Математика перевернет мир
Барак Обама выделил 5 миллиардов долларов на развитие математического образования в США. Почему? Ответ кроется в статье Стивена Бейкера «Математика перевернёт привычный мир», которая была опубликована в теперь уже несуществующем журнале «Business Week» четыре года назад.
О чем статья. О нас с вами. О том, что современные информационные технологии направлены всей мощью на создание глобального контроля над людьми. О том как, каким образом можно узнать всё о каждом из нас, как управлять нами на основе нашей же информации, при чем не обязательно биографичного свойства. Вполне достаточно проанализировать наши посты безличного характера.
М4ТЕМ4ТИК4 перевернет привычный всем мир
Поколение тому назад волшебники цифр и формул совершили революцию в финансовом секторе. Сегодня они уже разрабатывают рекламные кампании и на основе анализа массы персональной информации выстраивают новый бизнес.
НИЛ ГОЛДМАН РАБОТАЕТ НА УОЛЛ-СТРИТ, ГДЕ БАЛ ПРАВЯТ ЦИФРЫ.
Но всю мощь своего аналитического инструментария он направляет вовсе не на них, а совсем в другую сторону — на слова.
Новый проект Голдмана — Inform Technologies LLC — это по существу автоматизированный библиотекарь. Каждый день компьютерная система прочесывает тысячи англоязычных заметок в традиционных СМИ и постов в блогах, читая их и группируя по заданным темам. Делается это не по алфавиту или ключевым словам. Для анализа каждой статьи по языку и контексту применяются алгоритмы. В итоге каждый заказчик получает выборку, сделанную специально для него. Заказчики, кстати, тоже, как вы, наверное, уже догадались, присутствуют в системе Inform в виде математических знаков.
Как преобразовать печатное слово в математическую форму? Голдман говорит, что для этого нужно сочетать методы алгебры и геометрии. (почему геометрия см. по ссылке - W*)
Представьте себе блуждающий в пространстве объект, многогранник, каждая грань которого — та или иная информация. Называется он «политоп», а размеры его близки к бесконечности, что нам, с нашим приземленным сознанием, вообразить почти невозможно. Политоп содержит все темы, о которых пишет пресса. И любая обрабатываемая Inform статья занимает предназначенную только для нее линию. У каждой линии есть определенные связи. Например, статья о бордо размещается ря-
дом с информацией о Франции, сельском хозяйстве, вине и даже алкоголизме. В каждом отдельном случае алгоритм Inform рассчитывает значимость одной статьи для другой путем определения угла между двумя соответствующими им линиями.
Вы все это еще читаете, а данная статья уже существует в виде линии в политопе Голдмана. И тут встает фундаментальный вопрос: если обширные статьи, написанные разным стилем на разные же темы, можно свести к математической форме, что ждет нашу работу, наш бизнес да и нас самих?
Мир вступает в век цифр. Совместные разработки математиков и компьютерщиков приводят к созданию совершенно новых сфер бизнеса и демонстрируют эффективность математических подходов. Такое случалось и раньше. В прошедшие десятилетия союз высшей математики и компьютерного моделирования совершенно изменил науку и инжиниринг. Поколение тому назад i математики совершили революцию в мире финансов. А системы i и специалисты по выискиванию информации научились выдавливать крупицы полезных сведений из необъятных потребительских и корпоративных баз данных.
