• Встроенном поисковике третьего поколения. В первом поколении были системы типа Yahoo и HotBot. Они искали просто те или иные слова в документах и выдавали документы в произвольном порядке. Поэтому такого рода поисковики сопровождались каталогами, формировавшимися в основном экспертами на основе поисковой выдачи. Нечто подобное можно до сих пор увидеть на первой странице Rambler. Вторым поколением стал Google. Революция Брина-Пейджа состояла в том, что поисковик стал искать не только по документам, но и в значительной степени по связям между документами или сайтами. Третье поколение ищет не только объекты, соответствующие поисковым запросам, не только связи между документами, но и взаимосвязи между объектами, их характеристиками и отношениями, содержащимися в различных документах. Сегодня это главное направление развития поиска. Оно в полной мере реализовано в Recorded Future.
• Разделении информационного поля на составляющие. В Recorded Future выделено три класса сообщений.
Первый — это сообщения о событиях. События — это длящиеся определенный, достаточно небольшой период времени устойчивые конфигурации, которые характеризуются единством времени, места, участников и т. п. К событиям Recorded Future относит то, что может быть интерпретировано как факты, то, что реально произошло или происходит в данный момент. Второй — это мнения. К мнениям относятся любые сообщения относительно прошлых, настоящих или будущих событий, высказанные в авторитетных источниках, либо авторитетными людьми. В системе есть специальные алгоритмы, которые позволяют для каждой области выделить большую выборку таких источников и персон. Наконец, третий — это реакции. Здесь принимаются во внимание любые спонтанные реакции людей на те или иные ожидаемые события, зафиксированные в различного рода текстовых сообщениях. Не обязательно, чтобы эти сообщения были из авторитетных источников. Главное, чтобы они имели отношение к событиям и мнениям, так или иначе рассматриваемым и высказываемым в авторитетных источниках. Такое разделение на три сегмента информационного поля, как выяснилось, позволяет достаточно хорошо улавливать как господствующие тенденции и опережающим образом реагировать на их изменения, так и выявлять слабые сигналы.
• Рассмотрении интернета, как огромной распределенной сетевой базы неструктурированных данных. Еще у древних греков были знаменитые Мойры, которые пряли нити судьбы, образующие ткань реальности. Сестер было три. Первая олицетворяла, как мы теперь говорим, тренды. Вторая — случайности. Третья — неотвратимость последствий поступков и решений. Собственно Recorded Future использует поисковик, работающий в сегментированном информационном пространстве в масштабе огромной сетевой базы данных. В сетевой базе данных разные объекты и их характеристики связаны друг с другом прямыми, обратными и опосредованными связями. Соответственно, такой подход позволяет выявлять не только явные и очевидные связи, но и вести так называемый латентный анализ, т. е. получать неочевидные, а иногда даже и абсолютно не предполагаемые связи и отношения. К тому же обрабатывать огромное количество информации в алгоритмическом режиме. Т. е. оперировать информационными массивами, непосильными для непосредственной обработки человеком.
В настоящее время Recorded Future используется в трех сферах: государственной разведке и безопасности, в бизнесе, и в финансах для разработки инвестиционных стратегий.
Другим ярким примером прогностических систем нового поколения является платформа Quid. Эта система создана известным американским программистом и разработчиков Ш. Горли на деньги знаменитого Питера Тиля, чья разведывательная программа Palantir является любимым инструментом американского разведывательного сообщества.
Quid занимается прежде всего научно-техническим прогнозированием, поиском тех ниш, которые могут дать максимальный эффект с точки зрения развития технологий в любых сферах, включая сферу вооружения. Одновременно система может быть использована как своего рода организационное оружие, поскольку выявляет, образно говоря, технологические дыры в потенциале любой страны мира. В качестве материала для прогнозирования программа использует Большие патентные Данные, т. е. миллионы файлов, входящих в патентные базы по всем странам мира, а также информацию, почерпнутую из научно-технических, технологических журналов и средств массовой информации.