Именно она позволяет массивному количеству данных быть перемещенными практически мгновенно. Она включает в себя как проводную передачу (кабели, волоконно-оптические линии и линии электропередачи), так и беспроводную передачу (спутники, Wi-Fi и мобильную сотовую связь). В развитых странах мобильная связь в основном 3G и 4G. Инноваторы-ниндзя быстро осуществляют переход на 5G или передачу «пятого поколения», бизнес-революция уже началась (больше об этом в Главе 6).
Бесчисленные сервисы и компании уже были рождены в результате экспоненциального улучшения скорости и коммуникационных возможностей. Связь 3G давала нам скорость передачи данных менее 1 Mbps. При таких темпах на то, чтобы скачать двухчасовой фильм, уходило 26 часов. 4G принесла нам в теории скорость 100 Mbps – это означало, что мы можем скачать тот же файл за шесть минут. Но 5G? Со скоростью передачи данных от 10 Gbps до 20 Gbps 5G даст нам скачать видеофайл с фильмом за 3,6 секунды
[83].
Молниеносные скорости, большая пропускная способность сети и меньший период ожидания (то есть время прогрузки) нашей повсеместной широкополосной сети означают, что мы можем использовать мощь Интернета для будущих инноваций, которые полагаются на скорость и точность: 4K Ultra HD видео, виртуальная реальность, беспилотные машины. Высокоскоростная связь 5G позволит нам поместить невероятно сложное оборудование в неблагоприятную среду – на соевых полях, под мостами, на нефтяных вышках – и контролировать его в режиме реального времени из безопасного офиса или лаборатории, находящихся в тысячах километров от него.
Рисунок 2: «5G: Насколько это быстро?» Предоставлено CNET
[84]
Cisco прогнозирует, что до 2021 года мировой мобильный поток данных возрастет на 700 процентов, достигнув 49 эксабайт в месяц (один эксабайт равен миллиону терабайтов), во многом благодаря Интернету вещей (IoT)
[85]. В ближайшее время практически всё вокруг нас – машины, кухонное оборудование, надеваемые устройства – будут соединены с Интернетом и будут создавать новый поток данных, который мы сможем использовать для улучшения своей жизни.
Нам нужно уже сегодня заложить основу инфраструктуры малых сот и волоконно-оптических кабелей, необходимую для 5G. В 2017 году Accenture подсчитали, что инвестиции в инфраструктуру 5G могут дать экономике США $500 миллиардов и создать три миллиона рабочих мест в первые семь лет внедрения
[86]. Компании, которым необходимы высокая скорость Интернета и короткое время ожидания, будут стекаться в города и штаты, которые уже сегодня готовятся к 5G. Взяв на вооружение 5G сейчас, инноваторы могут сделать смелый шаг в направлении связи ниндзя-будущего.
Алгоритмы
Ваш учитель по математике в старшей школе мог определять алгоритм как простое уравнение или формулу, которая берет вводные данные и преобразует их в результат. В «реальном мире» алгоритмы – это мощные инструменты, которые могут значительно улучшить человеческую жизнь, сделав ее более здоровой, счастливой и продуктивной. Это довольно громкие слова для пошаговых действий, выполняемых микропроцессорами. Но сила алгоритмов практически безгранична: пока им дается верная вводная информация, они могут анализировать данные или управлять ими и помогать нам принимать более быстрые и правильные решения.
Например, инноваторы-ниндзя разработали алгоритмы для надеваемого устройства, которое может посчитать, сколько шагов вы прошли, как долго и хорошо вы спали, находитесь ли вы в состоянии стресса или насколько энергично вы занимаетесь, исходя из оценки изменений или достижения целей в движении, местоположении, сердцебиении и других биометрических данных. Наличие такой детальной информации под рукой может помочь вам в принятии моментальных решений о своем здоровье.
Это только одно, персональное применение – но мы сегодня живем в то время, когда для нас естественно носить с собой устройства с невероятной вычислительной мощностью, которые также могут подключаться к еще более мощному облачному хранилищу. Концепция алгоритмов существовала очень долгое время, но нынешняя среда является благодатной почвой для инноваций, основанных на алгоритмах, – от прогнозирования ваших страховых нужд
[87] до распознавания и искоренения «фейковых новостей»
[88] и выявления мутаций
[89] в геноме человека. Ваш учитель математики из старшей школы в конце концов был прав: будущие ниндзя определенно будут использовать их за пределами школы.
В создании алгоритмов нам стоит помнить о явлении «алгоритмической предвзятости» – это непреднамеренное «начинение» их стереотипами в зависимости от того, кто занимается кодингом. Например, исследователи Media Lab MIT узнали, что технология распознавания лиц исправно работает в 99 процентах случаев с белыми мужчинами, но она намного менее точна с женщинами с более темной кожей
[90]. Алгоритмы настолько сильны, насколько сильны данные, лежащие в их основе. Это еще одна причина, по которой разнообразие среди технических сотрудников жизненно важно: в процесс создания продуктов для всех должны быть вовлечены все.