Но посмотрите, чем занимаются математики сегодня. Они участвуют в дганировании рекламных кампаний, меняют сам характер поиска информации, будь то в ньюсрумах или биологических лабораториях, и дают; маркетологам возможность выстраивать отношения едва ли не с каждым клиентом персонально. Получается, что под власть цифр попадают все больше и больше секторов экономики. Джеймс Р. Шатц, руководитель группы математических исследований в Агентстве национальной безопасности США, уверен: «Лучшего времени для занятий математикой еще не было».(теперь становится понятно, почему Обама выделяет 5 миллиардов долларов на математическое образование, но очень сильно удивляет уничтожение этого образования в России - W*)
И молодые компании наподобие Inform, и технологические гиганты вроде IBM применяют в своем бизнесе математические методы, причем так, как еще пару лет назад и представить себе было трудно. За прошедшее десятилетие немалая часть человечества начала работать, развлекаться, общаться и делать покупки онлайн. В результате мы оставляем в Сети колоссальные объемы сведений, которые раньше так и томились бы на какой-ни-будабумажке или вообще пропали бы. В базах данных, многие из которых общедоступны, хранятся срезы нашей жизни. ...они только и ждут, чтобы кто-то занялся их анализом. Но даже имея мощнейшие компьютеры и много дешевого места для хранения сведений, компании не в состоянии систематизировать все нарастающий информационный вал и уж тем более строить на их основе бизнес, не привлекая математиков и компьютерщиков.
Рост спроса на математиков разогревает рынок труда, особенно в крупных работающих с Интернетом компаниях, куда выпускников соответствующих факультетов заманивают шестизначными зарплатами и выгодными пакетами ценных бумаг. Том
Лейтон, предприниматель и профессор прикладной математики в Массачусет-ском технологическом институте (МТИ), говорит: «У всех моих студентов есть действующие предложения от Yahoo! и Google». Ведущие математики становятся новой мировой элитой. По некоторым интуитивным оценкам, их едва наберется 5000 человек, но это не менее грозная сила, чем армия гарвардских МВА, которые поколение назад перевернули менеджмент.
Между тем предприниматели, построившие бизнес на математике, зарабатывают приличные деньги. Пятнадцать месяцев назад Нил Годдман из Inform за $225 млн. продал еще одну свою недавно созданную фирму CapitallQ (использует математические методы финансовой аналитики) агентству Standard & Poor's (как и BusinessWeek, является подразделением The McGraw-Hill Companies). А братья Амит и Балрадж Сингх в мае прошлого года за $337 млн. продали Perabit Networks - разработчика алгоритмов для генетических исследований — компании Juniper Networks.
В переполненном информацией мире мы и сами становимся для фанатов переложения всего и вся на язык математики самой желанной добычей. Ученые из Aetna Health Care, Amazon.com и многих других компаний составляют математические модели клиентов* и персонала. В одних случаях по результатам такого моделирования можно прогнозировать, какую музыку мы будем слушать, в других — какой сотруд ник справится с той или иной задачей лучше остальных. На данном этапе эти модели грубы и приблизительны, но к концу десятилетия они обретут плоть и кровь. Нас смоделируют — как работников, покупателей, избирателей и пациентов. Каким-то из этих имитаций будут присвоены наши имена и номера наших кредиток, а может, даже пара-тройка генетических особенностей. В других случаях частная информация о нас будет защищена. Многие модели будут сверхъестественно точны, остальные — забавно непохожи на прототип. Но бизнес и власти все равно будут использовать их, чтобы просчитать, как заставить нас что-то купить, уберечь от болезней и повысить производительность труда. И конечно, они станут опираться на эти модели, чтобы предотвратить угон самолетов и взрывы.
Математическое моделирование человечества обещает стать одним из самых грандиозных феноменов XXI века". Его масшта-: бы будут расти, охватывая физический мир все больше, по мере того, как математики станут получать все новую и новую информацию, от показаний атмосферных зондов до записей миллионов камер видеонаблюдения. Формируется целый параллельный мир, лаборатория инноваций и открытий на основе цифр, векторов и алгоритмов.
«Весь контент да и вас тоже мы перекладываем на язык математики», - говорит Говард Каушанский, гендиректор базирующейся в Боулдере (Колорадо) компании Umbria \ Inc., которая применяет математические методы для онлайн-1 анализа маркетинговых тенденций.
Продолжение в комментариях к этому топику
- Блог пользователя VICTORIA-ROSSI .
- Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии
Оборотная сторона
У ЭТИХ МЕТАМОРФОЗ есть и другая сторона. Способность математиков анализировать и систематизировать частную информацию и ^оделщов^тлшове,дени£отдатьньг^ неминуемо будет и дальше подрывать privacy. Торговля будет дос-кШальнознать, что мы покупаем, а работодатели смогут оценивать нас не только по производительности, но и по количеству потраченных впустую минут. Более того, чем шире и чаще станут применять математические методы анализа информации и моделирования, тем сильнее обострится ощущение бессилия отдельной личности. Все больше будет казаться, что математические расчеты, от оценки кредитоспособности до генетической карты, в конечном счете определяют нашу судьбу.
За последние десять лет споры на эту тему возобновлялись уже не раз. И они обязательно с новой силой вспыхнут снова сейчас, когда конгресс США расследует, как власти в целях борьбы с терроризмом организовали прослушивание телефонов и контроль интернет-трафика. Но ведь сочетание изощренных технологий поиска данных и высшей математики - это и мощнейшее средство избавления человечества от многих бед. Джек Эйнхорн, главный технолог Inform, отмечает: «Следующий Джонас Солк будет не врачом, а математиком» (Джонас Солк (1914-1995) - создатель вакцины против полиомиелита. — «BusinessWeek Россия»).
Ярче всего подрывная сила математики проявляется в рекламе. Google и другие созданные на математической базе поисковики превращают эту отрасль, выросшую из размышлений, интуитивных озарений и личных отношений, в череду формул. Они могут это делать по очень простой причине: уж конечно, они точно знают, где в Сети бродят их потенциальные клиенты, на что они кликают и зачастую что покупают. Интернет-компании используют эти данные не только для составления профилей потребителей, но и для установления новых контактов. Года полтора назад 30 «голубых фишек», от Procter & Gamble Со. до Walt Disney Co., провели при поддержке отраслевой группы Interactive Advertising Bureau ряд исследований: на основе информации о потребителях оценивалась эффективность рекламы в нескольких СМИ, причем результаты выдавались в конкретных цифрах. Оказалось, что, например, если бы Ford Motor Со. увеличила долю бюджета рекламы онлайн с 2,5% до 6% общих рекламных расходов, она могла бы продать грузовиков еще на $625 млн. Ford отреагировала бурно: в августе прошлого года объявила, что из миллиарда рекламных долларов 30% будет направлено в СМИ, нацеленные на индивидуального потребителя, причем половина - на рекламу онлайн. Это обязательно приведет к нарастанию потока данных, что еще больше усилит влияние «вычислителей».
Стоит поговорить об этом с Имраном Ханом, директором по поисковой рекламе в компании онлайн-кредито-вания E-Loan. Бухгалтер по образованию, Хан превратил рекламную службу в лабораторию статистики. Как и большинство работающих в этой отрасли, три года назад он начал с того, что на всех основных поисковых машинах зарезервировал для своей компании определенные ключевые слова. Через какое-то время команда Хана накопила портфель из 250 тыс. ключевых слов и словосочетаний. И каждый раз, когда пользователь впечатывает одно из них в окно запроса, список результатов сопровождается рекламой Е-Loan, а фирма платит установленную за каждый клик сумму. Но поисковая реклама не терпит . застоя, поэтому, работая совместно с молодой аналитической компанией из Силиконовой долины Efficient Frontier Inc., Хан неустанно следит за своими ключевыми словами, рассчитывая доходность каждого из них и часами прочесывая тысячи запросов. За год он тратит на это $ 15 млн. (половину рекламного бюджета E-Loan) и аккумулирует огромный массив данных.
Собирая все больше сведений о потребителях, специалисты получают возможность активнее вводить изменения в своих компаниях. Возьмем для примера СМИ. Получая обширную информацию, маркетологи могут предлагать редакторам и менеджерам программ все более изощренные статистические модели, растолковывая, какие передачи или статьи более всего интересны конкретным демографическим группам. А поскольку издатели постоянно стремятся оптимизировать свои доходы и бизнес-процессы, значение такого анализа будет только повышаться. В чем кроется опасность?
