Стань лидером рынка! Техники ниндзя для революции в вашей нише

В создании алгоритмов нам стоит помнить о явлении «алгоритмической предвзятости» – это непреднамеренное «начинение» их стереотипами в зависимости от того, кто занимается кодингом. Например, исследователи Media Lab MIT узнали, что технология распознавания лиц исправно работает в 99 процентах случаев с белыми мужчинами, но она намного менее точна с женщинами с более темной кожей[90]. Алгоритмы настолько сильны, насколько сильны данные, лежащие в их основе. Это еще одна причина, по которой разнообразие среди технических сотрудников жизненно важно: в процесс создания продуктов для всех должны быть вовлечены все.

ОБ АЛГОРИТМАХ

Алгоритмы не являются новой концепцией; в своем нынешнем значении слово появилось еще в XIX веке. Математики, инженеры и программисты постоянно улучшают и меняют алгоритмы. Результат работает только в сочетании с надлежащей технологией для реализации.

В 1967 году доктор Эндрю Витерби предложил революционный алгоритм для упаковки и распаковки контента, передаваемого по воздуху. Но технология была признана непрактичной для широкой реализации из-за вычислительных ресурсов тех времен. Это была сильная математика и сильная логика – но компьютеры еще не были способны справиться с требованиями.

Со временем все изменилось. В 1980-х годах индивидуальные процессоры смогли справляться с алгоритмом, и работа Витерби стала потребительским товаром: модемом для персонального компьютера. Его алгоритмы были усовершенствованы, объединены с улучшениями в технологиях процессоров и стали частью одного из самых широко используемых потребительских продуктов в мире. Витерби тоже занялся крупными делами. В 1985 году он стал сооснователем компании-гиганта Qualcomm, занимающейся производством чипсетов для мобильных телефонов.

Облачные вычисления, большие данные и аналитика

Если вы когда-либо видели одну из реклам IBM «Уотсон за работой», то вы видели, как изображаются передовые ниндзя-инновации. Обработка больших данных и использование облака и ИИ позволяет Уотсону не только устанавливать связь, но и учиться и предлагать решения.

Инноваторы-ниндзя разработали облачное вычисление в качестве формы аутсорсинга: оно позволяет нам передать хостинг данных и сервисов от частных лиц, компаний или правительств серверам, которыми управляют компании, специализирующиеся на серверном хостинге. Оно освобождает активы (охлажденное физическое пространство, огромная возможность хранения) и людей (обученные специалисты по IT-серверам и хранению), так что компании могут сфокусироваться на своей основной задаче.

Но облако – это намного больше, чем хранилище файлов. Его реальная перспектива заключается в том, чтобы позволить требовательным компьютерным программам и веб-приложениям использовать источники вычислительных мощностей, подключенные к Интернету, в режиме реального времени. Масштабируемые вычисления уже являются распространенной практикой в сети: компании, которые имеют популярные веб-сайты, могут запустить новые серверы в облаке практически моментально, когда трафик подскакивает, и вывести их из эксплуатации так же быстро. А некоторые компании экспериментируют с «туманными» или «граничными» вычислениями – это системы, которые снимают напряжение с основного центра обработки данных в облаке, обрабатывая часть данных местно, увеличивая тем самым скорость и безопасность.

Так как облачные вычисления позволяют нам собирать большое количество данных, анализ больших данных становится возможным. Большие данные – это попросту огромные количества цифровой информации. Сложные вычисления и алгоритмы больших данных могут быть переданы в серверный банк в облаке и обработаны со скоростью света.