Книга: Взрывной рост: Почему экспоненциальные организации в десятки раз продуктивнее вашей (и что с этим делать)

9. Измерить и узнать можно все

9. Измерить и узнать можно все

Первые акселерометры (устройства для измерения изменения скорости движения по трем осям) были размером с обувную коробку и весили около килограмма. Современная модель не превышает четырех миллиметров по горизонтали и встроена в каждый смартфон.

Встречайте революцию датчиков, одну из самых важных, но наименее замечаемых технологических революций, которую мы переживаем сегодня. Автомобиль BMW на сегодняшний день имеет больше двух тысяч датчиков, измеряющих все – от давления воздуха в шинах и уровня горючего в бензобаке до работы системы трансмиссии и резких остановок. Авиационный двигатель снабжен тремя тысячами датчиков, отслеживающих миллионы точек данных при каждой эксплуатации. И, как мы уже говорили в 1-й главе, автомобиль Google с его 46 лидарами, непрерывно сканирующими окружающее пространство, собирает почти гигабайт данных в секунду.

Эта революция затрагивает и человеческие тела. В 2007 редакторы журнала Wired Гэри Вулф и Кевин Келли создали движение «Измерь себя» (Quantified Self), целью которого является разработка различных технологий количественного измерения всех параметров человеческого организма. Первая конференция была проведена в мае 2011 года, и на сегодняшний день сообщество «Измерь себя» насчитывает более 32 тысяч членов в 38 странах мира.

Участники этого движения уже разработали множество устройств, например, таких как трекер Spire для отслеживания дыхания. Франческо Москони, выпускник Университета сингулярности, отвечает в стартапе Spire за анализ данных. Написанное им программное обеспечение и аналитические программы обеспечивают обратную связь в режиме реального времени, сообщая человеку информацию о его дыхании и на основе этого об уровне стресса и концентрации внимания, что немногим отличается от того, как система регулирования тягового усилия в автомобилях BMW, опираясь на обратную связь от датчиков, уменьшает пробуксовку колес.

Экипировавшись более чем 7 млрд мобильных телефонов, многие из которых оснащены камерами высокого разрешения, позволяющими записывать всё и вся, от первых слов младенца до событий «арабской весны», в режиме реального времени, мы, нравится нам это или нет, на полных парах мчимся к миру радикальной прозрачности и обрушиваемся в бездну антиприватности по мере того, как триллионы датчиков начинают фиксировать каждый наш шаг. Израильская компания Beyond Verbal может проанализировать интонации вашего голоса на 10-секундной аудиозаписи и определить ваше настроение и отношение к тому, что вы говорите, с 85 %-ной точностью.

Теперь добавьте в эту смесь «умные очки» Google Glass, которые позволяют снимать фото и видео с высоким разрешением и передавать их в режиме реального времени куда угодно. Присовокупите сюда дронов по цене дешевле 100 долларов за штуку, которые могут летать на различных высотах и снимать земную поверхность видеокамерами с разрешением 5 гигапикселей. Наконец, вспомните о нескольких спутниковых компаниях, которые в настоящее время занимаются созданием полносвязанных спутниковых сетей с сотнями наноспутников на низкой околоземной орбите, которые будут обеспечивать фото– и видеосъемку в любой точке планеты в режиме реального времени. Принимая во внимание ошеломляющие темпы технологических инноваций, возможности здесь безграничны.

На микроуровне человеческое тело состоит примерно из десяти триллионов клеток, работающих как единая экосистема с невообразимым уровнем сложности. Но при всей этой сложности мы обычно оцениваем наше состояние здоровья всего по трем показателям: температура, артериальное давление и пульс. Теперь представьте, что можете измерять каждую из этих десяти триллионов клеток, причем не по трем, а по сотням параметров. Что способны отслеживать уровни ферментов в нашей крови, почках и печени и соотносить эти уровни в режиме реального времени с другими показателями. Какие важные мета-факторы, о существовании которых мы даже не подозревали, мы могли бы выявить благодаря анализу этих массивов данных?

Например, в настоящее время лазерная спектроскопия применяется для анализа продуктов питания и напитков на предмет содержания в них аллергенов, токсинов, витаминов, минералов и калорий. Среди компаний, которые уже используют возможности этой технологии, – Apple, Consumer Physics (устройство SCiO), TellSpec, Vessyl и Airo Health. В скором времени методы лазерной спектроскопии также начнут использоваться для медицинской диагностики и оценки состояния здоровья, позволяя измерять и отслеживать в наших организмах буквально все – биомаркеры, болезни, вирусы, бактерии и т. д. Например, компания OwnHealth, созданная Йонатаном Адири, разработала программу на основе облачных вычислений, которая позволяет диагностировать многие заболевания по фотографиям тест-полосок для анализа мочи[9].

Как уже говорилось в 3-й главе, премия Qualcomm Tricorder X Prize в размере 10 млн долларов будет присуждена разработчику портативного устройства, которое будет не только отслеживать ключевые показатели состояния здоровья, но и диагностировать заболевания быстрее и точнее, чем комиссия из десяти сертифицированных врачей. Многочисленные команды во всем мире, в том числе Scanadu – компания, созданная с единственной целью победить в этом конкурсе, – соревнуются за приз, который, вероятно, будет присужден уже в этом году. (Как видите, чтобы воплотить в жизнь фантастическую задумку из «Звездного пути», понадобилось меньше 150 лет.)

ЭксО используют эту быстроразвивающуюся тенденцию одним из двух способов: либо создают новые бизнес-модели на основе существующих потоков данных, либо добавляют новые потоки данных к существующим моделям. Хорошим примером первого подхода может служить компания PASSUR Aerospace. Поскольку прибытие самолета раньше или позже назначенного времени обходится порядка 70 долларов за минуту, компания установила станции слежения ADS-B (автоматического зависимого наблюдения-вещания) размером с холодильник по всей территории США. Эти станции отслеживают каждый самолет в небе и могут предсказать с точностью до минуты, когда он прибудет на посадку. Система не только обеспечивает значительную экономию затрат, но и позволяет авиадиспетчерским службам и авиакомпаниям определить точное время взлета каждого самолета.

Как свидетельствуют эти и сотни других примеров, мы движемся к миру, в котором будет измеряться все, что можно измерить, и анализироваться все, что можно проанализировать, как в окружающем нас пространстве, так и внутри наших тел. Только те компании, которые сумеют оседлать волну этой новой реальности, могут рассчитывать на долгосрочный успех.

Теперь, когда мы рассмотрели основные характеристики ЭксО и их значение, давайте посмотрим, каким образом концепция ЭксО соотносится с другими существующими конструктами. В следующей таблице приводится сравнение атрибутов ЭксО с принципами, применяемыми Джоем Ито в Медиалаборатории МТИ, и эвристическими правилами «теории антихрупкости» Нассима Талеба.

Оглавление книги