Продолжение http://victoriarossi.livejournal.com/172343.html
Специалисты по математическому анализу, не говоря уже о рекламодателях, начнут играть все более серьезную роль в определении редакционной политики. «И тут возникает немало вопросов», — считает Рэкс Бриггс, основатель базирующейся в Сан-Франциско компании Marketing Evolution, которая провела 30 исследований в сфере рекламы.
Расширяющиеся информационные потоки позволяют компаниям проводить целевую работу с каждым клиентом. Естественно, что лидерами в этой области являются интернет-маркетологи, но подтягиваются и представители традиционных видов бизнеса. Гэри У. Лавмэн, гендиректор гиганта игорного бизнеса Harrah's Entertainment Inc. и бывший преподаватель Бизнес-школы Гарварда, распорядился составить персональные профили миллионов клиентов Harrah's. В профилях отражены возраст игроков, пол, почтовые индексы, а также время, которое они проводят за игрой плюс суммы выигрышей и проигрышей. Эти данные позволили Harrah's учесть массу переменных и подготовить целевые предложения — начиная с того, куда вырваться на выходные, до изысканных приемов — естественно, просчитанные так, чтобы получить максимальный доход. За последние пять лет среднегодовой рост бизнеса Harrah's составил 22%, а цена акций увеличилась почти втрое.
Идеальная команда
МАТЕМАТИКА, скорее всего, во многом изменит и методы проведения расследований. Будь то работа юристов, журналистов или правоохранительных органов, в основе их деятельности всегда лежала способность мозга уловить взаимосвязь событий, а также определить модель поведения. Шерлок Холмс иногда искал эти взаимосвязи и модели в струйках табачного дыма. А почему нет? Даже сейчас не существует машины, умеющей просеивать фотографии, имена, слова, географические координаты, фрагменты видеосъемок — всю ту растущую массу данных, которую компьютерщики называют неструктурированной информацией.
Но все же некоторые компании вторгаются и сюда. Скажем, Umbria из Колорадо создала систему просеивания в режиме реального времени миллионов блогов, выискивая данные для анализа рынка. Система Umbria разбивает английский текст на мельчайшие компоненты, анализируя слова, фразы, грамматический строй, даже выражение эмоций, и преобразует их в математическую форму. Затем она шерстит контент, в итоге предоставляя, скажем, продавцам мобильников или ресторанам быстрого питания сведения о том, что говорят и думают потребители о последней рекламной кампании или новом сандвиче.
Иногда обнаруживается такое, что и предположить трудно. К примеру, недавнее исследование по энергетическому напитку Gatorade показало, что многие молодые люди используют его для коктейлей в надежде, что содержащиеся в нем электролиты помогут избавиться от похмелья. Такие неожиданные открытия возможны в дальнейшем и в других отраслях. Моделирование поможет банкирам увидеть промахи предпринимателей до их банкротства или, скажем, укажет полиции на тех, кто планирует теракты.
В штаб-квартире Yahoo! в Саннивейле (Калифорния) Прабхакар Рагхаван руководит группой из 100 математиков и компьютерщиков. Чиркая маркером по проецируемой на экран «доске», уже исписанной уравнениями, Рагхаван говорит о необъятном объеме данных Yahoo!. При этом наиболее ценным ресурсом Yahoo! он считает онлайновую активность 200 млн. его зарегистрированных пользователей. Рагхаван уверен, что Сеть содержит огромные возможности для создания новых видов бизнеса, которые рано или поздно реализуются в проектах Yahoo!. Что именно это может быть? Подсказки пока еще плавают в океанах накопленных Yahoo! сведений. Задача Рагхавана — просеивать данные и формировать новые связи между клиентами, специалистами по маркетингу, работающими на электронном рынке, и рекламодателями. Создание более совершенных алгоритмов, говорит он, имеет решающее значение для выживания.
