Тим О'Райли - WTF? Гид по бизнес-моделям будущего [litres]

Именно язык был нашим величайшим изобретением, давшим способность передавать огонь от одного сознания к другому. В периоды, когда знания претворены в жизнь и широко распространены, общество движется вперед и богатеет. Когда знания скрывают или игнорируют, общество становится беднее.

Внедрение наборного шрифта и развитие книгопечатания в Европе пятнадцатого века привело к появлению нашей современной экономики, поразительному расцвету как знания, так и свободы, поскольку первооткрыватели чего-то нового смогли передавать огонь знания людям, еще не родившимся, и тем, кто жил за тысячи километров от них. Потребовались столетия, чтобы эти изобретения и открытия смогли реализовать свой потенциал, а более высокий уровень образования населения еще больше увеличил темпы появления и распространения новых идей, создав спрос на дальнейшее обучение, еще большее количество открытий и еще более активное потребление. Интернет стал еще одним большим скачком. Но создание веб-браузера, содержащего слова и картинки онлайн, было лишь серединой пути. Это было увеличение доступности и скорости распространения знаний.

Заключительный этап, на котором происходит распространение знания, – это его интеграция в инструменты. Рассмотрим карты и направления. Путь от физических карт до GPS и Google Maps, а затем до беспилотных автомобилей иллюстрирует то, что я называю «кривой знаний». Распространение знаний идет от устной формы к письменной, от массового производства до распространения в электронном виде, до интеграции знаний в инструменты, сервисы и устройства. Раньше я мог спросить дорогу у кого-нибудь. Или я мог свериться с информацией на бумажной карте. Первые онлайн-карты представляли собой просто факсимиле бумажных карт. Теперь я могу точно определить, где я нахожусь и как добраться туда, куда мне нужно, в режиме реального времени. Следующий шаг – это забыть обо всем этом и позволить машине самой отвезти меня в пункт назначения. Следующий за этим шаг – представить себе, что мы можем делать иначе, когда транспортное сообщение станет таким же надежным, как водоснабжение.

Эта интеграция знаний в инструменты не является чем-то новым. Это всегда было важнейшим условием повышения производительности, получаемого за счет освоения физического мира. И это неизбежно ведет к огромным переменам в обществе.

Когда в 1800 году Генри Маудсли построил первый токарно-винторезный станок, создав механизм, который каждый раз мог воспроизводить точно такую же форму, – нечто невозможное даже для самых опытных мастеров, работающих только при помощи ручного инструмента, – он открыл дверь в мир массового производства. С появлением первых гаек и болтов с резьбой с допуском в тысячные доли дюйма появились сначала сотни, а затем тысячи, а затем миллионы товаров – дети, внуки и правнуки, рожденные гением Маудсли.

Также, когда в 1856 году Генри Бессемер изобрел первый недорогой способ массового производства стали, он не просто удалил углерод и примеси из железа – он подарил знание. Знание о том, как произвести огромное количество дешевой стали, делает возможными совершенно разные варианты развития будущего. Эндрю Карнеги сколотил свое состояние и занял ведущее положение в мировой сталелитейной промышленности, центром которой была Великобритания, производя рельсы, которые соединили друг с другом отдаленные регионы страны. Благодаря стальным балкам стало возможным строительство небоскребов, благодаря стальным тросам – строительство лифтов и огромных подвесных мостов. Все эти WTF-технологии XIX века были созданы на основе других технологий, так же как и достижения современного прогресса.

Трехступенчатый процесс создания новых знаний, их распространения и последующего внедрения в инструменты так, чтобы их могли использовать менее квалифицированные работники, четко отображен в росте технологий больших данных. Корпорации Google пришлось разработать совершенно новые методы, чтобы справиться с разрастающейся Всемирной паутиной. Один из наиболее важных из них называется MapReduce: он разделяет огромные объемы данных и вычислений на множество фрагментов, которые могут передаваться на сотни или тысячи работающих параллельно компьютеров. Оказалось, что метод MapReduce можно применять для широкого спектра задач, не только для поиска.

Корпорация Google опубликовала статьи о MapReduce в 2003 и 2004 годах, раскрыв свои секреты, но метод не получил широкого распространения, пока в 2006 году Дуг Каттинг не реализовал на основе MapReduce проект с открытым исходным кодом Hadoop. Это позволило множеству других компаний, которые столкнулись с проблемами, аналогичными тем, с которыми корпорация Google столкнулась на несколько лет раньше, с легкостью перенять этот метод.