стартапы и Новые идеи – две весьма тесно связанные вещи. Громадные компании, изобретя что-то новое, довольно часто ограничиваются получением пары патентов, каковые будут пылиться на полке , пока рынок не дозреет. Стартапам же нечего опасаться и терять. Они не обременены заботами о пользователях и существующих продуктах и смогут проверить идеи, каковые пугают гигантов.
Непременно шумиха около стартапа стихает, и публика заодно с прессой забывает о нём. Но это далеко не всегда означает, что выдумка провалилась. Время от времени революционный продукт, основанный на его работе, появляется, в то время, когда никто уже не ожидает. А также в случае если сама компания исчезает, ту же идею может воплотить кто-то второй (с хорошими идеями так происходит). Предугадать это нереально, и тем увлекательнее вспоминать о серьёзных стартапах, успех которых может поменять очень многое.
Numenta и Grok
Спросите у любого предпринимателя либо аналитика, как серьёзны прогнозы, и он ответит, что жить без них нереально. Бывший основатель компании Palm и создатель совокупности перьевого ввода Graffiti Джеф Хокинз уверен в том, что предсказание – это по большому счету базисное воздействие отечественного мозга.
В собственной книге “Об интеллекте” он пишет о том, что перед тем, как сделать какое-то воздействие, мы (сознательно либо подсознательно) постоянно представляем и процесс его исполнения, а также итог. Хокинз уверен в том, что, сделав так, дабы программа давала предсказания по той же модели, что и отечественный мозг, мы совершим ход к созданию сильного ИИ.
Но кроме того начальных шагов хватит, дабы создать работоспособные совокупности, каковые смогут понадобиться в бизнесе. Кроме того, их уже возможно затевать применять – стартап Хокинза Numenta сравнительно не так давно открыл сервис Grok, частично реализующий его задумки.
Рекламный ролик Grok, не считая бизнес-аналитики, упоминает прогнозирование нагрузки на серверы (нужнейшая вещь, в случае если учесть популярность масштабируемых облачных ответов), успешности рекламных кампаний и электропотребления. По сути, методу возможно дать каждые эти, привязанные ко времени, для получения предсказания.
Какими будут следующие шаги на этом пути? До тех пор пока что в модели мозга, созданной в Numenta, отсутствует построение иерархии, нет управления вниманием либо моторной памяти. Что окажется, в то время, когда (и в случае если) их добавят, кроме того думать легко боязно.
Сам же Хокинз уже рассуждает о том, что хорошо бы не только реализовать софт, но и создать новое “железо” – другими словами особый процессор, выстроенный по подобию и образу людской мозга. Учитывая, что Хокинз инвестирует в Numenta уже семь лет, а у Grok имеется шансы на коммерческий успех, ни в решимости, ни в деньгах недочёта быть не должно.
EveryBlock
Данный стартап основал Адриан Головатый – создатель популярного фреймворка для Python называющиеся Django. Головатый уже много лет занимается увлекательнейшей темой – журналистикой данных. “Что, в случае если кроме новостей для людей делать новости для компьютеров?” – задаёт вопросы он. И сам же отвечает: в случае если перевоплотить новости в машиночитаемые эти, события станет куда несложнее разбирать. Их возможно будет обнаружить и сортировать при помощи SQL и аналогичных ему средств, их возможно будет перерабатывать, фильтровать, объединять – делать с ними всё, что угодно!
Сервис EveryBlock направлен на решение данной задачи, но не глобально, а локально, весьма локально. Для каждого пользователя он подбирает новости о том, что происходит прямо около него – в его районе либо кроме того в соседних зданиях.
Everyblock начал с одного города – Чикаго. EveryBlock подбирает для его обитателей данные о происшествиях, появлении ресторанов и новых магазинов и других событиях, о которых в большинстве случаев пишут в местных газетах. Кроме этого тут возможно обмениваться сообщениями с соседями и видеть данные из вторых сервисов – Flikr, Yelp, Craigslist.
Со времени основания с EveryBlock случилось большое количество занимательных событий – в частности, приобретение медиакорпорацией MSNBC и расширение географии до 19 городов. Уход основателя мало разочаровывает, но, покидая стартап, он заверил, что оставляет сервис в хороших руках.
Hunch
Кое-какие методы ложатся в базу не просто продуктов, но и целых компаний. За хорошими примерами на большом растоянии ходить не требуется: например, Amazon с его встроенными рекомендациями либо Гугл, успех которого связан с методами PageRank и AdSense (последний, кстати, изобретён не в Гугл – в AdSense использованы разработки стартапа Applied Semantics, приобретённого поисковиком в 2003 году).
Сервис Hunch относился как раз к этому сорту. Он был основан на самообучающейся рекомендательной совокупности, которая трудилась так: сперва пользователь отвечает на десятки вопросов, помогая сервису разобраться в его привычках и стиле судьбы, а после этого совокупность отыскивает в собственной широкой базе данных вещи и развлечения, каковые способны заинтересовать как раз для того чтобы человека.
В следствии, с одной стороны, должна была оказаться очень способная база знаний обо всём на свете, помогающая осознать связь между их предпочтениями и особенностями людей, а с другой – открыться бесконечное поле для монетизации. Поразмыслите, как ссылка на товар, выданная как совет (причём совсем честная), будет действеннее рекламного баннера, пускай и контекстного?
Потому, что заполнение долгих опросников не самое увлекательное занятие, пилюлю постарались подсластить посредством геймификации. Активное участие в Hunch вознаграждалось значками-“ачивментами”; к тому же пользователи не обязательно оставались пассивными потребителями, а имели возможность создавать личные рекомендательные автомобили, 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, каковые уже сохраняются в базе.
План не сработал. Миновали месяцы, но жизнеспособного сообщества, поддерживающего и обучающего рекомендательную совокупность, так и не показалось. Спустя год стартап предпринял вторую попытку привлечь пользователей: советы стали более автоматизированными, показались теги, помогающие стремительнее отыскать необходимые тесты, и виджеты для сторонних сайтов, дающие совет по определённой теме.
Эта вторая инкарнация Hunch трудится и по сей день, но для публики она была ещё менее привлекательной, чем первая. Однако история заканичвается хэппи-эндом: в конце 2011 года Hunch был приобретён компанией eBay за 80 миллионов долларов.
крупнейший интернет и Рекомендательный сервис-аукцион – хорошее сочетание. В случае если число пользователей увеличится на порядок и у команды Hunch, не считая умных методов, под руками будет целый eBay, итог может оказать занимательным.