Получая все больше информации о собственных технологических процессах и сотрудниках, многие компании собираются использовать математические модели, чтобы добиться повышения темпов роста производительности и провести перепланировку рабочих мест. Впрочем, совсем не обязательно ограничиваться рамками одной компании. Сейчас ученые в состоянии смоделировать проекты мирового масштаба, затем разделить их на крошечные составляющие, подобрав для решения отдельной задачи наиболее подходящего человека. Пьер Арен, глава парижской ILOG, визуализирующей сырой материал о потребителях, предсказывает появление виртуальных сборочных конвейеров. «У нас будут созданы такие системы, которые повысят производительность в десятки раз», — заявляет он. (Важно! если производительность труда будет повышена в десятки раз, то и в десятки раз нужно будет меньше работников. Наша власть уверяет, что понижая уровень образования, они готовят специалистов, которые более востребованы. Враньё! в ближайшем будущем специалистов потребуется гораздо меньше, а ученых гораздо больше, однако процесс "реформирования школы" направлен на снижение количества ученых. Зачем? - W*)
По существу, это продолжение математического моделирования, которым вот уже полвека занимаются такие компании, как IBM. После Второй мировой войны ученые из IBM создали модель канала поставок компании, в которой были учтены данные по сырью, расписание грузовых перевозок и характеристики заводов-изготовителей. Получив рабочую модель, IBM оптимизировала ее методами математического анализа. На этой основе была проведена модернизация, что привело к росту операций IBM и снижению издержек. Прошли десятилетия, и IBM сделала оптимизацию одной из основ своего сервисного бизнеса. Сегодня консультанты компании, руководствуясь результатами математического анализа, модернизируют сталелитейные заводы в Китае и реорганизуют работу американской почты.
В прежних моделях системы поставок IBM вы не увидите очень важного элемента - человека. Сотрудников было не перечесть, и они были в значительной степени взаимозаменяемы. Поэтому математикам не хватало информации, чтобы разработать детализированные модели. Впрочем, даже если бы нужных сведений были горы, выжать что-нибудь полезное из них примитивные компьютеры того времени не смогли бы.
В получасе езды от Нью-Йорка находится исследовательский центр IBM. Здесь сорок специалистов по извлечению данных, статистики и аналитики операционной деятельности скрупулезно изучают именно людей. Иными словами, они моделируют не машины, сталеплавильные печи и графики работы, а строят модели своих коллег.
Возглавляет эту работу сириец по рождению Самер Такрити, который пришел в IBM с должности математика в Enron Corp. Задолго до своего банкротства Enron была пионером в использовании достижений математики при формировании новых финансовых рынков. Должность Такрити в IBM называется «старший менеджер по стохастическому анализу» - учету в математических моделях факторов случайного поведения, включая свойственную людям переменчивость.
Первый этап работы по составлению профиля персонала IBM, рассказывает Такрити, — это сбор всевозможной информации из имеющихся в компании документов, которую распределяют по 200 категориям. Однако математики охотятся за более детальными сведениями. Комплексное исследование электронной почты компании, по словам Такрити, помогло выявить связи между сотрудниками и неформальные социальные сети, которые они создают. Те, кто активно общается друг с другом по e-mail, скорее всего, и работать вместе будут намного продуктивнее. Изучение календарей с рабочими записями служащих может показать, у кого из консультантов больше свободного времени. В дальнейшем, отслеживая мобильные устройства, эта система будет знать, где именно находятся сотрудники. Так что, когда поступит заказ, скажем, на организацию нового колл-центра в Маниле, программа оптимизации IBM прошерстит свою глобальную базу данных и наберет идеальную рабочую команду.
Что дальше?
