgiant į vietinių nusikaltėlių ir policijos patrulių elgesį, parinkti saugų turistinį maršrutą, atsižvelgiant jūsų asmenybės bruožus ir išorinę išvaizdą – visa tai galima nesunkiai paskaičiuoti, remiantis istoriniais duomenimis ir esamuoju laiku gaunama informacija. Taip pat ir pagal šalutinius požymius; pavyzdžiui, kaip išsiaiškino Afrikos operatorius CellTel, smurto protrūkius Konge galima prognozuoti pagal išaugusius išankstinio mokėjimo SIM kortelių pardavimus.

Gimininga kryptis – jūsų namo saugumas. Pavyzdžiui, Niujorko gaisrinė išanalizavo 60 faktorių, didinančių gaisrų tikimybę, ir įvertino gaisro kilimo riziką 330 tūkst. miesto pastatų. O, tarkime, orų analizės sistema Deep Thunder galima numatyti snygio intensyvumą ir kritulių lygį kelių miesto kvartalų tikslumu. Ir ne tik pačius kritulius, bet ir, pavyzdžiui, tai, kur konkrečiai nuo sniego gali nutrūkti elektros tiekimo linijos arba kurie aukštai nukentės dėl gresiančio potvynio. Tokias žinias neblogai turėti, kur bebūtumėte. Arba, įsivaizduokite, tarkime, turite programėlę, kuria galima greitai susiorientuoti ir suplanuoti judėjimą gamtos kataklizmo ar teroristinio akto zonoje – tokiais atvejais be informacinio palaikymo susikaupti ir racionaliai mąstyti labai sunku.

Yra vietos žygdarbiams

Ir gar apie riziką. Ekspedicija į Antarktidą ar įkopimas į Everestą prieš šimtmetį atrodė žygdarbiu, įvykdomu tik superžmonių, turinčių superišteklius. Dabar, dėl naujų technologijų ir apie kiekvieną alpinistų žingsnį sukauptų duomenų, kopimas į Everestą virto įprasta turizmo industrijos kryptimi. Pavyzdžiui, ant Khumbu ledyno, kasdien pasislenkančio porą metrų ir esančio rimta kliūtimi Everesto užkariautojams, įtaisyta kamerų sistema, kas pusvalandį fiksuojanti ledo judėjimą. Keleto metų stebėjimo analizė leidžia gana tiksliai numatyti, kur konkrečią dieną pasislinks ledas ir kuris kelias bus saugesnis.

Tokie patobulinimai praeities herojiškus žygdarbius verčia savotišku ekstremaliu, – o ateityje, gali būti, ir visai nebeekstremaliu, – turizmu. Remiantis kompiuteriniais pagalbininkais ir papildytąja realybe, eiliniai žmonės, be specialaus pasirengimo galės vėl vykdyti didžiuosius geografinius atradimus, ar netgi, pavyzdžiui, išgelbėti tūkstančius žūvančių žmonių katastrofiško žemės drebėjimo zonoje. Tai ne tiesiog naujas gyvenimo pojūčių lygis, tai galimybė pagyventi kitą gyvenimą.

Babiloniškoji svaja

Svajonė apie automatinį vienos kalbos vertimą į kitą įgyvendinama prieš mūsų akis: metų pradžioje kompanija Google paleido naują savo vertėjo versiją iOS ir Android sistemoms, kuris supranta, kokia kalba kalbate jūs arba jūsų pašnekovas (arba jeigu prieš pokalbį pažymėsite šias dvi kalbas), ir ir verčia jas gyvai, o taip pat iškart išverčia užrašus, į kuriuos nukreipsite telefoną. Kol kas palaikomų kalbų nedaug ir, aišku, yra klaidų, bet kuo daugiau duomenų apie gyvąją kalbą suvirškina Google serveriai, tuo geresnis tampa vertimas. Analogišką vertimo sistemą paleidžia kompanija Microsoft su programa Skype. Tai yra, teksto ir kalbos supratimo problema iš principo išspręsta. O tai milijardams žmonių atvers prieigą prie pramogų kitomis kalbomis ir prie pasaulinės darbo rinkos. O ir šiaip įsivaizduokite: galėsite be vertėjo bendrauti su bet kuriuo žmogumi iš bet kurios pasaulio šalies.

Taškinė labdara

Populiarus technologijų blogas Backchannel pasakoja, kaip labdaros organizacijos pasitelkia didžiuosius duomenis – išsiaiškina žmones ir žmonių grupes, kurios, labiau tikėtina, atsišauks į jų raginimus. To pavyzdžiu galėtų būti 2008-ųjų Baracko Obama'os rinkiminė kampanija (ir lėšų rinkimas): jos organizatoriams pavyko tikslingai padirbėti su skirtingais rinkėjų segmentais ir teisingai suprojektuoti tarpusavio veiklą, kad būtų didesnė tikimybė paskatinti juos paaukoti. Dabar įkandin ir labdaros fondai, tyrinėdami tokius duomenis kaip potencialių aukotojų amžius, statusas, išsilavinimas, pajamų lygis, taip pat pradeda tiksliau rengti savo marketingo kampanijas. Keletas Niujorko organizacijų, apie kurias pasakoja Backchannel, sugebėjo padidinti aukojimus 10 %, ir tai, žinoma, tik pradžia.

Pasidžiaugus labdaros fondų sėkme, verta pasidžiaugti ir dėl savęs. Kaip rodo daug tyrimų, aukojimai ir kiti altruistiški poelgiai, pakelia laimės ir gyvenimo kokybės lygį – ir tuo labiau, kuo tiksliau tai sutampa su jūsų gyvenimiškais principais ir gyvenimo būdu. Taigi, svarbiausia personalizacija. Tokios tarnybos, kaip, pavyzdžiui, GiveNext.com leidžia parinkti aukojimų kryptį, atsižvelgiant į Facebooke jūsų padėtus laikus ir kitą asmeninę informaciją, o taip valdyti visą labdaringą veiklą vienoje platformoje. Jei pavyks tokią personalizuotą labdarą įdiegti į savo kasdienį gyvenimą, padaryti ją ne automatinę, o pastebimą, pajaučiamą aukotojams, gyventi taps žymiai maloniau.

Komentarai (0)