Организованный ум. Как мыслить и принимать решения в эпоху информационной перегрузки

Автомобильные системы навигации тоже работают на принципах краудсорсинга. Когда приложения Waze или Google Maps подсказывают оптимальный маршрут, они исходят из состояния трафика на текущий момент – но откуда у них данные о загруженности дорог? Да ведь они получили возможность отслеживать перемещение мобильных телефонов тысяч пользователей и могут оценивать, как быстро все телефоны, которые находятся в этот момент в машинах, движутся по дороге. Если вы застряли в пробке, то GPS-координаты вашего телефона могут по несколько минут не обновляться; если дорога свободна и машины движутся быстро, то мобильник в вашем кармане тоже постоянно движется, и это ясно по изменению его координат. Используя эти данные, система делает предположения о дорожных пробках и строит оптимальный маршрут. Как и в любых проектах на основе краудсорсинга, качество системы серьезно зависит от количества пользователей или участников. В известном смысле эти проекты схожи с работой телефона, факса или электронной почты: если техническая новинка есть лишь у пары людей, в ней нет особого толку – но по мере роста числа пользователей полезность системы резко возрастает.

Художник и изобретатель Сальваторе Яконези использовал краудсорсинг, чтобы провести сравнительный анализ подходов к лечению рака мозга, который у него обнаружили несколько лет назад. Он разместил всю медицинскую информацию о собственном состоянии в интернете и получил более 500 000 откликов; сформировались целые группы врачей, которые стали обсуждать возможные подходы к лечению. «Люди из самых разных стран стали предлагать решения, основанные на накопленных человечеством знаниях и традициях», – писал Яконези. Прочитав комментарии и обдумав предложенные варианты, он согласился на традиционную операцию, но в сочетании с альтернативными подходами. Сейчас Сальваторе здоров[222].

Сфера, в которой краудсорсинг применяется, возможно, чаще всего, остается практически незаметной для большинства: это reCAPTCHA, то есть нечетко написанные слова, которые используются, чтобы не позволить так называемым ботам, то есть компьютерам, получить доступ к защищенным страницам. Человеку прочесть и напечатать предложенное слово довольно легко, а компьютер этого чаще всего не может. (Слово CAPTCHA – сокращение от Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, или «Полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга, позволяющий отличить людей от компьютеров». Сокращение reCAPTCHA указывает на возможность многократного использования возможностей человеческого мозга.[223]) Откуда берутся эти нечеткие изображения слов[224]? Часто это страницы старых книг или рукописей, которые были оцифрованы, но Google их все же сложно расшифровать. На каждое слово человеку требуется секунд десять; за день удастся разобрать более 200 миллионов слов, а это 150 000 рабочих часов в день. Грех не использовать это время на что-то полезное.

Технологии автоматического сканирования письменных материалов и превращения их в тексты, доступные для поисковых систем, пока неидеальны. Во многих случаях человек может разобрать рукописное слово, а компьютер нет. Вот для примера отрывок из книги, которую Google пытается оцифровать[225]:

После того как текст был отсканирован, две разные системы распознавания (так называемые OCR, системы оптического чтения символов) пытались превратить неразборчивые знаки во что-то читаемое. Те слова, в отношении которых программы дают разный результат, считаются не подлежащими расшифровке, и их используют в программе reCAPTCHA, фактически передавая на проверку посетителям сайтов. А откуда система понимает, что вы узнали слово верно? Система сопоставляет непонятные слова с расшифрованными, исходя из предположения, что если вы можете прочесть известное системе слово, то вы человек, а не бот, и тогда вы, скорее всего, верно прочтете и нерасшифрованное пока слово. Когда несколько независимых пользователей предлагают одно и то же прочтение нерасшифрованного слова, эта версия признается верной и добавляется в сканированный текст.