РЕАЛИЗАЦИЯ этого проекта займет годы. «Людей трудно понять, - говорит Такрити. — Если у вас появляются какие-то системы, они найдут способ их обмануть. А с этим фактором машины никогда не справятся». Придется ввести в расчеты поведения людей поправочные коэффициенты, например, на возможность обмана с целью обеспечения продаж или «случайного» уничтожения блестящего отчета конкурента. В результате модели будут менее точными. И все же, если труд IBM принесет плоды, можете быть уверены, она предложит подобные услуги по моделированию персонала и своим клиентам.
В будущем такие системы доберутся и до нас. И не нужно обладать богатым воображением, чтобы представить себе, куда это всех заведет. Руководители будут следить не только за работой сотрудников, но и за их передвижениями, а также подхлестывать интенсивность труда. Возможно, как и специалисты по маркетингу в Интернете, они даже получат инструменты для применения новых методов при определении доходов и рентабельности инвестиций. Однако, с другой стороны, больше информации появится и у потребителей, от прогнозных моделей рынка недвижимости до выбора в случае необходимости врача-онколога по диаграммам смертности пациентов у каждого специалиста.
Все это означает пришествие эры цифр. Научить людей хорошо считать - серьезный вызов школьным советам и министерствам образования всех стран. Особенно актуально это в Америке. Долгое время в американских вузах и их научных центрах работало много талантливых математиков-иностранцев. Даже после 11 сентября, когда выходцам из других стран стало труднее получить студенческую визу, по некоторым оценкам, половина из 20 тыс. выпускников математических факультетов США родилась за границей. Похожая ситуация сложилась и в других связанных с математикой сферах, от компьютерной науки до инжиниринга.
Перед США стоит двойная проблема. С одной стороны, они должны растить как можно больше собственных первоклассных математиков, особенно сейчас, когда иностранцы получают более выгодные предложения вне Штатов. Это потребует перестройки образования, привлечения в математику девушек и представителей национальных меньшинств, а также резкого увеличения числа студентов, освоивших курс исчисления, что служит прямой дорогой к изучению дисциплин на основе математики. «Это имеет решающее значение для будущего нашего общества, где столь важную роль играют технологии», - убежден Майкл Сипсер, завкафедрой математики МТИ. С другой стороны, параллельно руководство школьных округов в США должно максимально широко и активно популяризировать математические знания среди разных слоев населения, чтобы подготовить людей к жизни в мире, переполненном цифрами. Можно предусмотреть включение в учебный план сопутствующих прикладных дисциплин, например статистики.
Privacy
БОЛЬШАЯ ПРОБЛЕМА- сохранение privacy. Если у клиентов, пациентов и работников есть повод опасаться, что в базах данных зафиксированы самые сокровенные подробности их жизни, скорее всего, они сделают все, чтобы утаить информацию о себе или изъять ее из Сети. А это может помешать использованию математики и поиску сведений, например, для создания новых лекарств или борьбы с терроризмом. Поэтому нужно разработать систему, которая собирала бы обобщенную информацию, одновременно защищая личную. Например, работая с базой данных ациентов с ВИЧ или раком молочной железы, специалисты могли бы видеть, сколько им лет, какой они национальности, чем болеют, где лечились, размер их дохода, — не концентрируясь на личностях.
Математики сейчас находятся в самом пекле сражения за privacy, причем с обеих сторон линии фронта. В лаборатории Microsoft Corp. под Сан-Франциско криптограф Синтия Дворк работает над созданием системы защиты личной информации цифровой оболочкой, названной ею шумом. Это можно представить так: вы рассматриваете на мониторе фото толпы, но как только увеличите изображение, чтобы разглядеть отдельные лица, оно теряет резкость. Это перспективная технология, однако даже Дворк признает, что подкованные в математике хакеры могут попытаться взломать все двери, которые она и ее команда пытаются запереть. «Мы криптографы и знаем силу неприятеля», — говорит она.
