Эли Паризер - За стеной фильтров. Что Интернет скрывает от вас?

Все это похоже на эпизод фильма «Гаттака» [396] Фильм Эндрю Никкола, действие которого происходит в будущем, где все люди генетически запрограммированы жить определенным образом. Прим. пер. , 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.

В декабре 2010 года исследователи из Гарварда, Google, «Британской энциклопедии» и «Словаря американского наследия» (American Heritage Dictionary) объявили о результатах совместного проекта продолжительностью в четыре года [397] Digitized Book Project Unveils a Quantitative 'Cultural Genome', http://www.seas.harvard.edu/news-events/news-archive/2books. . Команда проекта составила базу данных, охватывающую все содержание книг более чем за пять столетий. В общей сложности в нее вошли 5,2 миллиона книг на английском, французском, китайском, немецком и других языках. Теперь любой, кто зайдет на страницу Google N-Gram, может ввести запрос и посмотреть, как те или иные слова и фразы набирают и теряют популярность с течением времени: от появления их в роли неологизмов до затухания и забвения. По мнению исследователей, этот инструмент дает и еще более грандиозные возможности — «количественный подход к гуманитарным наукам», позволяющий по-научному картировать и измерять культурные изменения.

Уже первые находки показывают, насколько мощным может оказаться этот инструмент. Изучая отсылки к прошлым датам, исследователи обнаружили, что «с каждым годом человечество быстрее забывает свое прошлое». Также они утверждали, что их разработка может стать «мощным инструментом для выявления цензуры и пропаганды» [398] Digitized Book Project Unveils a Quantitative 'Cultural Genome', http://www.seas.harvard.edu/news-events/news-archive/2books. — благодаря выделению стран и языков, в которых наблюдается статистически ненормальное отсутствие определенных идей или фраз. Например, упоминания о Льве Троцком гораздо реже появляются в книгах на русском языке середины XX века, чем в английских или французских публикациях того же периода.

Несомненно, этот проект — колоссальное подспорье и исследователям, и просто любопытной публике. Однако едва ли единственным мотивом участия Google в нем была помощь науке. Помните слова Ларри Пейджа о том, что он хотел создать машину, «способную понять все», которую некоторые назвали бы искусственным интеллектом? Информация — ключевой элемент подхода Google к созданию интеллекта, и в пяти миллионах оцифрованных книг ее просто безумное количество. Чтобы вырастить настоящий искусственный интеллект, его нужно хорошо кормить.

Чтобы понять, как может работать этот механизм, рассмотрим сервис Google Translate, который сейчас обеспечивает сносный автоматический перевод почти с 60 языков [399] http://translate.google.com/support/?hl=en. . Если вы думаете, что он создан на основе очень большой и весьма изощренной подборки словарей, то ошибаетесь. Инженеры Google решили опереться на вероятностный подход: они разработали программу, которая определяет, какие слова чаще появляются рядом с другими, а потом обработали огромные массивы доступных данных на разных языках, чтобы натренировать программу на них. Одним из самых крупных массивов были базы заявок на патенты и торговые знаки. В этом качестве они весьма уместны, поскольку во всех заявках говорится примерно одно и то же, они находятся в открытом доступе и их зачастую нужно подавать одновременно на разных языках. Translate «напустили» на сотню тысяч патентных заявок на английском и французском, и программа смогла установить, что когда в английской версии документа появляется слово word, то во французской версии с высокой вероятностью — слово mot. И по мере того как пользователи поправляют Translate, она переводит все лучше и лучше [400] Nikki Tait. Google to Translate European Patent Claims. Financial Times, Nov. 29, 2010, http://www.ft.com/cms/s/0/02f71b76-fbce-lldf-b79a-00144feab49a.html. .