местоположение.
Вначале эти поведенческие побочные продукты хранились как попало и ни для чего не использовались. Первым человеком, который осознал чрезвычайную важность этих случайно сохраненных данных для Google, часто называют Амита Пателя, молодого аспиранта Стэнфорда, проявлявшего особый интерес к «интеллектуальному анализу данных». Его работа с подобными журналами данных убедила его в том, что на основе неструктурированных сигналов, сопровождающих каждое онлайн-действие, можно выстроить подробный рассказ о каждом пользователе – его мыслях, чувствах, интересах. Эти данные, заключил он, представляют собой по сути «широкий датчик человеческого поведения» и могут быть незамедлительно использованы для реализации мечты одного из соучредителей, Ларри Пейджа, о Поиске как о всеобъемлющем искусственном интеллекте[133].
Инженеры Google вскоре поняли, что непрерывные потоки побочных поведенческих данных могут превратить поисковую систему в рекурсивную самообучаемую систему, которая постоянно улучшает результаты поиска и стимулирует инновации в виде таких продуктов, как проверка орфографии, перевод и распознавание голоса. Как заметил тогда Кеннет Кукье,
Другие поисковые системы 1990-х имели шанс сделать то же самое, но не воспользовались им. Около 2000 года в Yahoo! разглядели этот потенциал, но идея осталась идеей. Именно Google распознал золотой песок в пустой породе своих взаимодействий с пользователями и позаботился о том, чтобы собрать его <…> Google использует информацию, образующуюся как побочный продукт взаимодействия с пользователем, или «выхлоп данных», который автоматически перерабатывается для улучшения существующих услуг или создания совершенно новых продуктов[134].
То, что рассматривалось как отходы производства – «выхлоп данных», оседающий на серверах Google во время работы поискового «движка», – быстро было переосмыслено как критический элемент превращения поисковой системы Google в процесс непрерывного самообучения и самосовершенствования.
На этой ранней стадии развития Google петля обратной связи, связанная с улучшением ее функций поиска, создавала нужный баланс сил: поиску требовались люди, на которых он мог бы учиться, а людям требовался поиск, который позволял им учиться. Благодаря этому симбиозу алгоритмы Google обучались и выдавали всё более релевантные и полные результаты поиска. Чем больше запросов, тем больше обучения; чем больше обучения, тем более релевантны результаты. Больше актуальности – больше поисков и больше пользователей[135]. К тому времени, когда молодая компания провела свою первую пресс-конференцию в 1999 году, чтобы объявить о покупке акций компании на 25 миллионов долларов со стороны двух наиболее уважаемых фирм венчурного капитала Кремниевой долины, Sequoia Capital и Kleiner Perkins, поиск Google уже обрабатывал по семь миллионов запросов в день[136]. Несколько лет спустя Хэл Вэриан, который в 2002 году
Levy,
Kenneth Cukier, “Data, Data Everywhere,”
Levy,
“Google Receives $25 Million in Equity Funding,”