Есть ли у математики другие проблемы? Иногда она не настолько всемогуща, как говорят. Берясь за моделирование человеческого поведения, математики начинают работать с новыми, часто непроверенными данными. «Весьма вероятно, что люди напрасно столь безоглядно верят в цифры», — говорит директор Google по технологиям Крейг Сильверштейн. Решить этот вопрос можно, подключив к математикам специалистов по другим научным дисциплинам, включая общественные науки.
Как математикам надо постигать тайны человеческой души, таки1Жнёджерам и предпринимателям необходю^зу^ритьма- \ тематику. Руководители среднего звена, конечно, могут передо- i житьТтона подчиненных, но все равно им самим надо достаточно хорошо разбираться в математике, дабы осознавать, что скрывается за цифрами.
«Сейчас намного легче надуть любого, представив анализ со множеством цифр и графиков, - говорит Пол Пфлейдерер, профессор финансов в магистратуре Стэнфордской школы бизнеса. — Надо учить людей видеть мошенничество».
И, добавим, новые возможности. Искать их надо в царстве цифр, потому что все больше информации в нашем мире обретает именно математическую форму. Здесь возникают сегодня новые идеи и зарождаются новые отрасли. Самое время учиться считать.
- При участии Бремена Лика, Нью-Йорк, — BusinessWeek, 2006 г.
Приложения к статье:
Математика меняет все
Уже давно математики - звезды Силиконовой долины и Уолл-стрит. Теперь они применяют свои знания и в других отраслях
»Консалтинг
IBM: создает математические профили на 50 тыс. своих консультантов, чтобы в дальнейшем компьютер для решения любой задачи мог подобрать идеальную команду. Позднее появятся и другие инструменты -для почасовой оценки профессионального роста и эффективности труда. В итоге придется работать на виртуальных конвейерах.
»Продукты и напитки
EN0L0GIX: эта консалтинговая фирма из Калифорнии помогает виноторговцам копировать химический состав вин, получивших высокую оценку ведущего энолога Роберта Паркера. Для просеивания базы данных из 70 тыс. винных купажей и анализа результатов используются алгоритмы. Точная информация о потребителях позволяет разрабатывать новые продукты.
» Реклама
EFFICIENT FRONTIER: молодая фирма из Силиконовой долины обеспечивает математическую оптимизацию онлайновых рекламных кампаний. Она вычисляет эффективность и рентабельность по каждой рекламе. Крутой поворот: от интуитивного подхода к математически выверенному таргетингу.
» Полиция и разведка
АГЕНТСТВО НАЦИОНАЛЬНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ: математики из ведущего госоргана, занимающегося технической разведкой, создали алгоритмы, с помощью которых можно прочесывать телефонную связь и интернет-трафик, выявляя подозрительные закономерности в речи, темах и частоте контактов. Аналитики перелопачивают горы информации в поисках потенциальных террористов.
» Маркетинг
UMBRIA: молодая фирма из Колорадо изучает оценки, которые получают те или иные продукты в блогах. Используя векторные графики, она подтвердила, что сомнительная онлайновая реклама Burger King не понравилась практически никому, кроме ее целевой аудитории - юношей. Работающие с математическими моделями консалтинговые фирмы собирают данные о рынке в блогах и подкастах.
»сми
INFORM: молодая нью-йоркская фирма преобразует статьи в СМИ в геометрические формы и организует их в виртуальной библиотеке. Может подобрать материалы в соответствии с математической же моделью читателя. Автоматические системы - угроза редакторам.
Насколько надо знать математику?
По-разному. Все зависит от профессии, поставленных перед собой целей и этапа жизни
»Исчисление
Необходимо в инжиниринге, науке и финансах. У выпускников бизнес-школ с хорошей подготовкой по этому предмету всегда гораздо лучшие перспективы.
Совет: упоминание этих навыков в резюме откроет на рынке труда XXI века любые двери, включая и те, что ведут к большинству наиболее высокооплачиваемых позиций.
