Новые идеи и стартапы – две очень тесно связанные вещи. Большие компании, изобретя что-то новое, часто ограничиваются получением пары патентов, которые будут пылиться на полке до тех пор, пока рынок не дозреет. Стартапам же нечего бояться и терять. Они не обременены заботами о существующих продуктах и пользователях и могут проверить идеи, которые пугают гигантов.

Рано или поздно шумиха вокруг стартапа стихает, и публика заодно с прессой забывает о нём. Но это далеко не всегда означает, что затея провалилась. Иногда революционный продукт, основанный на его работе, появляется, когда никто уже не ждёт. И даже если сама фирма исчезает, ту же идею может воплотить кто-то другой (с хорошими идеями так бывает). Предугадать это невозможно, и тем интереснее вспоминать о важных стартапах, успех которых может изменить многое.

Numenta и Grok

Спросите у любого бизнесмена или аналитика, насколько важны прогнозы, и он ответит, что жить без них невозможно. Бывший основатель компании Palm и автор системы перьевого ввода Graffiti Джеф Хокинз считает, что предсказание – это вообще базовое действие нашего мозга.

В своей книге “Об интеллекте” он пишет о том, что перед тем, как сделать какое-то действие, мы (сознательно или подсознательно) всегда представляем и процесс его выполнения, и даже результат. Хокинз считает, что, сделав так, чтобы программа давала предсказания по той же модели, что и наш мозг, мы совершим шаг к созданию сильного искусственного интеллекта.

Но даже начальных шагов будет достаточно, чтобы создать работоспособные системы, которые смогут пригодиться в бизнесе. Мало того, их уже можно начинать использовать – стартап Хокинза Numenta недавно открыл сервис Grok, частично реализующий его задумки.

Рекламный ролик Grok, кроме бизнес-аналитики, упоминает прогнозирование нагрузки на серверы (нужнейшая вещь, если учесть популярность масштабируемых облачных решений), успешности рекламных кампаний и потребления электроэнергии. По сути, алгоритму можно дать любые данные, привязанные ко времени, чтобы получить предсказание.

Какими будут следующие шаги на этом пути? Пока что в модели мозга, созданной в Numenta, отсутствует построение иерархии, нет управления вниманием или моторной памяти. Что получится, когда (и если) их добавят, даже думать слегка боязно.

Сам же Хокинз уже рассуждает о том, что неплохо бы не только реализовать софт, но и разработать новое “железо” – то есть специальный процессор, построенный по образу и подобию человеческого мозга. Учитывая, что Хокинз инвестирует в Numenta уже семь лет, а у Grok есть шансы на коммерческий успех, ни в решимости, ни в деньгах недостатка быть не должно.

EveryBlock

Этот стартап основал Адриан Головатый – автор популярного фреймворка для Python под названием Django. Головатый уже много лет занимается интереснейшей темой – журналистикой данных. “Что, если помимо новостей для людей делать новости для компьютеров?” – спрашивает он. И сам же отвечает: если превратить новости в машиночитаемые данные, события станет куда проще анализировать. Их можно будет находить и сортировать при помощи SQL и подобных ему средств, их можно будет перерабатывать, фильтровать, объединять – делать с ними всё, что угодно!

Сервис EveryBlock направлен на решение этой задачи, но не глобально, а локально, очень локально. Для каждого пользователя он подбирает новости о том, что происходит прямо вокруг него – в его районе или даже в соседних домах.

Everyblock начал с одного города – Чикаго. EveryBlock подбирает для его жителей информацию о происшествиях, появлении новых магазинов и ресторанов и прочих событиях, о которых обычно пишут в местных газетах. Также тут можно обмениваться сообщениями с соседями и видеть информацию из других сервисов – Flikr, Yelp, Craigslist.

Со времени основания с EveryBlock произошло много интересных событий – в частности, приобретение медиакорпорацией MSNBC и расширение географии до 19 городов. Уход основателя немного разочаровывает, но, покидая стартап, он заверил, что оставляет сервис в отличных руках.

Hunch

Некоторые алгоритмы ложатся в основу не просто продуктов, но и целых компаний. За яркими примерами далеко ходить не нужно: взять хотя бы Amazon с его встроенными рекомендациями или Google, успех которого связан с алгоритмами PageRank и AdSense (последний, кстати, изобретён не в Google – в AdSense использованы разработки стартапа Applied Semantics, купленного поисковиком в 2003 году).

Сервис Hunch относился именно к этому сорту. Он был основан на самообучающейся рекомендательной системе, которая работала так: сначала пользователь отвечает на десятки вопросов, помогая сервису разобраться в его привычках и стиле жизни, а затем система отыскивает в своей обширной базе данных вещи и развлечения, которые способны заинтересовать именно такого человека.

В результате, с одной стороны, должна была получиться гениальная база знаний обо всём на свете, помогающая понять связь между особенностями людей и их предпочтениями, а с другой – открыться безграничное поле для монетизации. Подумайте, насколько ссылка на товар, выданная как рекомендация (причём совершенно честная), будет эффективнее рекламного баннера, пусть и контекстного?

Поскольку заполнение длинных опросников не самое увлекательное занятие, пилюлю попытались подсластить с помощью геймификации. Активное участие в Hunch вознаграждалось значками-“ачивментами”; к тому же пользователи не обязательно оставались пассивными потребителями, а могли создавать собственные рекомендательные машины, напоминающие популярные сетевые тесты в духе “Кто ты из Симпсонов?” и “Настоящий ли ты хипстер?”. При выдаче результата учитывались не только ответы, но и те сведения, которые уже хранятся в базе.

Замысел не сработал. Миновали месяцы, но жизнеспособного сообщества, поддерживающего и обучающего рекомендательную систему, так и не появилось. Спустя год стартап предпринял вторую попытку привлечь пользователей: рекомендации стали более автоматизированными, появились теги, помогающие быстрее найти нужные тесты, и виджеты для сторонних сайтов, дающие рекомендацию по определённой теме.

Эта вторая инкарнация Hunch работает и сейчас, но для публики она оказалась ещё менее привлекательной, чем первая. Тем не менее история заканичвается хэппи-эндом: в конце 2011 года Hunch был куплен компанией eBay за 80 миллионов долларов.

Рекомендательный сервис и крупнейший интернет-аукцион – отличное сочетание. Если число пользователей вырастет на порядок и у команды Hunch, кроме хитрых алгоритмов, под руками будет целый eBay, результат может оказать интересным.