Готовый перевод Ingress: The embodiment of Google’s bold philosophy / Ingress: Воплощение смелого подхода Google: Past instruments for Google’s data-collection scheme / Предыдущие инструменты Google для сбора данных

Я точно не поклонник разнообразных теорий заговора, но не могу не признаться, что балуюсь многими из них, получая при этом удовольствие.

Это сопоставимо с забавой ребёнка, чьи проворные пальцы перебирают и отбрасывают кусочки лежащей перед ним мозаики.

Некоторые детали могут и не найти себе места в общей картине, однако мы всё равно их видим или думаем, что видим.

Несмотря на недостающие элементы, общая картина осмысленна, что совершенно нормально. В конце концов, это всего лишь субъективная точка зрения.

Но сперва взглянем на кусочки головоломки и постараемся их совместить, чтобы получить более полное представление о происходящем.

31 августа 2006 года Google запустил Image Labeler, позволявший пользователю в игровой форме помечать выдаваемые поисковиком случайные изображения.

Игроки произвольным образом были разбиты попарно, и оба участника старались предоставить как можно больше меток к изображению в течение двух минут.

Игрок получал очки каждый раз, когда его метка совпадала с меткой выбранного наугад партнёра.

Звучит многообещающе для издания The Nerd's Radar. И Singles Weekend. И The Geek’s Guide to Manliness.

Так в чём же смысл этой задумки?

Ответ до удивления прост: целью является актуализация поиска изображений путём косвенного обучения поисковой системы составлению наиболее подходящей запросу выборки.

А что насчёт 1-800-GOOG-411, автоматической телефонной справочной службы, применяющей технологию распознавания голоса для поиска информации?

Поскольку на то время (сейчас проект уже прекратил своё существование) GOOG-411 был бесплатной альтернативной аналогичным сервисам, многие сомневались в жизнеспособности бизнес-идеи.

Более того, Google проводил рекламную компанию по продвижению проекта.

Вы не ослышались: компания, как правило не прибегающая к рекламе, действительно рекламировала продукт, не обладавший потенциалом принести хоть какую-либо выгоду.

Но если внимательно вглядеться в менее явственные причины появления GOOG-411, сложно не поразиться изобретательности, находчивости и смелости подобного подхода.

Процитирую Мариссу Майер (Marissa Mayer), генерального директора Yahoo! и бывшего сотрудника Google:

Наши специалисты, работающие над системой распознавания голоса, говорят: "Если вы хотите, чтобы мы создали действительно хорошую речевую модель, нам необходимо множество фонем — слогов и звуков, произнесённых различными голосами и с различными интонациями.

Поэтому нам необходимо большое количество людей, произносящих слова, которым в конечном итоге мы и научим нашу систему".

В этом и состоит главная цель 1-800-GOOG-411 — получить множество различных голосовых образцов для того, чтобы увеличить точность распознавания голоса, когда вы звоните к нам или же когда мы стараемся распознать речь в видео.

Что же они сделали, когда в Google решили, что анализ данных был проведён успешно?

Проект был прекращён, и "все ресурсы были пущены на разработку следующего поколения продуктов и услуг Google во всём обилии существующих языков".

Однако если вы не незнакомы с упомянутыми выше методами сбора данных, то что скажете о сервисе reCAPTCHA, который наверняка встречали в Facebook, Twitter, а также других популярных сайтах?

Сервис служит преградой от ботов, генерируя искажённые слова, которые компьютер неспособен распознать.

Собственно, абрревиатура CAPTCHA расшифровывается как "полностью автоматизированный публичный Тьюринг-тест для различия компьютеров и людей".

Задумайтесь, как много CAPTCHA-тестов решается каждый день? 200 миллионов.

Это эквивалентно отклику двухсот людей за день, что суммарно составляет 150 000 часов человеческой работы ежедневно.

Что сделал Google, чтобы довести до совершенства бесплатный сервис, в качестве излишков производства генерирующий такую кладезь человеческих усилий?

Оцифровка бумажных книг.

Написанные до наступления цифровой эры книги сканированием конвертируются в изображение и в дальнейшем преобразуются в текст благодаря оптическому распознаванию символов (OCR).

OCR и является теми алгоритмами, результаты которых настраиваются программой reCAPTCHA.

А теперь подумайте, кто мог оцифровать двадцатилетние архивы The New York Times лучше, чем Google, выполнивший работу за считанные месяцы.

Помимо очевидной пользы проекту Google Books, это начинание также отражает основополагающие взгляды компании на упрощение доступа к информации по всему земному шару.

Переведено на Нотабеноиде
http://notabenoid.org/book/35826/127413

Переводчики: umcdwarf