»Статистика, учет вероятностей
Стандартный компонент подготовки для специалистов по общественным наукам, но сейчас он очень важен для бизнесменов и потребителей, поскольку мы постоянно сталкиваемся с большими массивами данных. Счастливчики будут знать, как использовать статистику, и понимать, не обманывают ли их.
Совет: эти навыки полезны, занимаетесь ли вы расчетом финансовых моделей в Goldman Sachs или составлением маркетинговых планов для Ford. (Вниманию родителей: дети, хорошо разбирающиеся в этих вопросах, не транжирят сбережения в мелких лотереях.)
»Алгебра и геометрия
Ключевые дисциплины для исчислений. Математики говорят, что алгебра учит решать задачи, а навыки доказательства теорем пригодятся в сложных ситуациях.
Совет: возможно, для вас геометрия ассоциируется лишь с укладкой плитки на полу, но ныне это одна из важнейших областей математики. Хорошее знание геометрии имеет ключевое значение в разработке поисковых машин, включая Google. Впрочем, туг геометрия на втором месте после исчисления.
» Инструменты
К программе Microsoft Excel многие математики относятся пренебрежительно. Но, работаете ли вы в рекламе или в юриспруденции, хорошо освоив Excel и парочку приложений, можно подготовить статистический анализ и доклад на уровне, недоступном для не столь продвинутых коллег.
Если вы слышите в телефонной трубке или на диктофонной записи голос знакомого — вы верите, что это действительно он. Скоро нам придется не доверять своему слуху. На днях ФСБ заказала интересную техническую разработку: систему имитации голоса. Задачу «исследовать для русского языка возможность имитации голоса заданной личности с cохранением высокой разборчивости речи» силовики предлагают решить за 13 месяцев.
Как анализируют голоса уже сегодня
Если вы слышите в телефонной трубке или на диктофонной записи голос знакомого — вы верите, что это действительно он. Скоро нам придется не доверять своему слуху. На днях ФСБ заказала интересную техническую разработку: систему имитации голоса. Задачу «исследовать для русского языка возможность имитации голоса заданной личности с cохранением высокой разборчивости речи» силовики предлагают решить за 13 месяцев.
Наука о голосах
Войсковая часть № 35533 из подмосковного города Железнодорожного опубликовала на официальном сайте госзакупок сообщение о конкурсе. В одном из его лотов речь идет об «антропоморфных методах анализа и обработки речи». Задача ставится такая: разработать «способ автоматической верификации личности по голосу, а также способы изменения и имитации голоса заданной личности». На эти цели заказчик готов потратить 6 млн руб. Срок выполнения работ — не больше 13 месяцев.
Войсковая часть № 35533 — одно из подразделений ФСБ. В интернете легко найти подтверждения этому: например, решение о передаче профилактория и дошкольного учреждения с баланса в/ч 35533 ФСБ России в муниципальную собственность г. Железнодорожного.
Среди других проектов этого подразделения — автоматизированное составление текстового резюме звукозаписи (на это выделено 20 млн руб.); определение психоэмоционального состояния говорящего (7 млн руб.); нахождение в большом количестве записей тех, в которых звучит голос нужного человека (13 млн руб.).
Что уже сделано
Сегодня в мире уже работают системы идентификации личности говорящего. Так, в Мексике существует база данных голосов на 600 тыс. человек. Система (ее разработчик — петербургская компания «Центр речевых технологий» (ЦРТ)) может проводить 600 млн сравнений в сутки. С ее помощью местная полиция собирается, к примеру, определять личность похитителя по телефонному разговору с родственниками похищенного.
Прототипы систем имитации голоса уже существуют. Но пока эксперты легко отличают подделку. Сегодня для создания имитации требуется не менее часа речи нужного человека. Речь разрезают на мельчайшие кусочки (так называемые аллофоны звуков) и из них собирают нужные слова. Затем на сигнал надо наложить индивидуальную интонацию. Пока что «швы» между звуками видны специалистам. Полноценная имитация заданного голоса, по прогнозам экспертов, станет возможна лет через десять.
Источник: marker.ru